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管理部门网站建设说明,制作wordpress导航页,桂城网站建设,学做php网站一、MCP原理说明 【Function call的实现逻辑】#xff1a; 1、在模型API调用时#xff0c;传递参数tools#xff0c;其中包含了可用的函数清单#xff1b; 2、模型分析输入要求以及已知tools后#xff0c;返回调用工具以及对应的参数#xff1b; 3、根据工具调用参数调用…一、MCP原理说明【Function call的实现逻辑】1、在模型API调用时传递参数tools其中包含了可用的函数清单2、模型分析输入要求以及已知tools后返回调用工具以及对应的参数3、根据工具调用参数调用第三方工具并获取结果4、将执行结果再次提交给模型获取最终结果这里存在的问题在于步骤3中需要针对不同的工具说明APP侧编写不同的调用代码从而降低了通用性。【MCP的实现逻辑】关键角色包括MCP Server封装外部第三方工具执行具体的操作并对外暴露统一接口MCP client与MCP Server进行交互负责实际的工具调用同时负责调用LLM以及处理LLM结果LLM根据工具清单以及用户问题判定是否调用工具其实现流程如下0、基于框架实现MCP Server其中包含具体的第三方工具调用逻辑1、在应用初始化阶段MCP client通过访问配置的Server地址获取当前可用工具清单2、用户问题以及工具清单提交给LLM3、LLM进行逻辑分析自行判定是否需要调用工具并输出结果含是否调用工具声明及具体参数4、MCP Client分析模型输出结果(1) 如果需要调用工具则根据调用声明与MCP Server通讯调用工具拿到执行执行结果并交由模型进行二次判断(2) 如果不需要调用工具则生成结果5、经过多轮迭代可能最终返回生成结果相比较Function call方式通过MCP协议规范定义这里只需要将工具封装到MCP Server中剩余调用逻辑按照通用方式统一实现即可。不同的模型不同的工具只要按照MCP协议规范定义就可以进行快速的调用。同时Java、Python等均提供了SDK进一步对细节进行抽象降低开发成本。二、基于Dify的MCP实践1、编写MCP Server基于fastmcp库编写MCP 服务提供了add() 和 sub() 两个工具示例代码如下from fastmcp import FastMCP2、在服务器上将mcp服务启动 python demo_server.pyINFO: Started server process [9888] INFO: Waiting for application startup. INFO: Application startup complete. INFO: Uvicorn running on http://0.0.0.0:8088 (Press CTRLC to quit)说明服务可在其他服务器上部署启动并保证dify主机能够访问目标服务的网络访问即可3、在Dify平台上对MCP_SSE工具进行授权(1) 在Dify开发平台选择工具搜索“mcp”点击MCP SSE 工具(2) 点击“已授权”按钮(3) 配置MCP服务配置{ “compute_tools”: { “url”: “http://MCP Server’s IP:8088/sse”, “headers”: {}, “timeout”: 50, “sse_read_timeout”: 50 }}说明这里允许配置多个MCP服务地址4、通过Dify平台构建MCP应用(1) 创建chatflow应用(2) 创建工作流如下(3) 核心Agent节点配置内容如下其中Agent策略选择“支持MCP的Agent”-ReAct模型选择qwen3-32b并关闭思考模式非必须只是为了响应快一些工具列表选择MCP_SSE的两个工具MCP服务器内容配置如下{“compute_tools”:{“transport”:“sse”,“url”: “http://*.*.*.*:8088/sse”}}指令内容输入如下当用户问题需要进行加法、减法计算时调用compute_tools工具查询内容直接配置为sys.query变量 即可5、点击右上角预览按钮进行功能验证6、在预览阶段点击AGENT可查看Agent调用详细日志很棒的功能(1) 点击查看策略详情(2) 共计进行了两轮迭代点击进一步查看(3) 可查看具体的工作日志(4) 最底层包含了Qwen3的思考过程以及Add工具的调用过程。以上完成了简单的MCP服务部署以及通过Dify平台进行MCP服务的调用并进行工具验证以及调用日志查看。除通过MCP Server的方式提供第三方能力调用外Dify平台本身也提供了工具插件以及插件开发范式。可根据自身的业务需求进行灵活调用。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发