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03-25

AI

Xinference中模型如何选择？

重排序模型对比表

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03-21

AI

mcp cursor

如何正确使用cursor？

如果你一步步跟着我的教程走，你会发现AI在这里怎么不好用了？怎么只能生成一些简单的？怎么一复杂就把自己的代码改的乱乱的？ 那就恭喜你，终于是入了AI的坑，这还是上下文和提问技巧的问题 举一个例子吧，比如你需要流式传输方式 提问 局部选中你需要的代码，提问 修复 然后出现错修复这个小问题

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03-20

AI

mcp cursor

如何使用AI生成mcp-dify-server？

不要有AI能解决一切的错觉，放弃幻想 经过反复测试各种方式，小白方式的提问，细节方式的提问等等 明确告知你AI并不能通过短短几句话，将MCP服务器给你搭建出来，使用AI的技巧是告知它足够详细的步骤，而且由于技术新旧的问题，它自己的知识库并不一定能正确引用，需要你自行去喂数据 那该怎么做？ 拆解需求，

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03-20

AI

mcp cursor

cursorAI的Rules是什么？

了解完基本架构，这种事情当然交给AI来干啦，这并不是什么复杂的东西。嘻嘻，先了解一下cursor中的rules吧 Rules是什么？ https://docs.cursor.com/context/rules-for-ai Cursor 中的 Rules 是自

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03-19

AI

mcp cursor

使用liteMCP构建一个Hello MCP！

liteMCP 和之前步骤几乎一模一样，只有语法和依赖上的区别，因此将简化说明 src/index.ts - MCP服务器实现，提供两个工具：say_hello和add package.json - 项目依赖和脚本 tsconfig.json - TypeScript配置 MCP服务器搭建步骤

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03-19

AI

mcp cursor

使用typescript-sdk构建一个Hello MCP！

为了加快博客文章的编写，本文使用ai辅助编写，更加清晰，比我手写的强多了，没那么多废话...... 官方版SDK src/index.ts - MCP服务器实现，提供两个工具：say_hello和add package.json - 项目依赖和脚本 tsconfig.json - TypeScrip

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03-18

AI

mcp cursor

mcp服务器必要知识-TypeScript

mcp服务器必要知识-TypeScript mcp现在有好几种开发包，python/TypeScript/Java/Kotlin 本文以TypeScript的服务器为例，相对来说构建和部署过程更为简洁直观。 mcp自建服务器基本要涉及一些代码，需要一点点基础（我也只有一点点。。。） ts相关的一些工

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03-18

AI

mcp cursor

mcp是什么？

mcp是什么？ MCP（Model Context Protocol）是由Anthropic主导的开放协议，旨在为AI模型（如Claude、GPT等）提供标准化接口，实现与外部数据源、工具的无缝集成，解决传统"烟囱式开发"导致的集成复杂性和数据孤岛问题。类比为AI领域的"USB-C接口"，一次连接即

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03-14

AI

dify AI

使用1panel图形化dify1.0.0升级dify1.0.1

官方无修改版本升级方式 没有修改过容器里面任何内容的，使用官方版本一键安装的话，升级会非常轻松，一键备份后一键升级即可， 如果你有以下任意一项则这个位置的教程不适合你，请往下面看，跳过这个位置 改过env 改过env.example 改过docker-compose-template.yaml Do

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03-07

AI

dify AI

dify shandbox 给python引入包

要在Python执行节点中使用ezdxf这样的第三方工具包，您需要在dify/docker/volumes/sandbox/dependencies目录下的python-requirements.txt文件中添加一行代码： ezdxf==1.3.5 这个目录是通过docker-compose配置文件

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03-06

AI

dify AI +1

AI教程汇总

cursor相关 认识mcp与cursor基础 https://www.5ee.net/archives/D8gXgUZU

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03-05

AI

AI dify

dify如何使用Unstructured ETL 提取方案

Unstructured是什么？ Unstructured 是一个专注于处理非结构化数据（如文本、PDF、图像、电子邮件等）的技术平台，提供开源工具和API服务，帮助用户将这些复杂数据转换为结构化格式（如JSON），以便用于机器学习、数据分析或与大语言模型（LLM）集成。 核心功能： 支持多种文件格

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