建设网站的技术手段2023年封城通知

张小明 2026/1/7 9:21:21
建设网站的技术手段,2023年封城通知,电商网站seo优化目标分解,响应式网站开发的特点2025年对AI开发者来说#xff0c;是个特殊的年份。 不是因为又出了什么惊天动地的大模型#xff0c;而是因为一个看似不起眼的协议——MCP#xff08;Model Context Protocol#xff09;#xff0c;正在悄然改变着我们写代码的方式。 这个由Anthropic在2024年底推出的协议…2025年对AI开发者来说是个特殊的年份。不是因为又出了什么惊天动地的大模型而是因为一个看似不起眼的协议——MCPModel Context Protocol正在悄然改变着我们写代码的方式。这个由Anthropic在2024年底推出的协议就像是给AI代理装上了即插即用的接口。想让AI访问数据库插个MCP。想让AI读取文档再插个MCP。想让AI管理你的Notion笔记还是插个MCP。听起来简单但它带来的变化是颠覆性的。今天我想和你分享6个真正改变了我开发工作流的MCP服务器——不是那种看起来很酷但用不上的工具而是每天都在用、离不开的神器。Context 7让AI永远用最新的文档你有没有遇到过这种情况让AI帮你写代码结果它用的是三年前的API跑起来一堆报错这就是Context 7要解决的问题。文档也有保鲜期传统的AI代码助手知识停留在训练时。但技术迭代速度有多快React去年的写法今年可能就过时了。TailwindCSS的类名每个版本都在变。Context 7做的事情很简单它维护了一个不断更新的文档向量数据库用语义搜索把最新、最相关的文档片段直接喂给AI。举个例子你让AI帮你写一个Next.js 15的组件Context 7会先查找Next.js 15的官方文档提取相关的API说明和代码示例然后AI再基于这些新鲜的信息生成代码。不是靠猜是靠查。它的免费版支持开源库付费版还能访问私有文档。对比另一个类似工具Ref.toolsContext 7的优势是直接把完整文档注入上下文虽然占用更多token但准确性更高。Docker MCP上下文窗口的减肥大师如果说Context 7解决的是信息准确性那Docker MCP解决的就是信息过载。工具越多AI越笨这是MCP面临的最大问题每个MCP服务器可能暴露几十个工具装了十几个MCP后你的上下文窗口里就塞满了几百个工具的定义。AI就像一个面对超长菜单的顾客——选择太多反而不知道该点什么。Docker MCP的解决方案很聪明它只暴露两个工具——mcp_find和mcp_add。工作流程是这样的你问AI“帮我查一下数据库有哪些表”AI调用mcp_find“我需要访问数据库的MCP”Docker返回数据库MCP的工具列表AI再调用mcp_add动态加载所需工具最后执行实际操作这就像是一个智能前台不是一开始就把所有员工都叫出来而是根据需求临时调人。更厉害的是Docker MCP还支持代码模式——AI可以即时创建JavaScript工具来调用其他MCP工具。这种动态能力让AI Agent的想象空间大了十倍。Shadcn Registry MCPUI组件的一键召唤术写过前端的都知道UI组件库是个双刃剑。好处是不用从零开始坏处是AI经常想当然地使用组件结果props对不上、依赖装不全最后还得你手动改。让AI真正懂组件库Shadcn是个很特别的UI库——它不是npm包而是直接把源代码复制到你的项目里完全可定制。但问题是AI怎么知道怎么正确安装和使用这些组件Shadcn Registry MCP就是为此而生的。它连接到Shadcn的组件注册表让AI能正确获取组件源代码自动安装必要的依赖按照正确的方式集成到项目中更酷的是你还能连接其他注册表比如Aceternity UI、Magic UI。只需要在components.json里加几行配置AI就能访问更多高质量组件。这意味着什么你描述一个设计想法AI直接用专业组件实现——不是差不多的替代品,而是真正生产级别的代码。Google Cloud MCP企业级能力的接入口如果前面几个MCP是个人开发者的效率工具那Google Cloud MCP就是企业级应用的基础设施。从玩具到生产的跨越Google在Gemini 3发布的同时推出了一系列托管式MCP服务器。这些不是开源的社区项目而是Google官方维护的企业级服务。Google Maps MCP让AI能够处理位置数据。想象一个客服AI用户说帮我找附近的门店它能直接调用真实的地图数据给出准确的地址和路线。BigQuery MCP这个更厉害——让AI能够分析企业数据但不需要把敏感数据塞进上下文窗口。AI可以生成SQL查询在服务器端执行只返回结果摘要。Compute和Kubernetes MCP直接管理云资源和容器。“帮我扩容这个服务”AI就能操作真实的云基础设施。除了这些托管服务Google还开源了Workspace、Firebase、Analytics等MCP。我个人用Firebase MCP特别多——管理数据库、认证、存储全都能用自然语言操作。Notion Supabase从想法到上线的全栈伙伴最后两个MCP是我日常用得最多的——Notion MCP和Supabase MCP。Notion MCP让AI管理你的第二大脑我们团队的所有内容规划、任务追踪、灵感收集都在Notion里。以前在AI编辑器里写代码时想查一下某个需求的详细描述得切换到浏览器打开Notion搜索复制再切回来。现在直接问AI“把今天要做的任务列出来”。Notion MCP能做的事情包括搜索和获取页面内容创建新页面和数据库记录更新任务状态移动和组织内容我最常用的场景是边写代码边让AI更新开发日志。“把这个功能标记为已完成”AI自动更新Notion里的状态。不用手动记录也不会忘。如果你用的是Obsidian也有对应的Obsidian MCP功能类似。Supabase MCP数据库操作的自然语言界面Supabase是我们小项目的后端首选——开源、功能全、免费额度够用。但每次写数据库相关的代码都得想SQL语句、考虑表结构、处理迁移……这些其实都是重复劳动。Supabase MCP改变了这一切。你只需要告诉AI“创建一个用户表包含邮箱、密码哈希、创建时间”它会连接到你的Supabase项目生成合适的SQL执行迁移设置必要的权限甚至还能帮你估算成本从描述需求到数据库上线可能只需要一分钟。最厉害的是它不是简单地生成SQL而是真正理解Supabase的最佳实践——行级安全策略、索引优化、实时订阅配置——这些以前需要查文档的东西现在AI全帮你搞定。写在最后MCP正在重新定义编程回顾这6个MCP服务器你会发现一个共同点它们都在消除上下文切换。以前开发一个功能需要查文档切换到浏览器写代码切换回编辑器测试数据库切换到SQL客户端记录进度切换到Notion部署上线切换到云服务控制台现在这些都可以在一个对话窗口里完成。这不只是效率提升那么简单。当你不再需要频繁切换工具时你的思维流就不会被打断。你可以真正专注于要做什么而不是怎么操作工具。MCP让AI从写代码的助手变成了全栈开发的伙伴。2025年才刚开始MCP生态已经这么繁荣。我很期待接下来会出现什么新的玩法——也许是AI Agent能直接操作生产环境也许是多个MCP协同工作完成复杂的业务逻辑有一点是确定的不会用MCP的开发者会越来越难跟上时代。如果你还没试过这些工具建议从Context 7和Docker MCP开始——它们的安装最简单效果也最直观。一旦你体验过有MCP的开发就再也回不去了。如何学习AI大模型我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】第一阶段从大模型系统设计入手讲解大模型的主要方法第二阶段在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用第三阶段大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统第四阶段大模型知识库应用开发以LangChain框架为例构建物流行业咨询智能问答系统第五阶段大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型第六阶段以SD多模态大模型为主搭建了文生图小程序案例第七阶段以大模型平台应用与开发为主通过星火大模型文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。学会后的收获• 基于大模型全栈工程实现前端、后端、产品经理、设计、数据分析等通过这门课可获得不同能力• 能够利用大模型解决相关实际项目需求 大数据时代越来越多的企业和机构需要处理海量数据利用大模型技术可以更好地处理这些数据提高数据分析和决策的准确性。因此掌握大模型应用开发技能可以让程序员更好地应对实际项目需求• 基于大模型和企业数据AI应用开发实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能 学会Fine-tuning垂直训练大模型数据准备、数据蒸馏、大模型部署一站式掌握• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力提高程序员的编码能力 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力让程序员更加熟练地编写高质量的代码。1.AI大模型学习路线图2.100套AI大模型商业化落地方案3.100集大模型视频教程4.200本大模型PDF书籍5.LLM面试题合集6.AI产品经理资源合集获取方式有需要的小伙伴可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】
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