在日常的新媒体内容创作中，很多人可能都会遇到这样的问题： 没有选题灵感，不知道该写什么； 写作过程耗时耗力，效率极低； 配图、排版、引流话术样样都要操心； 每次发布内容都像打一场仗。 如果你正在经历这些困扰，那么这套公众号内容自动化智能体，或许可以大幅提升你的创作效率。 💡 一句话简介：输入关键词，即可生成完整公众号文章 这套方案的核心逻辑非常简单： 用户只需输入一个关键词，系统会自动生成公众号图文内容，包括：标题、正文、配图、排版、引流话术，并可直接发布或保存为草稿。 比如你输入关键词： “如何进行高考理科志愿填…

前言 AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。然而，智能体的开发长期受制于接口碎片化与工具兼容性难题。开发者需为不同数据源编写适配代码，这一痛点催生了MCP协议的诞生。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）由Anthropic于2024年底开源，其核心是通过标准化接口实现大模型与外部工具的“即插即用”。 Dify在最新的1.6.0版本实现了对MCP协议的原生双向集成，无需安装额外的插件(例如： MCP SSE / StreamableHTTP)…

随着AI智能体技术的快速发展，如何高效构建和管理多Agent系统成为开发者关注的焦点。本文将深入解析8种当前最受欢迎的LLM Agents开发框架，并详细演示如何为每种框架集成MCP Server，让你的智能体拥有强大的外部工具调用能力，本文上一篇文章的实操篇企业新基建：MCP + LLM + Agent架构，将打通AI Agent的“神经中枢”。 一、什么是MCP Server？ MCP（Model Context Protocol）Server是一个标准化的工具接口协议，它允许AI Agent通过统一的方式调用…

深度解析：从0到1构建一个生产级的抖音自动化上传工具 (基于 Playwright) 前言 在内容创作的黄金时代，自动化工具是提升效率的利器。手动将视频逐一上传到抖音，不仅耗时耗力，也容易出错。小编将深度剖析一个基于 Python 和 Playwright 构建的、功能完备的抖音自动化上传工具。 将从项目架构、核心模块、关键技术点等多个维度，详细讲解这个工具是如何从一个简单的想法演变成一个稳定、可扩展的生产级应用的。无论你是 Playwright 的初学者，还是希望提升自动化项目工程化能力的开发者，都能从中获得启发…

MCP 是 AI 应用与能力（tools、prompts、resources）之间的通用连接器，类似于 USB-C 为电子设备之间的连接提供了标准化接口。 MCP 把原来获取数据 的 M×N 集成问题，通过统一、标准化的接口打破了这种模式，优化为 M + N 集成问题，大大简化了架构设计和提升了效率。 在企业级实际落地中，MCP 有9种常见的架构设计模式，下文我们详细剖析之。   —1— MCP 9种架构设计模式 1、架构设计模式一：完全本地的 MCP Client MCP Client 是 AI 应用（比如：Cu…

从MCP(1)应用：通过mcp在大模型中关联应用私域数据库已可直观地感受到效果，现在来瞅瞅这个MCP工具的源代码——如何开发自己的MCP工具。简直太......请观后自品😄 回想一下，在没有 MCP 之前我们是怎么做的呢？我们多半是人工编辑描述好这些可能LLM所需要的信息——即上下文，然后粘贴给到它。 而现在，可由 MCP 这一充当着 AI 模型的"万能转接头"来帮 LLM 能自动获取数据或调用其它工具。 相信我：不久，在某些业务场景功能模块下，我们的后端应用服务中就要多出一份接口——它是MCP协议的（好比xml的…

前言 AI智能体通过感知环境、自主决策和执行任务，突破传统大模型仅限于语言交互的局限。例如，当用户指令“订一张明天去北京的机票”时，智能体不仅理解语义，还能自动调用航班查询接口、完成支付并同步至日程系统。这种能力使其在客服、医疗、智能制造等领域展现出颠覆性潜力。 然而，智能体的开发长期受制于接口碎片化与工具兼容性难题。开发者需为不同数据源编写适配代码，导致60%的开发周期浪费在系统对接上。这一痛点催生了MCP协议的诞生。MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）由Anthropic于20…

  扣子空间上线一周，今天堪称比扣子空间上线更重磅的一个更新来了，那就是扣子打通了插件、工作流，通通一键MCP，全面支持扣子空间调用！至此，扣子空间能力将在工具调用（Agent tools）层面迎来大爆发。 相比过去扣子的智能体和应用的toC能力，“扣子空间”将会面向更大的C端市场，扣子插件以及工作流定位在“扣子开发平台”，一切为扣子的通用Agent（即扣子空间）和扣子的编排型Agent（即扣子智能体）服务。 | 一、什么可以MCP MCP（Model Context Protocol）本意是模型上下文协议，是一种…

本文提供了一个全面的视角，来看待如何利用模型上下文协议（MCP）实现 AI 应用架构设计新范式的落地实现，核心内容主要是以下5点： MCP 概念与机制。   MCP 与 Function Calling 区别。   MCP 本质与挑战：挑战包括系统提示词的准确性、Client 与 Server 协同、快速构建 Server、自建 Dify 的痛点等。   解决 MCP 挑战的方法：通过 MCP Register、统一管理 Server 和 Prompt、建立效果验证体系与安全保障、设置 MCP 网关、动态服务发现、…