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技术实践

如何使用Node.js、Express和MongoDB构建一个用于奖学金申请研究的MCP服务器

寻找奖学金信息其实是一项需要系统地进行研究的任务,而不仅仅是通过简单的搜索来完成的。你需要根据学科领域、平均成绩、国籍以及截止日期等条件来筛选各类奖学金信息,然后列出候选名单,并对相关申请材料及推荐人的意见做好记录。一周后,你再回顾这些信息,尝试回忆自己当初为什么选择保存某个具体的奖学金项目。 人工智能助手可以帮助完成这一工作流程,但前提是它必须能够访问真实的数据库,并能保留你之前所做的筛选和决策结果。聊天记录并不能替代数据库;而那些被错误设定的截止日期反而会比根本没有截止日期更糟糕。 Model Context Protocol (MCP) 为人工智能应用程序提供了获取这类信息的标准接口。在

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技术实践

如何利用Claude与MCP构建以隐私保护为首要目标的医学图像去标识化系统

想象一下,让人工智能助手来处理成千上万的医学图像。它能够运行整个处理流程,跟踪进度,总结每一项决策,并告诉你哪些文件需要人工审核——而这一切过程,它根本不需要看到任何患者的个人信息。 乍一听,这似乎是不可能的。因为通常情况下,人工智能助手需要访问它们所要帮助处理的数据。 在这个教程中,你将构建一个不会直接查看敏感医学图像的人工智能系统。相反,它会通过精心设计的工具来协调整个去标识化处理流程,确保患者的所有数据都保留在你的机器上。 使这一切成为可能的技术是“模型上下文协议”(Model Context Protocol,简称MCP)。这一开放标准允许人工智能模型调用外部工具,而不仅仅依赖它们内置

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