Euler的博客

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【MCP】FastAPI-MCP: 为AI模型赋能的零配置API工具引言在当前AI快速发展的时代，如何让AI模型更便捷地与后端服务交互成为了开发者面临的重要挑战。Model Context Protocol (MCP)作为一个新兴协议，为AI模型提供了调用外部工具的能力，而FastAPI-MCP则是一个革命性的工具，它能够自动将现有的FastAPI应用转换为MCP
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- MCP
【架构】数字孪生的架构解析：从数据到决策的智能映射引言数字孪生（Digital Twin）作为工业4.0和数字化转型的核心技术之一，正在重塑制造业、智慧城市、医疗健康等多个领域。它不仅仅是物理实体的虚拟镜像，更是一个动态的、数据驱动的决策支持系统。本文将从架构设计的角度，深入探讨数字孪生的核心组件、关键技术及其应用逻辑。 1. 数字孪生的核心架构
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- 软件架构
【算法】Python 实现最小生成树准备工作：图的表示为了方便演示，我们假设图用以下方式表示：顶点数量: 一个整数 V。边列表 (Kruskal): 一个列表，每个元素是一个元组 (权重, 顶点1, 顶点2)。顶点用从 0 到 V-1 的整数表示。邻接表 (Prim): 一个字典或列表的列表，graph[u] 包含所有与顶点
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- 算法
- Python
【算法】理解最小生成树（MST）：连接世界的有效方式在图论的世界里，我们经常需要找到连接所有点（顶点）的最有效方式。想象一下，你要为几个城市铺设网络电缆，或者设计一个连接所有房屋的供水管道系统，你希望总的线路长度（或成本）最低。这就是“最小生成树”（Minimum Spanning Tree, MST）概念发挥作用的地方。什么是图和生成树？在深入
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- 算法
【LLM】A2A 与 MCP：剖析 AI Agent 互联时代的两种关键协议随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent（智能体）正从理论走向实践，有望成为提升生产力的关键。然而，正如历史上任何新兴技术领域一样，标准的缺失导致了“筒仓效应”——不同来源、不同框架构建的 Agent 难以有效沟通和协作，形成了新的信息孤岛。为了打破这些壁垒，业界提出了不同的解决方案，其中，由
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- MCP
【LLM】解锁Agent协作：深入了解谷歌 A2A 协议与 Python 实现人工智能（AI）智能体正迅速成为企业提高生产力、自动化工作流程和增强运营能力的关键工具。从处理日常重复性任务到协助复杂的决策，智能体的潜力巨大。然而，当这些智能体来自不同的供应商、使用不同的框架或被限制在孤立的数据系统和应用程序中时，它们的协作能力就会受到限制。为了充分释放智能体 AI 的潜力，实现
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- MCP
【架构】软件成熟度模型与评估体系深度解析一、软件成熟度概述 1.1 软件成熟度的定义与内涵软件成熟度是指软件组织在软件开发、维护和管理过程中的能力水平和规范化程度。它反映了组织在软件工程实践中的系统性、可预测性和有效性。高成熟度的组织能够持续稳定地交付高质量的软件产品，并能够根据业务需求和技术变化及时调整其流程。成熟度模型的核心理念是
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- 软件架构
【LLM】构建和使用MCP Server：理解python-sdk与fastmcp Model Context Protocol（MCP）是一种开放标准，旨在标准化大型语言模型（LLMs）与外部上下文和工具的交互方式。在本文中，我们将深入探讨如何使用Python构建MCP服务器和客户端，并比较官方的python-sdk与fastmcp这两个项目的区别与联系。 MCP的核心概念在开
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- MCP
【邮件】Gmail邮件大小限制参考 1. 单封邮件大小限制（内容 + 附件）最大限制：每封邮件（含正文和附件）总大小不超过 25MB 若超过，Gmail 会自动生成 Google Drive 链接替代附件需确保所有附件总和不超过此限制文档来源：发送带附件的 Gmail 邮件 2. 邮件发送数量限制
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- 后端技术
【LLM】使用vLLM部署Phi-4-multimodal-instruct的实战指南一、简介 Phi-4-multimodal-instruct是微软开发的多模态指令跟随模型，支持文本、图像和音频的联合输入。其核心优势包括：多模态融合能力：可同时处理文本+图像/音频输入，实现跨模态理解高效指令调优：基于Instruct版本设计，更适合对话式AI和任务导向型应用大模型优化：通过
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- 大语言模型

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