自己实现一个ClickHouse的MCP
背景最近看到一个greptimedb的mcp文章，效果也是挺酷的。这里也试着一个clickhouse的实现，大概花了几个小时，这里也开源在https://github.com/dubin555/clickhouse_mcp_server ，github上也有2 3个实现，我写的大概是代码和注释最全的实现效果写数据先向clickhouse写点假数据，这里弄一些假的销售数据(什么数据都可以， 可以
内容创作生产
AI时代不焦虑：成为AI沟通高手看这几份资料就够了（落地篇）
我的上篇文章《DeepSeek下的AI时代不焦虑" data-itemshowtype="0" target="_blank" linktype="text" data-linktype="2">如何在DeepSeek下的AI时代不焦虑》，一些朋友看完后私信我提了几个问题：1.市面的“AI专家”大多都是教给他们一些工具技术，难道这些专家不够专业吗？2.我的团队的小伙伴们是怎么提升与AI沟通能力
Mockaroo - 模拟生成测试数据
1、前言 模拟生成测试数据在软件测试流程中起着无可替代的关键作用。从功能层面出发，其通过构建正常与异常数据，全面验证系统功能的准确性与健壮性，确保常规业务流畅运行，非法输入得以妥善处理。边界条件测试里，模拟的边界值数据能精准定位系统在数据范围临界处的逻辑正误，有效规避越界等隐患。本篇将介绍一款可以模拟生成测试数据的工具– Mockaroo。2、简介 Mockaroo是一款用于模拟后端API和生
MarkItDown-MCP: 轻量级Markdown转换工具
MarkItDown-MCP是由微软开发的轻量级模型上下文协议(MCP)服务器，提供了一个简单而强大的工具，用于将各种内容格式转换为Markdown。这个包作为不同文档格式和标准化Markdown之间的桥梁，使跨平台处理内容变得更加容易。核心功能markitdown-mcp的主要功能是提供一个单一工具：convert_to_markdown(uri)。这个工具接受多种协议的URI：
DeepSeek赋能SVG实践—多峰图展示
这也是最近使用AI工具进行SVG作图的其中一个尝试最终效果使用DeepSeek直接画出效果图的SVG代码，接着进行一系列辅助调参工作源数据新建度量值和SVGM.金额 = SUM("事实数据"[金额])SVG多峰分布图 = VAR RowHeight = 400 // 图表总高度（与图片高度类似）VAR FontSize = 12 // 字体大小VAR T
DeepSeek写材料：《上半年工作总结》提示词
以下内容只是用AI写材料的思路，工具不特定DeepSeek（DeepSeek，豆包，文小言等等）,提示词模板也是仅是范例，请根据实际情况变通修改。如果需要其他特种场景的提示词模板，请告诉我。1.标准版提示词：请撰写一篇“××单位2025年上半年工作总结”，结构包括：一是重点任务开展情况；二是特色亮点与阶段性成效；三是存在的问题与短板；四是下半年工作安排。要求语言规范、逻辑清晰、风格庄重，适合上
Cursor + BrowserTools：告别繁琐调试，轻松提升网页质量
前言前几天我分享了关于 Cursor 搭配 BrowserTools 提升前端调试效率的文章。为了让内容更聚焦，当时没有展开讲解 BrowserTools 的审计功能，今天就来详细补充一下。审计模式BrowserTools 通过集成 Lighthouse 引擎与 NextJS 专项检测模块，为开发者提供新一代 AI 驱动的网页质量检测方案。主要包括：无障碍审计：基于 WCAG 2.1 标准，自
使用Inspector调试MCP服务
环境准备,安装mcp-server-git,本例子使用这个mcp server，以便和前面文章的保持连贯性.MCP Inspector 简单介绍:MCP Inspector 是一个开发者测试和调试的工具
Cherry Studio v1.3.5新功能解读
概览最近，Cherry Studio更新频率又快起来了，2天前，又更新到了v1.3.5，下图是v1.3.5更新概览，挑几项看看：智能体导出/导入导出点击“智能体”，选择需要导出的智能体，点击该智能体的"..."图标，点击“导出智能体”：导出是以json文件方式：导入点击“智能体”--->“从外部导入”：选择URL方式或文件方式导入：导出智能体时的json，在这里选择“文件”方式导入。猜测
扫描书籍PDF文件转Markdown/EPUB工具pdf-craft
项目简介本项目可将 PDF 一页一页读出，并使用 DocLayout-YOLO 混合我写的一个算法，将书页中的正文提取出来，并过滤掉页眉、页脚、脚注、页码等元素。在跨页过程中，会使用算法判断以妥善处理前后文跨页顺接问题，最终生成语义通顺的文本。书页会使用 OnnxOCR 进行文本识别。并使用 layoutreader 来确定符合人类习惯的阅读顺序。安装你需要 python 3.10 或以上（推