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#MCP

关于数据爬虫有什么好用的MCP推荐吗?

技术流浪者江湖人称“山哥”,在数字化、人工智能、电商和金融等领域积累了丰富的平台架构设计经验
1、Sitemap/批量抓取与去重:Crawler MCP(基于 Crawlee/Apify 的 MCP 封装) 2、API/JSON 数据源优先:HTTP Client MCP(请求签名、分页、速率限制) 3、数据落地与管道:Storage MCP(S3/GCS/SQLite/Postgres) + Scheduler MCP(队列/限速/重试)... 展开详请

我是做跨境电商的,平时会用到数据采集,有好用MCP推荐吗?

New Boy热爱技术,好好生活
老哥思维很先进啊,网络爬虫想着要用MCP服务了, 我还一直用scrapy、playwright呢,不过最近刚接触到一个比较好用爬虫MCP,可以推荐下,是亮数据的爬虫MCP服务,名字叫Bright Data MCP,测试下来比纯python爬虫库和采集器更好用。 亮数据本身是做ip代理和数据采集api工具的,才刚发布了爬虫MCP服务,可以用cursor、trae等编程agent调用,配置下Json文件就可以用。 这个MCP内置了各大电商、社媒等网站的采集api,自动化处理反爬机制,而且将数据集处理成结构化的json格式,只需要通过自然语言调用mcp就可以实现数据采集,比如电商的商品名称、价格等信息。 现在好像有5千次的免费mcp调用额度,羊毛可以薅一薅哈哈。 我记得微软也发布了基于playwright的MCP服务,功能貌似也很强大,现在好用的MCP层出不穷,需要去摸索下。... 展开详请

现在MCP很火,请问有什么好的数据采集MCP可以选择吗?

New Boy热爱技术,好好生活
最近刚好用了一款专门用来采集数据的mcp服务,我是在claude code配置的bright data mcp,好像是亮数据开发的mcp服务,它之前专门做数据采集api和ip代理的,相对比较专业吧。 这个mcp用下来有4个功能比较不错,第一是搜索功能,可以调用直接搜索谷歌并返回搜索数据;第二是采集网页,能够采集整个网站所有的页面,就非常强了;第三是访问查看各种网站公开内容,而且内置了解锁服务,不需要自己去应对反爬虫机制;第四能实现浏览器自动化,可以设置prompt,让mcp自己去自动化操作浏览器完成任务。... 展开详请

腾讯会议是否会提供MCP服务?

如何使用MCP进行数据库操作

**答案:** MCP(Model-Context-Protocol)是一种架构模式,通常用于简化数据库操作,通过定义模型(Model)、上下文(Context)和协议(Protocol)来标准化数据交互流程。以下是具体步骤和示例: --- ### **1. 定义模型(Model)** 模型对应数据库中的表结构,包含字段和数据类型。 **示例(用户表):** ```python # Python 示例(使用SQLAlchemy) from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) email = Column(String(100)) ``` --- ### **2. 实现上下文(Context)** 上下文管理数据库连接和会话,提供增删改查的通用方法。 **示例:** ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 连接数据库(以PostgreSQL为例) engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost/dbname") Session = sessionmaker(bind=engine) class DatabaseContext: def __init__(self): self.session = Session() def add_user(self, user: User): self.session.add(user) self.session.commit() def get_user(self, user_id: int) -> User: return self.session.query(User).filter_by(id=user_id).first() ``` --- ### **3. 遵循协议(Protocol)** 协议定义操作规范(如CRUD接口),确保代码可维护性。 **示例协议:** ```python class UserRepositoryProtocol: def create_user(self, name: str, email: str) -> User: ... def find_user(self, user_id: int) -> User: ... ``` --- ### **4. 实际操作示例** 结合上述组件完成数据库操作: ```python context = DatabaseContext() # 创建用户 new_user = User(name="Alice", email="alice@example.com") context.add_user(new_user) # 查询用户 user = context.get_user(1) print(user.name) # 输出: Alice ``` --- ### **腾讯云相关产品推荐** - **数据库服务**:使用 [腾讯云数据库MySQL](https://cloud.tencent.com/product/cdb) 或 [PostgreSQL](https://cloud.tencent.com/product/postgres) 托管数据库,无需自建运维。 - **Serverless支持**:搭配 [腾讯云函数(SCF)](https://cloud.tencent.com/product/scf) 实现无服务器化的数据库操作,按需触发。 - **ORM工具**:若使用Python,可结合腾讯云数据库与 [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/)(如示例)或腾讯云微服务平台(TCMP)的集成方案。 通过MCP模式分离关注点,再结合腾讯云的托管服务,能高效安全地管理数据库。... 展开详请
**答案:** MCP(Model-Context-Protocol)是一种架构模式,通常用于简化数据库操作,通过定义模型(Model)、上下文(Context)和协议(Protocol)来标准化数据交互流程。以下是具体步骤和示例: --- ### **1. 定义模型(Model)** 模型对应数据库中的表结构,包含字段和数据类型。 **示例(用户表):** ```python # Python 示例(使用SQLAlchemy) from sqlalchemy import Column, Integer, String from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) name = Column(String(50)) email = Column(String(100)) ``` --- ### **2. 实现上下文(Context)** 上下文管理数据库连接和会话,提供增删改查的通用方法。 **示例:** ```python from sqlalchemy import create_engine from sqlalchemy.orm import sessionmaker # 连接数据库(以PostgreSQL为例) engine = create_engine("postgresql://user:password@localhost/dbname") Session = sessionmaker(bind=engine) class DatabaseContext: def __init__(self): self.session = Session() def add_user(self, user: User): self.session.add(user) self.session.commit() def get_user(self, user_id: int) -> User: return self.session.query(User).filter_by(id=user_id).first() ``` --- ### **3. 遵循协议(Protocol)** 协议定义操作规范(如CRUD接口),确保代码可维护性。 **示例协议:** ```python class UserRepositoryProtocol: def create_user(self, name: str, email: str) -> User: ... def find_user(self, user_id: int) -> User: ... ``` --- ### **4. 实际操作示例** 结合上述组件完成数据库操作: ```python context = DatabaseContext() # 创建用户 new_user = User(name="Alice", email="alice@example.com") context.add_user(new_user) # 查询用户 user = context.get_user(1) print(user.name) # 输出: Alice ``` --- ### **腾讯云相关产品推荐** - **数据库服务**:使用 [腾讯云数据库MySQL](https://cloud.tencent.com/product/cdb) 或 [PostgreSQL](https://cloud.tencent.com/product/postgres) 托管数据库,无需自建运维。 - **Serverless支持**:搭配 [腾讯云函数(SCF)](https://cloud.tencent.com/product/scf) 实现无服务器化的数据库操作,按需触发。 - **ORM工具**:若使用Python,可结合腾讯云数据库与 [SQLAlchemy](https://www.sqlalchemy.org/)(如示例)或腾讯云微服务平台(TCMP)的集成方案。 通过MCP模式分离关注点,再结合腾讯云的托管服务,能高效安全地管理数据库。

数据库mcp有什么用

MCP(Managed Control Plane)在数据库领域通常指**托管控制平面**,其核心作用是**简化数据库的运维管理**,通过自动化和集中化控制层处理底层复杂操作(如集群部署、扩缩容、故障恢复、监控告警等),让用户更专注于业务逻辑而非基础设施维护。 ### 作用与价值: 1. **降低运维复杂度** 自动完成数据库实例的生命周期管理(创建/删除/升级),无需手动配置底层资源。 2. **高可用与容灾** 内置故障检测和自动切换能力(如主节点宕机时快速迁移),保障服务连续性。 3. **弹性扩展** 支持按需动态调整计算/存储资源(如CPU、内存、磁盘),应对业务流量波动。 4. **统一管理** 提供集中式控制台或API,批量操作多数据库实例,简化权限、备份、监控等策略配置。 ### 举例: - **场景**:电商大促期间订单量激增,数据库需临时扩容。 **传统方式**:手动扩容需停机维护,风险高且耗时。 **MCP方案**:通过控制平面一键扩展节点,业务无感知(如腾讯云TDSQL的弹性扩缩容功能)。 - **场景**:中小团队缺乏DBA经验。 **MCP托管服务**(如腾讯云TencentDB for MySQL)自动处理备份、慢查询分析、安全补丁更新,减少人力投入。 ### 腾讯云相关产品推荐: - **TencentDB for MySQL/PostgreSQL/MariaDB**:全托管关系型数据库,内置MCP能力,支持自动容灾、秒级监控、一键扩容。 - **TDSQL-C(原CynosDB)**:云原生数据库,通过分离计算与存储层,由控制平面动态调度资源,性价比更高。 - **数据库智能管家DBbrain**:作为MCP的扩展服务,提供AI驱动的性能优化、安全巡检等增值功能。... 展开详请
MCP(Managed Control Plane)在数据库领域通常指**托管控制平面**,其核心作用是**简化数据库的运维管理**,通过自动化和集中化控制层处理底层复杂操作(如集群部署、扩缩容、故障恢复、监控告警等),让用户更专注于业务逻辑而非基础设施维护。 ### 作用与价值: 1. **降低运维复杂度** 自动完成数据库实例的生命周期管理(创建/删除/升级),无需手动配置底层资源。 2. **高可用与容灾** 内置故障检测和自动切换能力(如主节点宕机时快速迁移),保障服务连续性。 3. **弹性扩展** 支持按需动态调整计算/存储资源(如CPU、内存、磁盘),应对业务流量波动。 4. **统一管理** 提供集中式控制台或API,批量操作多数据库实例,简化权限、备份、监控等策略配置。 ### 举例: - **场景**:电商大促期间订单量激增,数据库需临时扩容。 **传统方式**:手动扩容需停机维护,风险高且耗时。 **MCP方案**:通过控制平面一键扩展节点,业务无感知(如腾讯云TDSQL的弹性扩缩容功能)。 - **场景**:中小团队缺乏DBA经验。 **MCP托管服务**(如腾讯云TencentDB for MySQL)自动处理备份、慢查询分析、安全补丁更新,减少人力投入。 ### 腾讯云相关产品推荐: - **TencentDB for MySQL/PostgreSQL/MariaDB**:全托管关系型数据库,内置MCP能力,支持自动容灾、秒级监控、一键扩容。 - **TDSQL-C(原CynosDB)**:云原生数据库,通过分离计算与存储层,由控制平面动态调度资源,性价比更高。 - **数据库智能管家DBbrain**:作为MCP的扩展服务,提供AI驱动的性能优化、安全巡检等增值功能。

MCP是大模型应用的开始还是结束?

王新栋《架构修炼之道》书籍作者,“程序架道”公众号作者,脚踏实地,做一个不飘的架构师。
MCP(模型上下文协议)绝非大模型应用的终点,而是一个​​强大的新起点​​。它如同为AI世界建立了“USB-C”式的通用接口,解决了大模型与真实世界交互的标准化难题,真正开启了AI应用大规模落地和生态繁荣的新阶段。 ​​其核心价值在于“连接”与“赋能”​​。MCP通过标准化协议,让大模型能统一、安全地调用外部工具、API和实时数据。这意味着开发者无需再为每个模型和工具重复编写适配代码,可将高德地图、微信读书等专业服务像乐高积木一样轻松集成,极大降低了开发门槛和成本。对企业而言,MCP是解锁私有数据宝藏的钥匙,只需将内部系统(如CRM、数据库)封装成MCP Server,即可让大模型安全、高效地访问,驱动业务流程智能化升级。 ​​然而,MCP本身并非最终应用​​。它提供了强大的“手段”,但​​创造什么价值取决于解决的业务问题​​。MCP协议解决了“如何调用”的工程问题,但构建怎样的智能体(Agent)、解决何种复杂任务、如何设计多工具协作流程,才是真正考验架构师和产品经理的关键。未来的竞争焦点将从“底层连接”转向“上层应用创新”和“复杂场景的智能化重构”。... 展开详请

MCP相关技术有哪些?

AI学习的路径规划?

AI学习路线(从上到下依次学习即可) 1.人工智能开发入门 Python编程:基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务、模块与包、闭包、装饰器、迭代器 Numpy矩阵运算:Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆 Scipy数值运算库:基本使用、常量、稀疏矩阵、图结构、空间、插值 Pandas数据科学库:自带数据结构、数据读写、清洗、计算、合并、排序 Matplotlib:基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend Seaborn:数据关系图、分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系 PyEcharts:基本使用、图表API、组合图表、图表类型、Web框架整合 2.机器学习核心技术 Scikit Learn:聚类算法API、数据预处理、分类/回归算法API 分类算法:决策树、KNN、Adaboost、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、GBDT、XGboost、LightGBM 回归算法:线性回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、XGboost回归 聚类算法:KMeans、KMeans++、GMM、层次聚类、密度聚类、DBSCAN 属性降维:特征选择、因子分析、PCA、ICA、LDA 模型选择:Metrics Scoring、Grid search、Cross Validation、超参数选择、Validation curves 特征工程:标准化、归一化、非线性转化、高斯分布转化、正则化、类别性编码处理 3.深度学习核心技术 人工神经网络:损失函数、激活函数、Back Propagation、优化方法及正则化 BP神经网络:网络结构、正向计算、链式法则、权重更新、Sigmoid函数、梯度消失/爆炸、Batch Normalization CNN卷积神经网络:局部感受野、权值共享、DropOut、卷积层、池化层、全连接层 RNN循环神经网络:梯度裁剪、BiLSTM、LSTM、GRU 4.NLP自然语言处理技术 Pytorch编程:定义损失函数、自动微分、优化器、模型结构 传统序列模型:隐马尔科夫模型、条件随机场、CRF与HMM区别 Transfomer原理:编码器、解码器、注意力机制、语言模型、超参数、模型验证 文本预处理:处理方法、张量表示、语料分析、数据增强、命名实体识别 Word Embedding词嵌入 RNN及变体:传统RNN、LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU Seq2Seq 迁移学习:FastText、预训练模型(BERT、GPT、GPT-2)、权重微调 5.CV计算机视觉技术 OpenCV图像处理:图像读写、灰度/几何变换、形态学、纹理分割、视频操作、边缘检测、特征检测与描述 Tensorflow编程:张量、变量、高阶API、tf.data、tf.keras 目标分类:卷积计算、多通道卷积、AlexNet、VGG、ResNet、ImageNet分类 目标检测:RCNN、FPN、SSD、ROI Pooling、FasterRCNN、NMS 目标分割:全卷积、ROI Align、DeepLab、MaskRCNN、金字塔池化模块、语义分割评价标准 6.面试相关算法及专题 数据结构:栈、树、图、数组、链表、哈希表 常见算法:排序、查找、链表算法、动态规划、二叉树、递归、贪心、图算法、队列算法 机器学习&深度学习:分类/聚类/回归算法专题、深度学习基础专题 NLP & CV面试专题:深度学习与NLP专题、深度学习与CV专题... 展开详请
AI学习路线(从上到下依次学习即可) 1.人工智能开发入门 Python编程:基本语法、数据结构、函数、面向对象、多任务、模块与包、闭包、装饰器、迭代器 Numpy矩阵运算:Nadrray、Scalars、Boradcasting、矩阵运算、矩阵转置、矩阵求逆 Scipy数值运算库:基本使用、常量、稀疏矩阵、图结构、空间、插值 Pandas数据科学库:自带数据结构、数据读写、清洗、计算、合并、排序 Matplotlib:基础图表、Annotation、Figure、子图、Legend Seaborn:数据关系图、分布图、类别图、回归图、矩阵图、多变量关系 PyEcharts:基本使用、图表API、组合图表、图表类型、Web框架整合 2.机器学习核心技术 Scikit Learn:聚类算法API、数据预处理、分类/回归算法API 分类算法:决策树、KNN、Adaboost、随机森林、逻辑回归、朴素贝叶斯、GBDT、XGboost、LightGBM 回归算法:线性回归、Lasso回归、决策树回归、随机森林回归、XGboost回归 聚类算法:KMeans、KMeans++、GMM、层次聚类、密度聚类、DBSCAN 属性降维:特征选择、因子分析、PCA、ICA、LDA 模型选择:Metrics Scoring、Grid search、Cross Validation、超参数选择、Validation curves 特征工程:标准化、归一化、非线性转化、高斯分布转化、正则化、类别性编码处理 3.深度学习核心技术 人工神经网络:损失函数、激活函数、Back Propagation、优化方法及正则化 BP神经网络:网络结构、正向计算、链式法则、权重更新、Sigmoid函数、梯度消失/爆炸、Batch Normalization CNN卷积神经网络:局部感受野、权值共享、DropOut、卷积层、池化层、全连接层 RNN循环神经网络:梯度裁剪、BiLSTM、LSTM、GRU 4.NLP自然语言处理技术 Pytorch编程:定义损失函数、自动微分、优化器、模型结构 传统序列模型:隐马尔科夫模型、条件随机场、CRF与HMM区别 Transfomer原理:编码器、解码器、注意力机制、语言模型、超参数、模型验证 文本预处理:处理方法、张量表示、语料分析、数据增强、命名实体识别 Word Embedding词嵌入 RNN及变体:传统RNN、LSTM、Bi-LSTM、GRU、Bi-GRU Seq2Seq 迁移学习:FastText、预训练模型(BERT、GPT、GPT-2)、权重微调 5.CV计算机视觉技术 OpenCV图像处理:图像读写、灰度/几何变换、形态学、纹理分割、视频操作、边缘检测、特征检测与描述 Tensorflow编程:张量、变量、高阶API、tf.data、tf.keras 目标分类:卷积计算、多通道卷积、AlexNet、VGG、ResNet、ImageNet分类 目标检测:RCNN、FPN、SSD、ROI Pooling、FasterRCNN、NMS 目标分割:全卷积、ROI Align、DeepLab、MaskRCNN、金字塔池化模块、语义分割评价标准 6.面试相关算法及专题 数据结构:栈、树、图、数组、链表、哈希表 常见算法:排序、查找、链表算法、动态规划、二叉树、递归、贪心、图算法、队列算法 机器学习&深度学习:分类/聚类/回归算法专题、深度学习基础专题 NLP & CV面试专题:深度学习与NLP专题、深度学习与CV专题

腾讯云有MCP广场嘛?

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小团队是否有必要马上跟进新技术?

腾讯云有MCP广场么?

MCP 的安全漏洞如何应对?​​

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