运维123 - MCP
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items: RentAHuman 平台 AI 雇佣人类服务发布
items: wexin-read-mcp 微信公众号文章阅读 MCP 服务器技术分析
items: kubectl-mcp-server：Kubernetes 与 AI 助手桥接工具技术分析
items: Context7、Exa 与 Playwright MCP 技术对比分析
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RentAHuman 平台 AI 雇佣人类服务发布
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date: 2026-02-04T11:57:46+00:00
description: RentAHuman 平台 AI 雇佣人类服务发布一、新闻概述1. 标题倒反天罡：RentAHuman 让 AI 智能体雇佣人类完成物理任务2. 发布时间2026 年 2 月 3 日3. 来源RentAHuman.ai 官方网站、36 氪、虎嗅、知乎、新浪科技等多家媒体报道二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容RentAHuman.ai 是一个全新上线的平台，允许 AI 智能体通过 MCP（Model Context Protocol）或 REST API 雇佣人类完成现实世界的物理任务。该平台定位为 AI 的肉身层，填补了 AI 智能体与物理世界之间的鸿沟。B. 核心亮点AI 一次 MCP/API 调用即可租到人类完成任务时薪 50-500 美元，人类自行设定费率支持稳定币等多种支付方式上线数小时即吸引超过 2 万人注册2. 关键信息A. 发布内容平台名称：RentAHuman.ai核心功能：AI 智能体雇佣人类服务接入方式：MCP 协议、REST API支付方式：稳定币及其他灵活支付方式B. 重要数据项目数据发布日期2026 年 2 月 3 日注册用户超过 20,000 人时薪范围50-500 美元上线响应数小时内数百人注册C. 涉及技术MCP（Model Context Protocol）协议REST API稳定币支付3. 背景介绍A. 前置背景AI 智能体发展迅速，但在物理世界的操作能力始终受限。AI 无法亲自取快递、参加会议、验证线下信息等需要肉身参与的任务。B. 相关上下文该平台由 Magento 创始人 Roy Rubin 推出，他目前也是 R-Squared Ventures (R2VC) 的关联人。Roy Rubin 的核心理念是将人类视为 AI 的边缘设备或硬件外设。三、详细报道1. 主要内容A. 功能特性平台支持多种物理任务类型：取货和跑腿服务线下会议参与文件签署现场调研和验证活动参与硬件操作房地产查看产品测试拍照记录代购商品B. 技术架构平台提供两种接入方式：MCP 服务器集成AI 智能体可通过标准 MCP 协议访问自动发现和调用人类服务支持自主决策和任务分配REST API传统 Web 服务接入方式适用于各类 AI 应用集成C. 工作流程graph LR A[AI 智能体] -->|MCP/API 调用| B[RentAHuman 平台] B -->|搜索可用服务者| C[人类服务者池] B -->|预订任务| D[选定服务者] B -->|支付费用| E[支付处理] D -->|执行物理任务| F[现实世界] F -->|返回结果| A2. 技术细节A. MCP 协议应用sequenceDiagram participant AI as AI 智能体 participant MCP as MCP 服务器 participant Platform as RentAHuman 平台 participant Human as 人类服务者 AI->>MCP: 发现可用工具 MCP-->>AI: 返回人类服务列表 AI->>MCP: 调用雇佣人类工具 MCP->>Platform: 发送预订请求 Platform->>Human: 分配任务 Human-->>Platform: 确认接受 Platform-->>MCP: 返回预订确认 MCP-->>AI: 任务已分配 Human->>Human: 执行物理任务 Human-->>Platform: 返回执行结果 Platform-->>AI: 任务完成通知B. 平台定位理念Roy Rubin 提出了 provocative 的观点：人类是 AI 的硬件外设个人是模型的边缘设备AI 自主决策何时使用硅（计算）或碳（人类）C. 支付系统支持稳定币支付，实现即时结算人类服务者自行设定时薪费率无中间商抽成，直接到账3. 数据与事实A. 用户反响上线数小时内即有数百人注册36 氪报道显示时薪高达 500 美元虎嗅报道时薪范围为 50-200 美元B. 平台增长根据多家媒体报道，平台在短时间内获得了：超过 20,000 注册用户社交媒体广泛讨论LinkedIn、Twitter、Reddit 等平台热议四、影响分析1. 行业影响A. 技术趋势标志着 AI 与人类协作进入新阶段MCP 协议生态得到实际应用验证可能催生更多人机协作平台B. 零工经济演变传统零工经济模式：人类雇主 → 平台 → 人类工作者新型 AI 零工经济模式：AI 智能体 → MCP/API → 人类工作者这种转变意味着：人类不再直接被人类雇佣AI 成为劳动力的直接决策者零工平台需要适配 AI 智能体2. 用户影响A. 对服务者优点：灵活的工作时间、自主定价、无中间商挑战：需要适应 AI 指令、工作稳定性…

wexin-read-mcp 微信公众号文章阅读 MCP 服务器技术分析
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date: 2026-01-25T22:08:08+00:00
description: wexin-read-mcp 微信公众号文章阅读 MCP 服务器技术分析一、概述1. 项目简介wexin-read-mcp 是一个极简的 MCP（Model Context Protocol）服务器，旨在让大模型能够阅读微信公众号文章。该项目使用浏览器模拟技术绕过微信平台的反爬虫机制，实现了自动化内容提取功能。2. 核心问题微信公众号文章内容无法被大模型直接访问，主要面临以下挑战：微信平台严格的反爬虫机制动态加载的内容需要完整的浏览器环境需要模拟真实用户行为才能获取完整内容3. 解决方案通过 MCP 协议标准，创建一个中间服务层，使用 Playwright 浏览器自动化工具模拟真实用户访问，提取文章内容后返回给大模型。二、技术架构1. 系统组成graph LR A[用户/Claude] -->|1. 发送URL| B[MCP Server] B -->|2. 启动浏览器| C[Playwright] C -->|3. 访问URL| D[微信服务器] D -->|4. 返回HTML| C C -->|5. 提取内容| B B -->|6. 返回JSON| A2. 核心组件A. MCP Server职责：实现 MCP 协议，提供工具接口框架：基于 fastmcp 构建接口：read_weixin_article(url)B. Playwright 浏览器自动化职责：模拟真实浏览器访问功能：处理 JavaScript 渲染、Cookie、Headers 等C. 内容提取器职责：从 HTML 中提取结构化数据工具：BeautifulSoup4提取内容：标题、作者、发布时间、正文3. 工作流程sequenceDiagram participant U as 用户 participant M as MCP Server participant P as Playwright participant W as 微信服务器 U->>M: 1. 发送文章URL和需求 M->>P: 2. 启动浏览器 P->>W: 3. 访问文章URL W-->>P: 4. 返回完整HTML P->>M: 5. 提取结构化内容 M->>U: 6. 返回JSON数据 U->>U: 7. 大模型分析内容三、技术实现1. 技术栈Python 3.10+fastmcp：MCP 协议框架Playwright：浏览器自动化BeautifulSoup4：HTML 解析2. 核心功能read_weixin_article 工具参数：url：微信公众号文章 URL，格式为 https://mp.weixin.qq.com/s/xxx返回结构：{ "success": true, "title": "文章标题", "author": "作者名", "publish_time": "2025-11-05", "content": "文章正文内容...", "error": null }3. 安装配置依赖安装pip install -r requirements.txtClaude 配置在 Claude 配置文件中添加 MCP 服务器：{ "mcpServers": { "weixin-reader": { "command": "python", "args": ["C:/Users/你的用户名/Desktop/wx-mcp/wx-mcp-server/src/server.py"] } } }4. 使用示例在 Claude 中直接使用自然语言：请帮我总结这篇文章：https://mp.weixin.qq.com/s/nEJhdxGea-KLZA_IGw9R5AClaude 会自动调用 read_weixin_article 工具获取文章内容并进行分析。四、技术亮点1. 浏览器模拟使用 Playwright 完整模拟浏览器环境，包括：JavaScript 执行Cookie 管理Headers 设置用户代理伪装2. 极简实现以最少的代码实现核心功能，代码结构清晰易懂。3. MCP 标准协议遵循 MCP 协议标准，可与其他 MCP 工具和服务无缝集成。五、注意事项1. 使用限制仅用于个人学习和研究遵守微信公众平台服务协议不建议高频爬取（建议间隔大于 2 秒）不用于商业用途2. 技术风险微信反爬虫策略可能随时更新IP 地址可能被限制访问需要定期维护更新六、项目信息仓库地址：https://github.com/Bwkyd/wexin-read-mcp开源协议：MIT LicenseStars：143Forks：21主要语言：Python 100%参考资料wexin-read-mcp GitHub 仓库

kubectl-mcp-server：Kubernetes 与 AI 助手桥接工具技术分析
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date: 2026-01-22T23:05:00+00:00
description: kubectl-mcp-server：Kubernetes 与 AI 助手桥接工具技术分析一、项目概述1. 项目简介kubectl-mcp-server 是一个实现 Model Context Protocol（MCP）的服务器，使 AI 助手（如 Claude、Cursor、Windsurf）能够通过自然语言与 Kubernetes 集群进行交互。2. 核心价值降低 Kubernetes 操作门槛，通过自然语言即可执行复杂管理任务统一 MCP 协议接口，支持多种 AI 助手平台保留 kubectl 完整功能，同时提供智能化的命令构建能力安全的 RBAC 验证和凭据管理3. 技术栈语言：Python 3.9+协议：Model Context Protocol (MCP)后端：kubectl CLI、Kubernetes API发布平台：PyPI二、架构设计1. MCP 协议集成graph TB AI[AI助手] -->|MCP协议| MCP[MCP服务器] MCP -->|工具调用| Tools[工具注册表] Tools -->|kubectl| K8s[Kubernetes API] K8s -->|返回结果| MCP MCP -->|格式化响应| AI subgraph 核心组件 MCP Tools end subgraph Kubernetes集群 K8s end核心组件说明：组件职责MCP 服务器处理来自 AI 助手的 MCP 请求，管理工具注册表工具注册表将 Kubernetes 操作注册为 MCP 工具，包含 schema 定义传输层支持 stdio、SSE、HTTP 等多种传输协议核心操作将工具调用转换为 Kubernetes API 操作响应格式化器将 Kubernetes 响应转换为 MCP 兼容格式2. 请求处理流程sequenceDiagram participant User as 用户 participant AI as AI助手 participant MCP as MCP服务器 participant K8s as Kubernetes User->>AI: 自然语言请求 AI->>MCP: 工具调用 MCP->>MCP: 参数解析 MCP->>K8s: kubectl命令 K8s-->>MCP: 返回结果 MCP->>MCP: 格式化响应 MCP-->>AI: 结构化数据 AI-->>User: 自然语言回答3. 双模式操作项目支持两种运行模式：A. CLI 模式直接命令行界面执行 Kubernetes 操作，适用于开发和调试。B. Server 模式作为 MCP 服务器运行，处理来自 AI 助手的请求，这是主要使用场景。三、功能特性1. 核心 Kubernetes 操作连接 Kubernetes 集群列出和管理 Pod、Service、Deployment、Node创建、删除、描述 Pod 和其他资源获取 Pod 日志和 Kubernetes 事件选择命名空间（内存持久化）Pod 端口转发扩缩容 Deployment 和 StatefulSet容器内命令执行ConfigMap 和 Secret 管理Deployment 版本回滚Ingress 和 NetworkPolicy 管理集群上下文切换2. Helm 集成Helm v3 完整支持安装、升级、卸载 ChartRelease 状态查询Release 历史管理3. 自然语言处理将自然语言查询转换为 kubectl 操作上下文感知命令（记忆前序操作）Kubernetes 概念的人性化解释从意图智能构建命令kubectl explain 和 api-resources 支持4. 监控能力集群健康监控资源利用率跟踪Pod 状态和健康检查事件监控和告警节点容量和分配分析通过 kubectl top 获取资源使用统计容器就绪性和存活度跟踪5. 安全功能RBAC 验证和审核安全上下文审计与 Kubernetes API 的安全连接凭据管理网络策略评估容器安全扫描安全最佳实践强制Role 和 ClusterRole 管理ServiceAccount 创建和绑定PodSecurityPolicy 分析RBAC 权限审计安全上下文验证6. 诊断能力集群诊断和故障排查配置验证错误分析和恢复建议连接状态监控日志分析和模式检测资源约束识别Pod 健康检查诊断常见错误模式识别配置错误验证详细的存活度和就绪度探针验证四、安装与配置1. 安装方式PyPI 安装（推荐）pip install kubectl-mcp-tool指定版本安装pip install kubectl-mcp-tool==1.1.0开发版本安装pip install git+https://githu…

Context7、Exa 与 Playwright MCP 技术对比分析
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date: 2026-01-18T22:16:09+00:00
description: Context7、Exa 与 Playwright MCP 技术对比分析一、概述1. 背景随着大语言模型（LLM）在代码生成和自动化任务中的广泛应用，如何让 AI 准确获取最新技术文档、理解网页内容并进行浏览器自动化操作成为关键问题。Context7、Exa 和 Playwright 作为 MCP（Model Context Protocol）生态中的三个重要工具，分别解决了文档检索、智能搜索和浏览器自动化三大核心需求。2. 核心问题AI 模型训练数据存在时效性滞后，导致生成的代码过时或不准确传统搜索引擎基于关键词匹配，无法理解查询语义AI 难以直接与网页交互，需要通过截图或复杂 API3. 解决思路通过 MCP 协议标准化 AI 与外部工具的连接，实现文档实时检索、语义搜索和浏览器自动化三大能力的统一集成。二、MCP 协议基础1. 协议架构MCP（Model Context Protocol）是大语言模型应用设计的开放标准协议，被形象地称为"AI 的 USB-C 接口"。其核心架构包括：graph TB subgraph MCP客户端 A[Claude Code] B[Cursor IDE] C[Windsurf] end subgraph MCP服务器 D[Context7 文档检索] E[Playwright 浏览器自动化] F[Exa 语义搜索] end subgraph 外部资源 G[官方文档] H[Web浏览器] I[搜索引擎] end A --> D A --> E A --> F B --> D B --> E C --> F D --> G E --> H F --> I2. 核心特性标准化接口：统一工具调用规范双向通信：AI 可主动访问数据源即插即用：类似 USB-C 的便捷性持久连接：客户端与服务器保持长连接三、Context7：实时文档检索专家1. 技术原理Context7 由 Upstash 开发，通过 RAG（检索增强生成）技术解决 AI 知识过时问题。A. 工作流程graph LR A[AI 提出查询] --> B[解析库与版本] B --> C[语义向量检索] C --> D[结果重排序] D --> E[文档片段注入] E --> F[AI 生成代码]B. 核心组件文档爬虫：从官方源爬取 33,000+ 库的文档解析器：提取代码示例和 API 说明向量化引擎：生成语义嵌入向量重排序算法：优化检索结果相关性2. 技术架构文档获取层 ├── 官方文档爬虫 ├── 版本追踪 └── 增量更新 处理层 ├── Markdown 解析 ├── 代码片段提取 └── LLM 元数据增强 检索层 ├── 向量嵌入（Embedding） ├── 语义搜索 └── 自定义重排序 服务层 ├── MCP 协议适配 ├── 并行请求处理 └── 缓存机制3. 核心优势版本精确：支持特定库版本的文档检索实时更新：文档同步率接近 100%覆盖广泛：支持 33,000+ 主流库无需配置：即插即用，零设置4. 局限性社区反馈：性能被认为不如 exa-code范围限制：仅限技术文档检索依赖质量：受上游文档质量影响四、Exa：AI 原生搜索引擎1. 技术原理Exa 采用神经搜索技术，理解查询意图而非精确匹配关键词。A. 核心技术graph TB A[用户查询] --> B[意图理解] B --> C[神经嵌入] C --> D[语义向量检索] D --> E[相关性排序] E --> F[结果返回]B. 技术特点语义理解：理解查询背后的真实意图神经搜索：基于深度学习的匹配算法智能排序：根据相关性而非关键词频率2. 与传统搜索对比维度传统搜索Exa 神经搜索匹配方式关键词精确匹配语义向量匹配理解能力字面理解意图理解查询要求关键词优化自然语言描述结果质量依赖关键词技巧依赖语义相关性3. 应用场景代码文档检索：exa-code 工具专注于代码文档研究资料收集：深度信息挖掘竞品分析：多源信息聚合4. 核心优势零设置：无需配置即可使用智能理解：理解查询意图格式友好：自动格式化为 Markdown5. 局限性Token 消耗：在 Claude Code 中 token 消耗较大范围限制：主要针对文档搜索实时性：索引更新可能存在延迟五、Playwright MCP：浏览器自动化专家1. 技术原理Playwright MCP 将 Playwright 浏览器自动化能力通过 MCP 协议暴露给 LLM。A. 工作机制sequenceDiagram participant AI as AI 助手 participant MCP as Playwright MCP participant Browser as 浏览器 participant Pag…

AgentX：AI 编程代理统一管理工具
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date: 2026-01-18T21:55:05+00:00
description: AgentX AI 编程代理统一管理工具技术分析一、新闻概述1. 标题AgentX：统一管理多种 AI 编程代理的 MCP 服务器与技能2. 发布时间2026 年 1 月 18 日（最新版本 v0.0.7）3. 来源GitHub 开源项目二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容AgentX 是一款统一的命令行工具，用于管理多个 AI 编程代理的 MCP 服务器和技能。项目开源发布，支持 Homebrew、二进制下载、Go 安装等多种安装方式。B. 核心亮点统一管理 5 种主流 AI 编程代理的配置提供交互式终端用户界面（TUI）支持 MCP 服务器的批量安装与状态监控支持 Claude Code 和 Codex 的技能管理2. 关键信息A. 版本号v0.0.7（最新版本）B. 重要数据GitHub Stars：43Forks：2贡献者：3 名发布版本：7 个代码语言：Go 99.1%C. 涉及产品Claude Code、Codex、Cursor、Gemini CLI、OpenCode3. 背景介绍A. 前置版本项目于 2026 年 1 月 9 日首次提交，经过 10 天快速迭代至 v0.0.7 版本。B. 相关上下文随着 AI 编程代理的普及，开发者面临管理多个代理配置的复杂性问题。AgentX 应运而生，填补了统一管理工具的空白。三、详细报道1. 主要内容A. 功能更新AgentX 提供 MCP 服务器管理和技能管理两大核心功能：MCP 服务器管理：跨多个代理安装或移除 MCP 服务器检查安装状态批量安装到所有支持的代理支持 Playwright（浏览器自动化）和 Context7（库文档访问）技能管理：从本地路径或 Git 仓库安装技能支持技能目录（SKILL.md）和命令文件（.md）支持从 GitHub URL 的 tree 片段安装个人和项目作用域管理技能健康检查和验证B. 技术改进交互式 TUI：三个主标签页：MCP 服务器、技能、代码代理可视化状态矩阵显示 MCP 跨代理的安装情况键盘快捷键快速导航实时状态更新命令别名支持：agentx、agents、ax 均可调用工具C. 兼容性说明支持 5 种主流 AI 编程代理，每种代理使用不同的配置文件格式。2. 技术细节A. 架构设计graph TB User[用户] --> CLI[命令行界面] User --> TUI[终端用户界面] CLI --> Core[核心管理模块] TUI --> Core Core --> MCP[MCP 服务器管理] Core --> Skills[技能管理] Core --> Agents[代理适配器] Agents --> Claude[Claude Code] Agents --> Codex[Codex] Agents --> Cursor[Cursor] Agents --> Gemini[Gemini CLI] Agents --> OpenCode[OpenCode] MCP --> Playwright[Playwright MCP] MCP --> Context7[Context7 MCP] Skills --> ClaudeSkills[Claude Skills] Skills --> CodexSkills[Codex Skills]B. 代理配置路径代理配置路径Claude Code~/.claude.jsonCodex~/.codex/config.tomlCursor~/.cursor/mcp.jsonGemini CLI~/.gemini/settings.jsonOpenCode~/.opencode/config.jsonC. 技术栈编程语言：Go 1.25+包管理：Go Modules构建工具：MakeUI 框架：TUI 组件库D. 项目结构graph LR Root[agentx] --> cmd[cmd] Root --> internal[internal] Root --> ui[ui] Root --> main[main.go] internal --> agent[agent] internal --> config[config] internal --> skills[skills] internal --> mcp[mcp] internal --> version[version] ui --> components[components] ui --> views[views] ui --> theme[theme]3. 数据与事实A. 版本迭代历史v0.0.1（2026-01-09）：初始版本v0.0.7（2026-01-18）：支持 Codex CLI 代理B. 社区…

Agent Skills 完全指南：从原理到实战
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date: 2026-01-18T13:50:58+00:00
description: Agent Skills 完全指南：从原理到实战一、概述1. 简介A. 是什么Agent Skills 是一种为 AI Agent 提供结构化能力描述的开放标准，于 2025 年 12 月 18 日由 Anthropic 正式发布。它通过渐进式披露提示词的机制，大幅降低 token 消耗与提示词复杂度。B. 为什么学解决传统提示词臃肿、上下文占用过高的问题实现跨平台能力复用，一次编写处处可用已获得 Claude Code、Cursor、OpenCode 等主流 AI 编程工具支持C. 学完能做什么为 Claude Code 等 Agent 工具编写自定义 Skills理解 Skills 与 MCP 的协作模式优化 AI 工作流，降低 token 成本2. 前置知识A. 必备技能基本命令行操作Markdown 语法基础了解 AI Agent 基本概念B. 推荐知识了解 MCP（Model Context Protocol）使用过 Claude Code 或类似工具二、核心概念1. Skills 的本质Agent Skills 是一种带目录的说明书机制，采用渐进式披露提示词的设计模式。其核心思想是将提示词分为三层，按需加载。2. 三层结构A. 元数据层加载方式：必定加载到 AI 上下文内容：技能名称、描述、调用时机类比：书籍的目录B. 指令层加载方式：按需加载（AI 选择使用该 Skill 时）内容：详细的操作指令、格式要求类比：书籍的正文C. 资源层加载方式：按需加载（AI 根据指令需要时）内容：可执行脚本、参考文档、图片等类比：书籍的附录3. 工作原理graph TB User[用户提问] --> Agent[Agent 工具] Agent --> Scan[扫描所有 skill.md] Scan --> Extract[提取元数据] Extract --> List[可用技能列表] List --> LLM[AI 大模型] LLM -->|判断| Decision{需要 Skill?} Decision -->|否| Direct[直接回答] Decision -->|是| Select[选择 Skill] Select --> Load[加载指令层] Load --> Check{需要资源?} Check -->|是| Resource[加载资源层] Check -->|否| Generate Resource --> Generate[生成回答] Direct --> Response[返回用户] Generate --> Response核心优势：元数据层通常只有几十个 token，而完整的提示词可能上千 token。只有 AI 确认需要时才加载完整内容，从而大幅降低上下文消耗。三、Claude Code 快速入门1. 安装 Claude CodeA. 使用官方安装命令npm install -g @anthropic-ai/claude-codeB. 配置自定义模型（可选）如果不想使用官方账号，可以接入其他模型。创建配置文件 settings.json：{ "apiUrl": "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/", "apiKey": "your_api_key_here", "model": "glm-4-flash" }macOS 配置路径：~/Library/Application Support/Claude/settings.jsonWindows/Linux 配置路径：~/.claude/settings.json添加跳过登录配置：{ "skipLogin": true }2. Skills 文件结构A. 项目级 Skills在项目目录下创建：项目根目录/ └── .claude/ └── skills/ ├── 字幕转md/ │ └── skill.md └── 来点选题/ └── skill.mdB. 全局 Skills在用户配置目录创建：~/.claude/ └── skills/ └── [共享技能包]3. 编写第一个 SkillA. 创建目录和文件mkdir -p skill-project/.claude/skills/字幕转mdB. 编写 skill.md--- name: 字幕转md description: 当用户提供 SRT 字幕文件需要转换时使用 --- 你是一个专业的字幕文本处理助手，任务是将 SRT 字幕转换为 MD 笔记。 **重要规则**： - 禁止任何删减、总结或省略 - 必须保留所有文字 - 在关键位置插入截图占位符C. 验证 Skillcd skill-project claude在 Claude Code 中输入 /skill…

VibeCraft AI 驱动 Minecraft 建造工具技术分析
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date: 2026-01-18T03:25:44+00:00
description: VibeCraft AI 驱动 Minecraft 建造工具技术分析一、项目概述1. 项目背景VibeCraft 是一个创新的 AI 驱动 Minecraft 建造工具，允许用户通过自然语言对话与 Claude 交互，在 Minecraft 游戏中自动建造建筑结构。该项目由 Amenti Labs 开发，采用 MIT 许可证开源。A. 核心理念VibeCraft 的核心理念是将自然语言处理与游戏自动化结合，让玩家可以通过描述想要建造的内容，让 AI 代理自动在游戏中执行建造操作。这种交互方式极大地降低了 Minecraft 建造的门槛。B. 技术特色基于 MCP（Model Context Protocol）实现 AI 与游戏的桥接支持 Fabric 客户端模组，兼容任意 Minecraft 服务器提供 WorldEdit 集成，支持复杂的建筑操作包含预配置的 Claude Agent 工作流和建造技能2. 项目统计Star 数：29Fork 数：2主要语言：Python 81.4%，Java 15.3%，Shell 3.3%贡献者：2 人（Evan Reid、Kyryl Andreiev）最新提交：2026 年 1 月 12 日二、系统架构1. 整体架构设计VibeCraft 采用三层架构设计，通过 MCP 协议和 WebSocket 实现各组件之间的通信。graph TB subgraph 用户层 A[Claude AI 聊天] end subgraph 协议层 B[MCP 协议] end subgraph 服务层 C[VibeCraft MCP Server] C1[WebSocket 桥接] end subgraph 客户端层 D[Minecraft 客户端模组] end subgraph 游戏层 E[Minecraft 服务器] E1[WorldEdit 插件] end A -->|MCP| B B --> C C -->|WebSocket| C1 C1 --> D D -->|玩家操作| E E --> E12. 组件详解A. Claude Agent（代理层）Claude Agent 是整个系统的智能核心，负责：理解用户的自然语言建造请求调用 MCP 工具执行建造命令处理建造过程中的上下文和状态管理建筑材料和模板B. VibeCraft MCP Server（服务层）MCP Server 是 Claude 与 Minecraft 之间的桥梁，主要功能：实现 MCP 协议的服务端提供 SSE（Server-Sent Events）和 Stdio 两种通信模式通过 WebSocket 与客户端模组通信管理 WorldEdit 和原生游戏命令C. Fabric Client Mod（客户端层）客户端模组是直接操作 Minecraft 的组件，负责：建立 WebSocket 服务器接收命令解析并执行建造命令支持认证和权限控制提供游戏内命令接口三、核心交互流程1. 建造流程时序图sequenceDiagram participant U as 用户 participant C as Claude Agent participant M as MCP Server participant W as WebSocket 桥接 participant G as Minecraft 客户端 participant S as Minecraft 服务器 U->>C: 描述建造需求（如"建造石屋"） C->>M: 调用 MCP 工具 M->>W: 发送建造命令 W->>G: WebSocket 传输 G->>S: 执行游戏命令 S-->>G: 返回执行结果 G-->>W: 返回状态 W-->>M: 返回结果 M-->>C: 返回响应 C-->>U: 反馈建造进度2. 命令执行链路用户输入 ↓ Claude 理解意图 ↓ MCP 工具调用 ↓ WebSocket 消息 ↓ 客户端模组解析 ↓ 游戏命令执行（/fill, /setblock, WorldEdit） ↓ 结果反馈四、技术实现细节1. MCP Server 实现A. 技术栈Python 3.10+uv 包管理器FastAPI/Starlette（HTTP 服务）WebSocket（客户端通信）B. 核心工具MCP Server 暴露的主要工具包括：工具名称功能描述get_players获取在线玩家列表get_position获取玩家位置execute_command执行游戏命令fill_blocks批量填充方块set_block设置单个方块select_region选择建筑区域2. 客户端模组实现A. 技术栈Java 17/21Fabric Mod LoaderFabric…

MaiMaiBot：基于 MCP 协议的麦当劳优惠券自动领取 Telegram 机器人技术分析
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date: 2026-01-17T22:39:38+00:00
description: MaiMaiBot：基于 MCP 协议的麦当劳优惠券自动领取 Telegram 机器人技术分析一、项目概述1. 项目背景MaiMaiBot 是一个开源的 Telegram 机器人项目，通过集成麦当劳 MCP（Model Context Protocol）服务器，实现了活动日历查询、优惠券列表获取以及一键自动领取等功能。该项目采用 Node.js 开发，利用 MCP Streamable HTTP 协议与麦当劳后端服务进行通信。2. 核心功能A. 主要功能活动日历查询：通过 Telegraph 文章形式展示，包含图片可用优惠券列表：以 Telegraph 文章形式展示，包含图片一键领取所有优惠券：自动绑定所有可领取的优惠券我的优惠券列表：查看已领取的优惠券每日自动领取：每个账号每天自动执行一次领取任务多账号管理：支持每个 Telegram 用户管理多个 MCP 账号B. 技术亮点MCP Streamable HTTP 协议集成（2025-06-18 版本协议）Telegraph 自动化文章生成智能缓存机制（5 分钟 TTL）分布式自动领取调度，避免请求突发全局突发窗口机制，新优惠券出现时触发批量领取二、系统架构1. 架构设计graph TB User[Telegram 用户] --> TG[Telegram Bot API] TG --> Bot[MaiMaiBot 服务] Bot --> Cache[(缓存层)] Bot --> MCP[麦当劳 MCP 服务器] Bot --> Telegraph[Telegraph API] Bot --> Storage[(JSON 存储)] Bot --> Scheduler[定时调度器] Scheduler --> Bot Telegraph --> User2. 核心组件A. index.js主入口文件，负责 Telegram Bot 的初始化、命令路由和消息处理。B. mcpClient.jsMCP 客户端封装，处理与麦当劳 MCP 服务器的通信，包括 Streamable HTTP 协议的实现。C. cache.js缓存模块，为非用户特定的工具调用提供 5 分钟 TTL 缓存。D. storage.js数据持久化模块，使用 JSON 文件存储用户账号、统计数据等信息。E. telegraph.jsTelegraph 集成模块，自动创建访问令牌并将优惠券信息格式化为 Telegraph 文章。F. time.js时间调度模块，处理自动领取任务的分布式调度和突发窗口逻辑。3. 依赖关系graph LR Bot[index.js] --> MCP[mcpClient.js] Bot --> Cache[cache.js] Bot --> Storage[storage.js] Bot --> Telegraph[telegraph.js] Bot --> Time[time.js] MCP --> Cache三、技术实现1. MCP 协议集成A. Streamable HTTP项目使用 MCP Streamable HTTP 协议（2025-06-18 版本）与麦当劳服务器通信。该协议支持流式响应，适合处理大量优惠券数据。B. 工具调用支持以下 MCP 工具：campaign-calender：活动日历查询available-coupons：可用优惠券列表auto-bind-coupons：自动绑定优惠券my-coupons：我的优惠券列表C. 认证机制所有工具调用需要 MCP Token，该 Token 从 https://open.mcd.cn/mcp 获取。2. Telegraph 集成A. 自动令牌创建首次运行时自动创建 Telegraph 访问令牌，存储在 data/telegraph.json 文件中。B. 文章生成将活动日历和优惠券列表转换为 Telegraph 文章格式，包含：富文本内容图片嵌入响应式布局C. 优势无需在 Telegram 消息中传输大量数据文章永久链接，方便分享支持复杂排版和图片展示3. 缓存策略A. 缓存配置默认 TTL：300 秒（5 分钟）可缓存工具：campaign-calender、available-coupons缓存键：基于工具名称和参数生成B. 缓存价值减少 MCP 服务器调用次数降低响应延迟节省网络带宽4. 自动领取调度A. 调度策略每个账号每天执行一次自动领取默认执行时间：上午 9 点（Asia/Shanghai 时区）分散窗口：600 分钟（10 小时），避免请求集中B. 突发窗口机制当任何账号领取到之前未见的优惠券时，触发全局突发窗口：突发窗口时长：30 分钟所有账号在此窗口内尝试领取每轮最多处理 10 个账号请求间隔：1.5 …

TemPad Dev：Figma 代码检查面板插件技术分析
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date: 2026-01-17T07:32:37+00:00
description: TemPad Dev：Figma 代码检查面板插件技术分析一、新闻概述1. 标题TemPad Dev：为所有人提供的 Figma 代码检查面板2. 发布时间2026 年 1 月 16 日（最新更新）3. 来源GitHub 仓库：ecomfe/tempad-dev二、核心内容1. 事件摘要A. 主要内容TemPad Dev 是一个开源的 Figma 浏览器插件，为设计师和开发者提供强大的代码检查面板功能。该插件支持从 Figma 设计文件中提取 CSS 代码，并提供 JavaScript 对象样式输出，适用于 JSX 等场景。B. 核心亮点支持 CSS 和 JavaScript 双格式代码输出可配置 CSS 单位转换（px 到 rem）提供深度选择模式和测量选择模式内置插件系统支持自定义代码生成集成 MCP（Model Context Protocol）服务器支持 AI 智能体C. 技术特点基于 WXT 框架开发的浏览器扩展使用 TypeScript 和 Vue 3 构建支持 Chrome Web Store 安装开源 MIT 许可证2. 关键信息A. 版本信息仓库地址：https://github.com/ecomfe/tempad-devChrome Web Store：tempad-dev许可证：MITStars：361Forks：28B. 技术栈TypeScript 82.2%Vue 14.8%JavaScript 1.6%CSS 1.4%三、详细报道1. 主要功能A. 代码检查功能graph LR A[Figma 设计节点] --> B[TemPad Dev 插件] B --> C[CSS 代码输出] B --> D[JavaScript 对象输出] C --> E[标准 CSS] C --> F[自定义单位转换] D --> G[JSX 样式对象] D --> H[Vue 样式对象]TemPad Dev 支持以下代码输出功能：CSS 代码输出：选择任意元素，通过插件的 Code 面板获取 CSS 代码JavaScript 对象样式：提供 JavaScript 对象形式的样式，方便在 JSX 等场景使用单位转换：可配置 CSS 单位和根字体大小，将 px 转换为 rem缩放因子：可应用 scale 因子按交付需求缩放 px 值B. 深度选择模式在 Figma 只读视图中，选择节点需要双击深入，通常需要反复双击才能选择最底层节点。TemPad Dev 提供深度选择模式解决这个问题。C. 测量选择模式在 Figma 只读视图中，需要按住 Option 键并移动光标才能显示其他节点与选中节点的间距。TemPad Dev 提供测量选择模式简化此操作。D. 滚动选择到视图当鼠标悬停在 TemPad Dev 检查面板的节点名称区域时，会出现相应按钮。点击该按钮会将当前选择滚动到 Figma 视口中心。2. 插件系统A. 插件架构TemPad Dev 提供灵活的插件系统，允许用户自定义内置代码输出或添加自定义代码块。graph TB A[插件入口] --> B[definePlugin] B --> C{插件钩子} C --> D[transform] C --> E[transformVariable] C --> F[transformPx] C --> G[transformComponent] D --> H[代码输出] E --> H F --> H G --> HB. 插件开发插件是一个简单的 JavaScript 文件，需要导出插件对象作为默认导出或 plugin 命名导出。创建插件示例：import { definePlugin } from '@tempad-dev/plugins' export default definePlugin({ name: 'My Plugin', code: { css: { title: 'Stylus', lang: 'stylus', transform({ style }) { return Object.entries(style) .map(([key, value]) => `${key}: ${value}`) .join('\\n') } }, js: false } })C. 插件钩子目前支持 4 个插件钩子：transform：将样式对象或代码转换为字符串格式transformVariable：将 CSS 变量转换为其他格式transformPx：将像素值转换为其他单位或缩放transformComponent：将设计组件对象转换为开发组件对象D. 内置插件项目提供多个内置插件：插件名称描述作者@kongKong Design System@Justineo@…

Playwriter Chrome 扩展 MCP 技术分析
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date: 2026-01-15T10:15:19+00:00
description: Playwriter Chrome 扩展 MCP 技术分析一、概述1. 简介A. 是什么Playwriter 是一个基于 Chrome 扩展的 Model Context Protocol（MCP）服务器，为 AI 智能体提供浏览器自动化能力。与传统的 Playwright MCP 不同，Playwriter 通过浏览器扩展的方式工作，无需启动独立的 Chrome 实例。B. 核心特点无上下文膨胀：仅使用 1 个 execute 工具，相比其他方案节省 80% 上下文浏览器扩展架构：在用户现有浏览器中运行，而非独立的自动化浏览器完整 Playwright API：暴露完整的 Playwright API，而非有限的预设工具集协作友好：用户可与 AI 在同一浏览器中协同工作C. 适用场景AI 智能体需要控制浏览器执行任务需要在现有浏览器会话中复现问题需要绕过自动化检测的场景远程环境（Devcontainers、VM、SSH）中的智能体控制本地浏览器2. 项目背景Playwriter 由开发者 remorses 创建，旨在解决现有浏览器自动化 MCP 方案的问题：Microsoft Playwright MCP 需要启动独立浏览器，资源消耗大BrowserMCP 和 Antigravity 暴露大量独立工具，占用上下文过多现有方案难以绕过自动化检测系统二、系统架构1. 架构设计A. 组件说明Chrome 扩展：在浏览器中运行，通过 chrome.debugger API 与标签页通信WebSocket 服务器：本地中继服务器，监听 19988 端口MCP 客户端：AI 智能体（如 Claude），通过 execute 工具发送 Playwright 代码Playwright API：提供完整的浏览器自动化能力B. 数据流向AI 智能体通过 execute 工具发送 Playwright 代码MCP 客户端将代码发送到本地 WebSocket 服务器服务器通过 CDP 路由将命令转发给 Chrome 扩展扩展通过 chrome.debugger API 控制已连接的标签页执行结果沿相同路径返回2. 连接状态stateDiagram-v2 [*] --> Gray: 未连接 Gray --> Orange: 连接中 Orange --> Green: 连接成功 Orange --> Red: 连接失败 Green --> Red: 运行时错误 Red --> Gray: 断开 Green --> Gray: 用户断开图标状态含义：灰色：未连接到此标签页绿色：已连接并准备就绪橙色徽章（...）：正在连接红色徽章（!）：连接错误三、安装与配置1. 安装步骤A. 安装 Chrome 扩展从 Chrome 网上应用店安装 Playwriter MCP 扩展将扩展固定到 Chrome 工具栏以便快速访问B. 连接到标签页导航到想要控制的标签页点击 Playwriter MCP 扩展图标图标变绿表示连接成功C. 配置 MCP 客户端在 Claude Desktop 的 claude_desktop_config.json 中添加：{ "mcpServers": { "playwriter": { "command": "npx", "args": ["playwriter@latest"] } } }重启 MCP 客户端后即可使用。2. 远程环境配置当智能体运行在 Devcontainers、VM 或 SSH 环境中时：A. 主机端（Chrome 运行位置）npx playwriter serve --token <secret> # 或使用环境变量 PLAYWRITER_TOKEN=<secret> npx playwriter serveB. 容器/虚拟机端（智能体运行位置）export PLAYWRITER_HOST="host.docker.internal" export PLAYWRITER_TOKEN="<secret>"或使用 CLI 选项：npx playwriter --host host.docker.internal --token <secret>四、核心功能1. MCP 工具接口Playwriter 仅暴露一个 execute 工具，AI 智能体通过发送 Playwright 代码片段控制浏览器。graph LR AI[AI Agent] -->|execute tool| MCP[MCP Server] MCP -->|Playwright Code| Relay[WebSocket Relay] Relay -->|CDP Command| Ext[Chrome Extension] Ext -->|chrome.…