随笔分类 - python 运维开发
摘要：一、什么是 WSL 2 时间来到 2017 年，事情正在起变化。微软正式发布了「适用于 Linux 的 Windows 子系统」，即人们熟知的 Windows Subsystem for Linux，简称 WSL。在 2019 年，微软又基于 Hyper-V 架构的部分功能，推出了全新的 WSL 2
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摘要：一、概述 LM Studio 是一款桌面应用程序，用于在您的计算机本地开发和实验 LLM。 官方地址：https://lmstudio.ai 官方中文地址：https://lm-studio.cn 主要功能 用于运行本地 LLM 的桌面应用程序 熟悉的聊天界面 搜索和下载功能（通过 Hugging
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摘要：一、概述 ragflow官方提供的安装方式是docker-compose方式部署的，单机运行。 k8s部署方式，暂未提供。 不过我们可以通过工具，结合docker-compose.yaml，来推演出对应服务的yaml进行部署。 过程有点曲折，结果很美好。 接下来，本文将使用ragflow-0.18.
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摘要：一、概述 2025 年 3 月 26 日，模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）引入了一项关键更新：用 Streamable HTTP 替代原先的 HTTP + SSE 作为默认传输方式。这一变更在解决原有方案中连接不可恢复、服务端长连接压力大等问题的同时，依然
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摘要：一、概述 Crawl4AI 是一个开源的网页爬虫和数据抓取工具，一个python项目，主要为大型语言模型（LLM）和 AI 应用提供数据采集和处理服务。 特性 开源免费：遵循 MIT 许可协议或 Apache-2.0 许可协议，开发人员可自由使用、修改和分发源代码，无需支付费用； 专为 LLM 设计
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摘要：一、概述 MCP应用市场，有很多搜索引擎的应用。但是你们会发现，普遍都需要api-key。你必须花钱购买api-key才能实现搜索功能。 问题来了，我就想用免费搜索的，就像百度一样，可不可以？ 答案是可以的，需要借助一下工具SearXNG，自己本地搭建SearXNG，然后使用python调用Sear
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摘要：一、概述 数据脱敏(Data Masking),又称数据漂白、数据去隐私化或数据变形。 定义 指对某些敏感信息通过脱敏规则进行数据的变形，实现敏感隐私数据的可靠保护。在涉及客户安全数据或者一些商业性敏感数据的情况下，在不违反系统规则条件下，对真实数据进行改造并提供测试使用，如身份证号、手机号、卡号、
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摘要：一、概述 生产环境dify是部署在k8s里面的，MCP应用虽然在ECS的docker中运行，没法做到统一管理，所以需要部署在k8s里面才行。 二、部署 推送镜像 上一篇文章，已经制作好了docker镜像，链接：https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/18827
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摘要：一、概述 前面几篇文章，MCP应用直接用的python3 server.py运行的，如果服务器重启，进程就会关掉，很不方便。 所以需要使用docker部署，实现开机自启动。 二、docker部署 mysql_mcp_server_pro 准备文件 以mysql_mcp_server_pro为例： s
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摘要：一、概述 前面几篇文章，介绍了Cherry Studio客户端调用MCP，接下来介绍dify如何调用MCP 二、dify插件 需要安装2个插件，分别是：Agent 策略(支持 MCP 工具)，MCP SSE Agent 策略(支持 MCP 工具) Agent 策略集合（支持 MCP SSE 发现和调
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摘要：一、Text-to-SQL应用概述 什么是Text-to-SQL？Text-to-SQL也称为NL2SQL，是将自然语言查询转换为可在关系数据库上执行的SQL查询的技术。 其核心目标是准确捕捉并反映用户意图，生成相应的SQL查询，确保执行后返回符合预期的结果。 在前面一篇文章中，链接如下：https
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摘要：一、概述 FastMCP是一个基于Python的高级框架，用于构建MCP（Model Context Protocol）服务器。它能够帮助开发者以最小的代码量创建MCP服务器，从而让AI助手能够更好地与本地工具进行交互。 github官方地址：https://github.com/jlowin/fa
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摘要：一、概述 MCP服务端当前支持两种与客户端的数据通信方式：标准输入输出(stdio) 和 基于Http的服务器推送事件(http sse) 1.1 标准输入输出(stdio) 原理： 标准输入输出是一种用于本地通信的传输方式。在这种模式下，MCP 客户端会将服务器程序作为子进程启动，双方通过约定的标
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摘要：一、概述 MCP（Model Context Protocol，即模型上下文协议）是由 Anthropic（Claude 的母公司）于 2024年11月 开源发布的一项 全新技术。 简单来说，MCP 是一个 AI 大模型的标准化工具箱。 大模型可以通过这些工具与 外界互动，获取信息，并 完成具体任务
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摘要：一、概述 在前面几篇文章，介绍了RAGflow Agent，实现了text-to-sql功能，以及RAGflow Agent api接口调用。 文章链接如下： https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/18816166 https://www.cnblogs.c
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摘要：一、概述 dify工作流，请求了一个api接口，时间太长，就会出现报错： Run failed: error: timeout error: signal: killed 注意：代码执行，是由sandox组件来执行的。默认情况下，sandox限制的时间为15秒 二、解决办法 如果是docker-co
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摘要：一、概述 在上一篇文章中，介绍了text-to-sql，使用RAGflow Agent实现的。在业务系统中，需要调用它。 但是在Agent页面，没有相关API调用文档。 注意：RAGflow只有一个API调用设置 这里面，只是介绍了一部分API接口，显示并不完整。 官方API完整文档，链接：http
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摘要：一、概述 text-to-sql 技术允许用户通过自然语言提问，系统自动将其转换为 SQL 语句并执行，大大降低了数据查询的门槛，提高了工作效率。 text-to-sql 技术在数据分析、智能客服、数据可视化等领域都有着广泛的应用前景。例如，在企业的日常运营中，业务人员可以直接通过自然语言询问 “上
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摘要：一、概述 dify默认安装完成后，在登录首页，重置密码，是收不到邮件的。需要修改相关环境变量才行！ 二、修改配置 docker-compose部署的，请直接修改.env文件 k8s部署的，请修改全局configMap配置 修改以下变量 MAIL_TYPE: "smtp" MAIL_DEFAULT_S
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摘要：一、概述 dify官方提供的安装方式是docker-compose方式部署的，单机运行。 但是在企业生产环境，单机没法提供冗余，一旦故障，就很麻烦了。 如果有大量的APP用户，那么单机承受不住这么多并发，也会出现故障。 很多小伙伴们，想在k8s中运行dify，解决冗余以及并发问题，直接扩容节点即可。
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