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MCP 中的 Resource 更适合表达“已经存在、可以被引用、可以被读取的上下文对象”。这些 URI 表示的是数据库中的稳定对象。用户可以通过引用它们，Agent 客户端也可以通过资源浏览、搜索、补全等方式把它们加入上下文。相比之下，Tool 更适合表达“动作”。例如搜索对象、解析依赖、执行只读查询、诊断 SQL 错误、分析执行计划等，都更适合作为工具。因此，一个 SQL Server MCP
你给电脑做过系统备份吗？全盘备份就像给整台电脑拍了一张照片，下次系统崩溃时用这张照片”还原”即可。但如果每隔几小时才拍一张照片，两次拍照之间的新文件就会丢失。数据库备份恢复技术要解决的正是这个问题——既要高效地”拍照”保存数据，又要确保在任何时刻的数据丢失都能被精准找回，而**连续数据保护（CDP）**则更进一步，像一部永不停止的录像机，为数据提供从过去到现在的连续、无断点的保护能力。
本文针对 Agent 在实际落地中面临的参数漂移、路径越界、重复调用及审计缺失等工程痛点，提出了构建一层独立、安全且可追踪的工具执行边界的解决方案。文章基于 Python 逐步搭建起一个小型执行器，详细阐述了工具注册表设计、JSON Schema 参数校验、工作区路径防越界、基于会话的能力清单权限控制、业务幂等键设计以及 SQLite 审计日志落库等核心工程实践，并包含离线录制回放测试与故障注入方
title:备份一体机在企业数据库灾备中的实战应用：从RPO小时级到秒级的蜕变。
核心功能是用 Figma AI 加快页面原型与组件协同，用 TYPO3 管理多站点、多语言和复杂栏目，再用 AWS 承担部署与访问稳定。核心功能是快速完成公司介绍、产品页、案例页、门店页和咨询入口，让品牌先有清楚、体面的官网基础盘。适合货代公司、商贸公司、自营品牌公司，也适合先把家居品牌的案例、产品和联系入口做得清楚的团队。核心功能是把品牌气质、空间美感、内容结构和合作表达做得更完整，让官网不只美
作为一个从PHP转Go的开发者，AI编程工具在语言迁移场景下的辅助能力是我最关注的。5款工具对比。上周我赶副业的供应链平台迭代，要在3天内补完用户权限模块的所有REST接口，之前听同行推荐试了TRAE，它是字节跳动出品的国内首款AI原生IDE，基础版免费，不用额外搭环境就能直接跑Spring Boot项目，刚好踩中我当时赶进度的核心需求。
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在这次版本中，RHEL 新增了 goose 命令，为高阶用户提供可选的命令行 AI 助手功能，并支持 Model Context Protocol（MCP）集成，以便与不同。红帽在介绍这一 AI 集成功能时强调，其业务价值在于实现更快速的问题解决路径，并缩短新管理员熟悉、掌握 RHEL 环境的时间，除 AI 助手外，RHEL 10.2 与 RHEL 9.8 还更新了多项关键开发组件版本，为企业和开
Oracle Skills：sql-tuning_SQL性能调优深度解读
Oracle Skills：sql-best-practices_SQL最佳实践深度解读
MCP（Model Context Protocol）是Anthropic在2024年底推出的开放协议，旨在标准化AI模型与外部工具、数据源的交互方式。到2026年，MCP已经成为AI Agent开发的事实标准协议。本文将从零开始，带你理解MCP协议的核心概念，并通过实战代码搭建一个完整的MCP服务。MCP协议通过标准化AI与工具的交互方式，解决了重复集成的问题。MCP的核心概念（Tools/Re
去年年底接手公司内部一个智能知识库项目，需求很简单：把几十份产品文档喂进去，让销售能用自然语言问问题，并且答案必须带来源页码。我那时候刚对 Python 生态系统有点熟悉，但公司 Java 栈太深，没法换语言。硬着头皮用 Java 干完了，结果发现这条路不仅走得通，而且很多后端同学的优势恰恰被低估了。这篇文章就从那次项目复盘说起，重点讲讲我踩过的坑、扔掉的东西，以及真正值得投入时间去练的部分。
《事件驱动架构在客户体验管理平台中的实践》摘要：本文以体验家XMPlus平台为例，探讨事件驱动架构在日均百万级问卷处理的CEM系统中的实现。通过解耦问卷提交与后续处理环节（数据持久化、NLP分析、预警检查等），将同步响应时间从5-10秒降至毫秒级。重点剖析了四大核心设计：1）基于客户ID分区的事件总线选型，保障消息有序性与吞吐量；2）事件溯源模式实现问卷数据全生命周期追踪；3）CQRS模式分离读写
给模型完整、结构化、带边界约束的资源清单，消除信息差；思维链分步规划 + 前置 RAG 检索，降低单次推理难度；规划结果代码强校验，拦截错误调用；规划 / 执行双模型分离，各司其职；错误自动重试 + 权限黑白名单兜底。
本周在完成情绪识别 API 调通的基础上，重点对大模型提示词策略进行了系统性研究和优化。核心工作包括：尝试了5种不同的提示词策略、从多维度进行量化评估对比、选择最优方案并完成代码实现、增加后处理验证和降级策略提升系统鲁棒性。问题描述：模型偶尔返回紧张害怕等不在预定义列表中的情绪值解决方案：实现模糊匹配逻辑将紧张匹配到焦虑害怕匹配到痛苦若无匹配则使用平静作为默认值本周完成了大模型提示词策略的系统性探
其设计出发点在于详细的对系统的需求进行详细的分析，然后循序渐进地对整个体系的构架进行细致的构造，包括详细的功能模块的规划，细致的工作流程的细致的设计，完整的数据库的结构的布置。做个性化营养配餐的健康管理小程序，研发成本容易控制，普通人上手难度也不高，同时还能适配大多常见设备和场景，产品本身的通用属性能帮项目更快做完开发，也方便及时调整，适配不同的实际使用需求，这个平台不光能给用户提供便捷服务、给出
三个核心维度，落地三套生产级解决方案：RAG文档智能分片与重叠度调优、Spring AI + Elasticsearch深度混合检索、AI接口限流熔断与全链路监控告警，补齐RAG项目从Demo到商用的最后短板。本文三套方案分别解决了RAG准确率上限、检索适配性、服务稳定性三大核心问题，代码零侵入、可直接上线，是当前Spring AI RAG项目的标准生产优化方案。纯全文检索无法理解模糊语义与上下文
9.1 数据备份与还原→ 数据安全的"保险丝"9.2 用户管理→ 数据库访问的"门禁系统"9.3 权限管理→ 数据操作的"访问控制列表"这三者共同构成了 MySQL 数据库安全体系的基础。在实际工作中，三者往往协同使用：配置好用户和权限，保证操作有迹可查；定期备份，在意外发生时能够快速恢复。思考题：某公司的数据库在凌晨遭到入侵，攻击者删除了orders表中的所有数据。公司有每天凌晨 0 点的全量备
本文对比分析了GaussDB中两种权限管理模型：基于角色的访问控制(RBAC)和基于属性的访问控制(ABAC)。RBAC通过角色间接授权，结构简单但灵活性不足；ABAC基于多维属性动态决策，更灵活但配置复杂。GaussDB原生支持RBAC，可通过行级安全等机制实现部分ABAC功能。建议常规业务使用RBAC，高敏感场景结合ABAC，或采用混合模式。文章强调应根据实际需求合理选择模型，构建安全易维护的
总体上来说，GaussDB数据库具备DN主节点进程和服务器异常时自动切换的能力、支持AZ机房级别的手动切换。这里测试验证了DN主节点故障、DN备节点异常等主要场景的高可用能力，测试结果如下表所示：DN主节点异常时，能够正常切换到备节点，切换期间业务TPS降为0，影响时长约10s。DN备节点异常时，CMA会自动拉起进程。在所有DN备节点异常时，保证高可靠性的前提下，数据库会变成只读状态，故障恢复时间
媒体库图片/视频 →→到→应用沙箱文件 → App内拷贝到cacheDirchmod 0644→hdc file recv cacheDir下文件hdc 忙 →hdc kill重连hilog/系统文件 → 确认设备日志开关开启 + hdc版本匹配设备API权限仍拒绝 → 确认文件 mode 含 group-read (S_IRGRP核心法则：HarmonyOS 6 中只能操作普通文件系统
<p>上周五下午，我让Claude帮我写一段清理服务器日志的Python脚本。它写得又快又好，我复制粘贴，在测试环境跑了一下，一切正常。于是我心满意足地把它部署到了生产服务器。直到周一早上，我被运维的紧急电话吵醒，声音都在抖：“你上周五干了什么？生产数据库里半年的用户行为日志全没了！” 我脑子“嗡”
—比如刚才的医疗诊断助手，可以直接恢复到“初步诊断师正在调用知识库生成第3种诊断”的状态，用户甚至不用重新输入任何信息，系统就会继续完成剩下的工作。
State = 运行中临时记录本（内存），承载当前轮所有上下文；Checkpointer = 持久化储物柜thread_id划分独立会话存档；LangGraph 实现多轮记忆不需要额外记忆包装类，架构原生支持。
2026 年，AI 智能体正在以惊人的速度渗透到软件工程的每一个环节。从代码生成到故障排查，从基础设施变更到 incident 响应，开发团队们迫不及待地让 AI 去做越来越多的事情。但有一个问题开始浮出水面——这些智能体彼此之间并不“认识”。一位客户说得非常精准：“我们不需要更多智能体。我们需要在它们制造出更多问题之前，先把已有的智能体协调好。这正是 Port 与 n8n 集成所要解决的核心命题
Hermes Agent采用分层记忆机制解决AI Agent的长期记忆问题： 常驻记忆（MEMORY.md/USER.md）存储高频关键信息（约1.3k token），写入时严格限制容量并避免静默丢失； 会话检索通过SQLite+FTS5索引历史对话，实现低成本冷数据查询； 上下文压缩动态处理会话内膨胀，先规则去重再LLM摘要，保留头尾关键对话。设计核心在于显式分层（热/冷数据分离）、拒绝静默丢数
但报表中心需聚合多源数据。若硬编码，一旦财务模块重构为，所有下游 SQL 将批量失效。同义词在此充当逻辑路由层-- 在 reporting_schema 中创建-- 后续所有报表只需写：-- 当底层迁移时，仅需重定向同义词：✅效果：零代码修改，仅 DBA 操作，业务连续性 100%。回到开篇的灵魂拷问：同义词只是别名吗？不。它是 Oracle 数据库提供的原生 API 网关（Native API
装一个数据库，命令百度都能搜到。但哪些步骤能省、哪些坑必须绕、报错了怎么判断是 warning 还是 fatal——这些是文档不写的，得靠踩。我自己也是踩过来的。十六年前第一次装 Oracle 10g，对着 runInstaller 的图形界面卡了三天，后来才知道是 X11 转发没配。现在回看，那些弯路都是学费。把每次踩的坑写下来，哪怕只是一条备忘。三年后你会发现，这些零碎记录就是你最值钱的东西—
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