使用环境是Anaconda+Pycharm，这两者的安装与关联在此不做详述，可自行寻找相关博客进行学习。下载好pydcs并解压到本地（首先查看github上该项目所需依赖，项目所需依赖的python包在文件下有详细说明，如下图所示，该项目只有一个依赖包是关于地理空间数据投影变换的pyproj。该项目从python3.7以上都是支持的。为了快速安装，因此会尽量使用镜像数据库并在本地安装。

本文是研究如何使用python语言对DCS游戏进行飞行任务编辑，生成飞行任务文件，以便于直接在DCS游戏中使用。通过程序生成的方式，可以方便进行算法验证，进行飞行认知与决策的研究。），但仅仅是参考，因为许久未更新文档导致许多说明滞后，就连示例代码都无法运行（注：不知道是否是分支没有下对。），奈何本人不熟悉Lua语言，因此在github上找到了基于python语言的二次开发库（DCS本身提供飞行任务

本文介绍了如何将大语言模型与MCPServer通过Chatbox平台实现交互。主要内容包括：1）必备工具：大模型API key、基于MCP协议的MCPServer（用于连接外部数据源）和Chatbox界面；2）MCPServer的两种获取方式（平台提供或本地部署），以高德地图和12306为例；3）详细配置步骤，包括API key申请、本地服务器部署和环境配置；4）演示如何在Chatbox中添加两类

说明：大语言模型运行非常吃配置，个人笔记本效果不是很好，一般运行不了最好的模型，如果有条件最好用高端显卡。由于本人水平有限，本文属于基本部署尝试，如有不妥请另行参考。

说明：大语言模型运行非常吃配置，个人笔记本效果不是很好，一般运行不了最好的模型，如果有条件最好用高端显卡。由于本人水平有限，本文属于基本部署尝试，如有不妥请另行参考。

本文提供使用deepseekPC端和手机端的经验，如有不妥，请参考其他。

本文介绍了如何将大语言模型与MCPServer通过Chatbox平台实现交互。主要内容包括：1）必备工具：大模型API key、基于MCP协议的MCPServer（用于连接外部数据源）和Chatbox界面；2）MCPServer的两种获取方式（平台提供或本地部署），以高德地图和12306为例；3）详细配置步骤，包括API key申请、本地服务器部署和环境配置；4）演示如何在Chatbox中添加两类

说明：大语言模型运行非常吃配置，个人笔记本效果不是很好，一般运行不了最好的模型，如果有条件最好用高端显卡。由于本人水平有限，本文属于基本部署尝试，如有不妥请另行参考。