Ollama是一个用于在本地计算机上运行大模型的软件软件运行后端口，自己写的程序要调大模型就用这个端口ollama list：显示模型列表ollama show：显示模型的信息ollama pull：拉取模型ollama push：推送模型ollama cp：拷贝一个模型ollama rm：删除一个模型ollama run：运行一个模型。

项目说明RabbitMQ 的 IP 或域名RabbitMQ STOMP 插件监听的端口（不是 AMQP 的 5672）用户名/密码必须在 RabbitMQ 中创建对应用户，并赋予stomp权限目标前缀/topic/queue必须与 RabbitMQ STOMP 插件的默认 destination 映射规则一致。

sentinel的web控制台，就能看见写的规则了，可以测试了。除非你对Sentinel Dashboard 源码 二次开发。不要在sentinel web控制台改。后期 更改规则 从 nacos 中改。nacos中编写限流，熔断的规则。改了，也不会保存进nacos。

本文介绍了Qwen2.5-0.5B-Instruct模型的部署与调用方法。首先通过HuggingFace或ModelScope平台下载模型，然后使用vllmserve命令启动推理服务，详细解析了包括模型路径、服务端口、并行度、上下文长度等核心参数配置。最后说明可通过HTTP端口8000进行API调用，建议先用curl或Postman测试连通性。

MCP服务配置使用指南：建议提前通过uv(Python)或npm(Node.js)安装所需依赖包，避免直接复制JSON配置导致连接失败。不同操作系统(Linux/Mac/Windows)的JSON命令存在差异，应优先选用提供多平台配置的MCP服务。接入方式推荐简单的SSE（仅需API key），若使用stdio需特别注意依赖安装。此外，需注意部分大模型不支持MCP服务。

传递给该工具的输入参数，这里传入了 {"city": "北京"}。: "maps_weather"：指明要调用的具体工具名称。：本次请求的唯一标识符，用于匹配服务器返回的响应结果。：声明遵循 JSON-RPC 2.0 协议版本。目的，主要是好奇，想了解MCP服务 底层的原理。：指定要执行的方法为“调用工具”。JSON-RPC 2.0 协议。

传递给该工具的输入参数，这里传入了 {"city": "北京"}。: "maps_weather"：指明要调用的具体工具名称。：本次请求的唯一标识符，用于匹配服务器返回的响应结果。：声明遵循 JSON-RPC 2.0 协议版本。目的，主要是好奇，想了解MCP服务 底层的原理。：指定要执行的方法为“调用工具”。JSON-RPC 2.0 协议。

本文介绍了Qwen2.5-0.5B-Instruct模型的部署与调用方法。首先通过HuggingFace或ModelScope平台下载模型，然后使用vllmserve命令启动推理服务，详细解析了包括模型路径、服务端口、并行度、上下文长度等核心参数配置。最后说明可通过HTTP端口8000进行API调用，建议先用curl或Postman测试连通性。

工作流程图1 jenkins安装SonarQube Scanner插件2 jenkins添加SonarQube凭证3 Manage Jenkins->Configure System->SonarQube servers4Manage Jenkins->Global Tool Configuration5SonaQube-web界面中关闭审查结果上传到SCM功能6项目根目录下，创

轮询SCM：远程代码分支上(Svn/Git)只要有任何更新，则在一定的时间表达式范围内，执行构建任务。注意：这次构建触发器，Jenkins会定时扫描本地整个项目的代码，增大系统的开销，不建议使用。新建或修改项目，配置如下，时间表达式有很多，自行查阅...