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摘要: Model Context Protocol (MCP) 是一个标准化框架,用于连接AI模型与外部工具、资源和环境,类似USB-C的统一接口。其架构包含三个角色:Host(用户交互的AI应用)、Client(执行MCP指令)和Server(提供标准化工具或数据)。MCP支持三类能力:Tools(可执行动作)、Resources(只读数据查询)和Prompts(预定义提示模板)。应用案例包括
Docker Private Registry的搭建1 前言通常开发者在Docker Hub上管理和维护镜像,而我们的Docker项目需要在华为内网Hub来做。因此,本文介绍了在本地物理机上部署一个private registry(简称私服),用Nginx反向代理控制,管理和维护镜像。Git Hub上的docker/docker-registry,是一个Registryserver的源代
假设我们现在log中有4个commit点处于已commit状态,git支持把一个commit点合并到其前一个commit点中,我们现在尝试把[Brf]这个点合入到[Ver]这个点中去 git rebase –i [commit id] (这里的commit id可以取[显示模版]之前那个节点的commitid)进入如下视图:注意这里的顺序与log里是相反的将[Brf]这个点前面的pick改为字母s
📚 **技能系统 (Skills)**:兼容 [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) 和 [AgentSkills](https://agentskills.io) 规范,支持自动发现与环境准入控制 (Gating)。1. `~/.cmitclaw/config.json` (用户全局目录,**最高优先级**)| 5 | `./skill







