这种从“出主意”到“帮干事”的飞跃，打开了AI应用的新局面。通过这些例子，可以发现，MCP的确可以让大模型调用各种工具，解决了大模型“只能动嘴不能动手”的难题，扩展了大模型的能力，让大家距离拥有一个贴身的全能AI助手又近了一步。下载Cherry-Studio的客户端，安装完毕之后，点击客户端左下角的“设置”，找到“深度求索”，把在上文获得的API Key输入进API地址。在对话界面的下方，点击“M

DeepSeek已经支持了MCP，今天这篇文章，我就给大家介绍一下，在Cherry Studio客户端里面使用MCP服务，让DeepSeek不但只会“动口”，而且也会“动手”。通过这些例子，可以发现，MCP的确可以让大模型调用各种工具，解决了大模型“只能动嘴不能动手”的难题，扩展了大模型的能力，让大家距离拥有一个贴身的全能AI助手又近了一步。在对话界面的下方，点击“MCP服务器”的图标，然后点击“

当文档被添加到知识库之后，文件会被切分为若干个片段，然后这些片段会交给嵌入模型进行处理，当使用DeepSeek进行问答的时候，会查询相关的文本片段，一并交给DeepSeek处理。另外，知识库的文档如果在云上，对于数据比较敏感的人和公司来说可能是个隐患，这时候搭建一个本地的知识库就尤为重要了。然后在“知识库”，选择“添加”，添加自己的知识库，并且在嵌入模型，选择刚才配置的bge-m3。然后回到对话界

当文档被添加到知识库之后，文件会被切分为若干个片段，然后这些片段会交给嵌入模型进行处理，当使用DeepSeek进行问答的时候，会查询相关的文本片段，一并交给DeepSeek处理。另外，知识库的文档如果在云上，对于数据比较敏感的人和公司来说可能是个隐患，这时候搭建一个本地的知识库就尤为重要了。然后在“知识库”，选择“添加”，添加自己的知识库，并且在嵌入模型，选择刚才配置的bge-m3。然后回到对话界

本文探讨了机器学习的未来发展趋势及其在各个领域的应用前景。随着数据量的激增和计算能力的提升，机器学习将持续推动科技创新。我们将分析当前技术的突破，展示在医疗、金融、交通等行业的实际应用案例，并展望可能出现的新机遇与挑战。这将为读者提供全面的理解和深入的思考。

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本文将深入探讨卷积神经网络算法的基本原理，包括其结构特征、工作机制以及如何通过卷积层和池化层提取图像特征。同时，文章还将分析该算法在计算机视觉、图像识别和自然语言处理等领域的多种应用实例，揭示其在现代人工智能中的重要性和前景。

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