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稳如泰山:在 MCP Server 中构建异步任务队列,优雅处理高并发 Embedding 索引任务

在高频率文件变动场景下,同步执行昂贵的嵌入(Embedding)计算会导致 CPU/GPU 负载瞬间过载。本文深度解析了如何利用 Python 的构建生产者-消费者模型,实现任务的削峰填谷。我们将展示如何设计带权重的任务队列、实现任务合并(Task Coalescing)以减少重复计算,并提供具备“优雅关闭”能力的 Worker 逻辑,确保 MCP Server 在支撑海量文档更新时依然保持毫秒级

#java#网络
永不失效的索引:结合 Embedding 模型实现 MCP 资源的自动增量同步与语义更新

本文深入探讨了 RAG 系统中“索引同步”这一核心工程问题。通过将文件系统监控与向量数据库(ChromaDB)及嵌入模型(Sentence-Transformers)深度集成,我们展示了如何实现一套高效的增量更新工作流。文章重点讲解了基于“哈希校验(Hash Validation)”的变动检测算法,避免了无谓的重复计算,并针对“块级更新(Chunk-level Updates)”和“原子化操作”提

#哈希算法#算法
分布式系统的“断案专家”:深度解析 MCP 哨兵机制并实战跨库一致性智能监控台

通过 MCP 协议构建分布式事务 AI 哨兵,我们实际上是为复杂的微服务系统安装了一个**“具备业务常识的监控头”**。它打破了各个数据库之间的物理隔离,将原本沉没在海量日志中的一致性风险,通过语义化的Tools和实时感知的Resources展现在开发者面前。这种从“死后尸检”到“实时哨兵”的范式转变,不仅能极大地降低 SRE 的排查压力,更能通过 AI 的逻辑推理能力,提前发现那些由于系统设计漏

#人工智能
告别乱码与格式地狱:实战 MCP 通用数据清洗 Server,助力 AI 实现跨源数据一键标准化

通过 MCP 协议构建通用数据清洗 Server,我们实际上是在为企业级 AI 架构打造一个**“数据净水厂”**。它将那些散落在企业各处的、带着历史尘埃的脏数据,转化为 AI 触手可及、开箱即用的标准资产。这种从“手工校对”向“语义化自动标准化”的飞跃,不仅极大提升了 AI 助手的任务成功率,更通过统一的协议规范,守住了企业数据的合规性与严谨性红线。在这个数据为王的时代,谁掌握了最智能、最稳健的

#人工智能
到底了