MCP服务工具http-api-call迎来新版本更新，主要包含四大改进：支持配置任意接口地址作为MCP工具、对话结果新增图片展示功能、UI界面优化以及已知bug修复。该工具可将MCP调用转化为接口调用，实现与大模型的无缝集成，适用于订单查询、物流跟踪等场景。更新还提供了Deepseek调用MCP的网页截图示例。该服务由飞树智库（一个基于Rust开发的企业级智能知识库平台）提供，旨在帮助企业构建高

在x86_64架构的Ubuntu系统上，纯静态编译aarch64平台的rust-opencv，以方便在嵌入式设备上移植。系统：Ubuntu 24.04，架构：x86_64，可使用WSL，或者Docker，本次使用Docker。

1. 场景一旧电脑，8G内存，搁置甚是可惜，于是变废为宝，利用window Linux子系统以及花生壳内网穿透工具，搭建一台Linux。2. 环境win10win10 linux子系统花生壳内网穿透工具3. 搭建步骤3.1 安装linux子系统进入“开发者选项”，打开开发者模式进入“启用或关闭Windows功能”设置打开适用于linux的Windows子系统在应用商店下载...

Network:package test2;import java.util.Random;public class Network {private double input[]; // 输入层private double hidden[]; // 隐藏层private double output[]; // 输出层private double target[

基于词典的情感分析情感分析对象的粒度最小是词汇，但是表达一个情感的最基本的单位则是句子，词汇虽然能描述情感的基本信息，但是单一的词汇缺少对象，缺少关联程度，并且不同的词汇组合在一起所得到的情感程度不同甚至情感倾向都相反。所以以句子为最基本的情感分析粒度是较为合理的。篇章或者段落的情感可以通过句子的情感来计算。基于词典的情感分析大致步骤如下：分解文章段落分解段落中的句子分解句子中的

本文介绍了两个基于Rust开发的AI知识库应用：面向企业的飞树智库和个人知识管理工具小飞树。作者分享了使用Rust进行全栈开发（后端、客户端、模型部署）的体验，认为Rust虽然生态系统不如Java完善，但其特性（如Option类型、所有权机制）能有效避免常见问题，且编译体积小、并发性能好。特别指出Rust在AI模型部署上的优势，如跨平台、无需环境依赖。文章还讨论了Rust的学习曲线，并推荐了相关学

LLM网关提供统一的大模型API入口，兼容OpenAI规范，支持10+提供商和50+模型。功能包括自动负载均衡、限流、IP/Token用量限制，支持钉钉/飞书/企微预警，可设置代理。支持Windows/Ubuntu/macOS/CentOS等系统及边缘设备部署。体验地址：https://oneai.coderbox.cn

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小飞树知识库是一个基于Tauri开发的本地化知识管理工具，支持多种文件格式(MD/TXT/Office/PDF等)导入和OCR识别。内置向量库、主流AI模型(Qwen3系列)及兼容OpenAI的工具链，具备AI记忆功能且数据本地加密存储。目前提供Windows版本，其他平台需自行编译。项目开源，支持本地运行而不依赖云端服务。

为了增强大型语言模型（LLM）的功能并使其能够调用现有系统的内部API，我们开发了一个名为http-api-call的MCP Server。该服务器通过标准的MCP协议，重写了call_tool和list_tool两个关键功能。call_tool负责将请求信息转发给系统的后端接口，而list_tool则用于查询和返回可用的API列表。通过这种方式，我们将工具列表封装为tool_message，使模