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04-LLM与MCP集成实践
04-LLM与MCP集成实践概述在前三篇文章中,我们分别介绍了MCP协议、服务器开发和客户端开发。 本文将深入探讨如何将MCP工具集成到大语言模型(LLM)中,使用LangGraph构建智能代理应用,实现自动化的工具调用和状态管理。 定义节点之间的连接关系Graph(图):由节点和边组成的有向图为什么使用LangGraph状态管理:自动管理对话历史工具编排:智能调用MCP工具条件分支:根据结果执行不同逻辑可扩展性:支持复杂的多步骤任务项目准备依赖安装展开代码语言 asyncio.run(main())exceptKeyboardInterrupt:print("\n\n程序已终止")exceptExceptionase:print(f"\n程序异常退出:{e}")完整实现项目文件结构展开代码语言 参考资源LangGraph官方文档LangChainMCPAdaptersDeepSeekAPI文档文章标签展开代码语言：TXTAI代码解释LangGraph,LLM集成,MCP集成,智能代理,工具调用
16710编辑于 2026-02-03 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM-Client一个轻量级的LLM集成工具
所以这时候LangChain就解决了这个问题，LLM集成工具为将不同的语言模型集成到您的项目中提供了一种简化的方法。抽象了与每个LLM相关的复杂性和细微差别。 我这里又发现了一个刚刚发布不久的集成工具LLM-Client就出现了，本文将深入研究LLM -client和LangChain的特性、优势和注意事项。 LLM-Client和LangChain llm-client和LangChain作为在不同的llm和项目需求之间架起桥梁，提供一致的API，无需大量的代码修改就可以在llm之间切换。 这种灵活性和兼容性使得实验不同的模型、比较它们的性能并为您的项目选择最合适的模型变得更加容易。 而LLM-Client是专门为大型语言模型(llm)集成而设计的。它用户友好的界面，专注于消除集成复杂性为开发人员提供了无缝的体验。 LangChain LangChain庞大的社区是一个显著的优势。
68410编辑于 2023-08-30 - 来自专栏CoderJia的工作笔记
LLM 应用的宝藏库：Awesome LLM Apps 项目深度解析
在这个背景下，Awesome LLM Apps 项目应运而生，为开发者提供了一个全面的 LLM 应用示例库。 这个项目不仅仅是一个简单的代码集合，更像是一本活生生的 LLM 应用开发教科书。 项目名称: awesome-llm-apps 项目地址: https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps 创建者: Shubhamsaboo 主要功能: 技术创新点与实际应用价值 创新技术实现 项目中展现了多个值得关注的技术创新点： Memory-Augmented LLM：项目实现了多种记忆增强的 LLM 应用，包括个性化记忆、共享记忆等机制。 MCP（Model Context Protocol）集成：项目是少数几个展示 MCP 技术实际应用的开源项目之一。通过 MCP，智能体可以与外部系统进行更加标准化的交互，大大扩展了应用的能力边界。 结论与展望 Awesome LLM Apps 项目为 LLM 应用开发者提供了一个宝贵的学习和参考资源。
2.3K10编辑于 2025-06-15 - 来自专栏hml_知识记录
Maven项目集成Mybatis
上述实例类TdyMemberInfo 中定义的变量 id 对应表t_dy_member_info中的member_id，在TdyMemberInfoMapper.xml的resultMap 中会有对应的映射关系。 startIndex、pageSize 这两个字段用于分页查询。
62410编辑于 2022-02-28 - 来自专栏大话swift
iOS 项目集成Flutter
最近移动端火爆无非是Flutter--舍我其谁，而官网的引导之中鲜有说怎么在已有项目中去集成Flutter，今天我们就再蹭个热门来进行一个iOS集成 1 创建iOS项目（做测试使用） 2 cocoapods eval(File.read(File.join(flutter_application_path, '.ios', 'Flutter', 'podhelper.rb')), binding) 3 进入项目根目录添加 }]; } 5.2中我们要考虑到首页是Nav UIViewCOntrooler 或者是FlutterViewController 到此我们的就可以直接Xcode run运行项目啦 6 假如想实现hot reload 进入项目中的flutter_module，运行 flutter attach ?
1.7K10发布于 2019-07-03 - 来自专栏AgenticAI
今日GitHub热点·LLM项目精选（0823）
每天 5 分钟，速览今日 GitHub 热门大模型开源项目，快速掌握 LLM 动态 今日 GitHub Trending 上，LLM 方向有两个值得关注的项目： 一个让你「一句话问数据库」，一个把「大模型搬到本地设备上跑 dataease/SQLBot：RAG 赋能的智能问数助手 microsoft/BitNet：1 位 LLMs 的高效边缘推理 SQLBot RAG 赋能的智能问数助手，项目地址: https://github.com /dataease/SQLBot SQLBot 来自 DataEase，目标是降低企业数据查询门槛： 自然语言 → SQL：结合大模型与 RAG，实现精准 text2sql 转换； 企业级集成：支持快速接入 BitNet 1 位 LLM 的高效边缘推理，项目地址: https://github.com/microsoft/BitNet BitNet 来自微软，主打极致压缩与能效优化： 1 位 LLMs：如 欢迎留言讨论 关注我，每天 5 分钟掌握最新 LLM 开源动态。
39010编辑于 2025-08-25 - 来自专栏AgenticAI
每日GitHub热门LLM 项目精选（0824）
每天 5 分钟，速览今日 GitHub 热门大模型开源项目，快速掌握 LLM 动态 今日 GitHub 上 AI 项目聚焦于虚拟角色、AI 代理工作流、代码生成、LLM 集成、智能问数和 LLM 训练与部署 这些项目为开发者提供了便捷的解决方案，简化了 AI 应用开发流程，提高了创新效率，尤其在虚拟角色、代码生成和 LLM 集成方面具有显著价值。 项目定位为 LLM 集成平台，旨在帮助开发者将 DeepSeek API 集成到各种软件中。核心功能包括提供 DeepSeek API 的集成方案和丰富的项目列表，解决开发者集成 LLM 的难题。 技术架构上，项目基于 DeepSeek API，提供多种语言的集成支持。在 LLM 生态中的价值在于简化了 LLM 集成过程，降低了开发门槛。 欢迎留言讨论 欢迎关注、点赞、收藏、转发，让更多人一起关注最新 LLM 项目！
64410编辑于 2025-08-25 - 来自专栏charlieroro
矢量数据库与LLM的集成：实践指南
矢量数据库与LLM的集成：实践指南 本文将了解到什么是矢量数据库，以及如何与LLMs进行集成。通过LLMs和向量数据库的结合，可以节省微调带来的开销和时间。 本文给出了如何使用向量数据库构建一个LLM，并改进LLM对该流程的使用。我们将会看到二者的结合是如何让LLMs更加准确可靠(特别针对特定主题)。 使用Falcon-7B 和 ChromaDB构建一个封闭式问题机器人 本章中，我们将介绍如何使用向量数据库来构建一个LLM，是使用的模型是一个封闭式问题机器人(Closed Q&A bot)，该机器人使用一组集成的技术组件来有效解答与科学相关的问题 ", "category": "closed_qa" } 下面，我们将重点为每组指令及其各自的上下文生成词嵌入，并将它们集成到矢量数据库ChromaDB中。 其友好的Python设置增强了对我们项目的吸引力，简化了与我们工作流程的集成。更多参见Chroma DB 文档。
76510编辑于 2024-03-16 - 来自专栏余生大大
Spring boot项目集成security
<artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId> <version>2.6.7</version> </dependency> 这样就简单集成了 security了，现在启动项目进行访问会直接有了登陆页面 这个是security进行了简单登陆的实现，官方提供的默认账号是user，密码会在启动命令台里打印，下图中的即是密码 这个密码每次启动都会随机生成 在配置文件中加入一下代码 spring: security: user: name: admin password: 123456 roles: admin 再重启项目
64860编辑于 2022-11-02 - 来自专栏笔记2022
SpringBoot项目集成QuartzJob任务
场景描述 在项目的实际场景中，我们经常会遇到一些任务需要每天、每周、或者固定时间去执行，所以在项目中加入Quartz框架，来更好的对这些事情做管理，只需要配置任务对应的CORN表达式，添加到任务里面即可让他自动化的实现对任务的管理 集成教程 1. 项目POM文件中引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> 在项目application.properties中新增如下配置 注意： 1、如果需要quartz 第一次运行时自动生成 quartz 所需的表那么 quartzJob? 时间:" + new Date(), this.parameter)); } } 至此，Quartz Job集成完成
98840编辑于 2023-09-26 - 来自专栏测试技术圈
Maven项目集成EvoSuite实战
在示例代码中 src/test/java目录下是有一些测试cases，可以通过如下命令运行一下： mvn test 如果运行ok，那么说明配置一切正常，就可以开始集成EvoSuite了。 coverage: 0.99 [INFO] ------------------------------------------------------------------------ Maven项目的 通过如下命令可以制定脚本的移动位置 mvn evosuite:export -DtargetFolder=src/test/evosuite 或者，通过添加properites制定移动位置 src/test/evosuite 若果在项目中配置了脚本的移动目录
2K20发布于 2019-08-01 - 来自专栏云云众生s
如何通过开源项目 LocalAI 运行本地 LLM
译自 How to Run a Local LLM via LocalAI, an Open Source Project，作者 David Eastman。 今年早些时候，我写了一篇关于 如何使用 Ollama 和 Llama 2 设置并运行本地 LLM 的文章。在本文中，我将探讨在本地运行大型语言模型的另一种选择。 虽然 Ollama 是一家私营公司，但 LocalAI 是一个社区维护的开源项目。 从表面上看，它们各自为用户提供了一些略有不同的东西。 从 Ollama，我实际上得到了一个带有 LLM 的平台供我使用。但是，LocalAI 提供了对 OpenAI 的 API 的替代方案。 如果出现错误，有手动构建模型的说明 - 如果你期望长期使用这个项目,这是一条合理的路径。
1.9K10编辑于 2024-04-08 - 来自专栏AI SPPECH
32_语音到文本：Whisper与LLM集成_深度解析
这表明Whisper技术还在持续演进，为与LLM的更深度集成奠定了基础。 第2章：LLM技术基础与语音理解能力 2.1 大语言模型的语音理解基础 大语言模型（LLM）在语音理解领域展现出了巨大潜力。 第3章：Whisper与LLM集成的技术架构 3.1 集成架构设计原则 Whisper与LLM的集成需要遵循一系列关键设计原则，以确保系统的稳定性、性能和用户体验： 模块化设计：将音频处理、语音识别、 第5章：2025年Whisper与LLM集成的最新进展 5.1 WhisperLiveKit：全栈语音处理解决方案 2025年最引人注目的Whisper与LLM集成项目之一是WhisperLiveKit 该项目在2025年8月冲上GitHub趋势榜，成为"Vertical LLM"主题的代表性作品。 第6章：Whisper与LLM集成的应用场景 6.1 语音购物助手 在电子商务领域，Whisper与LLM的集成催生了新一代语音购物体验： 全流程语音交互：实现从"语音搜索-商品推荐-下单支付"的全流程语音购物体验
72010编辑于 2025-11-13 - 来自专栏JAVA相关
springboot项目集成dolphinscheduler调度器 项目管理
response.getBody().getMsg()); } return Response.success(); }三、本人相关其他文章链接1.springboot项目集成 dolphinscheduler调度器 可拖拽spark任务管理：https://blog.csdn.net/a924382407/article/details/1171198312.springboot项目集成 dolphinscheduler调度器 实现datax数据同步任务：https://blog.csdn.net/a924382407/article/details/1209512303.springboot项目集成 dolphinscheduler调度器 项目管理：https://blog.csdn.net/a924382407/article/details/1171189314.springboot项目集成大数据第三方 dolphinscheduler调度器 执行/停止任务https://blog.csdn.net/a924382407/article/details/1171211815.springboot项目集成大数据第三方
29700编辑于 2025-07-09 - 来自专栏DeepHub IMBA
LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习
最近在看arxiv的时候发现了一个有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法来对大语言模型进行集成。 官方介绍如下：LLM-Blender是一个集成框架，可以通过利用多个开源大型语言模型(llm)的不同优势来获得始终如一的卓越性能。 LLM集成 我们都知道集成学习是一种机器学习方法，旨在提高预测模型的性能和鲁棒性。它通过将多个不同的学习器（如决策树、神经网络等）结合成一个整体，来取得比单个学习器更好的预测效果。 收集N个模型的输出，并以总共N(N-1)/2种方式进行配对(从总共N个项目中选择2个项目的组合次数)。然后根据以下条件对结果进行评估:给定输入提示，哪个候选人的输出更好。 这时一个很有意思的项目，有兴趣的可以看看他的论文还有源代码： https://arxiv.org/abs/2306.02561 https://github.com/yuchenlin/LLM-Blender
58930编辑于 2023-08-30 - 来自专栏程序员云帆哥
Java项目集成SonarQube代码审查
文章目录 一、简介 二、SonarQube搭建和配置 1、官网下载SonarQube 2、解压并修改配置 3、启动SonarQube 4、浏览器访问 5、安装汉化插件 三、Java项目接入SonarQube 它可以与您现有的工作流程集成，以支持跨项目分支和拉取请求的持续代码检查。 三、Java项目接入SonarQube 1、配置插件 找个测试项目，在项目的maven pom文件中，引入插件配置。
1.5K61编辑于 2022-05-12 - 来自专栏若尘的技术专栏
jenkins持续集成springboot项目
在DevOps的流程下，运维人员会在项目开发期间就介入到开发过程中，了解开发人员使用的系统架构和技术路线，从而制定适当的运维方案。 docker 三、Gitee仓库建立 https://gitee.com/tansty/jenkins-test 四、jenkins的安装与使用 1.通过docker安装并运行 由于我的springboot项目运行的端口为 text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3RhbnN0eV96aA==,size_16,color_FFFFFF,t_70#pic_center" alt="在这里插入图片描述"> Note：如果没用构建一个maven项目这个选项需要去添加相应的插件
84784发布于 2021-11-20 可定制NLP工具包spaCy与LLM集成技术解析
]}}, {"LOWER": "received"}, {"POS": "NOUN"}]matcher.add("TreatmentGroup", [pattern])大语言模型集成方案多后端支持 TrialSummaryTask:def parse_responses(self, docs, responses): for doc, response in zip(docs, responses): # 将LLM 自由文本输出转换为结构化实体 matcher.add("Patient\_Group", patterns) doc.ents = filter\_spans(matches)生产部署策略混合架构设计：LLM 快 | 高 || 监督学习模型 | 高 | 中 | 中 || 大语言模型 | 极高 | 慢 | 低 |进阶应用场景LLM
17710编辑于 2025-08-11- 来自专栏日常技术分享
Flutter集成老的iOS项目
今天来学习下Flutter如何集成在老的iOS项目中 参考iOS老项目如何集成Flutter 方式一 cd some/path/ flutter create --template module my_flutter message = result; }); } 调用goFlutterAction方法就会跳转到Flutter的登录页面，点击Flutter的登录就会把参数传给OC，这就是简单的集成
2.2K30发布于 2019-12-19 - 来自专栏向治洪
Android原生项目集成React Native
最近，很多的公司，特别是小公司、小项目，为了解决人力成本的问题，都开发将移动原生开发转到了跨平台开发，或者原生+h5的混合开发，今天要说的是如何在原生项目中集成React Native。 如果是一个新项目，并且以应用为主的，大可以使用React Native来进行开发，关于这方面的内容，不做讲解，读者可以查看我之前的博客，或者阅读《React Native移动开发实战》。 1，安装React Native 首先，在你的安卓项目的根目录下执行如下命令： npm init 操作完成之后，在你的Android项目根目录下会出现一个package.json文件。 package.json主要是项目的RN的依赖配置文件，其内容如下： { "name": "kingtv", "version":
1.1K20编辑于 2022-11-30
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