写一个 MCP 服务,让 AI 调用你的工具
MCP 的核心是把你的能力标准化成 AI 能理解的工具。这篇从写第一个工具,到部署成网络服务、让别人和别的 AI 都能调用,走一遍完整流程。
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用 Obsidian 搭一个能先跑起来的 AI 知识库:整理本地 Markdown 仓库,通过 CLI Agent 接入,再用资料积累和项目推进两个场景验证闭环。
写给刚接触 Obsidian 的新手,讲清仓库、本地 Markdown、双链、附件、插件和常用快捷键。少背语法、少折腾配置,先跑通一个能长期积累的个人知识库。
用一个 AI 日报项目拆解 Codex 从建项目、生成页面、视觉迭代、长期记忆、外部资讯接入,到 GitHub、部署和自动化运行的完整流程。
用入口、执行环境、上下文、权限边界和交付结果五个环节讲清 Codex,并结合真实案例说明 App、CLI、IDE、Cloud 的关系。
Appshots 不是普通截图,而是把当前窗口的画面、文本和应用状态交给 AI,减少复制、截图、贴链接和解释环境的成本。
用手机做 PPT、推送 GitHub、以及一台电脑控制另一台电脑跑任务的三个真实场景,说明远程控制的配置方法与边界。
一款开源 Chrome 扩展:接管新标签页,按域名分组当前打开的网页,标出重复标签页,支持一键跳转、批量关闭和稍后保存。