Paikalliset MCP-asiakkaat ovat niin aliarvostettuja! Kaikki käyttävät Cursoria, Claude Desktopia ja ChatGPT:tä MCP-isäntinä, mutta jos rakennat omia sovelluksiasi, jotka tukevat MCP:tä, tarvitset mukautettuja asiakkaita. Tässä on ongelma: MCP-asiakkaiden kirjoittaminen tyhjästä on tuskallista ja aikaa vievää. Tänään näytän sinulle, kuinka voit rakentaa mukautettuja MCP-asiakkaita minuuteissa, ei tunneissa. Tämän todistamiseksi rakensin täysin yksityisen, äärimmäisen tekoälyavustajan, joka voi: - Yhdistetään mihin tahansa MCP-palvelimeen - Automatisoi selaimen käytön - Kaappaa verkkotiedot saumattomasti - Ohjaa tietokoneeni päätettä - Käsittelee kuvia, ääntä ja asiakirjoja - Muistaa kaiken tietokaavioiden avulla Salaisuus? mcp-use – 100 % avoimen lähdekoodin kehys, joka tekee MCP-integraatiosta triviaalin. Mukautettujen MCP-agenttien rakentaminen kestää 3 vaihetta: 1. Määritä MCP-palvelimen kokoonpano 2. Yhdistä mikä tahansa LLM MCP-asiakkaaseen 3. Ota agenttisi käyttöön Se siitä. Ei monimutkaisia asetuksia, ei omia riippuvuuksia. Paras osa? Kaikki toimii paikallisesti. Tietosi pysyvät yksityisinä, ja sinä hallitset koko pinoa. Täydellinen erittely koodilla... 👇

Puretaan tämä tutkimalla kutakin integraatiota ja ymmärtämällä, miten se toimii koodin ja kuvien avulla:

1️⃣ Stagehand MCP -palvelin Aloitamme antamalla agenttimme hallita selainta, navigoida verkkosivuilla, ottaa kuvakaappauksia jne. @Stagehanddev MCP:n avulla. Alla esitin sääkyselyn, ja agentti vastasi siihen itsenäisesti aloittamalla selainistunnon. Tarkista tämä👇

2️⃣ Firecrawl MCP -palvelin Seuraavaksi lisäämme agenttiin kaavinta-, indeksointi- ja syvätutkimusominaisuudet. mcp-use tukee yhteyden muodostamista useisiin MCP-palvelimiin samanaikaisesti. Joten lisäämme @firecrawl_dev MCP-kokoonpanon olemassa olevaan kokoonpanoon ja olemme vuorovaikutuksessa sen kanssa. Tarkista tämä👇

3️⃣ Graphiti MCP -palvelin Toistaiseksi agenttimme on muistiton. Se unohtaa kaiken jokaisen tehtävän jälkeen. @Zep_ai's Graphiti on MCP-palvelin, joka tarjoaa agentillemme graafipohjaisen reaaliaikaisen muistikerroksen. Voit myös visualisoida tämän kaavion Neo4j:ssä. Tarkista tämä👇

4️⃣ Ragie MCP -palvelin Seuraavaksi tarjoamme agentille multimodaalisia RAG-ominaisuuksia tekstien, kuvien, videoiden, äänien, asiakirjojen jne. Sen voimanlähteenä on @ragieai MCP. Alla pyysin sitä luettelemaan projekteja MCP PDF-tiedostossani (monimutkainen dokumentti), ja se vastasi täydellisesti. Tarkista tämä👇

5️⃣ GitIngest MCP-palvelin Seuraavaksi vastataksemme kehittäjien tarpeisiin annamme agenttimme keskustella minkä tahansa GitHub-varaston kanssa. Alla kysyin kirjankirjoittajatyöni teknisestä pinosta antamalla repo-linkin. Se poimi oikeat tiedot käyttämällä MCP-palvelinta. Tarkista tämä👇

6️⃣ Pääte-MCP-palvelin Lopuksi annamme agenttipäätteellemme hallinnan suorittaa tarvittaessa komentoja kehittäjälle. Se tarjoaa työkaluja, kuten: - lukea/kirjoittaa/hakea/siirtää tiedostoja - suorittaa komennon - luo/listaa hakemisto jne. Tarkista tämä👇

Lopuksi käärimme tämän Streamlit-käyttöliittymään, jossa voimme dynaamisesti muuttaa MCP-kokoonpanoa. Tämä antaa meille 100 % paikallisen äärimmäisen tekoälyavustajan, joka voi selata, kaapata, omata muistia, noutaa multimodaalisesta tietokannasta ja paljon muuta. Katso tämä demo👇

Se on kääre! Jos se oli mielestäsi oivaltava, jaa se uudelleen verkostosi kanssa. Etsi minut → @akshay_pachaar ✔️ Käytännön näkemyksiä ja opetusohjelmia LLM:stä, tekoälyagenteista ja koneoppimisesta!