工具篇-如何在Github Copilot中使用MCP服务?

工具篇-如何在Github Copilot中使用MCP服务?

Model Context Protocol (MCP) 是由 Anthropic 公司于 2024 年 11 月推出的一种开放协议标准,目的在于标准化 LLM 与外部数据源、工具及服务之间的交互方式。MCP 被广泛类比为“AI 领域的 USB-C 接口”。

一、vscode的安装

下载vscodeVisual Studio Code - Code Editing. Redefined安装完成打开

选择copilot,这个是AI助手,帮助你编程 
然后注册登录,可以使用GitHub的账号登录,很多工具都可以通过GitHub帐号登录,所以注册一个GitHub帐号是很有必要的。

二、使用MCP

2.1 准备好MCP

先按这篇文章准备好高德地图的MCP:工具篇-Cherry Studio之MCP使用-ZEEKLOG博客

2.2 在Github Copilot中配置 MCP服务 

第一步,Preferences => Settings => 搜索 mcp

把高德的MCP添加进去,其他的MCP类似:

当我在聊天框里启动服务的时候发现mcp-server-time无法启动,于是我就把它删除了,变成这个样子:

三、使用MCP

我们给它一个任务:帮我用MCP,规划一个深圳一日游的路线
开始工作了,可以看到它去调用了我们刚刚添加的MCP,Continue,继续

 

可以看到调用了很多MCP的工具

 

最终给出的结果如下,你们看效果如何:

根据获取的信息,我为您规划了一个合理的深圳一日游路线: 上午 9:00-12:00:深圳世界之窗 地址:南山区深南大道9037号 世界之窗是一个缩小版的世界知名建筑和景点的主题公园,可以在这里看到埃菲尔铁塔、泰姬陵等世界著名景观的微缩版本。 中午 12:00-16:00:深圳欢乐谷 位置:距离世界之窗约1.4公里 交通:可以乘坐M486路公交车(约10分钟) 深圳欢乐谷是一个现代化的主题公园,有刺激的过山车等游乐设施。 傍晚 16:00-晚上:深圳湾公园 位置:从欢乐谷到深圳湾公园约4.7公里 交通建议: 乘坐地铁2号线到科苑站 换乘地铁13号线到后海站 步行约15分钟到达深圳湾公园 深圳湾公园是欣赏日落的绝佳地点,可以看到深圳湾大桥和香港的景色。 交通建议: 全程建议使用深圳通交通卡,可以乘坐地铁和公交 各景点之间有便利的公交和地铁连接 如果觉得疲惫,也可以选择打车 时间安排提示: 建议早上9点开始行程 在世界之窗游玩约3小时 欢乐谷游玩约4小时 深圳湾公园可以选择在傍晚时分到达,欣赏日落景色 其他建议: 建议携带充足的水和零食 准备防晒用品和舒适的步行鞋 记得带上相机记录精彩时刻 建议提前查看天气预报,选择天气较好的日子出行 需要了解具体某个景点的更多信息或详细路线指引,我可以为您进一步查询。

Read more

技术拆解:《从音频到动效:我是如何用 Web Audio API 拆解音乐的?》

技术拆解:《从音频到动效:我是如何用 Web Audio API 拆解音乐的?》

🎵 从音频到动效:我是如何用 Web Audio API 拆解音乐的? 「家人们谁懂啊!写完音乐可视化项目后,我终于搞懂了电脑是怎么『听懂』音乐的!今天就把最硬核的『音频解析』部分扒得干干净净,连代码带原理一起唠明白~」 做这个 HTML5 实时音频可视化项目时,参考了 ZEEKLOG 上《基于 HTML5 Canvas 与 Web Audio API 的实时音频可视化工具开发》这篇文章的核心技术框架,主要借鉴了 Web Audio API 中 AnalyserNode 的基础使用、FFT 频域转换的流程以及 Canvas 实时渲染的基础思路,帮我快速搭好了项目的底层骨架。 但在实际开发中,我在原基础上做了不少可视化效果的扩展和细节设计的打磨,新增了自己想要的可视化表现形式,也针对实际使用中的小问题做了定制化优化,让整个工具的视觉效果和使用体验更贴合自己的设计需求,下面具体说说我做的这些扩展和优化。 一、先看效果:

Clawdbot(Moltbot)源码部署全实测:从环境搭建到 WebChat 验证,避坑指南收好

Clawdbot(Moltbot)源码部署全实测:从环境搭建到 WebChat 验证,避坑指南收好

一、为啥折腾 Clawdbot? 最近刷技术圈总刷到 Clawdbot(后来也叫 Moltbot),说是能搭私人 AI 助手,支持 WhatsApp、Telegram 这些常用通道,还能跑在自己设备上,不用依赖第三方服务 —— 想着拉下来测试一下功能,顺便研究一下其源码的实现。 于是拉上 GitHub 仓库https://github.com/openclaw/openclaw,打算从源码部署试试,过程里踩了不少坑,干脆整理成记录,给同样想折腾的朋友避避坑。 二、源码部署前的准备:Windows 环境优先选 WSL2 一开始想直接用 Windows CMD 部署,结果装依赖时各种报错,查仓库文档才发现 Windows 推荐用 WSL2(Ubuntu/Debian 镜像就行),后续操作全在 WSL2 里完成: 1.

Chatbox AI|多模型多模态交互+MCP,一个工具打造你的全能私人助手

Chatbox AI|多模型多模态交互+MCP,一个工具打造你的全能私人助手

ChatBoxAI集成GPT-4、Claude等顶尖模型,支持Windows/macOS/Linux多平台,具备隐私加密、文件智能解析(PDF/代码/图片)及开发者友好特性。其应用覆盖自媒体创作、代码实时预览、AI绘图(封面/表情包)及联网搜索,通过MCP协议扩展能力。未来将深化多模态交互,整合边缘计算与AR技术,构建教育、医疗等行业解决方案,推动“增强智能”革命。作为打破数据孤岛的工具,ChatBoxAI不仅是效率助手,更象征人机协作新范式——普通人可调度AI集群资源,开发者快速构建微服务,开启智能普惠时代。 Chatbox AI|多模型多模态交互+MCP,一个工具打造你的全能私人助手 * 1. 前言 * 2. ChatboxAI介绍 * 2.1 什么是ChatboxAI? * 2.2 ChatboxAI的优势 * 2.3 安装使用 * 3.

本地AI自由!OpenClaw + Ollama 全离线部署实战手册 (Windows版)

厌倦了云端AI的Token计费焦虑和隐私泄露风险?想拥有一位完全听命于你的本地AI助手?本文将手把手教你,无需深厚编程基础,只需跟随步骤执行命令,即可在个人电脑上搭建属于你的全功能AI Agent。 核心优势:零费用:无需API Key,彻底告别按量付费。强隐私:数据全程本地处理,断网也能流畅使用。高自由:随心切换Qwen、GLM等顶尖开源模型。 ️ 第一阶段:环境准备(地基搭建) 在开始之前,请以管理员身份打开 PowerShell (按下 Win + X 选择)。这是我们接下来的操作中心。 1. 安装 Node.js (v18+) Node.js 是 OpenClaw 的运行环境,安装它时 npm 会自动就位。 1. 访问 Node.js 官网,下载 LTS (长期支持)