MCP插件使用(browser-tools-mcp为例)

MCP插件使用(browser-tools-mcp为例)

1. 环境配置(Brower Tools为例)

python 安装 nodejs 安装 mkdir C:\Users\Suoxd\Documents\Cline\MCP\browser-tools-mcp git clone https://github.com/AgentDeskAI/browser-tools-mcp.git "C:\Users\Suoxd\Documents\Cline\MCP\browser-tools-mcp"

2. MCP服务安装启动

cd C:\Users\Suoxd\Documents\Cline\MCP\browser-tools-mcp npminstall @agentdeskai/[email protected] npx @agentdeskai/[email protected] npx @agentdeskai/[email protected] 

参考https://browsertools.agentdesk.ai/installation

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

3. 浏览器插件配置

https://github.com/AgentDeskAI/browser-tools-mcp/releases/download/v1.2.0/BrowserTools-1.2.0-extension.zip 
在这里插入图片描述

4. Cline 服务配置

"browser-tools-mcp":{"command":"node","args":["d:/Suo/code/tmp-AI/browser-tools-mcp/browser-tools-mcp/dist/mcp-server.js"],"disabled":false,"autoApprove":[]}

5. 最终效果

浏览器端调试工具增加了插件页面

在这里插入图片描述


在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

Read more

招商银行信用卡AI客服系统:从0到1实战笔记

在上海招商银行信用卡中心的会议室里,我面对着一张空白的白板,上面只有一行字:“如何用AI重构4000万持卡人的客服体验?”三个月后,当我们的AI客服“小招助理”成功处理了首日10万通咨询,转人工率降至15%以下时,我们意识到这次实践值得被完整记录。 一、信用卡业务是AI落地的“硬骨头” 接手这个项目时,招商银行信用卡业务面临着几个特有挑战:日均咨询量超50万通,涉及近千种卡片产品、数百种营销活动、复杂的金融政策;用户问题既包含简单的“账单日查询”,也有复杂的“分期利率计算”;同时金融行业对准确率、安全性与合规性的要求几乎达到严苛程度。 传统解决方案要么是关键词匹配的“智障机器人”,要么是成本高昂的纯人工服务。我们决定走第三条路:基于大语言模型打造真正智能、安全且可控的AI客服系统。 二、架构设计:金融级AI客服的技术蓝图 2.1 核心架构选型:为什么选择RAG+工作流模式? 经过多方论证,我们放弃了微调通用大模型的路径——金融政策多变,微调模型难以实时更新,且存在“幻觉风险”。最终确定了 RAG+定向工作流 的架构:

By Ne0inhk
AI提效指南:生成精美PPT与漫画

AI提效指南:生成精美PPT与漫画

🎬 博主名称:超级苦力怕 🔥 个人专栏:《Java 成长录》《AI 工具使用目录》 🚀 每一次思考都是突破的前奏,每一次复盘都是精进的开始! 前言 使用前提:拥有科学上网的能力,建议拥有 Gemini Pro 版,否则只能使用免费版。 快速制造PPT目录 * 前言 * 1. 快速生成精美 PPT * 1.1 进入官网 * 1.2 特殊风格生成 * 1.3 规范生成 * 1.4 网络查找 * 1.5 转换为 PPT * 2. 快速生成动漫风格漫画 * 2.1 进入官网 * 2.2 输入文本(可用提示词模板) * 结语 1. 快速生成精美

By Ne0inhk
合合信息AI 鉴伪检测技术,揪出 “难察觉” 的虚假源头

合合信息AI 鉴伪检测技术,揪出 “难察觉” 的虚假源头

文章目录 * 一、前言 * 二、AI鉴伪技术构建安全可信的防线 * 2.1 人脸视频篡改检测 * 2.2 AIGC图像鉴别技术 * 2.3 TextIn通用篡改检测平台 * 三、总结 一、前言 随着人工智能技术与PS等图像伪造技术的深度融合与高速迭代,AI技术目前已迈入高度发展阶段。AI 生成内容(AIGC)技术凭借其强大的学习能力和创作能力,能在短时间内生成足以乱真的文本、图像、音频乃至视频。 然而,技术的进步是一把双刃剑。在生成合成内容质量实现显著提升,甚至达到以假乱真境界的当下,其带来的安全隐患也日益凸显,且呈现出激增态势。借助先进的 AI 技术,不法分子能够轻易将一个人的面部特征移植到另一个人的视频或图像中,制作出极其逼真的虚假内容。 这种技术滥用的情况已经渗透到多个领域,给信息安全、社会信任等诸多方面带来了严峻挑战。人脸视频、AIGC生成图像以及证件票据等领域,已然成为AI伪造的“重灾区”。人脸视频伪造可能会被不法分子用于制造虚假新闻等恶意行为;AIGC生成图像的泛滥,使得真实与虚假信息难以分辨;而证件票据的伪造更是直接关系到经济安全和

By Ne0inhk
OpenClaw 企业级架构实战:手把手教你构建可协同、可自进化的多AI智能体“军团”

OpenClaw 企业级架构实战:手把手教你构建可协同、可自进化的多AI智能体“军团”

本文较长,建议点赞收藏,以免遗失。如果你对Agent、Skills等不太理解,建议你可以在 聚客AI学院了解更多基础知识。 在AI Agent技术快速发展的2026年,OpenClaw作为最热门的开源AI Agent网关项目之一,其多智能体协同能力为构建企业级AI应用提供了全新范式。本文将从架构设计、工程实现到实战优化,全面解析如何基于OpenClaw构建稳定、高效的多智能体系统,涵盖从单Agent到复杂团队协作的完整演进路径。 一、OpenClaw核心架构解析 1.1 技术定位与设计哲学 OpenClaw是一个本地自托管的AI Agent网关,其核心价值在于“编排层”的抽象能力。与传统的终端工具(如Claude Code)不同,OpenClaw采用事件驱动的设计哲学,将AI能力无缝嵌入用户的日常沟通流程。 基础架构模型: 用户(Telegram/WhatsApp/Discord等) ↓ OpenClaw Gateway(本地网关) ↓ AI大模型(Claude/GPT-4等) ↓ 执行工具(搜索/代码/文件/定时任务等) 1.

By Ne0inhk