Python从零实现MCP协议:基于JSON-RPC的客户端-服务器基础架构

本文详解使用Python从零实现MCP(Model Context Protocol)协议的基础架构。通过基于JSON-RPC 2.0规范的客户端-服务器模型,演示了工具发现、调用及资源获取功能。文章提供了完整的MCPServer与MCPClient代码示例,涵盖HTTPServer实现、计算器工具注册及请求处理逻辑,帮助开发者理解LLM外部集成的核心机制。

OpenAI Function Calling 功能详解与实战指南

本文详解OpenAI Function Calling特性的配置方法与代码实现。通过记账应用实战案例,演示如何通过JSON Schema规范函数签名,引导大语言模型自动提取自然语言中的关键参数并返回标准JSON数据。涵盖API请求配置、响应解析流程、业务逻辑对接方式及Token成本与精度注意事项,帮助开发者将模型能力高效接入自有系统。

LangChain Prompt 与大语言模型提示词编写指南

针对大语言模型应用效果不佳的问题,本文梳理了编写高质量 Prompt 的核心原则。结合 LangChain 框架,详细演示了如何通过 PromptTemplate 和 ChatPromptTemplate 快速生成结构化提示词,涵盖基础变量替换、多参数控制及系统/用户角色分离等实战操作,帮助开发者高效定制 AI 交互输入。

使用Python高效实现Markdown与其他文档格式相互转换

本文详细介绍如何利用Python生态中的MarkItDown与python-markdown两大开源工具,实现多格式文档(如PDF、Office、图片)与Markdown之间的双向高效转换。内容涵盖环境配置、核心API调用、内置插件扩展机制及自定义样式处理,助您快速搭建自动化长文本解析与数据预处理流水线。

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