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。

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融合满足多种条件:基于无人机的多模态目标检测的高多样性基准和基线

大家读完觉得有帮助记得关注和点赞!!! 摘要 (Abstract) 基于无人机(UAV)的可见光(RGB)与红外(IR)图像融合目标检测,借助深度学习技术的进步和高质量数据集的推动,实现了全天候的鲁棒检测。然而,现有数据集难以充分捕捉真实世界的复杂性,因其成像条件受限。为此,我们提出了一个高多样性数据集 ATR-UMOD,覆盖多样场景,飞行高度从 80m 到 300m,相机角度从 0° 到 75°,并包含全天候、全年份的时间变化,涵盖丰富的天气和光照条件。此外,每对 RGB-IR 图像标注了 6 个条件属性,提供有价值的高层上下文信息。 为应对如此多样条件带来的挑战,我们提出了一种新颖的 提示引导的条件感知动态融合(PCDF) 方法,利用标注的条件线索自适应地重新分配多模态贡献。通过将成像条件编码为文本提示,PCDF 通过任务特定的软门控变换,有效建模了条件与多模态贡献之间的关系。一个提示引导的条件解耦模块进一步确保了在无标注条件下的实际可用性。在 ATR-UMOD

【无人机路径规划】无人机三维路径规划中蚁群算法、A* 与 RRT* 算法对比(Matlab代码实现)

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【实战教程】MATLAB GUI实现多算法雷达CFAR检测:从原理到可视化分析

1. 什么是雷达CFAR检测? 雷达恒虚警检测(CFAR)是雷达信号处理中的一项核心技术,简单来说就是在复杂多变的噪声环境中,始终保持稳定的目标检测能力。想象一下你在一个嘈杂的派对上试图听清朋友的谈话,CFAR就像是你的大脑自动调节"听力阈值"的过程——当环境噪音变大时,你会不自觉地提高注意力阈值;当环境安静时,又能降低阈值捕捉细微声音。 在雷达系统中,CFAR技术通过动态调整检测门限来实现这个功能。传统固定门限检测在噪声变化时要么漏检目标(门限过高),要么产生大量误报(门限过低)。而CFAR算法能够根据周围环境的噪声水平,实时计算出最合适的检测门限值。 MATLAB GUI实现的最大优势在于可视化交互。通过图形界面,我们可以直观地看到: * 原始噪声信号的波形特征 * 不同CFAR算法计算出的动态门限曲线 * 目标检测结果的标记位置 * 算法在不同信噪比下的表现差异 2. CFAR核心算法原理解析 2.1 均值类CFAR算法 均值类算法是CFAR家族中最基础的成员,其核心思想可以用"邻里比较"来理解。就像通过比较周围房屋的价格来评估某处房产价值一样,这些算法通