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

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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 
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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

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【C++】STL之list模拟实现:关于链表容器的双向迭代器你知道多少?

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前言: 前面的博客中我已经介绍了STL核心容器之一的list相关接口的使用,今天我们就从底层出发,来模拟实现一下list的那些核心接口函数。同时,也来感受一下list的双向迭代器到底与string和vector的随机迭代器有哪些区别? list容器功能接口介绍:https://blog.ZEEKLOG.net/Miun123/article/details/151685386?spm=1001.2014.3001.5502 废话不多说,我们直接进入今天的正题👇️👇️👇️ list容器深度剖析及模拟实现 我们想要模拟实现list容器,那就要理解list容器的底层结构。前面的博客已经提到,其本质就是一个双向链表,所以,成员变量就应该包含一个记录头节点的指针,以及记录有效节点个数的变量。同时,为了list容器可以满足不同类型的数据,我们将所有的类实现为类模板。 1、定义节点结构 struct创建的类默认所有的成员但是公开的,而节点结构就需要公开被list访问。 template<class T> struct list_node { // 成员变量 T _da

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排序--数据结构初阶(4)(C/C++)

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文章目录 * 前言 * 理论部分: * 1.直接插入排序 * 2.希尔排序 * 3.直接选择排序 * 4.堆排序 * 5.冒泡排序 * 6.快速排序 * 归并排序 * 非比较排序 * 计数排序 * 作业部分 前言 这是数据结构初阶的最后一期,虽然来说在C++的库函数里面有sort函数可以代替这里所有的方法,并且时间复杂度也是优于他们的,但是sort函数是由他们写出来的,因此,还是是有必要学习一下的 理论部分: 这里的代码实现都是按升序来的 排序的话建议先写单趟再写整体 这些排序在两数相等的时候一般是不进行操作的(一般这么写) 1.直接插入排序 就是目前在最后的那个数跟前面每个数比,看看要插哪 时间复杂度:O(n2) 最好的情况下是O(n) 在小段小段有序时有极大的优势(相对于选择排序跟冒泡排序) 代码实现: void InsertSort(int* a, int n)

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大模型应用:最优路径规划实践:A*算法找最优解,大模型做自然语言解释.91

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一、引言         算法是个很有意义的课题,尽管大模型让我们不需要像以前学习机器学习那样,需要很深的数学基础,但结合算法来应用大模型确实是个很有趣的事情,传统算法经过数十年发展,已在路径规划、优化计算等领域达到极高的精确度;另一方面,大语言模型的崛起让人机交互变得前所未有的自然流畅。然而,一个不容忽视的现实是:再精确的算法,如果用户看不懂、不会用,就只是实验室里的玩具;再流畅的表达,如果缺乏技术可靠性,就只是华丽的空谈。         想象这样一个场景:导航系统为你计算出了一条理论上最优的路线,却只能用一串坐标告诉你怎么走;或者,一个能言善道的助手热情地为你指路,却把你带进了死胡同。这两种情况,本质上都是技术能力与用户体验之间的断裂。这种断裂并非偶然,而是单一技术路线的固有局限。算法擅长计算却不善表达,模型善于沟通却难以精确,各有所长,也各有所短。因此,真正的突破不在于让某一方变得更强大,而在于让两者形成互补协作的关系,用各自的长处弥补对方的短板。         这是我们今天想探讨得A*算法与大模型融合的核心价值所在。A*算法如同精密的"空间计算大脑",保证路径的数学最

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主要内容如下: 一、论文解析 二、基于DEIM-D-FINE-S训练Visdrone2019无人机数据集 1、Visdrone2019数据集介绍 2、模型训练、验证及测试 3、onnx导出与测试 4、与YOLOv8\11进行结果对比 服务器:NVIDIA RTX4090 24G 运行环境:Python=3.8(要求>=3.8),torch2.3.1+cu121(要求>=2.0.1) Visdrone2019-COCO格式数据集百度AI stduio下载链接:https://aistudio.baidu.com/datasetdetail/226107/0 Visdrone-YOLO格式数据集下载链接:https://aistudio.baidu.com/

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