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

前端保持和服务器时间同步的方法【使用vue3举例】

你只管努力!剩下的交给时间! 目录 * 引言: * 方法一: 轮询(定时请求服务器时间) * 优点: * 缺点: * 方法二:使用WebSocket * 优点: * 缺点: * 方法三:时间戳校正 * 优点: * 缺点: * 方法四: 使用NTP(网络时间协议) * 优点: * 缺点: * 方法五:使用SSE(Server-Sent Events) * 优点: * 缺点: * 总结: 引言: 保持前端与服务器时间同步是一个常见的需求,特别是在需要确保时间一致性的应用中,比如在线投票、实时聊天或游戏等。以下是一些方法来实现这一目标: 方法一: 轮询(定时请求服务器时间) 可以定时向服务器发送请求获取当前时间,以此来更新前端的时间显示。 <template><div><h1>当前时间:

By Ne0inhk
前端异常捕获与统一格式化:从 console.log(error) 到服务端上报

前端异常捕获与统一格式化:从 console.log(error) 到服务端上报

🧑 博主简介:ZEEKLOG博客专家,「历代文学网」(公益文学网,PC端可以访问:https://lidaiwenxue.com/#/?__c=1000,移动端可关注公众号 “ 心海云图 ” 微信小程序搜索“历代文学”)总架构师,首席架构师,也是联合创始人!16年工作经验,精通Java编程,高并发设计,分布式系统架构设计,Springboot和微服务,熟悉Linux,ESXI虚拟化以及云原生Docker和K8s,热衷于探索科技的边界,并将理论知识转化为实际应用。保持对新技术的好奇心,乐于分享所学,希望通过我的实践经历和见解,启发他人的创新思维。在这里,我希望能与志同道合的朋友交流探讨,共同进步,一起在技术的世界里不断学习成长。 🤝商务合作:请搜索或扫码关注微信公众号 “ 心海云图 ” 前端异常捕获与统一格式化:从 console.log(error) 到服务端上报 引言 在前端开发中,异常监控是保证应用稳定性的重要一环。当用户遇到页面白屏、功能不可用等问题时,如果能及时收集到详细的错误信息(包括堆栈、

By Ne0inhk
【AI深究】逻辑回归(Logistic Regression)全网最详细全流程详解与案例(附大量Python代码演示)| 数学原理、案例流程、代码演示及结果解读 | 决策边界、正则化、优缺点及工程建议

【AI深究】逻辑回归(Logistic Regression)全网最详细全流程详解与案例(附大量Python代码演示)| 数学原理、案例流程、代码演示及结果解读 | 决策边界、正则化、优缺点及工程建议

大家好,我是爱酱。本篇将系统讲解——逻辑回归(Logistic Regression)的原理、公式、案例流程、代码实现和工程建议。内容详细分步,便于新手和进阶读者理解和实操。 注:本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示,大量干货,建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! 注:本文章颇长近5000字、以及大量Python代码、非常耗时制作,建议先收藏再慢慢观看。新频道发展不易,你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力! 一、逻辑回归简介 逻辑回归是一种经典的线性分类算法,本质上是用Sigmoid函数将线性回归的输出“压缩”到0~1之间,输出为概率,常用于二分类任务。 与KNN(K-近邻算法)不同,逻辑回归是判别式模型,直接建模输入特征与类别之间的概率关系,适合特征和类别呈线性可分或近似线性关系的数据。 注:爱酱也有文章介绍了分类以及其他五大任务的技巧,有兴趣的也可以参考一下哦~ 分类任务文章传送门: 【算法解析1/5】分类任务深度拆解:

By Ne0inhk
用AI给老照片上色:算法对比与调参技巧

用AI给老照片上色:算法对比与调参技巧

用AI给老照片上色:算法对比与调参技巧 * 一、前言 * 二、传统上色算法与局限性 * 2.1 基于直方图匹配的上色算法 * 2.2 基于特征匹配的上色算法 * 三、基于深度学习的上色算法 * 3.1 基于 CNN 的端到端上色算法 * 3.2 基于 GAN 的上色算法 * 3.3 基于Transformer的上色算法 * 四、实用调参技巧 * 4.1 数据预处理调参 * 4.1.1 图像分辨率调整 * 5.1.2 降噪与增强参数 * 5.2 模型结构调参 * 5.2.1 CNN 模型调参 * 5.2.

By Ne0inhk