Ubuntu 24.04 LTS WSL 下载地址

地址可能会变,但是进入官网后,就按照链接的文件夹目录,一个一个找就可以找到的(亲测:清华大学镜像地址是可以的)
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/noble/

一、Ubuntu 官方 WSL 稳定版(.wsl,双击/导入都稳)

  • Ubuntu 24.04.2 LTS WSL 官方稳定版(x64)
    https://releases.ubuntu.com/noble/ubuntu-24.04.2-wsl-amd64.wsl

二、国内清华镜像(下载最快、最稳)

  • 清华镜像 Ubuntu 24.04.2 WSL 稳定版(x64)
    https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-releases/noble/ubuntu-24.04.2-wsl-amd64.wsl

三、Ubuntu 官方 rootfs(.tar.gz,离线导入用)

  • Ubuntu 24.04 LTS WSL rootfs 稳定版(x64)
    https://cloud-images.ubuntu.com/wsl/noble/current/ubuntu-noble-wsl-amd64-wsl.rootfs.tar.gz

安装方法(任选其一)

方法1:双击安装(.wsl 文件,最简单)
  1. 下载上面任一 .wsl 文件
  2. 直接双击 → 按提示安装

或管理员 PowerShell 执行:

wsl --install --from-file "D:\下载\ubuntu-24.04.2-wsl-amd64.wsl"
方法2:rootfs 导入(自定义路径/离线)
  1. 下载 .tar.gz 文件
  2. 启动:wsl -d Ubuntu-24.04

管理员 PowerShell:

wsl --import Ubuntu-24.04 D:\WSL\Ubuntu2404 "D:\下载\ubuntu-noble-wsl-amd64-wsl.rootfs.tar.gz"--version 2 

Read more

可以在命令行通过大模型使用上下文协议(MCP)与外部工具交互的软件:小巧的MCPHost

可以在命令行通过大模型使用上下文协议(MCP)与外部工具交互的软件:小巧的MCPHost

小巧的MCPHost MCPHost 可以在命令行下使用,使大型语言模型(LLM)能够通过模型上下文协议(MCP)与外部工具进行交互。目前支持Claude 3.5 Sonnet和Ollama等。本次实践使用自己架设的Deepseek v3模型,跑通了Time MCP服务。  官网:GitHub - mark3labs/mcphost: A CLI host application that enables Large Language Models (LLMs) to interact with external tools through the Model Context Protocol (MCP). 下载安装 使用非常方便,直接下载解压即可使用。官网提供Windows、Linux和MacOS三个系统的压缩包: https://github.com/

By Ne0inhk
实战篇:Python开发monogod数据库mcp server看完你就会了

实战篇:Python开发monogod数据库mcp server看完你就会了

原创不易,请关注公众号:【爬虫与大模型开发】,大模型的应用开发之路,整理了大模型在现在的企业级应用的实操及大家需要注意的一些AI开发的知识点!持续输出爬虫与大模型的相关文章。 前言 目前mcp协议是给deepseek大模型插上工具链的翅膀,让大模型不仅拥有超高的推理和文本生成能力,还能具备执行大脑意识的工具能力! 如何开发一个mcp? mcp是一种协议,指的是模型上下文协议 (Model Context Protocol)。 官方结成的mcp https://github.com/modelcontextprotocol/python-sdk mcp库 pip install mcp from mcp.server.fastmcp import FastMCP 我们先来做一个简单的案例 from mcp.server.fastmcp import FastMCP import requests mcp = FastMCP("spider") @mcp.tool() def crawl(

By Ne0inhk
【大模型实战篇】基于Claude MCP协议的智能体落地示例

【大模型实战篇】基于Claude MCP协议的智能体落地示例

1. 背景         之前我们在《MCP(Model Context Protocol) 大模型智能体第一个开源标准协议》一文中,介绍了MCP的概念,虽然了解了其概念、架构、解决的问题,但还缺少具体的示例,来帮助进一步理解整套MCP框架如何落地。         今天我们基于claude的官方例子--获取天气预报【1】,来理解MCP落地的整条链路。 2. MCP示例         该案例是构建一个简单的MCP天气预报服务器,并将其连接到主机,即Claude for Desktop。从基本设置开始,然后逐步发展到更复杂的使用场景。         大模型虽然能力非常强,但其弊端就是内容是过时的,这里的过时不是说内容很旧,只是表达内容具有非实时性。比如没有获取天气预报和严重天气警报的能力。因此我们将使用MCP来解决这一问题。         构建一个服务器,该服务器提供两个工具:获取警报(get-alerts)和获取预报(get-forecast)。然后,将该服务器连接到MCP主机(在本例中为Claude for Desktop)。         首先我们配置下环

By Ne0inhk
AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建

AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建 作者:高瑞冬 本文目录 * AI Agent新范式:FastGPT+MCP协议实现工具增强型智能体构建 * 一、MCP协议简介 * 二、创建MCP工具集 * 1. 获取MCP服务地址 * 2. 在FastGPT中创建MCP工具集 * 三、测试MCP工具 * 四、AI模型调用MCP工具 * 1. 调用单个工具 * 2. 调用整个工具集 * 五、私有化部署支持 * 1. 环境准备 * 2. 修改docker-compose.yml文件 * 3. 修改FastGPT配置 * 4. 重启服务 * 六、使用MCP-Proxy集成多个MCP服务 * 1. MCP-Proxy简介 * 2. 安装MCP-Proxy * 3. 配置MCP-Proxy * 4. 将MCP-Proxy与FastGPT集成 * 5. 高级配置

By Ne0inhk