利用Playwright MCP与LLM构建复杂的工作流与AI智能体
在当今快速发展的AI领域，将大型语言模型(LLM)与实际应用场景相结合已成为提升生产力的关键。然而，LLM本身存在局限性——它们无法直接与现实世界交互、操作应用程序或执行复杂的工作流。这就是为什么我们需要像Playwright MCP这样的工具来弥合这一差距。 本文将深入探讨如何利用Playwright MCP（Model Context Protoco...
使用Hologres MCP Server搭建数据分析Agent
Hologres对接MCP协议，通过与众多支持MCP的平台联动，可以构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。同时，由于Hologres具备高性能数据分析、湖仓一体数据分析的能力，可以快速输出数据结果，并与湖仓的历史数据进行联合分析，极大简化分析人员的分析流程，提高分析效率。
MCP零基础学习（6）｜与大型语言模型（LLM）的深度融合
在前几期的MCP系列教程中，我们系统地介绍了 Model Context Protocol（MCP）的基本概念、核心组件及其工作原理，为构建结构化 AI 应用打下了坚实基础。本期内容将进一步深入，聚焦于 MCP 与大型语言模型（LLM）的深度融合，探索如何通过协议与模型的协同ÿ...
MCP、LLM与Agent：企业AI实施的新基建设计方案
一、为什么企业需要MCP+LLM+Agent？ 1. 传统AI系统的“三座大山”数据孤岛：ERP、CRM、IoT设备数据割裂，LLM无法实时调用关键业务信息。工具碎片化：每接入一个新工具需单独开发接口，维护成本呈指数级增长。决策滞后：LLM仅能生成建议，无法自主执行任务（...
MCP+LLM+Agent：企业AI落地的新基建设计
一、为什么企业需要MCP+LLM+Agent？ 传统AI系统的“三座大山” 数据孤岛：ERP、CRM、IoT设备数据割裂，LLM无法实时调用关键业务信息。工具碎片化：每接入一个新工具需单独开发接口，维护成本呈指数级增长。决策滞后：LLM仅能生成建议，无法自主执行任务（如...
MCP+Hologres+LLM搭建数据分析Agent
LLM大模型在数据分析领域的挑战 在数据分析领域，大模型（LLM）具备强大语言理解能力，NL2SQL等各类智能化工具也极大提升了数据分析人员的分析效率，但仍旧面临不少挑战： 传统 LLM 缺乏实时数据接入能力，无法动态调用专业工具链，上下文记忆链路短，数据分析经过多步骤分解后逐渐出现幻觉 数据分布在不同系统，例如在线数据平台、本地CSV/Excel等文件，跨...
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