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原創大约 12 分鐘
解鎖 WhatsApp MCP 的潛力：一步一步的指南
您準備好用 WhatsApp MCP (模型上下文協議) 徹底改變您的消息體驗了嗎？想像一下，您的 AI 助手無縫地管理您的聊天。在這篇文章中，我們將探討設置 WhatsApp MCP 的過程，並將其與像 Claude AI 這樣的 AI 工具連接，使您的數位生活變得更輕鬆和自動化。
什麼是 WhatsApp MCP？
在深入設置之前，讓我們了解一下 模型上下文協議 (MCP) 是什麼。MCP 是一種開源協議，旨在彌合 AI 系統與外部服務（如消息應用程序）之間的差距。它允許 AI 模型實時訪問和管理來自這些服務的數據，使得像 WhatsApp MCP 這樣的集成成為可能。
大约 4 分鐘
如何在 Cursor 中設置和使用 MCP：全面指南
隨著人工智慧和自動化的世界不斷演變，像 MCP（模型上下文協議） 這樣的工具在整合各種服務和功能方面變得越來越重要，特別是在像 Cursor 這樣的平台中。最近，Cursor 增加了對 MCP 伺服器的支持，使其成為開發者和用戶的強大工具。在本文中，我們將深入探討設置過程，並探索如何在 Cursor 中利用 MCP 來增強您的工作流程。
在 Cursor 中設置 MCP 伺服器
要開始使用 Cursor 中的 MCP 伺服器，您需要確保擁有最新版本的軟體—目前建議使用版本 0.4.5.9 或更高版本。本指南將引導您通過 stdio/local 設置方法整合 Brave Search、Puppeteer 和 序列思維。
大约 3 分鐘
您是否渴望提升您在 Cherry Studio 中的 AI 體驗？不必再尋找了！模型上下文協議（MCP） 的整合為增強您的工作流程開啟了無限可能。在本文中，我們將探討如何在 Cherry Studio 中設置和利用 MCP，利用其潛力改變您與 AI 工具的互動方式。
了解模型上下文協議（MCP）
在深入設置過程之前，讓我們先了解 MCP 是什麼以及它為什麼重要。MCP 是一個開源標準，旨在無縫連接 AI 系統與外部數據來源。它通過提供通用的通信介面，縮短了 AI 模型與現實應用之間的距離。這個協議簡化了各種工具和服務的整合，使 AI 能夠利用更廣泛的數據和功能。
大约 5 分鐘
藝術界見證了技術與創意的驚人融合，這要歸功於 ChatGPT 創新的圖片生成能力。最近，這個 AI 工具因創作出迷人的吉卜力工作室風格圖片而引起轟動，這些圖片吸引了全球社交媒體用戶的想像力。這一現象不僅為粉絲提供了一種與心愛的動畫風格互動的新方式，還引發了關於 AI 在藝術中角色及其倫理影響的辯論。
吉卜力風格 AI 圖片的興起
想像一下，當你在社交媒體上滑動時，被帶入一個生動、奇幻的世界，讓人想起經典電影《千與千尋》和《我的鄰居 Totoro》。這正是用戶們因為 ChatGPT 中整合的 GPT-4o 模型而享受的體驗。通過將先進的圖片生成技術與吉卜力工作室獨特的美學相結合，ChatGPT 使得用戶能夠重新想像流行的迷因、照片和日常場景，以吉卜力風格呈現，特徵包括表情豐富的眼睛、柔和的水彩質感和生動的背景。
大约 5 分鐘
想像一下，走進一個只需幾次點擊就能讓宮崎駿的奇幻景觀和角色栩栩如生的世界。AI 技術的整合使得任何人都能使用免費的 AI 生成器創造迷人的吉卜力風格藝術。無論你是《神隱少女》、《我的鄰居 Totoro》還是其他任何吉卜力經典的粉絲，這些工具都邀請你以充滿活力和夢幻的美學重新想像你的世界。
探索免費吉卜力 AI 生成器
免費的吉卜力風格 AI 藝術世界充滿活力且多樣化，許多平台提供各種創意可能性。以下是幾個最佳選擇：
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Fotor：以其用戶友好的介面而聞名，Fotor 提供一個免費的吉卜力 AI 生成器，將你的照片轉換為令人著迷的藝術作品，讓人聯想到宮崎駿的風格。它支持圖像和視頻生成，無需複雜的編輯技能。
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OpenArt：這個平台提供一個專門為吉卜力風格藝術設計的免費文本到圖像生成器。使用簡單，讓你在幾分鐘內創造迷人的場景。你可以免費生成無限的基本圖像，OpenArt 也提供帶有訂閱選項的高級功能。
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Getimg.ai：Getimg.ai 的吉卜力擴散模型使你能夠從文本或現有照片生成驚人的吉卜力風格圖像。它提供免費的圖像生成，並支持同時創建多個圖像，非常適合講故事和概念藝術。
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insMind：insMind 的吉卜力過濾器允許你將照片轉換為色彩豐富、質感柔和的魔幻吉卜力風格插圖。非常適合增強旅行照片或創作專業級的藝術作品。
大约 5 分鐘
建立穩健的網頁爬蟲：在VPS上安裝Crawl4AI
Crawl4AI透過結合先進的爬蟲技術與AI驅動的內容提取，徹底改變了網頁爬蟲的方式。在VPS上部署它可確保可擴展性、控制性和成本效益，適用於關鍵數據管道。以下是設置的步驟。
第一部分：VPS設置要點
選擇基礎設施
- 入門級：從2 vCPUs/4GB RAM開始（例如，LightNode $15/月 VPS）
- 生產級：選擇4 vCPUs/16GB RAM（$79/月）並配備SSD存儲
大约 2 分鐘
建立一個有效的自我託管維基系統需要在軟體選擇、基礎設施規劃和持續維護策略之間進行導航。這些平台提供了無與倫比的知識管理控制，但也要求具備技術能力以達到最佳運行效果。
自我託管維基設置的核心組件
軟體選擇：
三個突出的解決方案主導了自我託管維基的實施：
| 平台 | 優勢 | 最適合 | 數據庫需求 |
|---|---|---|---|
| DokuWiki | 輕量級，無數據庫依賴 | 小型團隊，技術文檔 | ❌ |
| Wiki.js | 現代化界面，Markdown 支持 | 成長中的團隊，混合內容 | ✅ |
| MediaWiki | 企業級擴展性 | 大型組織，社區 | ✅ |
大约 4 分鐘
使用 Docker 部署 Wiki.js：全面指南
通過 Docker 自我托管 Wiki.js 結合了靈活性和企業級文檔能力。本指南涵蓋了優化的部署策略、安全加固和生產最佳實踐。
核心基礎設施要求
基本組件：
- Docker Engine 24+ 和 Docker Compose 2.21+
- PostgreSQL 15+（推薦）或 MySQL 8+
- 最低 2 vCPU/4GB RAM（隨著並發用戶增長而擴展）
- Ubuntu 22.04 LTS 或 RHEL 8.5+ 作為主機操作系統
大约 2 分鐘
您是否在尋找運行 Qwen2.5-Omni-7B 模型的方法？讓我們逐步探索這個過程。
Qwen2.5-Omni 模型介紹
Qwen2.5-Omni 是由阿里雲團隊開發的端到端多模態大型語言模型。它可以理解和處理各種模態，包括文本、圖像、音頻和視頻，並以流式方式生成文本和自然語音響應。
二十
要在本地運行 Qwen2.5-Omni-7B 模型，您需要準備以下環境：
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GPU 支持：此模型需要 GPU 以確保順利運行。建議使用 NVIDIA GPU。
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Python 和所需庫：您需要安裝 Python，以及必要的庫，如
transformers、accelerate和qwen-omni-utils。
大约 2 分鐘