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前些天看到阿里云的一篇文章《Nacos 发布 MCP Registry，实现存量应用接口“0改动”升级到 MCP 协议》，深受启发，用服务注册发现结合网关设施，将存量服务转换为 MCP 工具的玩法，能非常有效地将存量服务装进 MCP 的新瓶子。那么按照我之前发表的《MCP 是一座桥》一文的思路，是不是可以更进一步，去除对特定厂商的依赖，用更通用的方式实现 MCP 的快速上车呢？下面讲讲我的尝试。 太长不看 总体流程如下图所示： sequenceDiagram participant Us...
前面鼓吹 MCP 的时候，我把 MCP 形容为一座桥，大模型和存量的 IT 系统藉由 MCP 的连接，让大模型的能力能够轻松地直接作用到在线的存量系统之中。市面上出现了 API 网关/注册发现工具直接对接 MCP 的产品，也直接证明了这个新东西的吸引力。 每个公有云，都有数量庞大的 API，头部厂商还提供了对应的 CLI 工具，方便快速进行集成，对接 MCP 可以说是得天独厚了，下面就用 MCP 的 Python SDK 编写一个简单的 AWS EC2 查询，并把它集成到 Claude App ...
前言 前两天刘老师吐了个槽，印象里是个问句：大家猜猜 KCD 为什么是 KCD？我觉得问得挺好的，所以作为 Kubernetes 老饼一张，我今天也来聊一点 AI 相关的事。 ChatGPT 横空出世之后，一直还是保持一点关注的，应该也交了几百刀的 AI 税了。除了聊天玩之外，也尝试使用流行的大模型解决一些实际问题，这一段时间以来，对于 AI 的有效使用大概归结成几种模式： 洗稿：当然不是抄袭的那种，我经常会将要发表的文字交给 GPT 类的东西，帮我查查错字，部分字句进行润色等。 翻译：传统翻...
大概是 2014 年，在老东家搞了一阵 DevOps 工具的设计开发，出了一个蛮有意思的设计：以 Pull/Merge Request 为模型枢纽，把需求、代码、构建、发布以及可观测性都关联起来，用一个 Dashboard 观测一个需求从提出到发布以及运行的的所有生命周期内容。那时候大概是 Jenkins 最后辉煌的年代，我第一次接触了 Infrastructrue as Code 的概念，从 Kubernetes 的状态机制、到 Jenkins 的 Pipeline as code，当然还有让...
最近总在写一些小玩意，有了 Copilot 和 ChatGPT，我得了一种奢侈的选择困难症——每次写代码之前都会犹豫一下：这次用啥语言呢？ 几个小玩具 我给自己做了个播客 生娃和进厂之后，个人独处时间越发金贵，随之而来的问题就是阅读量难于保障了。过去我的阅读流程是浏览邮件列表、固定的播客、推特等信息源头，根据喜好情况搜集到 Pocket 之类的 Read it later 工具里面。但是现在因为缺乏连续时间，待读列表越来越长。想了下也就是跑步和开车的时候耳朵是比较清闲的——灵机一动：“给自己做...
开通了尊贵的 ChatGPT Plus 之后，在平时做些控制台操作的时候，就多了个习惯——把各种控制台内容投喂给 ChatGPT，看他如何反馈。结果还是不错的，经过适当的 Prompt 设计，ChatGPT 不但能够读懂这些输出内容，更可以提供进一步排查或者解决问题的建议。 懒惰是进步的动力——我连拷贝黏贴都懒了，还是想 ChatGPT 帮我写个小工具吧。按照官方客户端情况来说，Python 才是一等公民，然而为了方便分发，而且不是自己动手，我选择了高大上的 Golang。 实现思路 其实起初我...
