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把你的流程装进 AI – 从零开始实作履历评分器 MCP

Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 推出的開放標準,讓 AI 助手能夠無縫連接外部工具與資料。但是,要怎麼從零開始實作一個 MCP Server呢? 在這篇文章中,將通過建立一個履歷評分器的實際案例,完整展示 MCP 的實作過程。我們會涵蓋從項目初始化、核心架構設計、到與 Claude Desktop 整合的每一個步驟。 什麼是 MCP?為什麼要學會實作它? 在開始之前,讓我們先理解 MCP 解決的核心問題: 傳統痛點: 當你在使用 Claude 或是像 ChatGPT

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小图片为主的文章样式 用户界面设计包括不同的设计阶段和过程。依据项目的不同,这些阶段或过程重要程度也不相同。注意这里所说的系统指的是包括网页、应用或设备设计在内的所有项目。 功能性需求搜集:根据系统所需要完成的项目目标和用户潜在的需求列出其功能。 用户分析:通过与系统潜在用户或与其工作的人进行讨论来分析这些用户。 一般的问题包括: 用户想要系统做些什么? 系统如何与用户的工作流程或日常活动相吻合? 用户对技术的悟性怎么样?用户使用过哪些类似的系统? 怎样的界面外观和审美感受比较对用户口味? 信息构建:构建系统的程序

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小图片为主的文章样式 用户界面设计包括不同的设计阶段和过程。依据项目的不同,这些阶段或过程重要程度也不相同。注意这里所说的系统指的是包括网页、应用或设备设计在内的所有项目。 功能性需求搜集:根据系统所需要完成的项目目标和用户潜在的需求列出其功能。 用户分析:通过与系统潜在用户或与其工作的人进行讨论来分析这些用户。 一般的问题包括: 用户想要系统做些什么? 系统如何与用户的工作流程或日常活动相吻合? 用户对技术的悟性怎么样?用户使用过哪些类似的系统? 怎样的界面外观和审美感受比较对用户口味? 信息构建:构建系统的程序

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