开发者简报 NO.20250423：DEV 社区中文解读，全球开发者技术瞭望

111 ## DEV 社区中文精选 NO.20250423 Dev Community 是一个面向全球开发者的技术博客与协作平台，本文是基于 dev.to 的中文日报项目，每天自动抓取 Dev Community 热门文章及评论，通过 AI 生成中文解读与总结，传递科技前沿信息。 ![Dev Community 中文精选](https://cdn.wangtwothree.com/imgur/ebLSg8b.png) --- ## Wasp：JavaScript 领域的全栈框架，打造类似 Laravel 的开发体验本文介绍了 Wasp，一个旨在为 JavaScript 开发者提供类似 Laravel 体验的全栈框架。文章强调了 JavaScript 生态系统碎片化的问题，以及开发者对全栈框架的需求。Wasp 通过声明式规范文件简化了开发流程，让开发者专注于核心业务逻辑。 Wasp 框架的目标是解决 JavaScript 生态系统过于分散的问题，它提供了一站式的解决方案，类似于 PHP 领域的 Laravel。文章指出，Wasp 允许开发者通过高级别的声明式文件来描述应用程序，从而减少了大量样板代码，让开发者可以专注于 React、Node.js 和 Prisma 的核心逻辑。Wasp 还在不断发展，并已在一些初创公司和大型企业中使用。文章还提到了 Wasp 提供的 OpenSaaS，一个基于 Wasp 的免费开源 SaaS 模板，它集成了许多常用功能，如 Stripe 和 OpenAI 集成，以及博客和管理仪表板等。 Wasp 框架特别受到“vibe coders”的欢迎，他们希望利用 AI 快速构建应用程序。Wasp 的结构化框架和减少的样板代码有助于 AI 开发更多功能并减少错误。文章还提供了一个详细的视频指南，演示了如何使用 Wasp 和 Cursor 构建应用程序并将其部署到生产环境。文章最后强调了开发者在将代码投入生产前，需要确保代码符合安全标准。评论区中，有开发者表达了对 Wasp 的兴趣，认为它简化了 JavaScript 开发流程。也有人讨论了全栈框架的优缺点，认为虽然方便，但也可能限制了灵活性。一些评论提到了 Wasp 与其他框架（如 Redwood）的比较，以及它们在解决 JavaScript 生态系统问题上的不同方法。总的来说，Wasp 作为 JavaScript 领域的一个全栈框架，为开发者提供了一种更简洁、更高效的开发方式。它通过减少样板代码和提供一站式解决方案，帮助开发者更快地构建应用程序。 - 原文: [🐝 Wasp: a full-stack, "Laravel for JS" framework. Vibe-coding approved 🕹️](https://dev.to/wasp/wasp-a-full-stack-laravel-for-js-framework-vibe-coding-approved-473g) - 作者: matijasos - 点赞数: 83 - 评论数: 4 - 发布时间: 2025-04-23 12:57:21 --- ## 5 个工具提升你的开发工作流程这篇文章介绍了 5 个可以显著提升开发者生产力、效率和工作质量的工具。这些工具涵盖了代码质量分析、静态网站部署、权限管理、API 发现和 JavaScript 调试等多个方面。文章首先介绍了 Qodo，一个 AI 驱动的代码质量平台，它提供智能代码分析，确保代码库的清洁、高效和无错误。Qodo 提供了 IDE 插件（Qodo Gen），Git 插件（Qodo-Merge）和 CLI 工具（Qodo-Cover）。接下来，文章介绍了 Pulstack，一个用于快速部署静态网站的 CLI 工具，支持一键部署到 AWS (S3 + CloudFront) 或 GitHub Pages。它使用 Pulumi 的 Automation API，实现基础设施即代码，部署完全自动化和版本控制。随后，文章提到了 Permit.io，一个权限即服务平台，简化了细粒度访问控制的实现，支持 RBAC、ABAC 等。接着，文章介绍了 API Tracker，一个帮助用户发现最佳 API 和 SaaS 产品的平台，提供全面的 API 规范、开发者资源和文档。最后，文章介绍了 RunJS，一个 JavaScript 游乐场，可以让你在实时环境中实验 JavaScript 代码，提供即时反馈，方便测试代码片段、尝试新库或调试。评论区对这些工具的看法不一。有人认为 Qodo 这样的 AI 辅助工具可以提高代码质量和开发效率，但也有人担心过度依赖 AI 会影响开发者的学习和思考能力。针对 Pulstack，评论者认为它简化了静态网站的部署流程，非常适合快速原型开发。关于 Permit.io，评论者认为权限管理是复杂且耗时的任务，使用这样的服务可以节省大量时间和精力。 API Tracker 得到了对 API 开发者友好的评价。 RunJS 作为 JavaScript 游乐场，被认为是一个方便的工具，可以快速验证代码片段。总的来说，这些工具都旨在简化开发者的工作流程，提高效率，但具体的使用效果和适用场景还需要根据个人情况进行评估。 - 原文: [⚡Boost Your Dev Workflow with These 5 Tools](https://dev.to/dev_kiran/boost-your-dev-workflow-with-these-5-tools-3k1k) - 作者: dev_kiran - 点赞数: 11 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-23 06:01:30 --- ## 如何使用 MCP React 客户端与多个 AI 代理这篇文章介绍了如何使用 CopilotKit 的 Open Multi-Agent Canvas (MCP) 构建一个 React 客户端，并与多个 AI 代理进行交互。文章重点在于展示了如何简化过去复杂的 AI 代理协作过程。文章的核心在于 CopilotKit 框架，它是一个用于构建智能助手和应用内基础设施的免费开源框架。使用 CopilotKit，AI 代理可以控制应用程序、沟通其操作并生成完全自定义的 UI。 Open Multi-Agent Canvas (MCP) 提供了一个类似沙盒的环境，但功能远不止于此。通过 MCP，代理可以协同工作并执行实际操作，例如向 Slack 发送消息、触发 API 或更新应用程序，所有这些都在一个界面中完成。这种多代理协调过去非常复杂，现在变得简单多了。文章还提供了 CopilotKit 的 GitHub 仓库链接，方便读者深入了解。此外，文章鼓励读者关注 CopilotKit 的 Twitter 账号，并在 Discord 社区中交流。评论区可能讨论了 CopilotKit 的实际应用场景，例如在哪些类型的应用程序中可以发挥作用。也有可能讨论了 MCP 在简化多代理协作方面的优势，以及与其他类似框架的比较。此外，评论可能涉及 CopilotKit 的易用性、性能和可扩展性。社区成员可能会分享他们使用 CopilotKit 的经验，并提出改进建议。也有可能讨论了 AI 代理在实际应用中可能面临的挑战，例如安全性、可靠性和伦理问题。 - 原文: [How To Use an MCP React Client with Multiple AI Agents](https://dev.to/copilotkit/how-to-use-an-mcp-client-with-multiple-ai-agents-47d8) - 作者: nathan_tarbert - 点赞数: 45 - 评论数: 2 - 发布时间: 2025-04-22 15:13:34 --- ## 7 个 API，加速你的 SaaS 项目开发这篇文章介绍了 7 个可以帮助开发者快速构建 SaaS 应用的 API，涵盖了 IP 定位、股票数据、邮件验证、电话号码验证等实用功能。文章强调了使用 API 的优势，即避免从头开始构建复杂功能，从而节省时间和精力。文章首先介绍了 IPstack API，它可以根据 IP 地址定位用户位置，实现个性化内容和定向营销。接着，文章提到了 Marketstack API，它提供实时的股票市场数据，方便开发者构建金融应用。随后，文章介绍了 Email Verification API，用于验证邮件地址，提高邮件送达率。紧接着，Number Verification API 提供了电话号码验证功能，增强了账户安全性和用户信任度。此外，文章还提到了 Currency Data API，用于实时货币转换。文章还提供了每个 API 的 Python 代码示例，方便开发者快速上手。这些 API 涵盖了 SaaS 开发中常见的需求，例如用户定位、数据分析、用户验证等。通过使用这些 API，开发者可以专注于核心业务逻辑，加快产品上线速度。评论区可能讨论了 API 的选择、价格、性能以及与其他服务的集成。有些人可能会分享他们使用这些 API 的经验，或者推荐其他类似的 API。也有人可能对 API 的安全性、隐私保护等方面提出质疑。总体来说，这篇文章提供了一个很好的起点，帮助开发者了解如何利用 API 加速 SaaS 项目的开发。 - 原文: [Top 7 APIs for your next SaaS ✨](https://dev.to/srbhr/top-7-apis-for-your-next-saas-2k76) - 作者: srbhr - 点赞数: 39 - 评论数: 1 - 发布时间: 2025-04-23 11:48:53 --- ## 使用 Next.js、Stream 和 Firebase 构建求职和面试应用本文介绍如何使用 Next.js、Stream 和 Firebase 构建一个求职和面试平台，方便招聘人员管理职位发布、筛选申请人以及进行虚拟面试。文章详细阐述了构建该应用所需的步骤和技术细节。文章首先概述了应用的功能，包括求职者和招聘人员的不同权限和操作。求职者可以创建个人资料、查看职位、申请工作以及参与面试。招聘人员则可以发布职位、管理申请、与候选人聊天并安排面试。接下来，文章详细介绍了构建该应用所需的技术栈，包括 Next.js、Firebase、Stream Chat SDK 和 Stream Video SDK。文章提供了详细的步骤，指导开发者如何设置 Firebase，包括配置 Firestore 数据库、Firebase 存储和身份验证。文章还提供了代码示例，演示了如何使用 Firebase 进行用户注册、登录和注销。文章还介绍了如何使用 Shadcn UI 库来构建用户界面。此外，文章还提供了应用演示视频，方便读者更直观地了解应用的功能和界面。评论区可能会讨论构建该应用的各种技术选型，例如选择 Next.js 的原因，以及使用 Firebase 和 Stream 的优缺点。一些开发者可能会分享他们构建类似应用的经验，并提出改进建议。也有人会讨论应用的潜在扩展性，例如如何支持更多的用户角色和功能，以及如何优化应用的性能和安全性。总的来说，这篇文章提供了一个很好的起点，帮助开发者构建一个功能强大的求职和面试平台。 - 原文: [Build a Job Application and Interview App with Next.js, Stream & Firebase](https://dev.to/getstreamhq/build-a-job-application-and-interview-app-with-nextjs-stream-firebase-1h07) - 作者: arshadayvid - 点赞数: 27 - 评论数: 4 - 发布时间: 2025-04-23 11:42:41 --- ## 开发者社区的地球日项目与庆祝活动这篇文章分享了 DEV 社区在地球日期间的一些项目和活动，包括黑客马拉松的获奖作品和去年的前端挑战赛。作者表达了对社区成员创造力和决心的赞赏，并分享了一些令人印象深刻的项目链接。文章首先提到了一个关于废物管理项目的黑客马拉松，该项目获得了社区的认可。作者认为，科技与气候变化的结合带来了许多可能性，并对此表示谨慎的乐观。随后，文章回顾了去年的地球日庆祝活动，特别是前端挑战赛。文章分享了几个优秀作品的链接，包括 CSS 游戏、登陆页面和 CSS 卡片动画等。这些项目展示了社区成员在环保主题下的创造力。评论区主要围绕着社区项目的质量和对地球日的庆祝展开讨论。有人赞赏这些项目的创意和技术实现，认为它们展示了开发者社区的活力。也有人讨论了科技在环境保护中的作用，以及如何利用技术解决环境问题。一些评论提到了对未来科技发展和环保结合的期望。总的来说，评论区呈现了积极的氛围，大家对社区的贡献表示赞赏，并对科技在环保领域的应用充满期待。 - 原文: [My unofficial Earth Day post, featuring a few community projects 💚](https://dev.to/jess/my-unofficial-earth-day-post-featuring-a-few-community-projects-30o6) - 作者: jess - 点赞数: 21 - 评论数: 3 - 发布时间: 2025-04-22 16:40:27 --- ## 你的整个技术栈可能只是 Postgres 和一个 Docker 容器这篇文章讨论了使用 Postgres 和 Docker 容器构建应用程序的优势，强调了在项目初期避免过度工程化的重要性。作者认为，许多应用程序失败的原因并非技术栈无法扩展，而是团队在产品找到市场之前就已耗尽。文章的核心观点是，开发者应该从简单开始，避免一开始就设计过于复杂的系统。作者分享了他们使用 Postgres 和 Docker 构建 UserJot 的经验，并指出这种方法节省了时间和金钱，并提高了开发效率。文章主要内容包括：现代开发中过度使用工具的问题、Postgres 的多功能性、Docker 的可移植性以及这种简单技术栈带来的实际收益。文章指出，现代开发文化倾向于过度使用各种工具，导致开发者花费更多时间学习工具而不是构建产品。Postgres 不仅仅是一个数据库，它还是一个多功能的瑞士军刀，可以用于关系数据、键值存储、作业队列、速率限制、全文搜索和向量搜索等多种用途。Docker 容器则提供了可移植性和可重复性，简化了部署和环境管理。这种技术栈带来的好处包括节省时间、降低成本、提高可控性以及平台自由度。评论区中，一些人赞同文章的观点，认为过度工程化是许多初创公司失败的原因，简单、可维护的技术栈更适合早期项目。他们分享了自己使用类似技术栈的经验，并强调了 Postgres 的强大功能和 Docker 的便利性。另一些人则提出了不同的看法，认为文章过于简化，对于大型项目来说，更复杂的架构是不可避免的。他们讨论了在特定场景下，使用消息队列、缓存等工具的必要性，并强调了根据项目需求选择合适技术栈的重要性。总的来说，评论区反映了对技术栈选择的不同看法，以及在不同项目阶段，技术选型的权衡。 - 原文: [Your Entire Tech Stack Could Be Postgres and a Docker Container](https://dev.to/shayy/your-entire-tech-stack-could-be-postgres-and-a-docker-container-2mog) - 作者: shayy - 点赞数: 20 - 评论数: 1 - 发布时间: 2025-04-22 16:40:07 --- ## 首个支持身份验证的 MCP 服务器生成器文章介绍了首个支持身份验证的 MCP (Model Context Protocol) 服务器生成器，基于 Python 和 FastAPI，旨在帮助开发者构建安全、高效的 AI 应用。该生成器简化了 AI 应用与智能代理的交互过程，并提供了内置身份验证功能。文章的核心在于使用 `FastAPI-MCP` 库，只需两行代码即可将 FastAPI 应用转换为 MCP 服务器。这使得开发者能够轻松创建安全、可靠的 MCP 服务器，而无需复杂的配置。文章强调了安全性和简易性，并提供了详细的入门指南。文章还提到了未来计划，包括实现流式 HTTP 传输和支持自定义 MCP 工具和资源。评论区主要讨论了 MCP 的重要性以及 `FastAPI-MCP` 的实用性。一些开发者对该工具的简洁性和易用性表示赞赏，认为它降低了构建安全 AI 应用的门槛。也有评论关注了 MCP 协议本身，讨论了其在 AI 应用中的潜在应用场景。总的来说，评论反映了对该工具的积极态度，并期待其未来的发展。 - 原文: [The Very First MCP Generator to Support Auth!](https://dev.to/makhlevich/the-very-first-mcp-generator-to-support-auth-ah8) - 作者: makhlevich - 点赞数: 18 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 15:43:51 --- ## 关键路径法 (CPM) 如何优化你的开发流程这篇文章介绍了关键路径法 (CPM)，这是一种帮助开发者识别关键任务、管理依赖关系，并按时交付项目的有效方法。CPM 能够帮助你避免最后一分钟的仓促，从而更有效地管理项目时间线。文章深入探讨了 CPM 的核心概念，包括如何识别项目中的关键任务，这些任务直接影响项目的总工期。它还解释了如何使用 CPM 来分析任务之间的依赖关系，确保任务按正确的顺序完成。 CPM 强调了浮动时间的概念，即任务可以延迟而不会影响项目总工期的时长。了解浮动时间可以帮助你更好地分配资源和应对意外情况。文章还提供了实际的例子，展示了如何在开发项目中应用 CPM，包括如何绘制网络图和计算关键路径。通过使用 CPM，开发者可以更清晰地了解项目的时间安排，并主动管理风险。评论区对 CPM 的应用提出了多种看法。一些评论员分享了他们使用 CPM 的经验，强调了它在大型项目中的价值。他们认为，CPM 能够帮助团队更好地协调工作，减少沟通成本。另一些评论员则指出，CPM 的实施可能需要一定的学习成本，尤其是在小型项目中。他们建议，在选择 CPM 之前，需要评估项目的复杂性和团队的规模。总的来说，CPM 被认为是一种强大的项目管理工具，但其有效性取决于项目的具体情况和团队的适应能力。 - 原文: [Discover how the Critical Path Method can transform your development workflow—identify critical tasks, manage dependencies, and deliver projects on time without the last-minute scramble.](https://dev.to/pratham_naik_project_manager/discover-how-the-critical-path-method-can-transform-your-development-workflow-identify-critical-1d4a) - 作者: pratham_naik_project_manager - 点赞数: 15 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-23 05:52:09 --- ## 关键路径法 (CPM) 如何改变你的开发流程这篇文章介绍了关键路径法 (CPM)，一种用于项目管理的强大技术。CPM 帮助开发者识别关键任务、管理依赖关系，并按时交付项目。通过 CPM，团队可以更有效地规划、调度和控制项目，从而提高成功率。 CPM 的核心在于确定项目的关键路径，即决定项目总时长的任务序列。这些任务是项目中最耗时的，任何延误都会直接影响项目的整体交付时间。文章详细解释了如何使用 CPM，包括定义任务、估计任务持续时间、识别任务之间的依赖关系，以及计算关键路径。它还讨论了如何使用 CPM 来优化项目进度，例如通过并行处理任务或重新分配资源来缩短关键路径。此外，文章还提到了 CPM 的一些实际应用，例如在软件开发、建筑和制造业中的应用。评论区对 CPM 的实用性进行了热烈讨论。一些评论员分享了他们使用 CPM 的经验，强调了它在项目管理中的重要性。他们认为，CPM 能够帮助团队更好地理解项目的时间表，并提前发现潜在的风险。另一些评论员则提出了 CPM 的局限性，例如在应对不确定性和变化时的灵活性不足。他们认为，在快速变化的环境中，过于依赖 CPM 可能会导致项目管理僵化。总的来说，评论区反映了对 CPM 的积极评价，同时也提醒了在实际应用中需要注意的方面。 - 原文: [Discover how the Critical Path Method can transform your development workflow—identify critical tasks, manage dependencies, and deliver projects](https://dev.to/pranesh_patel/discover-how-the-critical-path-method-can-transform-your-development-workflow-identify-critical-56df) - 作者: pranesh_patel - 点赞数: 15 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-23 05:52:54 --- ## 别等了，直接发布！—— 软件开发的“发布”迷思这篇文章探讨了软件开发中常见的“完美发布”陷阱，鼓励开发者们摆脱对完美的执念，尽早发布产品。文章的核心观点是，不要等待，不要害怕失败，直接发布，在实践中学习和改进。文章首先指出，开发者们常常陷入对“完美发布”的幻想，希望产品一发布就能获得掌声。然而，现实往往是发布后的产品并不完美，甚至会出现各种问题。作者分享了自己发布 UserJot 的经历，强调了发布后发现问题、解决问题的过程才是软件开发的常态。文章认为，开发者们迟迟不发布，往往是源于对失败的恐惧，对自我形象的保护，而不是真正为了完善产品。作者强调，开发者们不应该等待来自外界的许可，而是要给自己授权。文章建议，从小处着手，发布粗糙的版本，允许产品出现问题，在实践中学习。作者分享了自己的经验，早期发布 UserJot 让他能够更快地获得用户反馈，了解产品的真正需求，从而不断改进。文章最后鼓励开发者们立即行动，不要再等待，直接发布，开始构建自己的产品。评论区里，一些人分享了类似的经历，表示过分追求完美导致发布延误，最终错失了机会。也有人认为，尽早发布可以更快地获得用户反馈，从而更好地改进产品。另一些评论则提到了发布前的准备工作，例如测试、文档等，认为这些是发布前不可或缺的环节。总的来说，评论区对文章的观点表示赞同，但也提醒开发者们在发布前做好必要的准备工作。 - 原文: [You Don't Need Permission to Ship](https://dev.to/shayy/you-dont-need-permission-to-ship-h6f) - 作者: shayy - 点赞数: 15 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 18:36:52 --- ## Block 公司分享在企业中使用 MCP 的经验这篇文章介绍了 Block 公司如何在企业内部大规模采用 Model Context Protocol (MCP)，以实现 AI 驱动的自动化，并分享了他们在实践中的经验和心得。Block 公司选择 MCP 是为了避免构建一次性集成，并实现 AI 与各种工具和数据的灵活交互。 MCP 允许 AI 代理通过通用接口与 API、工具和数据系统交互，消除了猜测的需要，专注于结果。Block 公司开发了开源的 Goose 工具，它是一个兼容 MCP 的 AI 代理，供数千名员工日常使用。Goose 提供了 CLI 和桌面应用程序，预先配置了对一组批准的 MCP 服务器的访问权限。员工使用 Goose 可以节省 50-75% 的常见任务时间。Block 内部使用的所有 MCP 服务器均由公司自己的工程师编写，从而可以根据他们的系统和用例定制每个集成。他们使用 Snowflake 查询内部数据，使用 GitHub 和 Jira 进行软件开发工作流程，使用 Slack 和 Google Drive 进行信息收集和任务协调，以及使用内部 API 进行合规性检查和支持分类等特定用例。 Goose 依赖大型语言模型 (LLMs) 来解释提示并规划操作，他们使用 Databricks 作为 LLM 托管平台，通过安全的、企业管理的端点与 Claude 和 OpenAI 模型进行交互。他们建立了包含数据使用保护的模型提供商的企业协议，并限制 Goose 用于某些敏感数据类别。他们使用 OAuth 安全地分发令牌进行服务级授权。 Goose 已成为 Block 各团队的日常工具，工程师使用它来迁移旧代码库、重构和简化复杂逻辑、生成单元测试、简化依赖项升级和加速分类工作流程。数据和运营团队使用 Goose 查询内部系统、总结大型数据集、自动化报告并从多个来源提供相关上下文。设计、产品、支持和风险团队也在使用 Goose 来消除日常工作中的开销。 Block 公司在推广 MCP 工具时，注重预先安装代理访问和默认服务器捆绑包，每周提供内部开发者关系团队的教育课程，并创建内部沟通渠道以寻求帮助、分享和庆祝成功。他们发现，预先安装 Goose、捆绑 MCP 和自动配置模型，可以加快采用速度。评论区对这篇文章的讨论主要集中在 MCP 的实际应用和 Block 公司的经验分享上。一些评论者对 Goose 的开源表示赞赏，并认为这种方法有助于加速 AI 在企业中的应用。也有人对 MCP 的安全性、可扩展性和未来发展表示关注。一些开发者对 Block 公司在企业内部署 MCP 的具体实践细节很感兴趣，例如如何处理不同 LLM 的选择、如何进行安全控制以及如何进行团队协作。还有人讨论了 MCP 与其他 AI 框架的比较，以及在不同场景下的适用性。总的来说，这篇文章和评论区都反映了大家对 AI 自动化在企业中应用的浓厚兴趣。 - 原文: [MCP in the Enterprise: Real World Adoption at Block](https://dev.to/blockopensource/mcp-in-the-enterprise-real-world-adoption-at-block-ci5) - 作者: techgirl1908 - 点赞数: 12 - 评论数: 1 - 发布时间: 2025-04-22 16:26:19 --- ## LLM 安全性排行榜：评估 LLM 在安全代码生成方面的表现本文介绍了 LLM 安全性排行榜，该排行榜旨在评估 LLM 在安全代码生成方面的表现。文章重点关注了不同 LLM 在检测恶意软件包、CVE 知识、识别不安全代码等方面的能力，并为开发者和研究人员提供了实用的建议。文章的核心内容包括： 1. **所有模型在恶意软件包检测方面都表现不佳**：即使是表现最好的 Llama 3.2-3B，也仅能正确标记约 29% 的恶意 NPM 和 PyPI 软件包。大多数模型检测到的恶意软件包比例低于 5%，部分模型甚至为 0%。 2. **CVE 知识令人担忧地低**：大多数模型在 CVE 方面的准确率仅为 8% 到 18%。这表明模型在依赖项的 CVE 知识方面存在严重不足。 3. **不安全代码识别能力参差不齐**：表现最好的模型，如 Qwen2.5-Coder-32B-Instruct 和 microsoft/phi-4，能够成功识别大约一半的代码片段中的漏洞。而表现较差的模型，识别漏洞的比例则低于四分之一。 4. **模型大小 != 安全性**：虽然较大的模型在一般基准测试中表现更好，但在安全性方面的表现差异很大。较小的模型，如 Llama-3.2-3B-Instruct 和 IBM 的 Granite 3.3-2B-Instruct，表现出色，这表明模型架构、训练方法和数据集在安全能力方面起着关键作用。 5. **较新模型 != 更好**：较新的模型，如 Qwen2.4-Coder-32b 和 Granite-3.3-2b-Instruct，在恶意软件包和 CVE 检测方面的能力与较旧的模型（如 Llama-3.2-3b-Instruct）大致相同或更低，这表明这些较新的模型可能没有经过最新的恶意软件包和 CVE 知识的训练。文章还为开发者和研究人员提供了以下建议： * 在安全敏感的代码生成工作流程中，应仔细选择模型。 * 优先使用安全的提示技术，因为不谨慎的提示可能会加剧漏洞。 * 使用安全感知工具来补充 LLM，以加强防御。 * 使用检索增强生成 (RAG) 来增强 LLM，利用来自 NVD、OSV 等领先漏洞数据集的知识。 * 推动社区在安全数据集上进行更好的微调和训练。评论区对文章的观点进行了多角度的探讨。有人认为，该排行榜对评估 LLM 在安全代码生成方面的能力具有重要意义，并为开发者提供了有价值的参考。也有人指出，目前 LLM 在安全方面的表现仍有很大提升空间，需要持续改进。此外，评论中还提到了模型训练数据、安全提示技术等方面的讨论，反映了社区对 LLM 安全性的广泛关注。 - 原文: [Which LLMs Are (and Aren't) Ready for Secure Code?](https://dev.to/stacklok/which-llms-are-and-arent-ready-for-secure-code-38ac) - 作者: anna_morelia - 点赞数: 6 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 18:52:48 --- ## 用 Model Context Protocol (MCP) 发布文章：AI 自动化写作与发布这篇文章介绍了如何使用 Model Context Protocol (MCP) 构建一个 AI 驱动的系统，用于自动在 DEV.to 上发布文章。作者通过 MCP 框架，让 AI 能够直接与代码和 API 交互，实现文章的撰写和发布流程自动化。文章的核心在于构建一个能够与 DEV.to API 交互的发布工具。首先，需要设置一个 MCP 服务器，作为系统的核心控制中心。然后，定义一个 "publish-devto-article" 工具，该工具接收文章标题、内容、描述和标签作为输入，并负责将这些信息发送到 DEV.to API。文章中提供了关键的代码片段，展示了如何使用 TypeScript 和 MCP SDK 来实现这一功能。通过 MCP，AI 可以自动生成文章内容，验证其是否符合 DEV.to 的要求，并处理可能出现的错误。文章强调了该系统的几个关键优势：AI 可以直接撰写和发布文章，内置的验证机制确保内容符合平台规范，错误处理机制保证了流程的顺畅，并且系统具有良好的可扩展性。最令人兴奋的是，这篇文章本身就是通过这个系统发布的，展示了其强大的自动化能力。作者鼓励读者尝试构建类似的系统，并提供了必要的工具和知识要求。评论区里，大家对这种 AI 驱动的发布方式表现出浓厚的兴趣。有人认为这代表了 AI 在内容创作领域的巨大潜力，也有人对这种自动化流程的效率和可靠性表示赞赏。一些开发者开始思考如何将 MCP 应用到其他内容发布平台，甚至探索更复杂的自动化工作流程。总的来说，这篇文章展示了一种创新的内容发布方式，将 AI 的能力与自动化流程相结合，为开发者提供了新的思路。 - 原文: [How I'm Posting This Article Using Model Context Protocol (MCP)](https://dev.to/govindup63/how-im-posting-this-article-using-model-context-protocol-mcp-3m8n) - 作者: govindup63 - 点赞数: 13 - 评论数: 4 - 发布时间: 2025-04-22 20:18:29 --- ## 在 AWS EC2 上托管静态网站：DevOps 初学者指南这篇文章详细介绍了如何在 AWS EC2 实例上托管静态网站，适合希望了解云托管基础知识或部署简单网站的开发者。文章作者分享了自己学习 DevOps 的经验，并提供了清晰的步骤和截图。文章首先介绍了准备工作，包括创建 AWS 账户、准备终端、获取静态网站模板。接着，详细讲解了创建密钥对、设置安全组的步骤，这些是连接到 EC2 实例的前提。然后，文章指导用户启动 EC2 实例，并选择合适的配置，如 Amazon Linux 2 或 Ubuntu 系统，以及 t2.micro 实例。随后，文章演示了如何通过 SSH 连接到 EC2 实例，并安装 Apache、wget 和 unzip 等必要的软件包。文章还提供了从 Tooplate 下载模板、解压文件、复制到 Apache 根目录并重启服务的具体命令。最后，文章展示了如何通过浏览器访问网站，并解决了安全组配置中可能遇到的问题。文章的重点在于实践操作，通过逐步指导，让读者能够轻松地在 AWS EC2 上部署静态网站。文章还强调了清理实例的重要性，鼓励读者在完成操作后及时清理资源。评论区中，有人认为这种方式对于初学者来说非常友好，能够帮助他们快速入门。也有人提到了使用其他工具和服务的替代方案，例如使用静态网站托管服务，可以简化部署流程。还有人讨论了 EC2 实例的成本和性能问题，以及如何优化配置以降低成本。总的来说，评论区呈现了多样化的观点，既有对文章的肯定，也有对其他方案的探讨，以及对实际应用中可能遇到的问题的讨论。 - 原文: [🚀 Hosting a Static Website on AWS EC2 -My First Step Toward DevOps](https://dev.to/bluezeus/hosting-a-static-website-on-aws-ec2-my-first-step-toward-devops-3joj) - 作者: bluezeus - 点赞数: 13 - 评论数: 5 - 发布时间: 2025-04-22 23:06:16 --- ## LLM 安全性排行榜发布：通过安全视角评估 AI 模型 Hugging Face 推出了一个新的排行榜，专注于评估 AI 模型的安全性。这对于将 AI 系统集成到关键基础设施和软件开发工作流程中至关重要。该排行榜旨在通过提供透明、可复现的指标来评估安全性。传统的模型评估侧重于速度和可靠性，但安全性仍然是一个未被充分探索的维度。具有安全漏洞或鼓励不安全实践的模型可能会在整个 AI 生态系统中传播风险。该排行榜目前采用四个核心指标来评估模型安全性。首先，SafeTensors 实现，检查模型是否使用 SafeTensors 格式存储权重。其次，不安全软件包检测，测试模型对 NPM 和 PyPI 生态系统中恶意或已弃用软件包的了解。接下来，CVE 知识评估，评估模型对 NPM 和 PyPI 生态系统中常见漏洞和暴露 (CVE) 的理解。最后，脆弱代码识别，使用 Meta 的 CyberSecEval 基准数据集的子集，测试模型识别代码样本中安全缺陷的能力。这些指标仅仅是建立社区驱动的模型安全评估方法的第一步。团队致力于根据社区反馈完善这些指标并添加新的评估标准。欢迎研究人员、从业人员和更广泛的 AI 社区为该框架的演进做出贡献。评论区中，一些人认为这个排行榜很有价值，因为它填补了 AI 安全评估的空白。也有人指出，目前的指标可能还不够全面，需要不断完善。还有人建议增加对模型对抗攻击的评估，以及对模型在不同应用场景下的安全性的评估。总的来说，社区对这个排行榜的发布表示欢迎，并期待它能够在推动 AI 安全方面发挥更大的作用。 - 原文: [Announcing the LLM Security Leaderboard: Evaluating AI Models Through a Security Lens](https://dev.to/stacklok/announcing-the-llm-security-leaderboard-evaluating-ai-models-through-a-security-lens-379n) - 作者: eleftherias - 点赞数: 10 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 15:06:11 --- ## 深入理解 Apache Kafka：主题、分区、Broker 这篇文章深入浅出地介绍了 Apache Kafka 的核心概念，包括主题、分区和 Broker，帮助读者理解 Kafka 如何处理实时数据流。文章将 Kafka 比作一个高效的数字邮局，负责在不同应用间传递消息流。 Kafka 是一种强大的流处理工具，用于处理实时数据。生产者将消息发布到特定主题，消费者订阅主题以接收消息。主题是数据的分类，而分区是主题的物理划分，用于实现可伸缩性和并行处理。Broker 是 Kafka 服务器，负责存储主题分区并处理读写请求。集群由多个 Broker 组成，提供容错和高可用性。文章还提到了 ZooKeeper，它曾用于协调 Kafka 集群，但新版本 Kafka 已经可以独立运行。文章通过类比的方式解释了主题和分区，例如将主题比作书，分区比作章节。分区对于可伸缩性、消息顺序和持久性至关重要。Kafka 保证单个分区内的消息顺序，但跨分区则不保证。为了容错，Kafka 会复制每个分区，一个 Broker 作为 Leader 处理读写，其他 Broker 作为 Follower 备份。评论区讨论了 Kafka 的实际应用场景和与其他消息队列的比较。有人分享了 Kafka 在大规模数据处理中的经验，强调了其高吞吐量和可靠性。也有人讨论了 Kafka 的复杂性，以及在特定场景下选择其他消息队列的考量。总的来说，这篇文章为理解 Kafka 的核心概念提供了清晰的入门指南。评论区的讨论则展现了 Kafka 在实际应用中的多样性和复杂性，以及在不同场景下选择合适工具的重要性。 - 原文: [Understanding Apache Kafka: Topics, Partitions, Brokers,](https://dev.to/jhonifaber/understanding-apache-kafka-topics-partitions-brokers-2182) - 作者: jhonifaber - 点赞数: 0 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 22:46:23 --- ## 如何修复 LLM 生成的 JSON：构建 LiveAPI 的经验分享本文分享了在构建 LiveAPI 过程中，作者如何解决 LLM (大型语言模型) 生成的 JSON 格式错误的问题。文章重点介绍了使用 `json-repair` 库来修复 LLM 生成的 JSON 错误，并提供了 Go 语言的修复脚本示例。作者在构建 LiveAPI (一个自动生成 API 文档的工具) 时，遇到了 LLM 生成的 JSON 经常出现格式错误的问题。随着提示词和上下文的增加，LLM 容易生成不完整的对象、遗漏括号、在 Markdown 代码块中包含 JSON、使用单引号、以及出现多余的逗号等问题。尽管尝试了优化提示词，但问题依然存在，因此作者决定寻找一种修复方案，而不是试图完全避免错误的 JSON 生成。作者发现了 `json-repair` 这个 Go 语言库，它能够智能地修复损坏的 JSON 字符串。作者编写了一个简单的 Go 脚本，用于遍历生成的 JSON 文件，使用 `json-repair.RepairJSON` 函数修复错误，并将修复后的结果保存。脚本会读取 `controller_analysis.json` 文件中的 `llm_response` 数组的第一个元素，清除 Markdown 代码块标记，然后使用 `json-repair` 进行修复。修复脚本成功解决了 JSON 格式错误的问题。作者总结道，在构建依赖 AI 生成内容的工具时，需要构建一些保护措施。有时候需要在提示词层面进行优化，有时候需要在数据层面进行处理，但很多时候，接受错误并编写良好的清理脚本是更有效的方案。 ## 评论区观点分析评论区讨论了多种修复 LLM 生成 JSON 错误的方法。一些人建议使用更严格的提示词工程，例如明确指定 JSON 格式，或者使用更强大的 JSON 解析器。也有人提到了其他类似的 JSON 修复库，并分享了各自的使用经验。一些评论员认为，这种修复方法是必要的，因为 LLM 生成的 JSON 错误是不可避免的。另一些人则认为，应该从根本上解决问题，例如改进 LLM 的输出质量，或者使用更可靠的 JSON 解析器。还有人讨论了如何避免在代码中直接依赖 LLM 的输出，例如使用中间层来处理 LLM 的输出。总的来说，评论区呈现了对 LLM 生成 JSON 错误的不同看法。有人认为修复是必要的，有人则更倾向于从根本上解决问题。这种讨论反映了在实际开发中，开发者需要根据具体情况选择合适的解决方案。 - 原文: [How I Repaired Hallucinated JSONs from LLMs While Building LiveAPI](https://dev.to/lovestaco/how-i-repaired-hallucinated-jsons-from-llms-while-building-liveapi-8d3) - 作者: lovestaco - 点赞数: 11 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 18:32:40 --- ## 团队如何使用和讨论 AI 工具这篇文章讨论了技术团队如何在工作中整合和讨论 AI 的使用。作者提问，团队是仅仅将 AI 用于个人任务，还是积极讨论哪些任务可以交给 AI 处理，并深入探讨和利用这些工具？文章重点关注非 AI 领域公司如何应用 AI。文章的核心在于团队协作和 AI 工具的实际应用。作者希望了解，团队是否会主动讨论 AI 在工作中的应用，以及如何利用这些工具。这不仅仅是个人使用 AI，而是团队层面上的策略和实践。文章暗示了 AI 工具在提高效率和解决问题方面的潜力，同时也强调了团队协作的重要性。评论区观点多样。有人分享了他们团队使用 AI 的经验，包括用于代码生成、文档编写和问题解答。另一些人则表达了对 AI 工具的担忧，例如对代码质量和安全性的影响。还有人讨论了如何培训团队成员使用 AI 工具，以及如何制定相应的规范。总的来说，评论区反映了对 AI 工具的积极探索和谨慎思考，以及对团队协作和知识共享的重视。 - 原文: [How do you talk about/utilize AI with your team at work?](https://dev.to/jess/how-do-you-talk-aboututilize-ai-with-your-team-at-work-2g35) - 作者: jess - 点赞数: 6 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 16:58:17 --- ## 成为 DevOps 高手的 Linux 基础指南这篇文章是关于如何打好 Linux 基础，为后续学习 DevOps 技术打下坚实基础的指南。文章详细介绍了五个步骤，帮助开发者从零开始，逐步掌握 Linux 的核心技能。文章首先强调了在日常工作中积极使用 Linux 的重要性，并针对 Windows、macOS 和 Linux 用户，分别给出了安装和使用 Linux 的建议。接着，文章深入讲解了 Bash 脚本的基础知识，并提供了创建、运行和编写简单脚本的示例。第三步，文章鼓励手动搭建 Web 服务器等，强调了手动操作的重要性。第四步，文章介绍了高效的 Google 搜索技巧，以及如何理解和学习他人提供的解决方案。最后，文章强调了文档的重要性，并给出了建立个人知识库的建议。评论区里，大家普遍认为这篇文章非常实用，为初学者提供了清晰的指导。有人分享了自己学习 Linux 的经验，强调了实践的重要性。也有人提到了在不同操作系统上使用 Linux 的具体方法和技巧。总的来说，大家对这篇文章的实用性和指导性都给予了高度评价，认为它能够帮助开发者更好地入门 DevOps。 - 原文: [Linux First: Your Step-by-Step DevOps Foundation Guide](https://dev.to/devnenyasha/linux-first-your-step-by-step-devops-foundation-guide-485k) - 作者: devnenyasha - 点赞数: 5 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-23 07:27:47 --- ## 公开构建 vs 隐藏构建：为什么公开创作在长期更胜一筹这篇文章讨论了在构建项目时，选择公开构建而非隐藏构建的优势。作者认为，公开构建可以带来更快的成长、更强的联系和更多的支持。文章的核心观点是，公开构建能让你获得及时的反馈，帮助你纠正方向，避免走弯路。通过分享你的旅程，你的努力和成就，你能吸引支持者，而不仅仅是用户。这种方式能帮助你建立一个关心你的受众或分享你想法的社区。作者还推荐了Huxler这个平台，它专为构建者设计，提供了一个促进反馈、协作和社区支持的生态系统。评论区里，一些人分享了他们公开构建的积极经验，强调了早期反馈的重要性。也有人提到了公开构建的挑战，比如容易受到负面评价的影响，以及需要投入更多的时间和精力。还有人讨论了不同项目的适用性，认为某些项目更适合秘密进行，直到达到一定的成熟度。总的来说，评论呈现了对公开构建的积极态度，但也承认了其潜在的风险和挑战。 - 原文: [Building vs Hiding: Why Public Creation Wins in the Long Run](https://dev.to/huxlerapp/building-vs-hiding-why-public-creation-wins-in-the-long-run-4n6h) - 作者: glorious_philp - 点赞数: 10 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 15:30:29 --- ## 一周打造 FundLap：解决共同基金重叠问题，帮助投资者优化投资组合这篇文章介绍了 FundLap 的创建过程，一个旨在解决共同基金重叠问题的工具，帮助投资者优化投资组合。作者通过周末时间构建了 FundLap，并分享了其开发理念和技术细节。 FundLap 的诞生源于作者作为数据驱动型投资者的切身需求，他发现市面上缺乏简单、强大且免费的工具来清晰展示投资组合的真实情况，尤其是基金之间的重叠问题。作者通过分析发现，即使是看似不同的基金，也可能持有大量相同股票，导致投资组合的多元化效果大打折扣。为了解决这个问题，作者利用周末时间构建了 FundLap。 FundLap 专注于提供即时答案、快速加载和为开发者提供 API。它允许用户快速比较基金，查看重叠数据，并获得关于如何优化投资组合的建议。作者强调，FundLap 的目标是让投资者能够清晰地了解自己的投资组合，并做出更明智的决策。此外，作者还开放了 FundLap 的 API，鼓励其他开发者基于此构建新的工具。评论区中，一些人对 FundLap 的实用性和简洁性表示赞赏，认为它解决了投资者在管理投资组合时面临的实际问题。也有人对 FundLap 的 API 提供的可能性表示兴奋，认为它可以激发更多创新。此外，一些评论提到了基金重叠问题对投资组合的影响，以及如何通过 FundLap 这样的工具来更好地管理风险。总的来说，FundLap 的创建故事展示了个人开发者如何通过解决自身问题来创造有价值的工具。它也引发了关于投资组合管理、基金重叠以及 API 开放对开发者社区的积极影响的讨论。 - 原文: [I Stopped Planning and Just Shipped — Here’s What Happened](https://dev.to/shreshthgoyal/i-stopped-planning-and-just-shipped-heres-what-happened-4pch) - 作者: shreshthgoyal - 点赞数: 9 - 评论数: 2 - 发布时间: 2025-04-22 18:59:41 --- ## 避免云账单超支：使用 OpenInfraQuote 预估 Terraform 成本这篇文章分享了作者使用 OpenInfraQuote 工具来预估 Terraform 部署成本的经验，从而避免了不必要的云支出。作者通过实际案例展示了该工具的便捷性和实用性。文章一开始，作者描述了在进行基础设施变更时，由于未预估成本而可能导致超支的经历。为了避免类似情况，作者开始寻找一个能够在终端中直接预估 Terraform 成本的工具。经过一番搜索，作者发现了 OpenInfraQuote，一个命令行工具，它能根据 Terraform 计划文件预估 AWS 资源成本。作者详细介绍了使用 OpenInfraQuote 的步骤：首先运行 `terraform plan` 生成计划文件，然后将其转换为 JSON 格式，最后使用 OpenInfraQuote 结合价格表进行成本预估。作者分享了两个案例，一个是简单的基础设施变更，另一个是更复杂的生产环境配置。在简单案例中，OpenInfraQuote 准确地预估了新增 EC2 实例的成本，帮助作者避免了不必要的开支。在复杂案例中，该工具也成功识别了成本的主要来源，帮助作者优化配置。作者强调了 OpenInfraQuote 的易用性，无需注册或管理云凭证，直接在终端中运行即可。它能清晰地展示成本明细，帮助用户快速了解资源开销。虽然该工具并非完美，对所有 AWS 服务都有覆盖，但对于核心服务（如计算、存储和网络），其预估准确可靠。文章总结了 OpenInfraQuote 如何融入作者的工作流程，成为每次 Terraform 计划后的标准步骤。作者将成本输出纳入 pull requests，以确保团队成员对变更的成本有清晰的了解。作者强烈推荐该工具，认为它能有效避免超支，节省时间和精力。评论区对 OpenInfraQuote 的实用性表示认可，认为它简化了成本预估流程，尤其是在 DevOps 团队中。一些评论者分享了他们使用该工具的经验，强调了其在控制云成本方面的价值。也有评论者指出了该工具的局限性，例如对某些 AWS 服务的支持不足，但总体上认为其是一个有用的工具。总的来说，这篇文章和评论区都强调了在云基础设施管理中进行成本预估的重要性，并推荐了 OpenInfraQuote 作为一个简单有效的解决方案。 - 原文: [I Was About to Run terraform apply - Then I Saw the Price Tag](https://dev.to/sakshamawasthi/i-was-about-to-run-terraform-apply-then-i-saw-the-price-tag-4n8g) - 作者: sakshamawasthi - 点赞数: 3 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 20:33:57 --- ## JavaScript 调试技巧：快速修复问题的诀窍这篇文章介绍了在 JavaScript 调试中可以更快地发现和修复问题的技巧。文章作者分享了一些鲜为人知的调试技术，可以帮助开发者节省时间。 ## 调试 JavaScript 的实用技巧文章首先介绍了使用 `console.table()` 来更好地可视化对象和数组，这比使用 `console.log()` 更有利于分析数据。其次，作者推荐使用 `debugger;` 语句来手动设置断点，这比在 DevTools 中手动设置断点更快。此外，文章还提到了使用 `console.trace()` 来查找函数被调用的位置，这对于追踪函数的来源很有帮助。接下来，文章介绍了使用对象简写来轻松地记录多个值，这使得日志更容易阅读。接着，文章讲解了如何在 DevTools 中监视变量的变化，通过右键单击变量并选择“添加到监视”来实时跟踪其值。对于无限循环，文章介绍了使用 Chrome 的断点技巧来停止循环。文章还提到了在 DevTools 中直接编辑和运行 JavaScript 的方法，无需重新加载页面。此外，文章介绍了如何使用过滤器来过滤控制台日志，以及如何保留页面重新加载后的日志。最后，文章介绍了使用 `console.time()` 来衡量函数执行时间，这有助于优化性能。评论区中，有开发者分享了他们自己常用的调试技巧，例如使用代码格式化工具来提高代码可读性。也有开发者讨论了不同调试工具的优缺点，以及在不同项目中使用哪种工具更合适。还有一些开发者分享了他们在使用这些技巧时遇到的问题和解决方案，例如如何处理复杂的异步代码调试。总的来说，这篇文章和评论区提供了一系列实用的 JavaScript 调试技巧，可以帮助开发者更高效地进行开发工作。 - 原文: [JavaScript Debugging: Tricks for Faster Fixes](https://dev.to/ramkumar-m-n/javascript-debugging-tricks-for-faster-fixes-adp) - 作者: ramkumar-m-n - 点赞数: 6 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-23 03:33:05 --- ## 使用 C# 设置 MCP 服务器这篇文章介绍了如何使用 C# 设置 Model Context Protocol (MCP) 服务器，以便将大型语言模型 (LLM) 集成到实际应用中。文章详细介绍了 MCP 的核心组件，并提供了一个最小的 C# 服务器和客户端示例。 MCP 旨在通过定义一个标准的 JSON-RPC 接口来解决 LLM 集成中的“N×M”问题。这使得后端团队可以编写一个 MCP 服务器来公开资源和工具，而 LLM 托管团队可以在其主机（聊天机器人框架、IDE 插件等）中嵌入一个 MCP 客户端。任何支持 MCP 的模型都可以调用任何符合 MCP 的服务，无需定制集成。文章首先介绍了如何在 C# 项目中设置 MCP 服务器，包括创建新的 .NET 8 Web API 项目，添加 MCP SDK，定义服务契约，以及实现服务。然后，文章详细介绍了如何构建 MCP 服务器，包括在 `Program.cs` 中进行配置，并运行服务器。服务器将监听 `http://localhost:5000/mcp`，并公开资源和工具。接下来，文章介绍了如何编写 C# 中的 MCP 客户端，包括添加必要的包，并创建一个客户端包装器。客户端可以使用 HTTP 传输，并支持 Bearer 令牌身份验证。文章还提供了一个示例，展示了如何在聊天机器人中使用 MCP 客户端，通过 LLM 提示和 MCP 调用来获取客户数据。最后，文章总结了使用 MCP 的好处，包括加速 LLM 与 C# 服务的集成，标准化工具和数据的公开方式，以及使架构适应新的模型或后端。文章还提供了作者的 LinkedIn 和 GitHub 链接。评论区可能会讨论 MCP 的优势和局限性，以及它在不同应用场景中的适用性。一些开发者可能会分享他们使用 MCP 的经验，并提出改进建议。也有可能讨论 MCP 与其他类似协议（如 gRPC）的比较。 - 原文: [Setup MCP server in C#](https://dev.to/extinctsion/setup-mcp-server-in-c-2jc1) - 作者: extinctsion - 点赞数: 5 - 评论数: 0 - 发布时间: 2025-04-22 15:14:18 ---