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嘿，HN，
我一直在实验如何让大型语言模型（LLMs）动态使用大量工具，而无需将所有工具预先加载到上下文中——因此我构建了 one-mcp 来探索这个想法。
one-mcp 是一个开源的 MCP 服务器，使用 FastAPI 构建，充当语义索引和 API 工具的动态加载器。
与其在 LLM 会话中硬编码或嵌入每个工具规格（这会迅速增加上下文大小和成本），one-mcp 允许模型按需搜索、加载和执行工具——使用嵌入和自然语言查询。
它的功能包括：
- 工具的语义搜索：使用自然语言查询您的 API 目录（例如“如何获取用户信息”），并返回相关的工具规格。
- 上传/管理/删除工具：通过简单的 REST API 或直接从 MCP 本身进行 JSON 或文件格式的工具导入。
- MCP 集成：作为一个合规的 MCP 服务器工作——可以将其插入到支持 MCP 的客户端或框架中。
示例：
--- 上传工具 ---
```bash
curl -X POST http://localhost:8003/api/tools/upload-json \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"tools": [{"name": "getUserProfile", "description": "Retrieves user profile"}]}'
```
--- 语义搜索 ---
```bash
curl -X POST http://localhost:8003/api/tools/search \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"query": "how to get user info"}'
```
您也可以直接使用 MCP 进行这两项操作 :)
为什么这很重要：
目前大多数 LLM 设置（即使是那些具有 MCP 或工具 API 的设置）都在前期加载所有工具——这会膨胀提示/上下文大小，浪费令牌预算，并增加推理成本。
通过 one-mcp，工具存储在外部向量存储中——LLMs 只“看到”与当前用户查询最相关的少数工具。这种架构可能使动态工具生态系统更具可扩展性。
我期待您的反馈。
[https://github.com/freakynit/one-mcp](https://github.com/freakynit/one-mcp)
我正在寻找一种耐用且具有地缘政治韧性的方法，以便在未来几十年内托管个人博客。要求：维护工作最少或无需维护，强大的可移植性，以及一次性费用或免费设置。
我在去中心化金融（DeFi）协议中持有稳定币（例如，Morpho、Pendle、Jupiter、Storm、Hyperliquid HLP、Avantis vAAM、Save on Solana），并希望在像2025年10月10日那样的闪电崩盘期间进行低买（例如，ASTER、PUMP、JUP、HYPE、SOL、ETH、TON）。理想的解决方案是能够自动从流动性提供者（LP）中提取流动性，根据当前价格设置限价买单，并安全管理我的目标投资金额。
现有的机器人（如Bitsgap、Coinrule、3Commas）只能处理部分功能，但缺乏完整的DeFi LP集成。你是否有使用的工具或脚本来实现自动化？你是在虚拟专用服务器（VPS）上运行自定义机器人，还是有我遗漏的服务？在混乱期间，你如何处理燃气费用、预言机延迟和安全风险？期待听到你的设置！
大家好，
这是我思考了一段时间的一个项目——一个用于图表的微型领域特定语言（DSL）框架，只有一个实现。我很快会写一篇关于这项技术的文章，但简而言之——这个原型是用Haskell编写的，没有数据库，所有内容都是服务器端渲染的，前端使用Unpoly（从CDN获取），HTML手动生成。它作为Cloudflare容器部署，单个请求大约需要0.8毫秒。
注意：由于使用了简单的负载均衡，容器唤醒时可能会出现一些延迟。
除了请求之外，没有任何数据收集，也没有来自解析器的调试输出。
获取所有《养动物》游戏的兑换码、繁殖计算器、蛋孵化工具以及完整的维基指南。加入Discord，获取每日新码！更新于2025年10月。
我创建了“Raise Animals”，这是一个简单的粉丝网站，专为喜欢“Raise a ___”系列Roblox游戏的人们而设——例如Raise a Floppa、Raise a Peter、Raise a Bingus等。
我注意到游戏代码、更新和提示散布在Reddit、Discord和YouTube评论中。因此，我决定将所有信息汇集到一个干净、无广告且易于搜索和浏览的网站上。
该网站会自动更新新的游戏版本、兑换码和指南，随时保持最新。
它是完全静态的（使用React和Vercel构建），没有追踪器，没有盈利模式——只是一个对粉丝有用的资源。
欢迎任何反馈或功能建议！