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1、fastapi_mcp，开源，简单的转换方式：https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp
2、Higress，开源，拥有实用的MCP市场，由AI网关驱动：https://mcp.higress.ai/
3、RapidMPC：SaaS，无需编码，提供无限MCP服务器，$12/月：https://rapid-mcp.com/
我一直在探索干净架构和Go语言的全栈开发。这是一个演示应用程序，包含以下内容：
- SSR前端（纯Go模板）
- REST API后端（模块化设计，使用内部包）
- Docker化设置（前端 + 后端 + 组合）
- 自动化的任务文件
灵感来源于常见的SaaS平台模式。
代码结构经过精心设计，后端和前端分离，所有依赖保持最小化。
代码库： [https://github.com/norbix/demo1_fullstack_golang](https://github.com/norbix/demo1_fullstack_golang)
关于Go、SaaS、CQRS和微服务的更多想法： [https://norbix.dev](https://norbix.dev)
欢迎对架构、开发体验以及如何改进这种方法以适用于生产SaaS使用提供反馈。
你好 - 我只是想问一下有没有人知道这个帖子的消息。我在搜索时多次看到他的用户名，但在reddit和这里的发帖突然停止了，我只是想知道他们还好吗。
我们一直在探索如何以清晰、可观察的方式协调AI代理和服务，而不让一切变成YAML的混乱堆砌。我们发现了这个名为Happen的仓库，不知道它的表现如何，因为我们尝试过一些常见的工具：
- LangChain（过于臃肿，太多魔法）
- Autogen（聊天循环地狱）
- CrewAI（有趣，但在工作流增长时容易脆弱）
<a href="https://github.com/RobAntunes/Happen/tree/main/examples">https://github.com/RobAntunes/Happen/tree/main/examples</a>
在过去的六个月里，我一直在开发Docai，这是一款用于自动化Jira项目文档的工具。
作为一名开发者，我参与了许多项目，但往往发现文档缺失、过时或撰写得太晚。大多数时候，我们不得不翻阅Jira工单来理解构建了什么以及原因，这让人感到痛苦。
因此，我决定解决这个问题。
Docai会读取你的Jira发布记录，并自动生成干净、结构化的文档。
它的功能包括：
- 从Jira工单生成文档（基于版本/发布）
- 构建增量特性树，以跟踪产品的演变
- 支持多语言（文档可以生成英文、法文、西班牙文、德文……更多语言即将推出）
- 一切可编辑——包括特性树和文本文档
- 支持PDF导出，方便在组织外分享
- 与Jira同步——无需复制/粘贴任何内容
我们仍处于早期阶段，非常希望听到你的反馈和意见。欢迎免费试用（免费试用/无需信用卡）——还有一个演示项目，方便你在连接Jira之前测试工具。
网站： [https://docai.so](https://docai.so) 演示视频： [https://www.youtube.com/watch?v=Y25e1RhkwSI](https://www.youtube.com/watch?v=Y25e1RhkwSI)
嘿，HN！<p>我正在开发PagePal，这是一款旨在帮助患有ADHD（注意力缺陷多动障碍）和/或记忆力差的人更好地阅读和完成书籍的电子书阅读器（当然，许多ADHD患者的阅读能力是没问题的，我只是恰好属于那种工作记忆像多莉一样的人）。<p>大约一年前，我试图开始阅读。我会享受一本书，但一旦出现太多角色或地名，我就会感到困惑（其实只需要五个角色名字，我就会迷失方向）。我记得当时想：“如果我能点击一个名字，看看这个人是谁就好了……”。然后我意识到，人工智能可以让这一切成为可能。<p>几年前，我辞去了工作，开始学习软件开发，希望有一天能做出一个很酷的教育应用，但我并不确定那会是什么样子。正是这种想法，加上我想更轻松阅读的愿望，促成了PagePal的诞生。此后，我与另一位开发者合作，我们现在正寻求投资和早期的市场反响。<p>市面上有很多书籍摘要产品，但大多数都是为了跳过书籍，而不是帮助你阅读。PagePal的目标是帮助更多人真正阅读。<p>一些核心功能：<p>- 即时、无剧透的摘要，涵盖到你当前的页面：
上一页回顾、故事进展和角色/故事元素
- 简化并解释复杂的文本或段落
- 100多本经典书籍的精选图书馆
- 可在iOS和Android上使用<p>这些摘要是由人工智能生成的，并为每本书预先生成，因此加载速度非常快。<p>网站上有一段简短的演示视频，位于“再也不用重读页面！”的部分。
测试版即将开始。<p>非常希望听到你的想法。<p>欢迎任何反馈、问题或批评。
<a href="https://www.pagepalapp.com" rel="nofollow">https://www.pagepalapp.com</a>
我15岁，自学成才。我从零开始学习机器学习，因为我想真正理解事物是如何运作的。我不太喜欢使用框架，更偏爱数学、逻辑和C++。
我实现了一个基本的多层感知器（MLP），支持不同的激活函数和损失函数。它是通过小批量梯度下降进行训练的。我是从头开始编写的，除了使用Eigen（用于线性代数）外，没有使用任何外部库。
我学习了神经网络是如何学习的（所有的数学原理）——前向传播是如何工作的，以及通过反向传播学习的过程。如何将这些数学转化为代码。
我会很快写一篇博客，用通俗易懂的语言解释MLP的工作原理。我的梦想是有一天能通过追求理解和构建智能系统的热情，进入麻省理工学院/哈佛大学。
这是我的GitHub仓库链接。非常感谢任何反馈！