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在我看来，<p>代码是一种配置。 配置适合用于构建应用程序。<p>包括用户界面、后端和业务逻辑。不包括第三方集成，如广告和支付。<p>各个公司使用大语言模型（LLMs）进行编程语言智能是合理的，但计算能力是重复的。此外，人工智能的结果只是近似值。<p>一种类似于Visual FoxPro的工具，适用于现代显示设备，将能解决这个问题。<p>我想问并指出，这里存在潜在的缺陷和机会。除非看到机会的人可能没有足够的资源去市场，而人工智能巨头们可能已经拥有过剩的资源。

嗨，HN，我们很高兴向您展示Klavis AI，这是一个用于AI应用的开源MCP集成。<a href="https://www.klavis.ai">https://www.klavis.ai</a> 您可以在GitHub上找到源代码：<a href="https://github.com/Klavis-AI/klavis">https://github.com/Klavis-AI/klavis</a> 我们正在解决使用MCP时的一些关键问题。首先，许多现有的MCP服务器缺乏原生或基于用户的身份验证，这造成了安全漏洞，并在开发过程中增加了复杂性。 其次，许多MCP服务器是个人项目，并未针对生产环境所需的可靠性进行设计。 此外，连接这些服务器通常需要为MCP协议本身编写自定义的MCP客户端代码，这成为了一种障碍，尤其是当您已经有现成的函数调用系统时。 Klavis AI旨在解决这些问题。为了简化访问，我们提供一个API，可以通过我们的API快速启动生产就绪的托管MCP服务器。该API还为MCP服务器提供内置的OAuth和多租户身份验证支持。 我们还希望消除开发者编写MCP客户端代码的需要。您可以使用我们的API直接与任何远程MCP服务器进行交互，而无需修改现有的后端基础设施。为了更快的原型开发或直接用户交互，我们还提供Web、Slack和Discord的开源客户端接口。 MCP服务器和客户端代码是开源的，因为我们希望为MCP社区做出贡献。 要快速开始，请登录我们的网站并生成API密钥。然后开始直接调用我们的API。您可以在我们的文档中找到更多详细信息：<a href="https://docs.klavis.ai">https://docs.klavis.ai</a> 关于我自己的一点说明：我的背景包括在Google Gemini上进行函数调用的工作。在那段时间里，我亲眼目睹了团队在尝试将AI代理连接到外部工具时所面临的挑战。我希望将我的见解和精力带入，以加速MCP的采用。 这是一个早期版本，我们非常欢迎社区的反馈。作为开发者或普通用户，您在使用MCP时遇到的最严重的问题是什么？还有哪些MCP服务器或功能对您最有价值？欢迎在Discord上讨论：<a href="https://discord.gg/p7TuTEcssn" rel="nofollow">https://discord.gg/p7TuTEcssn</a>。 我们会在评论区回复。感谢您的阅读！

现在正在重定向到一个由5oh.ru拥有的页面，这并不是第一次发生这种情况，参见 https://news.ycombinator.com/item?id=43490423。<p>看到这种情况发生很遗憾，因为它的表现远远优于archive.org。

嗨，HN， 我开发了一个小工具，叫做oci2git，它可以将OCI容器镜像转换为Git仓库。容器镜像中的每一层都会变成一个单独的Git提交。 我创建这个工具是为了更方便地检查和理解容器镜像的内容。与其处理压缩的tar包或运行docker diff，你可以直接浏览生成的Git仓库，运行git diff，使用git blame，甚至可以对层进行二分查找。这是一种新的调试、审计和理解容器层演变的方式。 这个工具是用Rust编写的，目前支持来自本地OCI布局和远程注册表（如Docker Hub）的镜像。它运行速度很快，不需要容器运行时或将镜像解压到文件系统。 欢迎反馈、想法或贡献。谢谢！ 仓库链接： [https://github.com/Virviil/oci2git](https://github.com/Virviil/oci2git)