今天刷到glm质朴的国产大模型,听说很厉害。我测试了一下,幻觉有些严重。但是作为非开发使用觉得应该不错。正好他们搞什么“黑色星期五”活动,一年只要一百多,冲动了订阅了一年的。可恶的商家,使我的钱包变空。
月度归档: 2025 年 11 月
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SUCCESS!
完全ai写的,虽然只试验成功登录,但是感觉有戏

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配置MCP
对于cc我让ai帮我配置了一个可以理解WPS office的mcp工具。claude很快就理解了我的意图,并帮我完成了可用的配置。但是,当我准备让gemini也这么配置时,我发现他对于mcp的理解不是非常深刻,或者说他的数据库根本就无法理解mcp的概念。后来我一问才知道MCP(Model Context Protocol)是Anthropic提出的概念,也难怪cc能这么顺利的完成配置。
当前ai属于蓬勃发展的阶段,最新的数据不能更新可以理解。于是我让cc帮gemini写一个mcp:agents help agents。
- 环境: WSL Ubuntu + Node.js v25.2.1
- Gemini CLI 版本: 0.17.1
依赖包:
{ "@modelcontextprotocol/sdk": "MCP SDK 核心库", "mammoth": "Word 文档解析", "xlsx": "Excel 表格解析" }配置
1. Gemini CLI 配置文件
位置:
~/.gemini/settings.json{ "security": { "auth": { "selectedType": "gemini-api-key" } }, "general": { "previewFeatures": true }, "mcpServers": { "wps-reader": { "command": "node", "args": ["/home/huyang/mcp-servers/wps-server.js"] } } }2. 服务器文件
\home\huyang\mcp-servers
wps-server.js: MCP 服务器主文件package.json: Node.js 项目配置
参考资料
综上
实际运行示例
# 1. 用户启动 AI 客户端
gemini# 2. 客户端自动启动 MCP server
node /home/huyang/mcp-servers/wps-server.js # 后台运行# 3. 用户输入
"读取 ~/document.docx 的内容"# 4. AI 判断需要调用工具
AI → MCP Server: read_wps_file({file_path: "/home/huyang/document.docx"})# 5. MCP Server 返回内容
MCP Server → AI: "文件内容:\n这是文档内容…"# 6. AI 整合结果回复用户
"文档内容如下:这是文档内容…"