内容概要：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一套标准化协议，旨在让大型语言模型（如ChatGPT、Claude）能够安全、便捷地连接外部数据源（文件、数据库）和工具（API、软件）。MCP的工作流程分为三步：用户发出指令到AI应用，AI应用通过MCP客户端找到匹配的MCP服务器执行操作并返回结果。MCP的核心价值在于告别重复开发、提升AI能力、确保安全可控以及促进生态爆发式增长。新手可以通过现成平台、开发工具安装MCP服务或使用预配置服务器来快速体验MCP。真实场景案例包括分析本地销售数据、自动化论文调研、管理每日任务和智能家居控制等。尽管MCP存在权限控制较粗糙和质量参差不齐的问题，但它未来将支持云托管多租户、动态服务发现和标准化网关等功能。MCP的目标是成为“AI世界的USB标准”，降低人机协作的门槛，使每个人都能定制自己的“超级助手”。 适合人群：对AI技术感兴趣的技术爱好者、开发者以及希望提高工作效率的普通用户。 使用场景及目标：①通过MCP连接外部数据源和工具，实现AI模型与现实世界的交互；②利用现成平台、开发工具或预配置服务器快速体验MCP；③学习并实践MCP在实际场景中的应用，如数据分析、论文调研、任务管理和智能家居控制。 阅读建议：MCP不仅是一个技术工具，更是一种新的工作方式。读者应结合自身需求，尝试不同的MCP服务，并在实践中探索更多可能性。对于开发者，可以考虑进一步研究如何构建和优化MCP服务，以推动这一领域的持续发展。

数据集成原理，在过去的20年，数据库的角色，特别是数据库技术的角色已经发生了巨大的变化，从一个企业拥有相对封闭的数据库，到不同的数据库和其他结构信息可以互相访问，甚至互相操作，更有可能变成一个，在外界看来是一个统一的数据库

一卡通webservice接口数据集成实例 包含当日流水信息查询，以及历史流水查询

(一)现状：数据源多样，数据集成的成本高； 数据服务接口规范不统一，系统集成的难度大； 数据服务接口缺乏集中管理，系统运维成本高； 数据的存取展现和存取没有进行剥离，任何哪个层面的调整都会伤筋动骨； 系统的弹性差，业务层次较为固定，系统进行纵向扩展几乎不可能。 (二)对策：对多数据源进行集中管理； 统一数据服务接口规范； 对数据服务接口进行集中管理； 将数据的存取、计算模型和展现方式进行剥离，降低服务的耦合度； 数据服务层，支持可伸缩的多层应用框架；

CDC 的全称是 Change Data Capture ，在广义的概念上，只要是能捕获数据变更的技术，我们都可以称之为 CDC 。目前通常描述的 CDC 技术主要面向数据库的变更，是一种用于捕获数据库中数据变更的技术

Pentaho数据集成 Pentaho数据集成（ETL）又名Kettle 项目结构 程序集：项目分发归档文件在此模块下生成 核心：核心实现 dbdialog：“数据库”对话框 ui：用户界面 引擎： PDI引擎 engine-ext： PDI引擎扩展 PDI核心插件 集成：集成测试 如何建造 Pentaho Data Integration使用maven框架。 构建项目的先决条件： Maven，版本3+ Java JDK 1.8 /.m2目录中的这个 建立它 这是一个maven项目，要使用以下命令进行构建 $ mvn clean install （可选）您可以指定-Drelease以触发混淆和/或丑化（根据需要） （可选）您可以指定-Dmaven.test.skip = true跳过测试（即使您不应该知道） 构建结果将是位于target的Pentaho软件包。 运行测试 单元

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数据集成：将不同表的数据通过主键进行连接起来，方便对数据进行整体的分析。 两张表：ReaderInformation.csv，ReaderRentRecode.csv ReaderInformation.csv： ReaderRentRecode.csv： pandas读取csv文件，并进行csv文件合并处理： # -*- coding:utf-8 -*- import csv as csv import numpy as np # ------------- # csv读取表格数据 # ------------- ''' csv_file_object = csv.reader(c

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