智能体 第3页
Dify+Grafana MCP:日志与监控大盘智能体-AI运维探索者

Dify+Grafana MCP:日志与监控大盘智能体

一、部署mcpgrafana 建议部署到grafana那台主机 1.1 安装docker 如果系统里没有docker环境,还需要安装一下docker,系统版本Rocky9 安装dnf插件工具 配置阿里云的docker源 安装dockerce 配置doc...
头像5个月前
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OpenClaw高频Skills推荐:主动协作、MCP接入、Web检索与安全审查-AI运维探索者

OpenClaw高频Skills推荐:主动协作、MCP接入、Web检索与安全审查

一、proactiveagentskill:主动协作 1.1 它可以做什么 proactiveagentskill 是一个让代理从“被动接单”变成“主动协作”的方法论技能包,核心价值是:不丢上下文、能持续记忆、会定时主动检查...
头像5个月前
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Coze自定义插件入门:基于API和IDE创建插件-AI运维探索者

Coze自定义插件入门:基于API和IDE创建插件

一、基于 API 创建 Coze 自定义插件 1、先搞定API资源网站 测试站点:https://www.tianapi.com 注册账户 点击首页https://www.tianapi.com/ 找到“渣男语录” 点击进去,然后点“申请接口” 点...
Dify+Jenkins MCP:构建CI-CD运维智能体-AI运维探索者

Dify+Jenkins MCP:构建CI-CD运维智能体

一、部署Jenkins MCP 就在Jenkins那台机器上部署,系统版本:Rocky9 项目地址:https://github.com/lanbaoshen/mcpjenkins 基于docker部署,需要先安装docker环境 先pull容器镜像 然后启动容器 ...
头像5个月前
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OpenClaw多Agent实战:组织架构、飞书应用与Agent配置-AI运维探索者

OpenClaw多Agent实战:组织架构、飞书应用与Agent配置

一、规划 OpenClaw 多 Agent 组织架构 思路: 基于多个飞书机器人应用实现,OpenClaw一个主Agent,多个子Agent,每个Agent都有单独的一个workspace,每个飞书机器人对应一个Agent 1.1 设计组织...
头像5个月前
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Coze运维智能体实战:管理阿里云机器与设计工作流-AI运维探索者

Coze运维智能体实战:管理阿里云机器与设计工作流

一、自定义coze插件管理阿里云机器 1.1 准备工作 1、注册阿里云账号并完成实名认证 步骤略 2、创建RAM用户并获取AccessKey 地址: https://ram.console.aliyun.com/users 点击“创建用户” 3、...
Dify+Jumpserver运维智能体:部署Jumpserver和MCP-AI运维探索者

Dify+Jumpserver运维智能体:部署Jumpserver和MCP

一、部署jumpserver 1.1 部署jumpserver 官网: https://jumpserver.org/ GitHub地址:https://github.com/jumpserver/jumpserver/ 准备一台 4c8g 的Linux机器,建议在阿里云购买抢占式实例,实...
头像5个月前
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OpenClaw多Agent进阶:SOUL.md、USER.md 与 AGENTS.md 协作机制-AI运维探索者

OpenClaw多Agent进阶:SOUL.md、USER.md 与 AGENTS.md 协作机制

一、给不同 Agent 设置角色人设 1.1 技术 Agent 的 SOUL.md 定义SOUL.md 定义USER.md 1.2 内容 Agent 的 SOUL.md 定义SOUL.md 定义USER.md 1.3 运营 Agent 的 SOUL.md USER.md 1.4 财务 Agent ...
头像5个月前
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开源版 Coze 私有部署实战:用 Docker 跑起 Coze Studio-AI运维探索者

开源版 Coze 私有部署实战:用 Docker 跑起 Coze Studio

一、先准备机器 一个入门级实验环境就够了: * CPU:2C * 内存:4G * 磁盘:40G * 系统:Ubuntu 22.04 如果你只是做实验,使用云上的抢占式实例会更省钱,用完及时销毁即可。 二、安装 Docker ...
Dify+k8s运维智能体:部署MCP并创建Kubernetes Agent-AI运维探索者

Dify+k8s运维智能体:部署MCP并创建Kubernetes Agent

一、部署python版本的mcp 项目地址:https://pypi.org/project/mcpkubernetesserver 该项目已经纳入pip的仓库了,可以直接使用pip install安装,非常方便。 该mcp提供了非常多的工具 1.1 命令行...
头像5个月前
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