什么是 MCP？

MCP（Model Context Protocol） 是一种面向大型语言模型（LLM）的新型连接协议，旨在为 AI 应用提供统一的方式来访问多种工具、数据源和服务。它就像给 AI 系统安装了一个 “USB-C 接口”，让不同的功能模块能通过一个标准化的管道无缝协作，实现更智能、更灵活的应用。技术上理解其实还是API这一套。

注释：

• 这里将 MCP 类比于“USB-C 接口”，意在说明其标准化的价值。就像如今许多电子设备都采用 USB-C 接口来提高兼容性和简化连接，MCP 也在做同样的事情，但对象是 AI 工具和数据源。

MCP 为什么比传统 API 更胜一筹？

在传统的应用开发中，如果需要连接不同的 API（如日历、邮件、数据库等），往往要分别进行多次集成，编写不同的代码，处理各自的鉴权、错误处理和文档。这不仅开发周期长，而且后期维护成本也很高。

MCP 提出的解决方案：

1. 单一协议：MCP 提供了一个标准化的“接口”，开发者在初次集成后，即可通过同一个协议访问多个工具或服务。
2. 动态发现：一旦连接了 MCP，AI 模型能够动态地发现并与可用工具交互，而不需要对每个工具进行硬编码配置。
3. 双向通信：和大部分“一次性请求-响应”的传统 API 不同，MCP 支持持续的双向通信——实现类似 WebSocket 那样的实时交互。

注释：

• 传统 API 类似于独立的门锁，每扇门都有自己的钥匙；MCP 则是一把万能钥匙。

在人工智能快速发展的今天，多模态AI应用已成为技术前沿的热点。微软开源的Semantic Kernel为C#开发者提供了强大的工具，使创建多模态图像分析应用变得更加简单和高效。本文将深入探讨如何利用C#和Semantic Kernel构建图像分析应用，并提供详细的代码示例。

什么是Semantic Kernel？

Semantic Kernel是微软开源的一个轻量级AI开发套件，它能让开发者轻松构建AI Agent，并将最新的AI模型集成到C#、Python或Java代码库中。它的核心优势在于将传统编程语言与大型语言模型(LLM)AI技术相结合的能力，使开发者能够利用熟悉的编程语言，同时享受先进AI技术带来的便利。

Semantic Kernel的多模态能力

多模态是现代LLM的重要能力，特别是在处理图像、文本等不同类型数据时。Semantic Kernel通过集成OpenAI、Azure OpenAI等服务，支持图像分析和其他多模态任务，包括：

• 图像内容识别与描述
• 图像中文本提取
• 图像场景理解与分析
• 基于图像的问答

在AI快速发展的时代，越来越多的开发者希望将智能对话功能集成到自己的应用中。本文将详细介绍如何使用C#和Microsoft Semantic Kernel框架连接DeepSeek AI服务，构建一个功能完善的聊天应用。文章包含完整代码示例和详细注释，适合有基础C#知识的开发者学习。这个库NB的就是支持所有大模型，不过有些地方要调整一下。

项目概述与技术栈

我们将构建一个控制台应用程序，支持以下功能：

• 与DeepSeek AI进行自然语言对话
• 流式响应显示（打字机效果）
• 会话历史管理
• 完善的错误处理

使用的核心技术和库：

• C# 10+
• .NET 6/7/8
• Microsoft Semantic Kernel
• OpenAI C# SDK (用于连接DeepSeek API)
• Microsoft.Extensions.Hosting

环境准备与项目设置

创建项目并安装依赖

首先，创建一个新的控制台应用程序，并安装必要的NuGet包：

Bash
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel
dotnet add package Microsoft.SemanticKernel.Connectors.OpenAI
dotnet add package Microsoft.Extensions.Hosting

通过使用 Microsoft 的 Semantic Kernel，我们可以轻松地创建和管理聊天历史记录，以便在聊天会话中保持上下文和连贯性。本文将详细介绍如何使用 Semantic Kernel 调用 Ollama 历史聊天应用，并提供多个示例和注释，帮助开发者更好地理解和实现这一功能。

什么是 Semantic Kernel？

Semantic Kernel 是一个强大的工具，旨在简化与 AI 模型的交互。它提供了多种功能，包括聊天记录管理、函数调用和多模态支持，使开发者能够构建更智能的应用程序。

创建聊天历史对象

聊天历史对象是一个用于维护聊天会话中消息记录的列表。以下是如何在 C# 中创建一个聊天历史对象的示例：

C#
using Microsoft.SemanticKernel.ChatCompletion;

// 创建聊天历史对象
ChatHistory chatHistory = new ChatHistory();
chatHistory.AddSystemMessage("你是一个有帮助的助手。");
chatHistory.AddUserMessage("可以点什么？");
chatHistory.AddAssistantMessage("我们有比萨、意大利面和沙拉可供选择。你想点什么？");
chatHistory.AddUserMessage("我想要第一个选项。");

在Python开发中，你是否遇到过这样的困扰：为了一个简单的计算功能，却要定义一个完整的函数？或者在使用map()、filter()等高阶函数时，总是需要额外定义辅助函数？这些看似微不足道的问题，却会让代码变得冗长和难以维护。

Lambda表达式就是解决这些问题的利器！作为Python中的"匿名函数"，它能让你用一行代码完成原本需要多行的功能定义，让代码更加简洁、优雅。无论你是在进行数据处理、GUI事件绑定，还是函数式编程，掌握Lambda表达式都能显著提升你的开发效率。

本文将从实际问题出发，通过丰富的代码实战，带你深入理解Lambda表达式的核心概念、使用场景和最佳实践，让你的Python编程技巧更上一层楼！

🔍 什么是Lambda表达式？

Lambda表达式是Python中定义匿名函数的一种简洁方式。它允许你在需要函数的地方直接定义简单的函数，而无需使用def关键字正式声明。

📝 基本语法

Python
lambda 参数: 表达式

让我们通过对比来理解Lambda的威力：

Python
# 传统函数定义
def square(x):
    return x ** 2

# Lambda表达式
square_lambda = lambda x: x ** 2

# 使用效果完全相同
print(square(5))        # 输出: 25
print(square_lambda(5)) # 输出: 25

🎯 Lambda表达式的核心优势