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Source channel @githubtrending · Post #14935 · Jul 9
#other#clients#mcp The Model Context Protocol (MCP) is an open standard that lets AI models easily and securely connect to different data sources and tools, making it much simpler for developers to build smart apps that can access files, databases, and APIs without custom code for each one[2][3][4]. There are many free and easy-to-use MCP clients—like desktop apps, web apps, and command-line tools—that let you quickly add new AI features and automate tasks, so you can get more done with less effort and technical hassle. This means you can use AI to help with coding, data analysis, and daily work, all while keeping your data safe and your setup flexible[2][3][4]. https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients
Search: #feedit
@AboutRss · Post #876 · 11/19/2020, 01:00 AM
FeedIt trainable RSS reader 登陆 iOS APP Store 频道提及过的机器学习型 #RSS阅读器#FeedIt 在其安卓版和线上版后发布了 #iOS 版： https://apps.apple.com/us/app/feedit-rss-reader/id1538541609 发现于 https://twitter.com/RSSCircus/status/1328955086152806401
@AboutRss · Post #840 · 10/13/2020, 01:00 AM
FeedIt :利用机器学习进行文章喜好排序的在线 #RSS阅读器 还记得在 Reddit 上看到个贴，说 Ta 唯一不喜欢 RSS 订阅的一点是：阅读器把所有文章一视同仁，不能告诉 Ta 哪个重要、哪个不重要。回帖里自然有人教育道：RSS 订阅的特色就是没有谁帮你决定哪个重要、哪个不重要。 当然，该帖里也提到，除了关键词过滤或给 Feeds 按重要程度分组外，有几家阅读器可以给文章打分，并以分数改变其排序。比如 #TTRSS 的 Scoring 。 现在，更 fancy 的来了。 #FeedIt 让你可以通过给文章以及文章关键词打“赞”和“踩”来用机器学习训练阅读器对你喜好的把握；一段时日之后，就可以让阅读器按你的喜好来给文章排序了。对于那些订阅很多 Feeds 的玩家，说不定也是条路。 官网在此，自带 #Android App ： https://feedit.sk/ 发现于 Reddit 。到底是高大上还是本末倒置，欢迎留言讨论。