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AI 與科技名詞白話解釋

AI 與科技名詞白話解釋：MCP、RAG、AI 代理人等名詞的白話定義。台灣繁體中文 MCP 工具。

사용해야 할까요

품질 및 안전성

B
설명 품질
57%
스키마 완전성
80%
이름 품질
90%
오염 위험
100%
권한 일치
100%
프로토콜 준수
100%

발견 사항 (6)

  • LOWTool 'explain_term' description lacks action verbexplain_term에서
  • LOWTool 'search_glossary' description lacks action verbsearch_glossary에서
  • LOWTool 'compare_concepts' description lacks action verbcompare_concepts에서
  • LOWTool 'get_howto' description lacks action verbget_howto에서
  • LOWTool 'classify_search_intent' description lacks action verbclassify_search_intent에서
  • LOWTool 'list_topics' description lacks action verblist_topics에서

도구 정의와 프로토콜 준수에 대한 자동 분석을 기반으로 합니다.

컨텍스트 비용

~731토큰 (도구 정의)
~321 B일반적인 응답 크기
중간 정도의 주의 영향 (128k 컨텍스트의 0.57%)

이는 서버의 도구가 모델의 컨텍스트에 로드될 때마다 소비되는 대략적인 토큰 수입니다. 수치가 높을수록 다른 작업에 사용할 수 있는 주의가 줄어듭니다.

설치

원클릭 설치

`claude_desktop_config.json` 파일에 다음을 추가하세요:

{
  "mcpServers": {
    "glossary": {
      "url": "https://glossary.penguindriver.com/mcp"
    }
  }
}

원격 엔드포인트

https://glossary.penguindriver.com/mcpstreamable-http

할 수 있는 일

도구 목록

도구 (6)

🟢 읽기 전용🟡 쓰기🔴 삭제⚪ 알 수 없음
🟢explain_term(term)

用白話解釋 AI 或科技名詞（如 MCP、RAG、AI 代理人、幻覺、GEO、x402），回傳定義、運作方式、例子、常見誤解、FAQ 與原始來源。可用中文、英文或別名。

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "term": {
      "type": "string",
      "description": "名詞或 id，例如 MCP、檢索增強生成、ai-agent"
    }
  },
  "required": [
    "term"
  ]
}
🟢search_glossary(q, limit)

模糊搜尋本站的 AI 名詞、概念比較與實作教學。

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "q": {
      "type": "string"
    },
    "limit": {
      "type": "integer",
      "minimum": 1,
      "maximum": 20
    }
  },
  "required": [
    "q"
  ]
}
⚪compare_concepts(id, a, b)

比較兩個 AI 概念差在哪（如 RAG vs 微調、MCP vs API、SEO vs GEO），回傳結論、比較表與各自適用情境。可給 id，或 a、b 兩個名詞。

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": {
      "type": "string"
    },
    "a": {
      "type": "string"
    },
    "b": {
      "type": "string"
    }
  }
}
🟢get_howto(id, q)

取得 AI 實作教學（建立 MCP 伺服器、llms.txt、FAQPage JSON-LD、robots.txt 封鎖 AI 訓練、x402 流程、計算 Token），含需求、步驟、程式碼與常見錯誤。

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "id": {
      "type": "string"
    },
    "q": {
      "type": "string",
      "description": "關鍵字，例如 MCP、llms.txt"
    }
  }
}
🟢classify_search_intent(q)

判斷一句搜尋或提問屬於資訊探索、商業比較、技術除錯或行動指引哪種意圖，並給出建議答案結構、結構化資料類型與本站相關內容。

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "q": {
      "type": "string"
    }
  },
  "required": [
    "q"
  ]
}
🟢list_topics(category)

列出所有名詞（可依分類篩選）、概念比較與實作教學。

입력 스키마

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "category": {
      "type": "string",
      "enum": [
        "基礎概念",
        "模型技術",
        "協定與標準",
        "應用與產品",
        "搜尋與行銷",
        "硬體"
      ]
    }
  }
}

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