前言

分享如何在 Claude Code CLI 中使用 draw.io MCP 服务器创建、编辑和导出流程图

目录

1. 架构概述
2. 环境准备
3. 配置步骤
4. 基础使用
5. 进阶技巧
6. 常见问题

架构概述

两种集成方式对比

系统架构图

┌─────────────────┐     ┌──────────────┐     ┌─────────────────┐
│   Claude Code   │────▶│  drawio-mcp  │────▶│  Draw.io Server │
│    CLI 工具     │     │   MCP服务     │     │  (本地:6002)     │
└─────────────────┘     └──────────────┘     └─────────────────┘
        │                                                │
        │  方式1: Skill 命令                              │
        │  /skill install drawio                         ▼
        │                                       ┌─────────────────┐
        │                                       │    浏览器窗口    │
        │                                       │  (实时预览编辑)   │
        │                                       └─────────────────┘
        │
        │  方式2: MCP 配置
        │  settings.json 配置
        │
        ▼
┌─────────────────┐
│   MCP Server    │
│  (npx 启动)     │
└─────────────────┘

工作流程：

前言

用 Claude Code 干活一段时间之后，慢慢摸清了 Agent 和 Skill 这两个概念的门道。Agent 解决「谁来干、怎么干」，Skill 解决「会不会这一行」。这篇整理两者的原理，配上两个我自己在用的自定义样例，可以直接抄走改。

1、先分清三个词

Agent 是干活的，Skill 是干活的技能包，就这么简单。

前言

最近一直在折腾 AI 工具链（agent、skill、MCP 这些），就琢磨着让 AI 的产出再进一步——比如给视频配音、给播报类内容配上音色。市面上的 TTS 云服务要么按字符收费、要么音色固定，B 站开源的 IndexTTS 支持零样本音色克隆：给十几秒的参考音频，就能模仿着这个音色把任意文本读出来，模型权重直接开放下载，本地就能跑，正合适。

前言

国内的pages服务基本上都下线了，从gitee到gitcode…
以下2个个人二级域名都已经无用了:
https://anttu.gitee.io/从最开始整顿页面风险到停服到下线
从最开始的https://anttu.gitcode.io/到https://y31w9z.coding-pages.com/, 最后2025年9月1日下线
这些大厂的东西都不靠谱，gitlab国内也有极狐，前几年也是听到一堆内斗新闻… 看来就剩下github一个了

前言

2025年底公司有个老系统要下线，里面攒了几年的培训素材（视频、音频、文档、图片，几万条记录）都躺在 OSS 上，需要全部爬下来再转存到新的 OSS。量不小，单个视频还有好几个G的，直接写个 for 循环 requests 下载肯定歇菜，于是写了一个比较健壮的爬取脚本。完整代码在：

https://github.com/anTtutu/anttu.code.learn.python/tree/master/oss_download

这篇把思路和关键代码整理下。

1、难点在哪

先说清楚这个活的难点，也是写脚本时所有设计的出发点：

前言

2024年国内无法访问docker hub了，且国内的一些公共镜像提供服务组织陆续关停服务。 因23年开始陆续每年有重要项目要上线，很少有时间静下心来写问题东西，这里简短记录下最近编译个开源组件的os镜像的一些问题和解决方案

1、docker hub无法访问问题

可以用国内一些云厂商的代理或者加速地址。
https://github.com/dongyubin/DockerHub 比如道客就提供了一个，这里不是说只有道客提供，只是正好用道客的加速成功拉取了ubuntu的镜像就以道客举例 https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror

前言

k8s 概念多，刚上手容易懵。其实核心就两件事：把容器跑起来，让别人访问到。这篇整理一条最短的学习路径，再把自己用下来觉得顺手的工具列一下，工具装对了能少走很多弯路。

1、架构

控制平面管「应该是什么样」，节点负责「实际是什么样」：

控制平面（Control Plane）                     工作节点（Node x N）
├── kube-apiserver    ← 一切操作的入口         ├── kubelet        ← 管本机容器生命周期
├── etcd              ← 集群的数据库           ├── kube-proxy     ← 管 Service 转发
├── kube-scheduler    ← 决定 Pod 落在哪个节点   └── 容器运行时      ← containerd
└── kube-controller-manager ← 维持期望状态

用 k8s 做的所有操作，本质都是告诉 apiserver 一个期望状态，然后控制器发现差距、往那个方向收敛。理解了这个，Deployment、ReplicaSet、HPA 就都好懂了。

前言

Java 应用启动慢、吃内存、还要预热，放在 Serverless 和弹性伸缩的场景里很难受。GraalVM 的 Native Image 用 AOT 编译解决了这个问题：毫秒启动、内存省一半、连 JVM 都不要了。代价是反射要登记、构建要等几分钟、生态要适配。这篇把原理讲清、把 Spring Boot 3 的样例跑通，重点记录一下我在容器化时踩坑最多的部分：编译镜像和运行镜像怎么选。

前言

JDK 8 时代「装个 JDK」没得选，Oracle JDK 一把梭。2019 年 Oracle 改了授权之后，生产环境陆续迁到 OpenJDK 系的发行版上。但「都是 OpenJDK」不等于完全一样，加密策略、字体这些细节差异，我是迁完之后在生产上才碰到的，记录下。

1、Oracle JDK 和 OpenJDK 什么关系

• 2006 到 2019：Sun/Oracle 开源了 OpenJDK，但 Oracle JDK（商业授权）和它并存，细节上有一些差距
• 2019 年 1 月：Oracle 宣布 JDK 8u211 之后以及 JDK 11 起商用要收费，这是大家迁 OpenJDK 的分水岭
• 现在：Oracle JDK 17+ 又恢复免费（NFTC 协议），但条款写明下个 LTS 发布后旧 LTS 可能转回收费，企业不太敢把命脉押在这种条款上

代码层面 Oracle JDK 和 OpenJDK 已经高度同源，差异不到 1%。选型的差异主要在：谁构建、谁维护、免费支持多久。

前言

经常有朋友问新项目该用什么语言。没有「最好的语言」，只有合不合适，同一个业务用不同栈做，成本差出几倍很正常。这篇把五种常见技术栈放一起，说说各自擅长什么、不擅长什么、什么场景该用它，最后给几个组合搭配的建议。

1、Go：云原生和高并发服务

擅长：微服务/API 网关、中间件（消息队列、注册中心）、CLI 工具、DevOps 基建（Docker/K8s 本身就是 Go 写的）、高并发 IO 密集服务。