MCP極簡開發 輕松打造高效智能體
王雙 秋葉
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商品描述
本書致力於幫助讀者系統、全面地掌握 MCP 的核心原理與實戰應用技巧。全書共 11 章，分為四篇。
第一篇（第 1～3 章）先通過案例對比展示 MCP 的強大功能，隨後介紹 MCP 的發展歷程，最後深入剖析MCP 的核心優勢及其應用、核心原理和安全問題；第二篇（第 4 章和第 5 章）對目前主流的 MCP 開發平臺和資源進行全面梳理；第三篇（第 6 章和第 7 章）專註於 MCP 的開發實踐，從開發環境搭建、MCP Server 與 MCP Client 的構建，到調試工具的使用和高級開發技巧，完整介紹了 MCP 開發體系；第四篇（第8～11 章），通過演示 IDE 應用、生活服務、個人效率和辦公協作等多個領域的大量實戰案例，展示 MCP在實際應用中的強大潛力。
本書力求深入淺出，通過豐富的實際案例、詳盡的代碼示例及步驟解析，助力讀者快速掌握 MCP的核心要義，進而能將其有效應用於實踐。為滿足不同層次讀者的需求，本書精心設計了涵蓋多種難度的案例，從基礎的天氣查詢到高級的數據分析，力圖實現“學以致用”，切實提升讀者解決實際場景問題的能力。
本書適合作為 AI 開發者、軟件工程師、產品經理以及對 AI 應用開發感興趣的讀者的學習指南，也可作為高校和培訓機構相關課程的教材。
作者簡介
王雙，現就職於武漢紡織大學、可學AI創始人。自2017年起教授人工智能相關課程，主要研究方向為PINN、AIGC、智能體開發等。致力於推進高校人工智能教育改革，已為多所高校提供AIGC綜合解決方案。
秋葉，武漢工程大學副教授，秋葉品牌創始人，全平臺新媒體矩陣賬號粉絲數超 4000萬。率團隊研發的 AI 產品涵蓋圖書、在線訓練營、政企高校培訓與內容定制以及 AI 政企工作臺。率團隊推出 DeepSeek 普及圖書《AI 時代生存手冊:零基礎掌握 DeepSeek》，上市一個月銷量突破 30 萬冊;出版“秒懂 AI”系列圖書，銷量超 20萬冊;截至 2025年3月，率團隊交付政企高校客戶超 1000 場 Al 和 DeepSeek培訓，成為阿裏雲、百度、360 等上百家企業 AIGC 應用培訓生態合作夥伴。
目錄大綱
第 一篇 什麼是 MCP
第 1 章 快速了解 MCP 3
1.1 一個案例，展現 MCP 的強大 3
1.1.1 不用 MCP—差強人意 3
1.1.2 用 MCP—效果驚艷 5
1.2 MCP 的歷史、當下與未來 7
1.2.1 MCP 的發展歷史 7
1.2.2 MCP 的現狀—2025 年的 AI 網紅詞匯 10
1.2.3 MCP 的未來—統一 AI 應用標準接口 12
1.3 MCP 的優勢及其應用 16
1.3.1 MCP 的核心優勢 16
1.3.2 MCP 與其他集成方法的對比 18
1.3.3 MCP 的典型應用場景 19
第 2 章 MCP 核心原理 21
2.1 MCP 的基本功能 21
2.2 MCP 的核心架構 24
2.2.1 MCP 上下文協議 25
2.2.2 MCP 核心組件：MCP Host 與 MCP Client 25
2.2.3 MCP 核心組件：MCP Server 28
2.3 MCP 通信機制與協議 32
2.3.1 底層通信方式 32
2.3.2 消息格式、關鍵命令/事件與會話管理 33
2 || MCP 極簡開發
2.3.3 MCP 交互流程與工作原理 34
第 3 章 MCP 的安全問題 35
3.1 MCP 存在安全問題 35
3.1.1 MCP 漏洞 35
3.1.2 MCP 的常見攻擊方法 37
3.1.3 MCP 威脅建模 41
3.2 MCP 安全問題的解決方案 43
第二篇 支持 MCP 的相關平臺與工具
第 4 章 支持 MCP 的主流平臺 47
4.1 AI 編程平臺 47
4.1.1 Cursor—強大的智能編輯器 47
4.1.2 Trae—高效的編程利器 48
4.1.3 Claude Code—智能的 AI 夥伴 49
4.1.4 Cline—輕巧的開發助手 49
4.1.5 Continue—全方位的助手 51
4.2 支持 MCP 的智能體開發平臺 52
4.2.1 扣子空間 52
4.2.2 阿裏雲百煉 54
4.2.3 百度智能雲千帆 AppBuilder 57
4.2.4 百寶箱 60
4.2.5 納米 AI 63
4.2.6 n8n—開源神器 63
4.2.7 Dify—本地私密 65
4.3 其他特色平臺 66
4.3.1 Claude Desktop 66
4.3.2 5ire—AI 助手 67
4.3.3 Cherry Studio—AI 百寶箱 68
第 5 章 MCP Server 資源整理 69
5.1 MCP Server 國內整合平臺 69
5.1.1 阿裏雲百煉 MCP 廣場 70
5.1.2 百度搜索開放平臺 70
5.1.3 魔搭（ModelScope）平臺 71
5.1.4 百寶箱 72
5.1.5 騰訊雲開發者 MCP 廣場 73
5.2 MCP Server 國外整合平臺 73
5.2.1 Awesome MCP Server 74
5.2.2 Smithery 75
5.2.3 MCP.so 76
5.2.4 MCP Run 77
5.2.5 Model Context Protocol 78
5.2.6 MCP Hub 79
5.3 社區 80
5.3.1 GitHub 社區 80
5.3.2 魔搭社區 81
5.3.3 Discord 社區 81
第三篇 MCP 開發
第 6 章 動手寫一個 MCP 85
6.1 搭建 MCP 開發環境 85
6.1.1 安裝 uv 85
6.1.2 uv 的基本命令 86
6.2 構建一個 MCP Server 87
6.2.1 項目初始化 87
6.2.2 環境配置 87
6.2.3 構建 MCP Server 88
6.2.4 在 Trae 中配置 MCP Server 91
6.3 構建 MCP Client 92
6.3.1 環境配置 92
6.3.2 模型配置 93
6.3.3 構建 MCP Client 94
6.3.4 MCP Client 與 MCP Server 的通信 98
第 7 章 MCP 開發進階 99
7.1 MCP Server 調試工具 99
7.1.1 何為 Inspector 99
7.1.2 快速上手 Inspector 100
7.1.3 Inspector 的功能概述 100
7.1.4 調試 103
7.2 MCP Server 的高級開發 104
7.2.1 基於 SSE 的 MCP Server 開發 104
7.2.2 MCP Server 的上線發布 106
7.3 MCP 共享記憶—基於 OpenMemory 108
7.3.1 項目介紹 108
7.3.2 部署設置 109
第四篇 基於 MCP Server 的應用實戰
第 8 章 基於 MCP Server 的 IDE 應用實戰 115
8.1 在 Cline 上應用 MCP Server 的案例 115
8.1.1 基於 GitHub MCP 的倉庫查詢管理 115
8.1.2 基於 Figma MCP 的原型設計 119
8.2 在 Trae 上應用 MCP Server 的案例 125
8.2.1 基於 ArXiv MCP 的論文查找和下載 125
8.2.2 基於 Firecrawl MCP 的網絡信息抓取 127
8.2.3 基於 Xmind MCP 的思維導圖整理 130
8.2.4 無影 AgentBay 133
8.2.5 AI 私人導遊定制 137
8.2.6 本地文件管理 142
第 9 章 基於 MCP Server 的生活類智能體應用 145
9.1 旅行規劃智能體 145
9.1.1 Cursor + 高德 MCP Server 工作流程拆解 146
9.1.2 使用智能體實現旅行規劃 152
9.1.3 測試結果展示 156
9.2 約會助手智能體 156
9.2.1 智能體搭建 157
9.2.2 測試結果展示 159
9.3 每日天氣推送智能體 161
9.3.1 智能體搭建 161
9.3.2 測試結果展示 164
9.4 附近餐廳推薦智能體 164
9.4.1 智能體搭建 165
9.4.2 測試結果展示 167
9.5 航班查詢智能體 168
9.5.1 獲取 Variflight MCP API 168
9.5.2 智能體搭建 170
9.5.3 測試效果展示 170
9.6 廣發證券龍虎榜智能體 171
9.6.1 智能體搭建 171
9.6.2 測試效果展示 172
9.7 充電樁查詢智能體搭建 173
9.7.1 智能體搭建 173
9.7.2 測試效果展示 174
第 10 章 基於 MCP Server 的個人效率類智能體應用 175
10.1 自動上傳筆記智能體 175
10.1.1 思路解析 176
10.1.2 獲取 Flomo API 177
10.1.3 搭建工作流 179
10.1.4 測試效果展示 184
10.2 智能記賬智能體 186
10.2.1 獲取 AI 小記 API 187
10.2.2 智能體搭建 188
10.2.3 測試效果展示 191
10.3 每日資訊獲取智能體 193
10.3.1 項目介紹 193
10.3.2 部署介紹 194
10.3.3 測試結果展示 194
第 11 章 基於 MCP Server 的辦公效率類智能體應用 197
11.1 網頁生成部署智能體 197
11.1.1 網頁生成部署智能體搭建 198
11.1.2 網頁生成部署智能體測試 200
11.2 數據圖表生成智能體 201
11.2.1 數據表格生成智能體搭建 202
11.2.2 數據表格生成智能體測試 204
11.2.3 銷售數據分析場景下的應用 205
11.2.4 財務報表可視化場景下的應用 208
11.2.5 教育數據分析場景下的應用 210
11.3 結構化思考智能體 212
11.3.1 結構化思考智能體搭建 212
11.3.2 結構化思考智能體測試 214
11.3.3 市場分析場景下的應用 215
11.3.4 會議優化場景下的應用 216
11.3.5 決策制訂場景下的應用 217
11.4 自動配圖智能體 219
11.4.1 開通 Wanx 文生圖 MCP 服務 219
11.4.2 自動配圖智能體搭建 220
11.4.3 自動配圖智能體測試 222
11.4.4 文化活動宣傳場景下的應用 223
11.4.5 娛樂活動預告場景下的應用 224
