精通 MCP：AI 智能體開發實戰

陳光劍，資深架構師、AI 技術專家與暢銷書作家。擁有十年阿裏巴巴、字節跳動等一線互聯網企業核心部門的研發與架構工作經驗，深耕 AI 大模型應用、智能數據分析及企業級覆雜系統的設計與落地，積累了深厚的理論功底與豐富的實踐經驗。著有《ClickHouse入門實戰與進階》《Spring Boot開發實戰》《Kotlin極簡教程》等多部技術著作，個人技術博客全網累計閱讀量超1.6億。熱愛閱讀、寫作與深度思考，持續探索前沿AI技術在企業級場景中的落地應用；致力於探索與推廣AI智能體應用思維範式，堅信通過AI重構工作流與賦能個體，能夠讓更多人駕馭AI大模型的力量，以釋放其無限潛力。

第 一部分 MCP基礎與架構

第 1章 MCP的起源與發展3

1.1 MCP的起源3

1.1.1 從傳統應用到AI智能體4

1.1.2 AI智能體面臨的挑戰5

1.2 MCP的誕生7

1.3 MCP在AI智能體中的角色9

1.3.1 作為AI與現實世界的橋梁9

1.3.2 解決上下文管理問題10

小結12

第 2章 MCP架構詳解13

2.1 MCP總體架構13

2.1.1 MCPHost14

2.1.2 MCP Client15

2.1.3 MCPServer16

2.2 MCP分層及實現18

2.2.1 傳輸層實現19

2.2.2 協議層實現28

2.3 MCP核心能力34

2.3.1 資源管理35

2.3.2 工具集成40

2.3.3 提示詞模板46

小結48

第二部分 MCP開發環境與技術棧

第3章 MCP開發環境搭建53

3.1 MCP開發環境概述53

3.1.1 IDE53

3.1.2 版本控制工具54

3.1.3 運行時與包管理54

3.2 MCP TypeScript開發環境54

3.2.1 技術棧選型55

3.2.2 包管理工具安裝55

3.2.3 開發環境搭建57

3.3 MCP Python開發環境59

3.3.1 技術棧選型59

3.3.2 包管理工具60

3.3.3 開發環境搭建62

小結63

第4章 MCP工具鏈與SDK65

4.1 MCP技術生態介紹65

4.2 TypeScript工具鏈生態67

4.2.1 常用框架67

4.2.2 常用工具包69

4.2.3 開發框架集成70

4.3 Python工具鏈生態71

小結72

第三部分 基於MCP的AI智能體開發實戰

第5章 基於MCP TypeScript SDK快速創建一個簡單的AI智能體77

5.1 創建一個MCP Server77

5.1.1 實現過程77

5.1.2 實現HTTP請求處理85

5.2 使用MCP Inspector調試服務87

5.2.1 調試資源87

5.2.2 調試提示詞模板88

5.2.3 調試工具89

5.3 創建一個MCP Client90

5.3.1 主要功能90

5.3.2 實現過程93

5.3.3 運行客戶端96

小結96

第6章 基於MCP TypeScript SDK創建商城智能體98

6.1 商城智能體概述98

6.1.1 項目需求與功能規劃98

6.1.2 系統架構設計99

6.2 MCP Server實現101

6.2.1 商品列表工具開發101

6.2.2 訂單管理工具集成104

6.2.3 實現基於Express的MCP Server106

6.3 MCP Client實現之CLI應用程序111

6.3.1 核心流程111

6.3.2 實現步驟112

6.4 MCP Client實現之Web應用程序120

6.4.1 核心流程121

6.4.2 前端實現122

6.4.3 MCP Client Web應用程序開發128

6.5 系統集成運行與測試141

6.5.1 命令行終端應用程序運行測試142

6.5.2 Web應用程序運行測試144

小結147

第7章 基於MCP Python SDK和arxiv創建論文研究智能體149

7.1 項目概述與背景149

7.1.1 項目目標150

7.1.2 選擇技術棧150

7.1.3 設計系統架構150

7.2 MCP Server實現152

7.2.1 arxiv服務器152

7.2.2 docling服務器：賦予AI深度閱讀能力159

7.2.3 MCP Server部署與配置164

7.3 MCP Client實現168

7.3.1 MCP Client設計與實現：構建論文研究智能體的大腦168

7.3.2 MultiServerMCPClient：連接多個MCP Server172

7.3.3 ReAct代理實現：賦予系統思考與行動的能力174

7.3.4 API接口設計176

7.4 Streamlit UI實現178

7.4.1 UI設計與實現178

7.4.2 會話狀態管理181

7.4.3 聊天界面實現183

7.4.4 API交互185

7.4.5 Docker部署186

7.5 系統集成186

7.5.1 組件依賴關系187

7.5.2 Docker Compose集成187

7.5.3 本地開發集成188

7.6 運行測試189

小結190

第8章 基於MCP Python SDK創建數據洞察分析ChatBI智能體192

8.1 系統概述192

8.1.1 系統定義與價值193

8.1.2 功能特性193

8.2 系統架構設計195

8.2.1 整體系統架構195

8.2.2 組件交互流程198

8.2.3 微服務部署架構198

8.3 MCP Server實現199

8.3.1 數據庫MCP Server199

8.3.2 可視化MCP Server實現204

8.4 LangGraph對話管理實現213

8.5 API服務層實現218

8.6 前端界面實現223

8.7 運行測試226

8.8 未來展望231

8.8.1 從文本到多模態的沈浸式對話231

8.8.2 從“是什麼”到“為什麼”與“怎麼辦”232

8.8.3 知識增強與領域自適應232

8.8.4 融入組織的血脈232

小結233

第9章 基於MCP Python SDK和browser-use創建深度研究報告生成智能體234

9.1 研究報告生成的新範式234

9.2 系統架構設計236

9.2.1 系統分層架構236

9.2.2 系統數據流設計237

9.3 核心組件實現238

9.3.1 研究檢索MCP Server組件239

9.3.2 研究流程編排組件247

9.3.3 MCPClient組件255

9.4 MCP工具實現261

9.4.1 browser-use框架原理261

9.4.2 網絡搜索與內容提取工具264

9.4.3 學術資源獲取工具270

9.5 前端頁面設計與實現273

9.5.1 頁面配置與標題設置274

9.5.2 會話狀態管理274

9.5.3 側邊欄導航與設置275

9.5.4 報告列表與選擇276

9.5.5 研究設置276

9.5.6 主內容區域-歡迎信息277

9.5.7 主內容區域-報告表單277

9.5.8 表單提交處理278

9.5.9 報告流式輸出與展示278

9.5.10 頁腳280

9.6 應用案例與最佳實踐281

9.6.1 市場研究報告281

9.6.2 學術文獻綜述282

9.6.3 競爭對手分析283

小結286