MCP 原理與實戰：高效 AI Agent 智能體開發

李艮基 肖靈煊 曹方詠崢

MCP 原理與實戰：高效 AI Agent 智能體開發
  • 出版商: 電子工業
  • 出版日期: 2025-05-01
  • 售價: $594
  • 語言: 簡體中文
  • ISBN: 7121502828
  • ISBN-13: 9787121502828

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商品描述

本書系統講解MCP的技術原理與應用實戰。首先從MCP的基礎知識入手，詳細講解MCP的起源與發展、核心架構、核心組件（資源、工具、提示模板）、常見的傳輸方式和安全機制等，並通過與API、Agent、Function Calling、A2A協議等的對比，體現其標準化優勢。然後以Node.js和Python雙棧為例，手把手教讀者搭建MCP服務器與MCP客戶端，演示如何將MCP集成到Claude Desktop、Cursor等主流AI平臺中。最後講解多個實戰示例，涵蓋開發與代碼執行、瀏覽器的自動化、命令行與Shell、版本控制、數據庫交互、數據分析與可視化、雲平臺服務集成、通信與協作及娛樂休閒等多個應用場景。本書可幫助讀者快速掌握MCP，實現大模型與業務系統的無縫對接，推動大模型從“知識庫”跨越式發展為“智能助手”。

本書既適合AI初學者快速入門，也適合資深開發者進階學習，是掌握下一代AI交互技術的重要參考資料。

作者簡介

——李艮基（GenJi）——

畢業於武漢大學。B站及微信公眾號AI領域頭部博主（GenJi是真想教會你）、AI科技創業者、鯨海拾貝CEO、《DeepSeek應用大全》《GPT-4o極簡入門與繪畫大全》《B站運營大揭秘》等書作者。2020年入選央視五四青年節特別節目創業青年代表。2023年入選福布斯中國30歲以下精英榜及胡潤中國30歲以下精英榜。

——肖靈煊（本名肖靈兒）——

畢業於香港科技大學計算機專業。B站知名科普Up主、擇天數字藝術有限公司聯合創始人、《DeepSeek應用大全》《GPT-4o極簡入門與繪畫大全》《B站運營大揭秘》《算法小講堂》作者。作為深耕技術領域的IT達人，領導團隊進行前沿技術的研發與應用，推動數字化轉型與創新，並致力於通過簡明易懂的內容傳播計算機科學及算法知識。

——曹方詠崢——

倫敦政治經濟學院碩士，高級工程師。在AI大模型、數據要素領域具備豐富的研究及實戰經驗。作為聯合創始人，創立了國內的Llama大模型中文開源社區——Llama中文社區。《Llama大模型實踐指南》《DeepSeek應用大全》《GPT-4o極簡入門與繪畫大全》作者

目錄大綱

第1章  MCP簡介    1

1.1  什麽是MCP    2

1.2  MCP的起源與發展    3

1.3  掌握MCP的好處    4

 

第2章  MCP的工作原理    5

2.1  核心架構    6

2.2  核心組件    8

2.2.1  資源    9

2.2.2  工具    10

2.2.3  提示模板    11

2.3  兩種常見的傳輸方式    13

2.3.1  標準輸入/輸出    13

2.3.2  流式傳輸    14

2.4  安全機制    14

2.4.1  訪問控制和權限管理    14

2.4.2  身份驗證和安全通信    15

2.4.3  元數據和安全提示    15

2.4.4  沙箱隔離機制    15

2.4.5  開源、透明    16

2.5  MCP與API的區別    16

2.6  MCP與Agent的區別    17

2.7  MCP與Function Calling的區別    19

2.8  MCP與A2A協議的區別    20

 

第3章  MCP的本地搭建    22

3.1  環境準備工作    23

3.1.1  安裝和配置Node.js    23

3.1.2  安裝和配置Python    27

3.1.3  安裝VSCode    30

3.2  自己搭建MCP客戶端    32

3.2.1  用Python快速搭建MCP客戶端    32

3.2.2  搭建MCP聊天機器人客戶端    38

3.3  MCP客戶端精選    46

3.3.1  Claude Desktop    46

3.3.2  Cherry Studio    47

3.3.3  5ire    47

3.3.4  Cursor    48

3.3.5  DeepChat    49

3.3.6  ChatWise    50

3.4  自己搭建MCP服務器    52

3.4.1  安裝uv工具並初始化項目目錄    52

3.4.2  用FastMCP構建天氣服務端    56

 

第4章  開發與代碼執行    64

4.1  Semantic Kernel    65

4.1.1  基礎設置    66

4.1.2  示例：多代理協作系統與插件集成    66

4.2  MCP Run Python    72

4.2.1  基礎設置    72

4.2.2  示例：安全沙箱的集成與調用    73

4.3  E2B    75

4.3.1  基礎設置    75

4.3.2  示例：雲沙箱的Python調用鏈路    76

4.4  JetBrainsMCP    77

4.4.1  基礎設置    78

4.4.2  示例：在Claude Desktop中連接IDE並列出工具    79

4.5  FileScopeMCP    80

4.5.1  基礎設置    81

4.5.2  示例：生成項目依賴圖    82

 

第5章  瀏覽器的自動化    84

5.1  PlaywrightMCP    85

5.1.1  基礎設置    86

5.1.2  示例：基於無頭瀏覽器與網頁交互    87

5.2  BrowserbaseMCP    88

5.2.1  基礎設置    88

5.2.2  示例：基於雲瀏覽器抓取網頁中的標題並截圖    89

5.3  PuppeteerMCP    90

5.3.1  基礎設置    90

5.3.2  示例：基於雲瀏覽器抓取網頁中的標題並截圖    92

5.4  ApifyActorsMCP    93

5.4.1  基礎設置    93

5.4.2  示例：抓取本地標準輸入/輸出客戶端    94

5.5  FirecrawlMCP    96

5.5.1  基礎設置    96

5.5.2  示例：調用FirecrawlScrape    97

 

第6章  命令行與Shell    99

6.1  iterm-mcp    100

6.1.1  基礎設置    101

6.1.2  示例：自動創建並激活Python虛擬環境    102

6.2  win-cli-mcp    103

6.2.1  基礎設置    103

6.2.2  示例：創建虛擬環境、安裝依賴並拉取遠程系統信息    104

6.3  mcp-server-commands    106

6.3.1  基礎設置    106

6.3.2  示例：Python程序的自動化    107

6.4  CLI MCP    108

6.4.1  基礎設置    109

6.4.2  示例：RunCommand的執行過程    109

6.5  Term_MCP_DeepSeek    110

6.5.1  基礎設置    111

6.5.2  示例：實現DeepSeek終端聊天機器人    111

 

第7章  版本控制    114

7.1  GitHub MCP服務器    115

7.1.1  基礎設置    115

7.1.2  示例：GitHub工作流的自動化    117

7.2  Gitee MCP服務器    119

7.2.1  基礎設置    119

7.2.2  示例：Gitee工作流的自動化    120

7.3  Gitea MCP服務器    122

7.3.1  基礎設置    122

7.3.2  示例：Bug修覆流程的自動化    123

7.4  mcp-git-ingest    125

7.4.1  基礎設置    125

7.4.2  示例：GitHub的倉庫結構與文件讀取    126

7.5  github-enterprise-mcp    127

7.5.1  基礎設置    127

7.5.2  示例：github-enterprise-mcp的部署與訪問    127

 

第8章  數據庫交互    129

8.1  Aiven MCP服務器    130

8.1.1  基礎設置    131

8.1.2  示例：查詢項目與獲取服務詳情    132

8.2  genai-toolbox    133

8.2.1  基礎設置    133

8.2.2  示例：將LangGraph與Toolbox集成    134

8.3  mcp-clickhouse    136

8.3.1  基礎設置    136

8.3.2  示例：查詢與分析數據    138

8.4  chroma-mcp    139

8.4.1  基礎設置    139

8.4.2  示例：基於CLI進行文檔管理    140

8.5  mcp-confluent    141

8.5.1  基礎設置    142

8.5.2  示例：Kafka的主題與消息管理    143

 

第9章  數據分析與可視化    145

9.1  mcp-vegalite-server    146

9.1.1  基礎設置    147

9.1.2  示例：月度銷量數據的保存與可視化    148

9.2  keboola-mcp-server    149

9.2.1  基礎設置    150

9.2.2  示例：數據操作與CSV文件導出    151

9.3  mcp-server-axiom    152

9.3.1  基礎設置    153

9.3.2  示例：數據集查詢與APL分析    154

9.4  opik-mcp    155

9.4.1  基礎設置    155

9.4.2  示例：Opik項目與指標查詢    156

9.5  mindmap-mcp-server    157

9.5.1  基礎設置    158

9.5.2  示例：將Markdown格式的內容轉換為思維導圖    159

 

第10章  雲平臺服務集成    161

10.1  sample-mcp-server-tos    162

10.1.1  基礎設置    163

10.1.2  示例：列桶、列對象與下載對象    164

10.2  aws-kb-retrieval-server    165

10.2.1  基礎設置    166

10.2.2  示例：Amazon Bedrock知識庫的檢索    167

10.3  mcp-server-cloudflare    168

10.3.1  基礎設置    169

10.3.2  示例：列出Workers與查看錯誤日誌    170

10.4  k8m    171

10.4.1  基礎設置    171

10.4.2  示例：命名空間管理與Pod監控    172

10.5  kubernetes-mcp-server    173

10.5.1  基礎設置    174

10.5.2  示例：Pod日誌檢索的自動化    175

 

第11章  通信與協作    177

11.1  gotohuman-mcp-server    178

11.1.1  基礎設置    179

11.1.2  示例：推文審閱與反饋優化    180

11.2  inbox-zero MCP服務器    181

11.2.1  基礎設置    182

11.2.2  示例：郵件管理的自動化    183

11.3  AgentMail Toolkit    184

11.3.1  基礎設置    184

11.3.2  示例：郵件全生命周期的自動化    185

11.4  mcp-teams-server    187

11.4.1  基礎設置    187

11.4.2  示例：自動創建線程並讀取回覆    188

11.5  bluesky-context-server    189

11.5.1  基礎設置    190

11.5.2  示例：熱帖檢索    191

 

第12章  娛樂休閒    193

12.1  MemoryMesh    194

12.1.1  基礎設置    195

12.1.2  示例：用動態工具構建RPG世界    195

12.2  mcp-unity    196

12.2.1  基礎設置    197

12.2.2  示例：Unity編輯器的自動化    198

12.3  hko-mcp    199

12.3.1  基礎設置    199

12.3.2  示例：氣象數據的獲取與處理    200

12.4  graphlit-mcp-server    201

12.4.1  基礎設置    201

12.4.2  示例：批量獲取Slack頻道的消息及問答對話    202

12.5  mcp-summarizer    204

12.5.1  基礎設置    204

12.5.2  示例：3分鐘技術文章摘要機器人    205

 

附錄A  MCP官方集成的MCP服務器    206

附錄B  社區集成的MCP服務器    211

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