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扉页
内容提要
专家推荐
前言
第1章 什么是MCP
1.1 MCP是如何工作的
1.1.1 主机-客户端-服务器
1.1.2 举个例子来理解
1.2 MCP是如何诞生的
1.2.1 大模型视角
1.2.2 AI应用视角
1.2.3 技术设计视角
1.3 MCP是怎么火起来的
1.3.1 横空出世
1.3.2 靠明星效应破局
1.3.3 靠双边网络效应爆发
1.4 MCP能做什么
1.4.1 在企业办公场景的应用
1.4.2 在个人AI助手场景的应用
1.4.3 帮助资源方开放能力
1.4.4 助力开发者高效创建智能体
1.5 小结
第2章 MCP架构解析
2.1 核心架构:主机-客户端-服务器
2.1.1 架构简介
2.1.2 设计原则
2.1.3 关键组成
2.1.4 能力协商机制
2.1.5 通信安全
2.2 通信基础:JSON-RPC
2.2.1 什么是JSON
2.2.2 什么是RPC
2.2.3 什么是JSON-RPC
2.2.4 JSON-RPC 2.0协议规范
2.3 连接生命周期
2.3.1 初始化阶段
2.3.2 操作阶段
2.3.3 关闭阶段
2.3.4 超时机制
2.3.5 错误处理
2.4 传输机制:stdio/SSE/流式HTTP
2.4.1 stdio传输
2.4.2 SSE传输
2.4.3 流式HTTP传输
2.5 服务器能力:提示词/资源/工具
2.5.1 提示词及其交互示例
2.5.2 资源及其交互示例
2.5.3 工具及其交互示例
2.6 客户端能力:根/采样
2.6.1 根及其交互示例
2.6.2 采样及其交互示例
2.7 授权机制
2.7.1 OAuth 2.1
2.7.2 MCP授权基本流程
2.7.3 授权服务器元数据发现
2.7.4 动态客户端注册
2.7.5 访问令牌使用
2.7.6 第三方授权流程
2.8 小结
第3章 MCP服务器开发
3.1 MCP服务器开发流程
3.1.1 前置准备
3.1.2 核心步骤
3.2 案例1:开发flomo MCP服务器,高效记笔记
3.2.1 开发目标
3.2.2 前置准备
3.2.3 创建flomo MCP服务器项目
3.2.4 调试flomo MCP服务器
3.2.5 实现flomo MCP服务器的业务逻辑
3.2.6 优化flomo MCP服务器
3.2.7 在大模型客户端测试flomo MCP服务器
3.2.8 发布flomo MCP服务器
3.2.9 案例1小结
3.3 案例2:开发HeyBeauty MCP服务器,快速虚拟试衣
3.3.1 开发目标
3.3.2 前置准备与开发思路
3.3.3 创建HeyBeauty MCP服务器项目
3.3.4 实现HeyBeauty MCP服务器的业务逻辑
3.3.5 发布HeyBeauty MCP服务器
3.3.6 案例2小结
3.4 小结
第4章 MCP客户端开发
4.1 MCP客户端开发流程
核心步骤与实现思路
4.2 案例1:开发AI对话助手
4.2.1 开发目标
4.2.2 前置准备
4.2.3 读取用户配置的MCP服务器列表
4.2.4 从MCP服务器获取工具列表
4.2.5 请求大模型挑选工具
4.2.6 解析大模型响应的工具信息
4.2.7 调用工具
4.2.8 优化交互逻辑
4.2.9 案例1小结
4.3 案例2:开发AI搜索智能体
4.3.1 开发目标
4.3.2 前置准备
4.3.3 定义MCP服务器配置
4.3.4 过滤MCP服务器工具列表
4.3.5 通过提示词编排工作流
4.3.6 实现与大模型的交互逻辑
4.3.7 调试接口逻辑
4.3.8 在Cursor中测试
4.3.9 案例2小结
4.4 小结
第5章 MCP经典应用案例
5.1 在常用客户端使用MCP服务器
5.1.1 在Cline中使用MCP服务器
5.1.2 在ChatWise中使用MCP服务器
5.1.3 在Cherry Studio中使用MCP服务器
5.1.4 在DeepChat中使用MCP服务器
5.1.5 在ChatMCP网页版中使用MCP服务器
5.1.6 使用小结
5.2 案例1:基于MCP实现AI播客生成器
5.2.1 实现目标
5.2.2 准备MCP服务器
5.2.3 通过话题生成播客
5.2.4 通过网页URL生成播客
5.2.5 案例1小结
5.3 案例2:基于MCP实现AI网页生成器
5.3.1 实现目标
5.3.2 准备MCP服务器
5.3.3 通过提示词生成网页
5.3.4 通过Figma设计稿生成网页
5.3.5 案例2小结
5.4 小结
第6章 MCP生态系统
6.1 MCP工具链
6.2 MCP平台与服务
6.3 MCP上下游对接与供应链整合
6.4 MCP社区与资源
6.5 MCP的局限性
6.6 MCP与A2A
6.7 小结
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