一本书讲透MCP:AI Agent互联网新纪元电子书

前言

第1章 AI Agent互联网的演进

1.1 AI Agent的发展与局限性

1.1.1 AI Agent的起源与演化

1.1.2 AI Agent的局限性

1.2 AI Agent互联如何推动AI Agent普及

1.2.1 AI Agent互联的重要意义

1.2.2 从单智能体到多智能体

1.2.3 新一代互联网平台的兴起

1.3 AI Agent互联网面临的挑战及其发展历程

1.3.1 AI Agent互联网面临的挑战

1.3.2 AI Agent互联网的发展历程

1.4 MCP的崛起：AI Agent互联网的最优解

1.4.1 MCP的定义与起源

1.4.2 MCP在AI Agent中间层的定位

1.4.3 MCP如何应对AI Agent互联网面临的挑战

1.4.4 MCP带来的新机遇

第2章 MCP的核心功能与技术实现

2.1 MCP概述：设计目标

2.1.1 理解模型上下文

2.1.2 MCP的设计目标

2.2 MCP相关概念：Function Call与RAG

2.2.1 Function Call

2.2.2 RAG

2.3 MCP的技术实现：架构、组件与工作原理

2.3.1 MCP的整体架构

2.3.2 MCP的核心组件

2.3.3 MCP组件的协同机制

2.3.4 MCP的通信机制

2.3.5 MCP的安全机制

2.4 MCP的重点改进方向与发展趋势

2.4.1 重点改进方向

2.4.2 发展趋势

第3章 MCP的生态系统与发展趋势

3.1 MCP生态系统的构建

3.1.1 MCP生态系统的参与者

3.1.2 MCP生态系统的合作模式

3.1.3 MCP生态系统的发展策略

3.1.4 MCP生态系统的关键组成部分

3.1.5 MCP生态系统的发展趋势

3.2 AI Agent和MCP的关联

3.2.1 MCP对AI Agent关键组件的赋能

3.2.2 MCP对AI Agent未来发展的影响

3.3 MCP的应用场景

3.3.1 基于MCP的智能体互联构建：Langflow生态系统

3.3.2 基于MCP的SaaS集成：Blender-MCP和QGIS-MCP案例研究

3.3.3 利用MCP增强LLM的能力

3.3.4 基于MCP的工具互操作性：Zapier

3.3.5 基于MCP的数据集成与共享：Supabase

3.3.6 基于场景的多MCP互联应用展望

3.4 MCP生态系统中的创业机会

3.4.1 Agent OS

3.4.2 MCP Infra

3.4.3 MCP Marketplace

3.5 MCP生态的发展演变

3.6 MCP正在成为AI Agent互联网的重要标准

第4章 构建基于MCP的应用

4.1 安装Cline作为MCP主机端，用来调用MCP服务器

4.2 使用Python制作代码运行器MCP服务器，让模型把数算准

4.2.1 制作Python代码运行器MCP服务器脚本

4.2.2 将Python代码运行器MCP服务器配置到Cline中

4.2.3 在Cline中实际调用Python代码运行器MCP服务器

4.3 制作邮件发送MCP服务器，让模型通过邮件发送处理结果和日程

4.3.1 制作基于Nodemailer的邮件发送脚本

4.3.2 将邮件发送脚本包装为MCP服务器

4.3.3 将邮件发送MCP服务器配置到Cline中

4.3.4 在Cline中实际调用邮件发送MCP服务器

4.4 创建自己的MCP客户端，消费MCP生态提供的各种MCP服务器

4.4.1 使用Python创建MCP客户端的基础运行脚本

4.4.2 对MCP客户端进行封装，方便在大型项目中使用

4.5 调用SQLite MCP服务器，制作可以使用数据库记事的智能应用

4.5.1 让模型能够使用数据库记事的业务流程设计

4.5.2 使用Agently框架作为智能逻辑的开发工具

4.5.3 安装SQLite MCP服务器

4.5.4 实战开发：使模型能够使用数据库记事的智能处理逻辑

4.6 接入不同的MCP服务器，制作自己的通用智能助理

4.6.1 更通用的“规划-工具使用”智能循环的业务流程设计

4.6.2 制作自动规划智能处理逻辑

4.6.3 注册之前制作的多个MCP服务器并运行以查看效果

4.7 MCP到底在做什么

第5章 AI Agent互联网应用实战

5.1 在Cherry Studio中使用MCP服务器

5.1.1 Cherry Studio介绍

5.1.2 初学者指南

5.1.3 Cherry Studio与MCP的应用场景和案例

5.1.4 MCP在Cherry Studio中应用于AI Agent的重要性与优势

5.2 在Clinde中使用MCP服务器

5.2.1 Clinde介绍

5.2.2 初学者指南

5.2.3 Clinde与MCP的应用场景和案例

5.2.4 MCP在Clinde中应用于AI Agent的重要性与优势

5.3 在Cursor中使用MCP服务器

5.3.1 Cursor介绍

5.3.2 初学者指南

5.3.3 Cursor与MCP的应用场景和案例

5.3.4 MCP在Cursor中应用于AI Agent的重要性与优势

5.4 在Cline中使用MCP服务器

5.4.1 Cline介绍

5.4.2 初学者指南

5.4.3 Cline与MCP的应用场景和案例

5.4.4 MCP在Cline中应用于AI Agent的重要性与优势

5.5 腾讯云MCP服务器+AI Agent+小程序：5分钟构建一个类Manus服务

5.5.1 腾讯云AI套件简介

5.5.2 初学者指南

5.5.3 MCP的应用场景和案例：构建类Manus服务

5.5.4 MCP生态、AI Agent生态和微信生态

第6章 MCP对AI Agent框架的影响

6.1 MCP对经典AI Agent框架核心组件的影响

6.1.1 经典AI Agent框架介绍

6.1.2 MCP对经典AI Agent框架中工具使用模块的影响

6.1.3 MCP对经典AI Agent框架中规划、记忆模块的影响

6.1.4 MCP对经典AI Agent框架的其他影响

6.2 MCP对AI Agent构建平台架构的影响

6.2.1 两类AI Agent构建平台

6.2.2 MCP出现后就不需要构建Workflow Agent了吗

6.2.3 MCP对两类AI Agent构建平台产品的影响

6.3 主流AI Agent构建框架与MCP的集成

6.4 基于Agently AI应用开发框架使用和构建MCP服务器

6.4.1 将MCP服务器注册到Agently Agent

6.4.2 将Agently Agent包装为MCP服务器

6.4.3 将Agently Workflow包装为MCP服务器

6.5 基于BISHENG+MCP构建领域Agent

第7章 MCP对AI应用生态的影响

7.1 MCP与AI Agent应用的市场成熟度

7.2 MCP对AI应用生态的短期影响

7.2.1 Agent，从协助者到独立参与者

7.2.2 无限工具与工具生态

7.2.3 只有通用Agent才能带来垂直Agent的爆发

7.3 MCP对AI应用生态的长期影响

7.3.1 通用Agent角色化

7.3.2 Endless Research场景

7.3.3 RaaS

7.3.4 AI Agent作为独立参与者的管理

第8章 MCP对大模型公司的影响

8.1 MCP改变大模型公司的商业模式

8.1.1 大模型公司的商业模式

8.1.2 MCP对大模型公司商业模式的影响

8.2 MCP促进大模型公司之间的合作与竞争

8.2.1 合作

8.2.2 竞争

8.3 MCP推动大模型技术的普及与应用

第9章 MCP应用接入流量入口

9.1 MCP客户端

9.2 MCP应用与主流AI应用平台的集成策略

9.2.1 Cursor的集成策略

9.2.2 Windsurf的集成策略

9.2.3 Clinde的集成策略

9.2.4 Cline的集成策略

9.3 MCP应用的推广策略

9.3.1 开发者社区合作

9.3.2 技术博客宣传

9.3.3 社交媒体营销

9.3.4 参与行业会议

9.3.5 其他推广策略

9.4 MCP应用的商业化策略：21st.dev带来的启示

9.4.1 研究21st.dev的商业模式

9.4.2 探索MCP应用可能采用的商业模式

9.4.3 不同MCP应用商业模式的对比与分析

9.4.4 综合分析与结论

第10章 AI Agent互联网的未来展望

10.1 AI Agent互联网的发展趋势

10.1.1 回顾过去：传统互联网开始走向没落

10.1.2 聚焦当下：AI Agent重构网络新秩序

10.1.3 展望未来：引领第三次数字范式跃迁

10.2 MCP在AI Agent互联网中的角色与价值

10.2.1 MCP的角色：AI时代的“统一连接协议”

10.2.2 MCP的价值：降低门槛、创造可能、推动转型

10.3 MCP未来对AI Agent互联网的影响

10.4 AI Agent互联网对社会和经济的影响

10.4.1 AI Agent重塑人类社会生活

10.4.2 社会价值实践优势与落地趋势

第11章 MCP和A2A协议的融合与竞争

11.1 智能系统的演进路径

11.2 A2A协议的背景

11.3 A2A协议的深度剖析

11.3.1 A2A协议的设计理念与架构

11.3.2 A2A协议涉及的角色

11.3.3 A2A协议的核心概念

11.3.4 A2A协议的关键特性

11.4 MCP和A2A等Agent协议的融合与竞争分析

11.4.1 A2A协议与MCP：互补和潜在竞争

11.4.2 A2A协议与ANP、Agora、agent.json、AITP等协议的差异

11.4.3 多协议共存的可能性

11.5 MCP和A2A协议在各自生态上演进的可能性

11.5.1 生态参与者

11.5.2 生态基建

11.5.3 架构发展趋势

11.5.4 商业模式