MCP原理与实战:*AI Agent智能体开发电子书

内容简介

前言

第1章　MCP简介

1.1　什么是MCP

1.2　MCP的起源与发展

1.3　掌握MCP的好处

第2章　MCP的工作原理

2.1　核心架构

2.2　核心组件

2.2.1　资源

2.2.2　工具

2.2.3　提示模板

2.3　两种常见的传输方式

2.3.1　标准输入/输出

2.3.2　流式传输

2.4　安全机制

2.4.1　访问控制和权限管理

2.4.2　身份验证和安全通信

2.4.3　元数据和安全提示

2.4.4　沙箱隔离机制

2.4.5　开源、透明

2.5　MCP与API的区别

2.6　MCP与Agent的区别

2.7　MCP与Function Calling的区别

2.8　MCP与A2A协议的区别

第3章　MCP的本地搭建

3.1　环境准备工作

3.1.1　安装和配置Node.js

3.1.2　安装和配置Python

3.1.3　安装VSCode

3.2　自己搭建MCP客户端

3.2.1　用Python快速搭建MCP客户端

3.2.2　搭建MCP聊天机器人客户端

3.3　MCP客户端精选

3.3.1　Claude Desktop

3.3.2　Cherry Studio

3.3.3　5ire

3.3.4　Cursor

3.3.5　DeepChat

3.3.6　ChatWise

3.4　自己搭建MCP服务器

3.4.1　安装uv工具并初始化项目目录

3.4.2　用FastMCP构建天气服务端

第4章　开发与代码执行

4.1　Semantic Kernel

4.1.1　基础设置

4.1.2　示例：多代理协作系统与插件集成

4.2　MCP Run Python

4.2.1　基础设置

4.2.2　示例：安全沙箱的集成与调用

4.3　E2B

4.3.1　基础设置

4.3.2　示例：云沙箱的Python调用链路

4.4　JetBrainsMCP

4.4.1　基础设置

4.4.2　示例：在Claude Desktop中连接IDE并列出工具

4.5　FileScopeMCP

4.5.1　基础设置

4.5.2　示例：生成项目依赖图

第5章　浏览器的自动化

5.1　PlaywrightMCP

5.1.1　基础设置

5.1.2　示例：基于无头浏览器与网页交互

5.2　BrowserbaseMCP

5.2.1　基础设置

5.2.2　示例：基于云浏览器抓取网页中的标题并截图

5.3　PuppeteerMCP

5.3.1　基础设置

5.3.2　示例：基于云浏览器抓取网页中的标题并截图

5.4　ApifyActorsMCP

5.4.1　基础设置

5.4.2　示例：抓取本地标准输入/输出客户端

5.5　FirecrawlMCP

5.5.1　基础设置

5.5.2　示例：调用FirecrawlScrape

第6章　命令行与Shell

6.1　iterm-mcp

6.1.1　基础设置

6.1.2　示例：自动创建并激活Python虚拟环境

6.2　win-cli-mcp

6.2.1　基础设置

6.2.2　示例：创建虚拟环境、安装依赖并拉取远程系统信息

6.3　mcp-server-commands

6.3.1　基础设置

6.3.2　示例：Python程序的自动化

6.4　CLI MCP

6.4.1　基础设置

6.4.2　示例：RunCommand的执行过程

6.5　Term_MCP_DeepSeek

6.5.1　基础设置

6.5.2　示例：实现DeepSeek终端聊天机器人

第7章　版本控制

7.1　GitHub MCP服务器

7.1.1　基础设置

7.1.2　示例：GitHub工作流的自动化

7.2　Gitee MCP服务器

7.2.1　基础设置

7.2.2　示例：Gitee工作流的自动化

7.3　Gitea MCP服务器

7.3.1　基础设置

7.3.2　示例：Bug修复流程的自动化

7.4　mcp-git-ingest

7.4.1　基础设置

7.4.2　示例：GitHub的仓库结构与文件读取

7.5　github-enterprise-mcp

7.5.1　基础设置

7.5.2　示例：github-enterprise-mcp的部署与访问

第8章　数据库交互

8.1　Aiven MCP服务器

8.1.1　基础设置

8.1.2　示例：查询项目与获取服务详情

8.2　genai-toolbox

8.2.1　基础设置

8.2.2　示例：将LangGraph与Toolbox集成

8.3　mcp-clickhouse

8.3.1　基础设置

8.3.2　示例：查询与分析数据

8.4　chroma-mcp

8.4.1　基础设置

8.4.2　示例：基于CLI进行文档管理

8.5　mcp-confluent

8.5.1　基础设置

8.5.2　示例：Kafka的主题与消息管理

第9章　数据分析与可视化

9.1　mcp-vegalite-server

9.1.1　基础设置

9.1.2　示例：月度销量数据的保存与可视化

9.2　keboola-mcp-server

9.2.1　基础设置

9.2.2　示例：数据操作与CSV文件导出

9.3　mcp-server-axiom

9.3.1　基础设置

9.3.2　示例：数据集查询与APL分析

9.4　opik-mcp

9.4.1　基础设置

9.4.2　示例：Opik项目与指标查询

9.5　mindmap-mcp-server

9.5.1　基础设置

9.5.2　示例：将Markdown格式的内容转换为思维导图

第10章　云平台服务集成

10.1　sample-mcp-server-tos

10.1.1　基础设置

10.1.2　示例：列桶、列对象与下载对象

10.2　aws-kb-retrieval-server

10.2.1　基础设置

10.2.2　示例：Amazon Bedrock知识库的检索

10.3　mcp-server-cloudflare

10.3.1　基础设置

10.3.2　示例：列出Workers与查看错误日志

10.4　k8m

10.4.1　基础设置

10.4.2　示例：命名空间管理与Pod监控

10.5　kubernetes-mcp-server

10.5.1　基础设置

10.5.2　示例：Pod日志检索的自动化

第11章　通信与协作

11.1　gotohuman-mcp-server

11.1.1　基础设置

11.1.2　示例：推文审阅与反馈优化

11.2　inbox-zero MCP服务器

11.2.1　基础设置

11.2.2　示例：邮件管理的自动化

11.3　AgentMail Toolkit

11.3.1　基础设置

11.3.2　示例：邮件全生命周期的自动化

11.4　mcp-teams-server

11.4.1　基础设置

11.4.2　示例：自动创建线程并读取回复

11.5　bluesky-context-server

11.5.1　基础设置

11.5.2　示例：热帖检索

第12章　娱乐休闲

12.1　MemoryMesh

12.1.1　基础设置

12.1.2　示例：用动态工具构建RPG世界

12.2　mcp-unity

12.2.1　基础设置

12.2.2　示例：Unity编辑器的自动化

12.3　hko-mcp

12.3.1　基础设置

12.3.2　示例：气象数据的获取与处理

12.4　graphlit-mcp-server

12.4.1　基础设置

12.4.2　示例：批量获取Slack频道的消息及问答对话

12.5　mcp-summarizer

12.5.1　基础设置

12.5.2　示例：3分钟技术文章摘要机器人

附录A　MCP官方集成的MCP服务器

附录B　社区集成的MCP服务器