本书致力于帮助读者系统、全面地掌握 MCP 的核心原理与实战应用技巧。全书共 11 章，分为四篇。 第一篇（第 1～3 章）先通过案例对比展示 MCP 的强大功能，随后介绍 MCP 的发展历程，最后深入剖析MCP 的核心优势及其应用、核心原理和安全问题；第二篇（第 4 章和第 5 章）对目前主流的 MCP 开发平台和资源进行全面梳理；第三篇（第 6 章和第 7 章）专注于 MCP 的开发实践，从开发环境搭建、MCP Server 与 MCP Client 的构建，到调试工具的使用和高级开发技巧，完整介绍了 MCP 开发体系；第四篇（第8～11 章），通过演示 IDE 应用、生活服务、个人效率和办公协作等多个领域的大量实战案例，展示 MCP在实际应用中的强大潜力。 本书力求深入浅出，通过丰富的实际案例、详尽的代码示例及步骤解析，助力读者快速掌握 MCP...(展开全部)

本书专为 AI 智能体开发者打造，分三个模块，系统介绍 MCP 的基础理论、开发环境与实战应用，助力开发者快速掌握 MCP 的核心技术与应用实践。 第一部分（第 1～2 章）介绍 MCP 的基础理论与架构设计，主要包括 MCP 的起源、MCP 在 AI 智能体开发中的角色、MCP 整体架构、MCP 分层和 MCP 核心能力，为后续实践应用奠定理论基础。第二部分（第 3～4 章）聚焦 MCP 开发环境与技术栈，介绍 TypeScript 和 Python 开发环境的搭建、MCP工具链与 SDK 的安装与使用，帮助读者快速搭建 AI 智能体开发环境。第三部分（第 5～9 章）是本书的核心，包括 5 个完整的实战项目——从快速构建一个简单的 AI 智能体，到复杂的商城智能体、论文研究智能体、数据洞察分析 ChatBI 智能体，以及深度研究报告生成智能体。每个项目均包含详细的架构设计与代码实现，帮助读者理解 MCP 在不同业务场景下的应用实践。 本书既适合 AI 研究人员、软件开发工程师、产品经理阅读，也适合计算机相关专业学生和 AI 技术爱好者阅读。

本书系统讲解MCP的技术原理与应用实战。首先从MCP的基础知识入手，详细讲解MCP的起源与发展、架构、核心组件（资源、工具、提示模板）、支持的传输类型和安全机制等，并通过与API、Agent、Function Calling、A2A 协议l等的对比，体现其标准化优势。然后讲解如何安装与搭建MCP服务器，并以Node.js和Python双栈为例，手把手搭建MCP服务器与MCP客户端，演示如何将MCP集成到Claude Desktop、Cursor IDE等主流AI平台中。最后讲解了多个实战案例，涵盖浏览器自动化、命令行与Shell、版本控制、数据库交互、数据分析与可视化、云平台服务集成、通信与协作及娱乐休闲等多个应用场景。本书还同时深入探讨了权限管理、沙箱隔离等安全机制，帮助读者快速掌握MCP，实现大模型与业务系统的无缝对接，推动大模型从"知识库”跨越式发展为"智能助手”。

本书系统讲解MCP的技术原理与应用实战。首先从MCP的基础知识入手，详细讲解MCP的起源与发展、架构、核心组件（资源、工具、提示模板）、支持的传输类型和安全机制等，并通过与API、Agent、Function Calling、A2A 协议l等的对比，体现其标准化优势。然后讲解如何安装与搭建MCP服务器，并以Node.js和Python双栈为例，手把手搭建MCP服务器与MCP客户端，演示如何将MCP集成到Claude Desktop、Cursor IDE等主流AI平台中。最后讲解了多个实战案例，涵盖浏览器自动化、命令行与Shell、版本控制、数据库交互、数据分析与可视化、云平台服务集成、通信与协作及娱乐休闲等多个应用场景。本书还同时深入探讨了权限管理、沙箱隔离等安全机制，帮助读者快速掌握MCP，实现大模型与业务系统的无缝对接，推动大模型从"知识库”跨越式发展为"智能助手”。

内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP，从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式，从基础知识、工作原理、服务架构和应用开发等多个角度对MCP进行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础，也能充分了解并简单使用MCP，从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分： 第一部分 MCP基础认知（第1、2章） 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等，让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践（第3、4章） 手把手指导读者建立本地MCP主机，从Hello World示例到工具链扩展，帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务开发与应用（第5~12章） 深入讲解了MCP服务器的开发，工具方面，涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架；应用场景方面，覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外，还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂，以帮助读者快速入门，所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节，用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程，真正做到“快速上手”。

内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP，从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式，从基础知识、工作原理、服务架构和应用开发等多个角度对MCP进行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础，也能充分了解并简单使用MCP，从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分： 第一部分 MCP基础认知（第1、2章） 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等，让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践（第3、4章） 手把手指导读者建立本地MCP主机，从Hello World示例到工具链扩展，帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务开发与应用（第5~12章） 深入讲解了MCP服务器的开发，工具方面，涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架；应用场景方面，覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外，还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂，以帮助读者快速入门，所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节，用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程，真正做到“快速上手”。

智能体作为当前人工智能的一个重要分支，推动了人工智能技术的深化和发展。通过模拟生物智能的机制，智能体能够在复杂环境中进行自主决策和行动，提升了人工智能的应用能力和智能化水平。智能体的发展促进了多模态智能的融合，使得人工智能能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种信息，增强了人工智能的理解和交互能力。 《智能体时代》作为一部融合生物智能演化机制与人工智能技术突破的科普作品，通过对从单一神经元到复杂智能体系统的跨学科分析，不仅揭示了智能涌现的本质规律，还为读者构建了一个从微观到宏观的智能进化全景图。 这部横跨生物学、计算机科学和认知科学等多个领域的作品，以其独特的“智能体视角”，系统性地阐释了从 Claude 和 Gemini Ultra 等大语言模型，到 AutoGPT 和 Microsoft AutoGen 等自主智能体，再到脑机接口与元宇宙等未来科技的演进路径，展现了一个正在加速到来的智能体文明图景。 在这个智能技术加速演进的时代，本书立足当下科技前沿，以其宏大而系统的视角，不仅帮助读者理解了从神经元到智能体的演化历程，还展现了一个人类与人工智能共同进化的未来图景。 本书适合人工智能、计算机科学、认知科学等领域的研究者，也将为关注技术前沿的产业界人士和决策者提供重要参考。它是理解智能体革命、把握AI技术变革方向的重要理论指南，也是探索人机共生未来的思想资源。

智能体作为当前人工智能的一个重要分支，推动了人工智能技术的深化和发展。通过模拟生物智能的机制，智能体能够在复杂环境中进行自主决策和行动，提升了人工智能的应用能力和智能化水平。智能体的发展促进了多模态智能的融合，使得人工智能能够同时处理视觉、听觉、触觉等多种信息，增强了人工智能的理解和交互能力。 《智能体时代》作为一部融合生物智能演化机制与人工智能技术突破的科普作品，通过对从单一神经元到复杂智能体系统的跨学科分析，不仅揭示了智能涌现的本质规律，还为读者构建了一个从微观到宏观的智能进化全景图。 这部横跨生物学、计算机科学和认知科学等多个领域的作品，以其独特的“智能体视角”，系统性地阐释了从 Claude 和 Gemini Ultra 等大语言模型，到 AutoGPT 和 Microsoft AutoGen 等自主智能体，再到脑机接口与元宇宙等未来科技的演进路径，展现了一个正在加速到来的智能体文明图景。 在这个智能技术加速演进的时代，本书立足当下科技前沿，以其宏大而系统的视角，不仅帮助读者理解了从神经元到智能体的演化历程，还展现了一个人类与人工智能共同进化的未来图景。 本书适合人工智能、计算机科学、认知科学等领域的研究者，也将为关注技术前沿的产业界人士和决策者提供重要参考。它是理解智能体革命、把握AI技术变革方向的重要理论指南，也是探索人机共生未来的思想资源。

本书是一本面向普通读者的 AI（人工智能）开发实战指南。本书以通俗易懂的语言，通过案例，“手把手”教读者使用 Cursor 和 MCP 等工具开发 AI 应用。从开发互动游戏、教育工具，到制作营销素材、网站与小程序，再到部署云端项目和打造 AI 智能体，本书覆盖了从入门到进阶的全方位内容。无论你是毫无编程基础的新人，还是希望将 AI 融入教学的教育工作者，或是寻求技术变现的创业者，都能在书中找到适合自己的内容。

本书围绕Model Context Protocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。 全书共分为十章，内容由浅入深。全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transformer架构、预训练与微调机制、上下文建模等基础内容，帮助读者理解MCP所依赖的底层技术语境。随后系统解析了MCP的协议机制、语义结构、生命周期管理及上下文注入流程，并详细剖析了MCP与LLM模型如何在多模态交互、提示词管理、能力协商等方面协同工作。最后则深入探讨MCP的工程实现与实战应用，包括服务器架构设计、工具链集成、智能体系统开发以及与RAG（检索增强生成）技术的结合，最后通过多个实际场景的案例，总结部署模式、性能优化与未来生态发展趋势。