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”。

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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)

"智能体（Agent）是大模型落地应用的重要方向，也是AI应用的一个重要风口。为了让更多非技术出身的读者能够理解Agent，能够零基础开发AI应用，我们选择火山引擎的扣子智能体开发平台来设计开发自己的Agent。《扣子开发AI Agent智能体应用》配套提示词文件、PPT课件、190分钟教学视频、全书配图PDF文件、字节跳动生态伙伴高手微信群答疑服务。 《扣子开发AI Agent智能体应用》共分16章，内容包括智能体概述、扣子AI应用开发平台介绍、扣子插件和卡片、扣子工作流详解、基于大模型的企业知识库、提示词编写和优化、扣子数据库实战、图文混合的爆火推文生成器、看图学英语助手、抖音文案提取与仿写助手、智能室内设计师、企业营销宣传海报自动生成器、智能客服、自动生成 PPT的智能办公助手、新闻视频自动生成器和多Agent模式开发旅游助手等。 《扣子开发AI Agent智能体应用》适合所有想要快速学习使用扣子开发智能体，以及对AIGC感兴趣的读者，也适合高等院校或高职高专院校学习智能体课程的学生。"

本书深入探索了人工智能从工具到智能体的飞跃，揭示了这一技术革命如何引发社会、经济、文化的深刻变革。书中回顾了AI发展中的三次重要跃迁，从AlphaGo的胜利到GPT-3的诞生，再到智能体技术的突破，展示了AI如何从被动响应工具，转变为自主感知、决策、学习和行动的"数字生命体”。本书采用"技术演进—商业实践—社会影响”三维叙事结构，深入浅出地讲解了AI智能体的技术原理、实际应用及其带来的行业变革。通过丰富的案例分析，书中展示了智能体在制造业、医疗、教育、金融等领域的广泛应用，推动了生产效率、个性化服务、精准决策等方面的巨大进步。同时，智能体的崛起也带来了新一轮的社会挑战，如工作岗位变迁、角色分工重塑以及伦理与隐私问题的考量。本书不仅阐述了智能体技术的现状，还展望了其未来发展趋势，提出了人类如何在智能体时代找到自己的独特价值。它是探索人工智能时代变革的指南，帮助读者理解AI智能体的潜力与挑战，开启对未来数字文明的深刻思考。

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。

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本书全面介绍了MCP（模型上下文协议）及其开发与应用技术。本书首先系统地介绍了MCP与智能体的基础概念，让读者了解MCP在智能体架构中的角色，然后深入剖析了MCP的工作原理、传输模式与核心设计。本书也提供了详细的开发指南，手把手教读者使用SDK从零开始搭建MCP客户端与MCP服务端，完成基本功能的开发与调试，在高级开发技巧部分，也介绍了MCP中的高级概念及高级开发技巧。最后，本书用大量篇幅指导读者基于MCP开发智能体，包含了典型场景与主流开发框架下的多个实战案例，助力读者将理论与实践相结合，构建具备可扩展性与高性能的智能体系统。

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