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、核心架构、核心组件(资源、工具、提示模板)、常见的传输方式和安全机制等,并通过与API、Agent、Function Calling、A2A协议等的对比,体现其标准化优势.然后以Node.js和Python双栈为例,手把教读者搭建MCP服务器与MCP客户端,演示如何将MCP集成到Claude Desktop、Cursor等主流AI平台中.最后讲解多个实战示例,涵盖开发与代码执行、浏览器的自动化、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.本书可帮助读者快速掌握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".本书既适合AI初学者快速入门,也适合资深开发者进阶学习,是掌握下一代AI交互技术的重要参考资料.

第1章 MCP简介\t1
1.1 什么是MCP\t2
1.2 MCP的起源与发展\t3
1.3 掌握MCP的好处\t4
第2章 MCP的工作原理\t5
2.1 核心架构\t6
2.2 核心组件\t8
2.2.1 资源\t9
2.2.2 工具\t10
2.2.3 提示模板\t11
2.3 两种常见的传输方式\t12
2.3.1 标准输入/输出\t12
2.3.2 流式传输\t13
2.4 安全机制\t14
2.4.1 访问控制和权限管理\t14
2.4.2 身份验证和安全通信\t14
2.4.3 元数据和安全提示\t15
2.4.4 沙箱隔离机制\t15
2.4.5 开源、透明\t15
2.5 MCP与API的区别\t16
2.6 MCP与Agent的区别\t17
2.7 MCP与Function Calling的区别\t18
2.8 MCP与A2A Protocol的区别\t20
第3章 MCP的本地搭建\t22
3.1 环境准备工作\t23
3.1.1 安装和配置Node.js\t23
3.1.2 安装和配置Python\t27
3.1.3 安装VSCode\t29
3.2 自己搭建MCP客户端\t32
3.2.1 用Python快速搭建MCP客户端\t32
3.2.2 搭建MCP聊天机器人客户端\t38
3.3 自己搭建MCP服务器\t46
3.3.1 安装uv并初始化项目目录\t46
3.3.2 用FastMCP构建天气信息服务端\t51
第4章 开发与代码执行\t59
4.1 Semantic Kernel\t60
4.1.1 基础设置\t60
4.1.2 案例：多代理协作系统与插件集成\t61
4.2 MCP Run Python\t67
4.2.1 基础设置\t67
4.2.2 案例：安全沙盒集成与调用\t68
4.3 E2B\t70
4.3.1 基础设置\t70
4.3.2 案例：云沙盒Python调用链路\t71
第5章 浏览器的自动化\t74
5.1 PlaywrightMCP\t75
5.1.1 基础设置\t75
5.1.2 案例：无头浏览器操作与网页交互\t76
5.2 BrowserbaseMCP\t77
5.2.1 基础设置\t78
5.2.2 案例：云浏览器网页抓取与截图\t79
5.3 PuppeteerMCP\t80
5.3.1 基础设置\t80
5.3.2 案例：云浏览器网页操作与截图\t81
第6章 命令行与Shell\t84
6.1 iterm-mcp\t85
6.1.1 基础设置\t85
6.1.2 案例：创建自动化Python虚拟环境\t86
6.2 win-cli-mcp\t87
6.2.1 基础设置\t88
6.2.2 案例：远程服务器信息查询\t89
6.3 mcp-server-commands\t90
6.3.1 基础设置\t91
6.3.2 案例：将Python脚本结果写入文件\t91
第7章 版本控制\t94
7.1 github-mcp-server\t95
7.1.1 基础设置\t95
7.1.2 案例：自动化GitHub工作流\t96
7.2 mcp?gitee\t98
7.2.1 基础设置\t98
7.2.2 案例：自动化Gitee工作流\t99
7.3 Gitea MCP\t101
7.3.1 基础设置\t101
7.3.2 案例：自动化Bug修复流程\t103

第8章 数据库交互\t105
8.1 Aiven\t106
8.1.1 基础设置\t106
8.1.2 案例：项目查询与服务详情获取\t107
8.2 genai-toolbox\t108
8.2.1 基础设置\t109
8.2.2 案例：LangGraph与Toolbox集成\t109
8.3 mcp?clickhouse\t111
8.3.1 基础设置\t111
8.3.2 案例：ClickHouse查询与数据分析\t113
第9章 数据分析与可视化\t115
9.1 mcp?vegalite?server\t116
9.1.1 基础设置\t116
9.1.2 案例：度销量数据保存与可视化\t117
9.2 keboola?mcp?server\t118
9.2.1 基础设置\t119
9.2.2 案例：Keboola数据探索与导出CSV文件\t120
9.3 mcp?server?axiom\t122
9.3.1 基础设置\t122
9.3.2 案例：Axiom数据集查询与APL分析\t123
第10章 云平台服务集成\t125
10.1 sample?mcp?server?tos\t126
10.1.1 基础设置\t126
10.1.2 案例：TOS桶对象的列举与下载\t127
10.2 aws?kb?retrieval?serve\t129
10.2.1 基础设置\t129
10.2.2 案例：Amazon Bedrock知识库检索\t130

10.3 mcp?server?cloudflare\t132
10.3.1 基础设置\t132
10.3.2 案例：Cloudflare Workers 列出与日志查询\t133
第11章 通信与协作\t135
11.1 gotohuman?mcp?server\t136
11.1.1 基础设置\t136
11.1.2 案例：推文审阅与反馈优化\t137
11.2 inbox?zero MCP\t139
11.2.1 基础设置\t139
11.2.2 案例：邮件管理自动化\t141
11.3 AgentMail Toolkit\t142
11.3.1 基础设置\t142
11.3.2 案例：邮件全生命周期自动化\t143
第12章 娱乐休闲\t145
12.1 MemoryMesh\t146
12.1.1 基础设置\t146
12.1.2 案例：动态工具构建RPG世界\t147
12.2 mcp?unity\t148
12.2.1 基础设置\t148
12.2.2 案例：Unity编辑器自动化\t149
12.3 hko-mcp\t150
12.3.1 基础设置\t151
12.3.2 案例：HKO-MCP气象数据的获取与处理\t151