MCP協議與AI Agent開發-標準 應用與實現 淩峰 王伊凝 9787302695349 【台灣高等教育出版社】

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書名：MCP協議與AI Agent開發-標準 應用與實現
ISBN：9787302695349
出版社：清華大學
著編譯者：淩峰 王伊凝
頁數：xxx
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1741643
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編輯推薦
人工智能技術迅猛發展的當下，LLM的上下文管理已成為提升智能系統性能的瓶頸。傳統Prompt工程雖靈活卻難以支撐複雜場景的需求，MCP協議為這一領域提供了創新的解決方案。《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》以MCP協議為核心，系統梳理其技術原理、協議規範及工程實踐路徑，結合DeepSeek大模型平臺的能力，展現了MCP的應用價值。
全書結構清晰，分為基礎理論、協議規範、開發工具鏈與應用構建4大部分，既涵蓋Transformer、LLM上下文機制等核心技術解析，又深入講解Context Object層級結構、狀態快照等工程細節，並通過人格共創AI劇本工坊、自演化智能議程會議系統與深夢編導器實戰項目，展現MCP在多模態、多任務場景中的拓展潛力。
需要特別提到的是，《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》的項目案例十分精彩，不僅給出了完整的開發流程，如技術要點、模塊實現、代碼文件、項目總結等，而且其展現的新場景和前沿應用為我們展現了智能系統的無限可能。
《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》內容嚴格參照官方技術規範，代碼可運行，模板可複用，兼具專業性、實用性和先進性。通過《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》讀者不僅能夠全面掌握MCP的原理與實現，還能通過實戰案例展示的技術細節，提升解決實際問題的能力，實現工程級智能應用系統。
《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》適合大模型開發者、AI Agent構建者、AI產品經理、NLP開發人員以及有志于利用AI實現夢想的技術人員和創業者。

內容簡介
《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》系統地闡述了MCP的技術原理、協議機制與工程應用，提供了從底層協議設計到項目部署的全流程的應用指南。全書從結構上分為基礎理論、協議規範、開發工具鏈、應用構建4部分，共9章 。具體內容包括大模型基礎、MCP基本原理、MCP標準與規範體系、MCP與LLM的互連線制、MCP開發環境與工具鏈、MCP與多模態大模型集成，以及MCP的狀態流轉機制、Prompt構建規範、上下文調度策略及其與模型推理引擎的協同工作，同時涉及流式響應、函數調用、模塊化Prompt設計等前沿技術，並結合基於DeepSeek平臺的真實應用項目（人格共創AI劇本工坊、自演化智能議程會議系統與深夢編導器），助力讀者理解MCP在多元領域的可拓展性與工程實踐。
《MCP協議與AI Agent開發:標準、應用與實現》注重技術深度與實用性，適合從事大模型系統研發、智能交互設計、AI平臺構建與Agent框架集成的技術人員閱讀，也可作為希望深入理解MCP協議原理及其在實際項目中的部署與落地方案的研究者與開發者的參考手冊。

作者簡介
淩峰，博士，就職于985高校，長期從事機器學習、人工智能、計算機視覺及大語言模型方向的研發與教學工作。專注於模型優化、訓練加速與數據驅動算法設計，具備扎實的理論基礎與豐富的實踐經驗，主持及參與多項相關科研項目，致力於推動大模型及多模態技術在教學與產業中的落地應用。
王伊凝，就職于中科院成果孵化企業，算法工程師。負責大數據分析算法的研發，擅長使用人工智能和機器學習技術解決複雜問題；精通PyTorch框架，致力於將先進的AI算法應用於各類實際工程項目中，並推動技術創新與產業轉型。近些年積極參與大模型相關技術的研究與工程實踐，熟悉Agent與模型上下文協議（MCP）的設計與實現，能夠高效協調多模塊間的語義信息傳遞與任務協同。

目錄

目 錄
第 1 章 大模型原理及MCP開發基礎 1
1 1 大模型概述 1
1 1 1 從統計語言模型到Transformer架構 1
1 1 2 GPT系列大模型簡介 2
1 1 3 DeepSeek系列大模型簡介 5
1 1 4 其他主流大模型簡介 8
1 2 Transformer模型架構詳解 10
1 2 1 自注意力機制 10
1 2 2 多頭注意力與殘差連接 11
1 2 3 位置編碼與序列建模 14
1 2 4 編碼器－解碼器結構 16
1 3 LLM的輸入輸出機制與上下文表示 19
1 3 1 Tokenization與BPE 19
1 3 2 Prompt與上下文緩存 21
1 3 3 上下文窗口限制與擴展 22
1 3 4 KV Cache技術 23
1 4 LLM在應用中的典型接口模式 25
1 4 1 Completion與Chat模型API接口 25
1 4 2 流式響應協議 26
1 4 3 函數調用 27
1 5 DeepSeek開發基礎 28
1 5 1 DeepSeek API調用規範 28
1 5 2 API基礎開發模式 29
1 6 本章 小結 33
第 2 章 MCP的基本原理 34
2 1 MCP概述 34
2 1 1 MCP定義 34
2 1 2 MCP與傳統Prompt工程的區別 38
2 1 3 MCP的上下文模型 40
2 1 4 MCP對多輪任務與狀態保持的支持 43
2 2 MCP上下文結構與層級劃分 44
2 2 1 上下文對象數據結構定義 45
2 2 2 Prompt單元與上下文邊界管理 47
2 2 3 動態上下文鏈 49
2 2 4 多模型之間的上下文共享機制 51
2 3 MCP的狀態管理與中間態控制 53
2 3 1 狀態快照與恢復機制 53
2 3 2 執行中斷與延遲執行 58
2 3 3 狀態變更通知與訂閱模式 61
2 3 4 內部狀態同步與外部事件綁定 64
2 4 MCP與語義執行模型 65
2 4 1 MCP語義單元映射 65
2 4 2 插件式語義節 點擴展設計 66
2 5 本章 小結 68
第 3 章 MCP協議標準與規範體系 69
3 1 協議消息結構設計 69
3 1 1 請求結構字段說明 69
3 1 2 響應結構與異常處理 72
3 1 3 系統元信息與上下文元數據定義 75
3 1 4 JSON數據標準 78
3 2 交互協議與狀態碼體系 80
3 2 1 請求生命週期 81
3 2 2 成功與失敗的錯誤碼表設計 82
3 2 3 多步對話狀態標識 84
3 2 4 流控制字段 85
3 3 上下文管理策略與限制規則 88
3 3 1 上下文最大長度限制與自動裁剪機制 88
3 3 2 上下文緩存設計 89
3 4 安全性與權限控制 91
3 4 1 上下文隔離權限邊界模型 91
3 4 2 Token與身份認證機制 92
3 4 3 加密傳輸與數據隱私規範 94
3 5 本章 小結 96
第 4 章 MCP與大模型的互連線制 97
4 1 上下文注入機制與Prompt協商策略 97
4 1 1 MCP上下文注入流程 97
4 1 2 Prompt Merge與順序策略 103
4 1 3 Prompt插槽式語義填充設計 108
4 2 多模態上下文注入 113
4 2 1 圖像上下文的封裝與映射 113
4 2 2 表格結構信息的Prompt合成方式 117
4 2 3 文檔嵌入的預處理與載入 122
4 3 響應解碼與上下文返回 127
4 3 1 Token流的中間態解碼策略 127
4 3 2 響應結構中的上下文提示注入 130
4 4 與模型推理引擎的接口對接 134
4 4 1 DeepSeek推理服務接口協議 134
4 4 2 KV Cache與MCP上下文對齊策略 139
4 5 本章 小結 143
第 5 章 MCP開發環境與工具鏈 144
5 1 開發接口與SDK概覽 144
5 1 1 MCP官方SDK使用指南 144
5 1 2 HTTP API與WebSocket接口封裝 147
5 1 3 Python客戶端基礎封裝 149
5 1 4 客戶端與服務端協同開發 152
5 2 本地調試與Mock函數測試 154
5 2 1 本地模擬器部署方式 154
5 2 2 調試時的日誌抓取與分析 156
5 2 3 Mock函數與Prompt響應測試 159
5 3 本章 小結 161
第 6 章 MCP應用開發進階 162
6 1 面向任務的上下文組織結構 162
6 1 1 子任務嵌套與嵌套上下文定義 162
6 1 2 上下文轉移中的語義保持機制 164
6 1 3 面向任務的動態上下文調度 170
6 2 模塊化上下文組件設計 175
6 2 1 Prompt模板與上下文模板的分離 175
6 2 2 可複用的任務模塊與參數注入 177
6 2 3 上下文組件的註冊與組合 183
6 2 4 Prompt Block的條件拼接 184
6 3 狀態驅動的MCP控制流程 186
6 3 1 基於狀態機的上下文控制流建模 187
6 3 2 多狀態響應協同調度模式 189
6 3 3 併發任務中的狀態隔離 189
6 4 本章 小結 191
第 7 章 小試牛刀：構建基於MCP的智能郵件處理系統 192
7 1 系統架構設計 192
7 1 1 智能郵件處理系統結構劃分 192
7 1 2 MCP應用開發流程 194
7 1 3 系統開發任務劃分（按文件） 196
7 2 主要模塊開發 197
7 2 1 系統入口與主控制器 197
7 2 2 上下文對象與Prompt模板定義 200
7 2 3 工具註冊模塊（MCP Tool） 202
7 2 4 客戶端與服務端配置 205
7 2 5 任務狀態管理與流程控制 207
7 2 6 日誌與調試支持 209
7 2 7 系統配置與環境定義 212
7 3 系統集成 214
7 4 用戶交互與MCP接口集成 215
7 4 1 前端與MCP接口的通信規範 215
7 4 2 流式交互反饋機制 219
7 5 本章 小結 223
第 8 章 MCP與多模態大模型集成 224
8 1 圖像輸入與視覺上下文注入 224
8 1 1 圖像編碼與MCP封裝接口 224
8 1 2 視覺描述生成 226
8 1 3 圖像推理結果 229
8 1 4 圖像片段與多輪問答上下文保持 231
8 2 音頻與語音輸入處理 234
8 2 1 自動語言識別模型與文本上下文對齊 234
8 2 2 音頻片段的語義編碼方式 236
8 3 表格型數據與文檔結構的上下文封裝 239
8 3 1 表格信息的結構化Prompt插入 239
8 3 2 文檔段落抽取與摘要上下文生成 242
8 4 本章 小結 244
第 9 章 開發進階：複合智能體開發實戰 245
9 1 項目一：人格共創AI劇本工坊 245
9 1 1 多角色協同/劇情狀態控制與驅動方式/劇情決策/情緒驅動生成 245
9 1 2 項目架構拆解（由模塊到文件） 247
9 1 3 模塊實現 249
9 1 4 項目總結 264
9 2 項目二：自演化智能議程會議系統 264
9 2 1 多Agent觀點建模/動態語義議題演化/協議主持調度 265
9 2 2 項目架構拆解（由模塊到文件） 266
9 2 3 模塊實現 267
9 2 4 項目總結 276
9 3 項目三：深夢編導器——連續夢境腳本生成器 277
9 3 1 多輪感官輸入/隱喻引導Prompt構造/意象鏈式結構生成 277
9 3 2 項目架構拆解（由模塊到文件） 278
9 3 3 模塊實現 280
9 3 4 項目總結 290
9 4 本章 小結 290

前言/序言
隨著大語言模型（LLM）能力的不斷提升，如何更高效、可控、可複用地組織與管理上下文，已成為智能系統研發中的核心問題。傳統的Prompt工程雖然靈活，但缺乏結構化表達與可拓展機制，難以支持複雜的任務狀態建模與多輪上下文維護。
在此背景下，模型上下文協議（Model Context Protocol，MCP）應運而生。作為新一代上下文交互協議，MCP以結構化上下文語義為核心，通過協議層解耦模型與應用邏輯，為智能系統構建帶來新的範式革新。
MCP的出現不僅推動了上下文管理方式的創新，也使得智能系統能夠在更加複雜和動態的環境中高效運作。它

大陸簡體正版圖書，訂購後正常情形下約兩周可抵台。