目錄
第1章 認識AI智能體與MCP
1 1 走進AI智能體時代
1 1 1 智能體的起源
1 1 2 大模型時代的智能體
1 1 3 兩種類型的智能體系統
1 1 4 智能體的挑戰與趨勢
1 2 初步認識MCP
1 2 1 智能體時代AI應用集成的挑戰
1 2 2 MCP:一種新的AI應用集成標準
1 2 3 基於MCP的集成架構
1 3 從 個MCP示例開始
1 3 1 開發環境與設置
1 3 2 個MCP示例
第2章 揭秘MCP規範與原理
2 1 總體架構
2 2 消息規範:互操作的基礎
2 2 1 什麼是JSON-RPC 2 0
2 2 2 理解基於JSON-RPC 2 0的遠程調用
2 3 通信機制:基於HTTP的遠程通信
2 3 1 無狀態HTTP Post的不足
2 3 2 詳解MCP的SSE通信機制
2 4 通信機制:基於stdio的本地通信
2 4 1 stdio通信的基本原理
2 4 2 模擬實現stdio模式的服務端
2 5 MCP架構下的會話生命週期
2 5 1 連接與初始化
2 5 2 交互與調用
2 5 3 連接關閉
2 6 服務端功能
2 6 1 工具(Tools):可執行的複雜邏輯
2 6 2 資源(Resources):動態的上下文信息
2 6 3 提示(Prompts):預置的模板
2 7 MCP客戶端功能
2 7 1 Roots:控 務端的訪問範圍
2 7 2 Sampling:控制LLM的安全使用
2 8 MCP規範總結客戶端
第3章 基於SDK開發服務端
3 1 認識MCP SDK
3 1 1 關於MCP SDK及準備
3 1 2 瞭解MCP SDK的層次結構
3 2 使用FastMCP開發服務端
3 2 1 創建FastMCP Server實例
3 2 2 開發工具(Tools)功能
3 2 3 開發資源(Resources)功能
3 2 4 開發提示(Prompts)功能
3 2 5 啟動服務端
3 3 服務端的調試、跟蹤與部署
3 3 1 調試與跟蹤服務端
3 3 2 部署MCP遠程服務端
第4章 基於SDK開發客戶端
4 1 用Python庫模擬客戶端
4 1 1 模擬遠程模式(HTTP)客戶端
4 1 2 模擬本地模式(stdio)客戶端
4 2 基於SDK開發客戶端
4 2 1 實戰準備-通用的MCP測試客戶端
4 2 2 遠程連接與初始化
4 2 3 本地連接與初始化
4 2 4 工具的發現與調用
4 2 5 資源的發現與調用
4 2 6 提示(Prompts)的發現與調用
4 2 7 優化-緩存服務端功能列表
4 3 MCP SDK開發小結
第5章 MCP 開發技巧
5 1 基於低層SDK開發服務端
5 1 1 創建低層Server實例
5 1 2 開發與註冊服務端功能
5 1 3 啟動低層Server實例
5 2 使用生命週期管理器lifespan
5 2 1 預備知識:上下文管理器
5 2 2 生命週期管理器
5 2 3 在Server實例中使用lifespan
5 2 4 在Starlette實例中使用lifespan(SSE模式)
5 3 實現應用層的ping機制
5 3 1 預備知識:服務端的ServerSession
5 3 2 ping請求的消息格式
5 3 3 實現ServerSession的ping任務
5 3 4 驗證ping機制
5 4 服務端通知(Notification)的應用
5 4 1 認識通知
5 4 2 常見的通知類型
5 4 3 實現列表變 通知
5 4 4 實現服務端任務的”進度條”
5 5 實現服務端的工具調用緩存
5 5 1 實現服務端的工具緩存類
5 5 2 用裝飾器給工具增加緩存
5 5 3 測試服務端工具緩存
5 6 切換WebSocket的傳輸層
5 6 1 服務端WebSocket傳輸的實現
5 6 2 客戶端WebSocket連接的實現
5 6 3 測試WebSocket傳輸模式
5 7 客戶端功能(Sampling等)的應用
5 7 1 實現客戶端Roots與Sampling功能
1 Roots回調函數
5 7 2 服務端調用客戶端Sampling功能
5 7 3 測試客戶端Sampling的調用
5 8 服務端的安全機制
5 8 1 基於安全Token的認證
5 8 2 基於OAuth的安全授權
第6章 基於MCP開發智能體系統
6 1 發現與配置社區MCP服務
6 1 1 發現社區共享的MCP服務
6 1 2 如何獲取、安裝與運行
6 1 3 在客戶端配置與使用
6 2 集成大模型與MCP服務
6 2 1 準備:多MCP服務端連接管理組件
6 2 2 集成函數調用(Function Calling)與MCP服務
6 3 集成智能體開發框架與MCP服務
6 3 1 集成LangGraph與MCP服務
6 3 2 其他主流的智能體框架與MCP集成
6 4 實戰:基於MCP架構的多文檔Agentic RAG系統
6 4 1 整體架構設計
6 4 2 實現服務端
6 4 3 實現客戶端的智能體
6 4 4 效果測試
6 4 5 後續優化空間
6 5 實戰:基於MCP架構的多智能體系統
6 5 1 整體架構設計
6 5 2 MCP服務端準備
6 5 3 智能體準備
6 5 4 構建多智能體工作流
6 5 5 客戶端(支持API模式)
6 5 6 效果測試
6 5 7 後續優化空間
第7章 解讀新版MCP規範與未來展望
7 1 新的Streamable H
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