最近,人工智能赛道迎来新晋顶流——模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)。国外有OpenAI 宣布支持,国内有腾讯云、阿里云百炼官宣接入,直接将 MCP 送上热搜。
OpenAI CEO Sam Altman 在 X(原Twitter)上发文力挺:“MCP的市场反响很好,我们也很高兴能在自家产品中支持这项协议。目前此协议已经在 Agents SDK 中开放,对于 ChatGPT 桌面版应用以及 Responses API 的支持也即将推出!”
面对如此火热的 MCP,你是否心生好奇?它究竟是什么?为什么一个小小的协议会被评为“AI智能体的万能插头”?程序员又该如何学习MCP?
为了让想掌握MCP的同学能顺利入门,小异带来了一本权威指南《MCP轻松学——全能AI实战宝典》,这本书从基础概念到实战操作,帮助读者快速掌握MCP开发技巧。
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接下来,让我们通过本书深入了解这一技术的来龙去脉。
Part.1
什么是MCP?
MCP是一则由Anthropic公司推出的开源协议,旨在改变大语言模型(Large Language Modl,LLM)与外部世界的交互方式。MCP提供了一种标准化的方法,使LLM能够连接多样化数据源,灵活集成各类工具,从而实现无缝的访问和信息处理。
MCP可以被形象地比喻为AI应用领域的USB-C接口。就像USB-C为电子设备提供标准化的连接方式一样,MCP为AI模型建立了与外部世界交互的通用协议。这种标准化的连接方式使LLM能够更加灵活地接入各类数据源和工具,大大扩展了LLM的能力边界。
在实际应用中,MCP能够:
将LLM连接到本地文件系统、数据库和其他资源。
通过LLM调用各种工具和API服务。
构建复杂的A代理和工作流程。
在保障数据安全的前提下增强LLM的功能。
MCP采用客户端-服务器架构,包含以下组件:
MCP宿主:宿主应用程序包含MCP客户端组件,使用MCP连接各种资源的应用程序,例如AI助手(如Claude桌面应用)、开发环境(如Cursor、Cline)和专门的AI工具。
MCP客户端:作为宿主内部的核心组件,MCP客户端负责与各个服务器建立直接初始化连接,并保持一对一的连接关系,发送请求和接收响应,确保信息的顺畅流通。
MCP服务器:服务器通过MCP框架提供独特的功能和服务。这些服务器可以访问本地和远程资源,如文件系统、数据库或Web API,.通过标准化接口访问这些资源并进行相关操作。
面对如此强大的MCP,程序员们一定迫不及待想要学习掌握它。然而,市面上虽然有不少介绍MCP的文章,但要么过于理论化,让非开发者读得昏昏欲睡;要么直接讲MCP的配置使用,重实践轻理论,让人只能机械操作,却不明就里。
好在现在有了《MCP轻松学——全能AI实战宝典》!本书采用循序渐进的结构设计,从MCP基础知识到高级应用,逐步引导读者深入理解MCP的工作原理与实现方法。无论你是首次接触MCP的初学者,还是希望提升技能的有经验的开发者,都能从本书中获得实用且深入的学习指导。
Part.2
如何轻松学MCP?
本书共8章,各章都围绕特定主题展开,从MCP的基本概念到实际应用案例,读者可以根据自己的需求和兴趣选择性地阅读相关内容。
理论基础
第1章介绍了MCP的基本概念、技术特点及其架构。通过学习这些知识和技能,开发者可以开发出功能强大、性能优异、可靠稳定的MCP服务,为LLM提供更丰富的应用场景。
▲MCP的典型工作流
第2章全面介绍了MCP协议的核心技术架构,主要包含以下关键组件:资源、提示词、工具、采样、根目录和传输层。这些组件构成了MCP的基础框架,理解它们对于有效使用和实现MCP至关重要。
开发实践
第3章聚焦于MCP开发实践,详细介绍了Python、TypeScript、Java和Kotlin等不同编程语言的MCP SDK的安装方法与环境要求,并通过一个简单的Python MCP服务器示例展示了基本开发流程。
同时,在深入探索MCP SDK之前,该章讲解了SDK在软件开发生态中的重要角色及其历史演变。
第4章介绍了如何在Claude桌面应用中配置和使用MCP Server服务器,包括基础配置步骤、常用服务器配置实例和常见问题的排查与解决方法。
书中详细讲解了文件系统服务器和Ftch服务器的配置与使用,通过实例展示了这些服务器如何扩展Claude的能力,使其能够访问本地文件和网络内容。
第5章介绍了MCP Server的开发流程、架构设计、功能实现、测试调试和应用集成等方面的内容,并以天气预报MCP Server为例讲解开发流程。
第6章介绍了MCP Inspector工具的使用,包括其基本功能、高级特性、最佳实践和实际应用案例。
第7章带领读者探索MCP丰富的生态系统,展示各类优秀的MICP Server实现,包括数据库服务、网页内容获取、设计与创意工具、向量数据库以及开发者工具与服务。
最后介绍了MCP市场平台,这些平台为开发者提供了发现、分享和托管MCP Server的便捷渠道。
第8章通过实际案例展示了MCP技术的跨领域应用价值。从高效软件开发到创意内容生成,MCP通过将AI能力与专业工具深度集成,为开发者提供了全新的工作方式。
软件开发领域:DevCanvas的案例
创意内容生成领域:MindXYZ的案例
Part.3
跟着作者轻松学MCP
本书的作者杨威理是一位深耕人工智能领域多年的技术专家与内容创作者。作为前Nokia高级软件工程师,他凭借自身技术优势在AI技术爆发初期成功转型为自媒体人,致力于AI技术的普及与应用。
自ChatGPT问世以来,杨威理专注于将复杂的AI技术转化为通俗易懂的内容,推动AI技术在更广泛领域的应用与发展。他不仅是B站(即bilibili)频道“五里墩茶社”的up主,还是微信公众号“01麻瓜社”的主理人。
他通过视频和文字两种形式分享了大量AI相关的内容,先后推出了《LangChain极简人门》和《MCP极简人门》等系列课程,帮助更多的人理解和掌握AI技术。
此外,杨威理开发了开源项目chat-ollama(一款基于LangChain的AI聊天应用)。该应用支持主流的开源与闭源大模型,并整合了知识库功能,为用户提供了更加智能、便捷的AI交互体验。
Part.4
结语
《MCP轻松学——全能AI实战宝典》的独到之处在于:
全面涵盖:提供MCP技术的完整概述,包括其架构、组件和工作原理。
深入剖析:详细介绍MCP SDK的使用方法,帮助开发者快速上手。
实战落地:探讨MCP在各种应用场景中的实际应用,提供可复制的解决方案,书中的代码示例和案例研究也都是经过精心设计的。
技术前沿:分享MCP开发的最佳实践和优化策略,帮助开发者构建高质量的应用。
实用又易懂!无论你是希望利用MCP构建智能应用或参与MCP开发和完善的AI工程师、需要深入了解如何有效集成和优化LLM应用的技术人员、需要全面评估MCP技术潜力和应用场景的产品负责人、渴望掌握前沿AI应用开发技术的自学者,还是在AI和软件开发领域从事教学与研究工作的相关人员,甚至是希望拓展AI应用开发能力的在校学生,都能在这本书中找到你需要的内容!