MCP极简入门

内容简介 这是一本能轻松带领读者快速理解并使用MCP，从而跨越“大模型调用”到“智能系统构建”之间鸿沟的著作。它以简洁明了、图文并茂、通俗易懂的方式，从基础知识、工作原理、服务架构和应用开发等多个角度对MCP进行了全方位的讲解。即便你没有任何AI基础，也能充分了解并简单使用MCP，从而达到更好地使用AI的目的。 全书内容从逻辑上分为三个部分： 第一部分 MCP基础认知（第1、2章） 通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等，让读者能零门槛了解MCP。 第二部分 MCP本地实践（第3、4章） 手把手指导读者建立本地MCP主机，从Hello World示例到工具链扩展，帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。 第三部分 服务开发与应用（第5~12章） 深入讲解了MCP服务器的开发，工具方面，涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架；应用场景方面，覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外，还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。 全书强调简介易懂，以帮助读者快速入门，所以力求用简洁的语言解释复杂的概念和技术细节，用大量的案例、操作步骤和代码来演示操作的方法和过程，真正做到“快速上手”。

曹洪伟<br />资深技术专家，现任联想诺谛智能首席架构师，专注于大模型应用系统研发，对MCP有较为深入的研究。拥有30余年软硬件研发经验，曾就职于北方电讯、斯伦贝谢、高通等世界500强企业，并作为核心技术人员参与多次创业，曾担任渡鸦科技（被百度收购）CTO，参与了小度智能音箱的研发。曾任百度DuerOS首席布道师，推动对话式AI生态建设。<br />拥有50余项国内外专利，中国专利局外聘技术专家，并在QCon、SDCC等技术大会上分享全栈架构与AI应用实践。乐于分享，著有《性能之道》《深入分布式缓存》《一书读懂物联网》等8本著作，翻译了《持续架构实践》《基于混合方法的NLP》等10本图书。闲时维护CSDN博客及公众号“wireless_com”，分享软件架构与AI工程实践的经验和感悟。

Contents?目　　录<br />前　言<br />第1章从大模型应用到基于MCP<br />的AI混搭　1<br />1.1从大模型到大模型应用　2<br />1.2从搜索到运行工具　3<br />1.3如何更好地支持搜索和<br />使用工具—MCP　5<br />1.4MCP的重要性　7<br />第2章MCP是如何工作的　8<br />2.1MCP的通俗类比　8<br />2.2基于MCP的系统是如何组成的：<br />架构解读　9<br />2.2.1MCP主机　11<br />2.2.2MCP客户端　11<br />2.2.3MCP服务器　12<br />2.3基于MCP的系统是如何运行的：<br />工作原理解读　13<br />2.4服务间的共识—MCP解读　14<br />2.4.1MCP的协议栈　14<br />2.4.2MCP的双向通信方式　15<br />2.4.3MCP的3种分类　16<br />2.5MCP的安全性　17<br />2.6基于MCP的系统有什么不同　18<br />2.6.1与REST API的区别　18<br />2.6.2与大模型调用第三方工具的<br />区别　19<br />2.6.3与传统AI服务的区别　20<br />2.6.4与大模型服务的区别　20<br />2.7示例解读：基于MCP的<br />天气查询　21<br />第3章使用本地MCP主机　24<br />3.1用Ollama构建本地MCP主机　24<br />3.2基于Claude Desktop构建本地<br />MCP应用　28<br />3.3使用自然语言发现并安装MCP<br />服务器　32<br />3.4在Cursor中使用MCP服务器　35<br />第4章从Hello World逐步构建<br />MCP服务器　38<br />4.1环境配置与资源访问　39<br />4.1.1创建项目并设置环境　39<br />4.1.2编写Hello World　41<br />4.1.3测试Hello World的<br />MCP服务器　42<br />4.2使用资源模板扩展资源　46<br />4.3添加提示词使用大模型　50<br />4.4创建工具和消息　57<br />第5章开发MCP服务器　65<br />5.1基于LangChain的MCP集成　65<br />5.1.1集成一个简单的算术MCP<br />服务器　65<br />5.1.2langchain_mcp_tools工具的<br />集成　68<br />5.1.3与ReAct智能体的集成　72<br />5.2LlamaIndex的工具集成　74<br />5.3MCP服务器的集散地　77<br />5.3.1Smithery.ai　77<br />5.3.2mcp.so　78<br />5.3.3阿里云的MCP服务　79<br />5.3.4腾讯云的MCP插件中心　80<br />5.4一些实用的MCP服务器　81<br />5.4.1APIdog MCP Server　81<br />5.4.2Blender MCP Server　82<br />5.4.3Perplexity Ask MCP Server　82<br />5.4.4Figma MCP Server　82<br />5.4.5Firecrawl MCP Server　83<br />5.4.6MCP Server Chatsum　83<br />5.4.7Neon MCP Server　84<br />5.4.821st.dev Magic MCP Server　84<br />5.4.9Browserbase MCP Server　85<br />5.4.10　Cloudflare MCP Server　85<br />第6章基于MCP的常见个人<br />应用　87<br />6.1自动提取Web数据　87<br />6.1.1准备工具包　88<br />6.1.2安装智能爬虫模块　88<br />6.1.3配置智能开关　88<br />6.1.4启动验证　88<br />6.2实现个性化搜索　91<br />6.2.1使用FastMCP定义和<br />注册工具　92<br />6.2.2MCP的客户端　93<br />6.2.3MCP客户端和服务器的<br />通信　94<br />6.2.4基于MCP的系统能力应用　96<br />6.3论文阅读　99<br />6.3.1arXiv的MCP服务器：负责<br />从arXiv中获取科学文章　100<br />6.3.2Docling MCP服务器　101<br />6.3.3构建基于FastAPI的<br />客户端　103<br />6.4工作流自动化　104<br />6.5一个通用的AI助手　107<br />6.5.1构建路由器　108<br />6.5.2具体实现　110<br />6.5.3处理器功能　110<br />6.5.4可扩展性　110<br />第7章用MCP优化自己的设计　112<br />7.1将Figma连接到工作流　112<br />7.1.1建立Figma MCP开发和<br />运行环境　113<br />7.1.2获取Figma API访问令牌　113<br />7.1.3安装Figma MCP服务器　115<br />7.1.4连接到AI编程工具<br />Cursor　116<br />7.1.5工作流程　116<br />7.23D建模　119<br />7.2.1安装Unreal Engine MCP <br />Server　119<br />7.2.2连接一个AI客户端　120<br />7.2.3Unreal Engine MCP Server的<br />使用　120<br />7.33D打印　122<br />7.3.1MCP 3D打印服务器：连接<br />创意与现实的桥梁　122<br />7.3.2MCP 3D打印服务器的<br />兼容性　123<br />7.3.3MCP 3D打印服务器的<br />环境配置　123<br />7.3.4MCP 3D打印服务器的使用<br />示例：如何通过自然对话<br />改进3D打印　124<br />7.3.5MCP 3D打印服务器的资源<br />管理与限制　126<br />7.3.6MCP 3D打印服务器：数字与<br />实体世界的融合　127<br />第8章用MCP服务器智能处理<br />数据　128<br />8.1引入智能分析：推理增强　129<br />8.1.1Sequential Thinking MCP<br />服务器的作用　129<br />8.1.2Sequential Thinking MCP<br />服务器的构建　129<br />8.1.3Sequential Thinking MCP<br />服务器的工作方式　130<br />8.1.4Sequential Thinking MCP<br />服务器的核心价值　130<br />8.1.5Sequential Thinking MCP<br />服务器的常见问题　132<br />8.2外部数据获取：网络爬虫的MCP<br />服务器　132<br />8.2.1Firecrawl MCP服务器的一个<br />简捷实现　133<br />8.2.2本地部署Firecrawl　136<br />8.2.3在VS Code的Cline插件中<br />配置MCP服务器　136<br />8.2.4在VS Code的Cline插件中<br />测试Firecrawl　137<br />8.3数据报表智能化　137<br />8.3.1数据摄取的准备：访问凭证<br />的获取　138<br />8.3.2构建用于数据分析的MCP<br />服务器　141<br />8.3.3构建用于数据分析的MCP<br />客户端　144<br />8.3.4使用MCP服务器进行数据<br />分析　146<br />8.4知识管理　148<br />8.4.1安装REST API插件以增强<br />Obsidian功能　149<br />8.4.2设置MCP-Obsidian服务器：<br />连接Claude与Obsidian的<br />桥梁　149<br />8.4.3配置Claude连接<br />MCP-Obsidian服务器　150<br />8.4.4MCP-Obsidian服务器的<br />使用　151<br />第9章用MCP让通信智能化　153<br />9.1轻松对接即时通信工具<br />WhatsApp　154<br />9.1.1准备工作　156<br />9.1.2克隆存储库并运行WhatsApp <br />Bridge　156<br />9.1.3为WhatsApp Access配置<br />Claude Desktop应用程序　157<br />9.1.4集成WhatsApp并将其作为<br />MCP工具　158<br />9.2轻松连接Slack　159<br />9.2.1Runbear让AI自动化触手<br />可及　159<br />9.2.2配置Slack MCP客户端　160<br />9.2.3Slack账户连接到AI智能体<br />的两种授权方法　161<br />9.2.4Runbear与Slack集成带来的<br />便利　161<br />9.3电子邮件的智能化管理：Gmail　162<br />9.3.1Gmail MCP服务器的设置和<br />启动　162<br />9.3.2用Gmail MCP服务器管理<br />电子邮件　163<br />9.4通信转化：使用mcp-proxy完成<br />从SSE到STDIO　164<br />9.4.1什么是mcp-proxy　164<br />9.4.2如何使用mcp-proxy轻松连接<br />SSE与STDIO　165<br />9.4.3使用mcp-proxy时的重要注意<br />事项　166<br />第10章用MCP大幅提升开发<br />效能　168<br />10.1自动化开发流程实例：Cursor中<br />的PR工作流　169<br />?10.1.1获得代码间的差异　169<br />?10.1.2用AI智能生成分支名称和<br />提交消息　172<br />?10.1.3将代码与GitHub连接：自动<br />创建PR　174<br />?10.1.4将AI助手集成到Cursor中，<br />提升Git工作流的效率　176<br />10.2智能代码评审　177<br />?10.2.1快速搭建项目环境：<br />安装工具、配置依赖和<br />设置凭证　178<br />?10.2.2创建一个模块来处理<br />GitHub PR的数据检索　181<br />?10.2.3创建核心PR分析器：连接<br />Claude Desktop、GitHub和<br />Notion　183<br />?10.2.4自动化PR审查流程：从<br />代码更改到Notion记录　186<br />10.3优化API调用　187<br />?10.3.1使用Spring AI的新特性<br />优化ThemeParks.wiki API的<br />使用　189<br />?10.3.2优化MCP服务器使用<br />API的方式　191<br />10.4MCP为传统应用带来革新：<br />API的运行时管理　193<br />?10.4.1使用Cursor配置<br />APISIX-MCP服务器的<br />详细步骤　194<br />?10.4.2通过自然语言与AI交互<br />来配置APISIX路由　196<br />第11章用MCP简化数据库<br />操作　199<br />11.1使用关系数据库构建应用<br />原型　199<br />?11.1.1在本地运行SQLite MCP<br />服务器　200<br />?11.1.2通过对话探索SQLite<br />数据库　202<br />?11.1.3使用对话快速构建<br />原型　203<br />11.2非关系数据库Redis的访问　206<br />?11.2.1Redis MCP服务器　206<br />?11.2.2构建Redis MCP<br />服务器的开发环境：<br />搭建项目基础　207<br />?11.2.3创建Redis MCP<br />服务器的核心实现：<br />从代码到功能　209<br />?11.2.4将Redis MCP服务器与<br />Cursor IDE集成：简易<br />步骤指南　214<br />11.3Milvus与MCP的集成：开启<br />智能数据管理　215<br />?11.3.1运行Milvus MCP服务器　216<br />?11.3.2在Claude Desktop中<br />配置并使用Milvus MCP<br />服务器　217<br />?11.3.3在Cursor中配置并使用<br />Milvus MCP服务器　219<br />?11.3.4常见问题及解决方法　220<br />11.4Apache Ignite与MCP的<br />集成：探索分布式数据库的<br />新可能　221<br />?11.4.1启动Apache Ignite<br />并初始化数据库：从零<br />开始的详细指南　222<br />?11.4.2构建Apache Ignite MCP<br />服务器　225<br />?11.4.3使用MCP Inspector<br />测试Apache Ignite MCP<br />服务器　226<br />?11.4.4Apache Ignite MCP服务器<br />与大模型协作实现推理　229<br />第12章用MCP助力大模型　233<br />12.1通过MCP服务器在本地运行<br />DeepSeek R1模型　233<br />?12.1.1轻松获取并设置<br />DeepSeek R1模型　234<br />?12.1.2使用LM Studio简化本地<br />运行AI模型　235<br />?12.1.3通过MCP与本地<br />DeepSeek R1模型无缝<br />交互　235<br />?12.1.4利用MCP释放DeepSeek R1<br />模型的潜力　236<br />12.2生产环境中的DeepSeek MCP<br />服务器部署　237<br />?12.2.1安装并配置DeepSeek MCP<br />服务器　238<br />?12.2.2深度整合DeepSeek与MCP：<br />超越简单的聊天机器人　239<br />12.3构建可扩展的多云大模型<br />服务　240<br />?12.3.1多云大模型服务的MCP<br />系统架构：分层设计与<br />工作原理　241<br />?12.3.2面向多云大模型服务的<br />MCP系统的参考实现　243<br />?12.3.3多云大模型服务的MCP的<br />最佳实践指南　248