本書系統講解MCP的技術原理與應用實戰。首先從MCP的基礎知識入手，詳細講解MCP的起源與發展、架構、核心組件（資源、工具、提示模板）、支持的傳輸類型和安全機制等，并通過與API、Agent、Function Calling、A2A 協議l等的對比，體現其標準化優勢。然后講解如何安裝與搭建MCP服務器，并以Node.js和Python雙棧為例，手把手搭建MCP服務器與MCP客戶端，演示如何將MCP集成到Claude Desktop、Cursor IDE等主流AI平臺中。最后講解了多個實戰案例，涵蓋瀏覽器自動化、命令行與Shell、版本控制、數據庫交互、數據分析與可視化、云平臺服務集成、通信與協作及娛樂休閑等多個應用場景。本書還同時深入探討了權限管理、沙箱隔離等安全機制，幫助讀者快速掌握MCP，實現大模型與業務系統的無縫對接，推動大模型從"知識庫”跨越式發展為"智能助手”。
李艮基（GenJi），畢業于武漢大學。B站及微信公眾號AI領域頭部博主（GenJi是真想教會你）、AI科技創業者、暢銷書作者、鯨海拾貝CEO。2020年入選央視五四青年節特別節目創業青年代表。2023年入選福布斯中國30歲以下精英榜及胡潤中國30歲以下精英榜。肖靈兒畢業于香港科技大學計算機專業。B站知名科普Up主，擇天數字藝術有限公司聯合創始人，《算法小講堂》作者。作為深耕技術領域的IT達人，領導團隊進行前沿技術的研發與應用，推動數字化轉型與創新，并致力于通過簡明易懂的內容傳播計算機科學及算法知識。曹方詠崢倫敦政治經濟學院碩士，高級工程師。在AI大模型、數據要素領域具備豐富的研究及實戰經驗。作為聯合創始人，創立了國內的Llama大模型中文開源社區?D?DLlama中文社區，并參編出版了《Llama大模型實踐指南》。
第1章 MCP簡介1
1.1 什么是MCP2
1.2 MCP的起源與發展3
1.3 掌握MCP的好處4
第2章 MCP的工作原理5
2.1 核心架構6
2.2 核心組件8
2.2.1 資源9
2.2.2 工具10
2.2.3 提示模板11
2.3 兩種常見的傳輸方式12
2.3.1 標準輸入/輸出12
2.3.2 流式傳輸13
2.4 安全機制14
2.4.1 訪問控制和權限管理14
2.4.2 身份驗證和安全通信14
2.4.3 元數據和安全提示15
2.4.4 沙箱隔離機制15
2.4.5 開源、透明15
2.5 MCP與API的區別16
2.6 MCP與Agent的區別17
2.7 MCP與Function Calling的區別18
2.8 MCP與A2A Protocol的區別20
第3章 MCP的本地搭建22
3.1 環境準備工作23
3.1.1 安裝和配置Node.js23
3.1.2 安裝和配置Python27
3.1.3 安裝VSCode29
3.2 自己搭建MCP客戶端32
3.2.1 用Python快速搭建MCP客戶端32
3.2.2 搭建MCP聊天機器人客戶端38
3.3 自己搭建MCP服務器46
3.3.1 安裝uv并初始化項目目錄46
3.3.2 用FastMCP構建天氣信息服務端51
第4章 開發與代碼執行59
4.1 Semantic Kernel60
4.1.1 基礎設置60
4.1.2 案例：多代理協作系統與插件集成61
4.2 MCP Run Python67
4.2.1 基礎設置67
4.2.2 案例：安全沙盒集成與調用68
4.3 E2B70
4.3.1 基礎設置70
4.3.2 案例：云沙盒Python調用鏈路71
第5章 瀏覽器的自動化74
5.1 PlaywrightMCP75
5.1.1 基礎設置75
5.1.2 案例：無頭瀏覽器操作與網頁交互76
5.2 BrowserbaseMCP77
5.2.1 基礎設置78
5.2.2 案例：云瀏覽器網頁抓取與截圖79
5.3 PuppeteerMCP80
5.3.1 基礎設置80
5.3.2 案例：云瀏覽器網頁操作與截圖81
第6章 命令行與Shell84
6.1 iterm-mcp85
6.1.1 基礎設置85
6.1.2 案例：創建自動化Python虛擬環境86
6.2 win-cli-mcp87
6.2.1 基礎設置88
6.2.2 案例：遠程服務器信息查詢89
6.3 mcp-server-commands90
6.3.1 基礎設置91
6.3.2 案例：將Python腳本結果寫入文件91
第7章 版本控制94
7.1 github-mcp-server95
7.1.1 基礎設置95
7.1.2 案例：自動化GitHub工作流96
7.2 mcp?gitee98
7.2.1 基礎設置98
7.2.2 案例：自動化Gitee工作流99
7.3 Gitea MCP101
7.3.1 基礎設置101
7.3.2 案例：自動化Bug修復流程103
第8章 數據庫交互105
8.1 Aiven106
8.1.1 基礎設置106
8.1.2 案例：項目查詢與服務詳情獲取107
8.2 genai-toolbox108
8.2.1 基礎設置109
8.2.2 案例：LangGraph與Toolbox集成109
8.3 mcp?clickhouse111
8.3.1 基礎設置111
8.3.2 案例：ClickHouse查詢與數據分析113
第9章 數據分析與可視化115
9.1 mcp?vegalite?server116
9.1.1 基礎設置116
9.1.2 案例：度銷量數據保存與可視化117
9.2 keboola?mcp?server118
9.2.1 基礎設置119
9.2.2 案例：Keboola數據探索與導出CSV文件120
9.3 mcp?server?axiom122
9.3.1 基礎設置122
9.3.2 案例：Axiom數據集查詢與APL分析123
第10章 云平臺服務集成125
10.1 sample?mcp?server?tos126
10.1.1 基礎設置126
10.1.2 案例：TOS桶對象的列舉與下載127
10.2 aws?kb?retrieval?serve129
10.2.1 基礎設置129
10.2.2 案例：Amazon Bedrock知識庫檢索130
10.3 mcp?server?cloudflare132
10.3.1 基礎設置132
10.3.2 案例：Cloudflare Workers 列出與日志查詢133
第11章 通信與協作135
11.1 gotohuman?mcp?server136
11.1.1 基礎設置136
11.1.2 案例：推文審閱與反饋優化137
11.2 inbox?zero MCP139
11.2.1 基礎設置139
11.2.2 案例：郵件管理自動化141
11.3 AgentMail Toolkit142
11.3.1 基礎設置142
11.3.2 案例：郵件全生命周期自動化143
第12章 娛樂休閑145
12.1 MemoryMesh146
12.1.1 基礎設置146
12.1.2 案例：動態工具構建RPG世界147
12.2 mcp?unity148
12.2.1 基礎設置148
12.2.2 案例：Unity編輯器自動化149
12.3 hko-mcp150
12.3.1 基礎設置151
12.3.2 案例：HKO-MCP氣象數據的獲取與處理151
新書資訊