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| 編輯推薦： |
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系统讲解MCP技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法强调协议驱动的上下文语义工程，从系统设计视角看待模型开发问题在保证内容专业性的同时，注重工程可操作性架构设计均可复用，帮助构建“能控、能扩、能协作”的智能体系统提供书中所有示例代码下载，并配套教学视频，手把手指导学习
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| 內容簡介： |
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本书围绕Model Context Protocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。 全书共分为十章，内容由浅入深。全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transformer架构、预训练与微调机制、上下文建模等基础内容，帮助读者理解MCP所依赖的底层技术语境。随后系统解析了MCP的协议机制、语义结构、生命周期管理及上下文注入流程，并详细剖析了MCP与LLM模型如何在多模态交互、提示词管理、能力协商等方面协同工作。最后则深入探讨MCP的工程实现与实战应用，包括服务器架构设计、工具链集成、智能体系统开发以及与RAG（检索增强生成）技术的结合，最后通过多个实际场景的案例，总结部署模式、性能优化与未来生态发展趋势。
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| 關於作者： |
芯智智能（Xinzhi Intelligence Lab）：致力于人工智能、机器学习和大模型领域的前沿研究与技术创新。实验室专注于利用新AI算法和大数据分析技术，推动智能技术在各行业中的深度应用。实验室的研究涵盖从基础理论到实际应用的多个方面，包括深度学习、强化学习、自然语言处理、计算机视觉及大规模语言模型的训练与优化。实验室不断推动AI技术的突破，致力于为社会和产业提供智能化的解决方案，推动人工智能技术的产业化应用，提升行业的智能化水平。
丁志凯，毕业于北京航空航天大学，长期专注于大语言模型（LLM）的开发、部署与微调工作，具备深厚的人工智能研究背景与工程实践经验。曾任某知名科技公司研究员，参与多个AI核心项目。近期聚焦大模型的上下文控制协议（MCP）的设计与实现，致力于提升模型在复杂应用中的上下文理解与响应能力。作者希望通过本书为广大技术人员提供一套实用且深入的参考指南，帮助读者更好地理解和应用MCP协议及相关技术。
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| 目錄：
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第1章 LLM基础
1.1 LLM的演进与应用
1.1.1 从传统NLP到LLM的技术发展
1.1.2 LLM在各领域的应用案例
1.2 Transformer架构解析
1.2.1 Transformer的基本组成与工作原理
1.2.2 自注意力机制的实现与优化
1.2.3 Transformer在LLM中的应用
1.3 LLM的预训练与微调
1.3.1 预训练与微调的策略与方法
1.3.2 数据集的选择与处理
1.3.3 模型评估与性能优化
1.4 LLM的局限性
1.4.1 模型的可解释性问题
1.4.2 数据偏差与伦理问题
1.5 本章小结
第2章 MCP概述
2.1 MCP的起源与目标 22
2.1.1 MCP的提出背景 22
2.1.2 MCP解决的问题与目标 24
2.1.3 MCP与其他协议的比较 25
2.2 MCP的核心概念 27
2.2.1 上下文管理与传输机制 28
2.2.2 MCP中的Prompt处理与管理 34
2.2.3 资源与工具集成 35
2.3 MCP的架构与组件 36
2.3.1 客户端与服务端 37
2.3.2 通信协议与数据格式 39
2.3.3 能力协商与版本控制 45
2.4 MCP的应用场景 47
2.4.1 在LLM应用中的典型使用场景 48
2.4.2 与现有大模型集成 49
2.4.3 MCP基本开发流程总结 57
2.5 本章小结 59
第3章 MCP与LLM的集成
3.1 MCP在LLM应用中的角色 62
3.1.1 MCP如何增强LLM的上下文理解 62
3.1.2 MCP对LLM输入/输出的影响 63
3.1.3 MCP在多模态交互中的应用 65
3.2 MCP与LLM的通信流程 67
3.2.1 请求与响应的处理流程 68
3.2.2 错误处理与异常恢复机制 71
3.2.3 数据同步与一致性保证 74
3.3 提示词与资源的管理 79
3.3.1 提示词模板的创建与维护 79
3.3.2 资源的注册与访问控制 85
3.3.3 动态资源加载与更新 88
3.4 本章小结 92
第4章 MCP的详细解析
4.1 MCP的消息格式与通信协议 94
4.1.1 JSON-RPC在MCP中的应用 94
4.1.2 消息的结构与字段定义 96
4.1.3 请求与响应的匹配机制详解 99
4.2 生命周期与状态管理 101
4.2.1 会话的建立与终止流程 101
4.2.2 状态维护与同步 104
4.2.3 超时与重试机制 106
4.3 版本控制与能力协商 108
4.3.1 协议版本的管理与兼容性 108
4.3.2 客户端与服务端的能力声明 113
4.4 本章小结 119
第5章 MCP开发环境与工具链
5.1 开发环境的搭建 121
5.1.1 必要的系统要求与依赖 121
5.1.2 开发工具与IDE的选择与配置 122
5.1.3 版本控制与协作开发流程 124
5.2 MCP SDK的使用 126
5.2.1 SDK的安装与初始化 127
5.2.2 核心API的介绍与使用示例 131
5.2.3 SDK的扩展与自定义开发 138
5.3 调试与测试工具 148
5.3.1 常用的调试方法与技巧 148
5.3.2 单元测试与集成测试的编写 151
5.4 本章小结 154
第6章 MCP服务端的开发与部署
6.1 MCP服务端的架构设计 156
6.1.1 服务端的核心组件与模块 156
6.1.2 MCP服务端的路由机制 159
6.1.3 多场景并发处理 162
6.2 服务端的部署与运维 165
6.2.1 部署环境的选择与配置 165
6.2.2 监控与日志的收集与分析 171
6.2.3 故障排查与系统恢复策略 178
6.3 安全性与权限管理 180
6.3.1 身份验证与授权机制 180
6.3.2 安全审计与访问日志分析 185
6.4 本章小结 187
第7章 工具与接口集成
7.1 工具 189
7.1.1 工具接口的语义定义 189
7.1.2 工具方法与参数的绑定规则 190
7.1.3 基于Slot的工具上下文注入 192
7.2 工具调用与响应流程 195
7.2.1 ToolCall语法与执行路径 196
7.2.2 工具执行结果的封装与返回 198
7.2.3 并行/串行工具调用 206
7.3 Tool套件与插件系统 213
7.3.1 工具复用模块的组织方式 213
7.3.2 动态加载与模块热更新 216
7.3.3 插件化开发接口标准 224
7.4 与外部系统的接口集成 226
7.4.1 RESTful API与Webhook集成 227
7.4.2 与数据库、消息队列等的上下文桥接 228
7.4.3 基于业务服务/微服务系统的具体实现 229
7.5 本章小结 236
第8章 MCP驱动的智能体系统开发
8.1 智能体的基本架构 238
8.1.1 MAS 238
8.1.2 智能体的职责分工与上下文边界 240
8.1.3 智能体状态管理与调度 241
8.2 MCP中的智能体上下文模型 250
8.2.1 Per-Agent Slot配置策略 250
8.2.2 多智能体之间的上下文共享 251
8.2.3 智能体行为与上下文依赖分析 252
8.3 任务编排与决策机制 256
8.3.1 任务Slot调度模型 256
8.3.2 意图识别与计划生成 258
8.3.3 状态驱动任务流 261
8.4 智能体交互与协同机制 269
8.4.1 Agent-to-Agent消息协议 269
8.4.2 跨智能体的上下文协同Slot绑定 276
8.4.3 基于MCP的智能体生态构建思路 285
8.5 本章小结 286
第9章 MCP与RAG技术结合
9.1 RAG技术基础 289
9.1.1 基于Embedding的语义检索 289
9.1.2 向量数据库的选型与接入 290
9.1.3 检索→选择→生成链条解析 296
9.2 Knowledge Slot与语义融合机制 304
9.2.1 RAG上下文在MCP中的Slot设计 304
9.2.2 检索内容结构化与多段注入 312
9.2.3 多来源知识融合与上下文消歧 319
9.3 文档型知识集成实战 321
9.3.1 企业文档切片与段落索引构建 321
9.3.2 高可用文档管理与更新策略 323
9.4 本章小结 326
第10章 多场景MCP工程实战及发展趋势分析
10.1 项目实战案例剖析 328
10.1.1 客服助手系统中的MCP应用 328
10.1.2 面向金融行业的问答系统实现 334
10.1.3 智能体工作流平台的MCP落地方案 341
10.2 部署模式与架构模式对比 348
10.2.1 单体应用vs微服务部署 348
10.2.2 云原生环境中的部署优化（K8s-Serverless） 350
10.2.3 多租户与多用户上下文隔离架构 355
10.3 性能调优与上下文压缩策略 358
10.3.1 Token Cost预估与优化策略 358
10.3.2 Prompt压缩算法与Slot融合算法 360
10.4 MCP的发展趋势与生态开发构建 362
10.4.1 协议标准化与开源生态构建 362
10.4.2 与LangChain、AutoGen等生态集成 364
10.4.3 向多模态与跨领域智能体演进 366
10.5 本章小结 368
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| 內容試閱：
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近年来，大语言模型（Large Language Model，LLM）已从单纯的语言生成工具演进为具备推理能力与任务执行能力的通用智能平台，其在自然语言处理、智能问答、代码生成、多模态交互等领域的应用正以前所未有的速度扩展。然而，随着模型能力的提升，一个关键技术问题日益凸显：如何系统性地管理与注入复杂的上下文信息，以驱动更稳定、更精确、更可控的模型行为？这正是模型上下文协议（Model Context Protocol，MCP）应运而生的技术背景。
MCP是一套专为大模型上下文交互设计的协议体系，它在传统Prompt机制的基础上构建了一套结构化、可追踪、可复用的语境管理框架，极大地提升了上下文信息的组织效率与注入灵活性。
通过MCP，开发者不仅可以定义多段语义Slot、控制上下文生命周期、实现与模型能力的动态协商，还能够在多智能体系统（Multi-Agent System，MAS）中实现上下文隔离与信息共享，从而支持更复杂、更可扩展的大模型应用开发。
本书的写作目标是全面、系统地讲解MCP的原理机制与工程实现路径。全书分为10章，章节安排上兼顾技术体系与实践逻辑。
第1章主要介绍LLM基础，重点讲解Transformer架构、自注意力机制、预训练与微调策略，以及LLM的局限性。
第2章系统地梳理MCP的起源与目标、核心概念、架构与组件、应用场景，帮助读者从语义协议的视角建立对其整体框架的认知。
第3~4章聚焦MCP与LLM模型的通信机制、上下文管理方式、协议格式及生命周期控制策略，是全书技术密度最高的部分。
第5章开始转向开发与应用层面，依次讲解MCP开发环境的搭建、SDK的使用、调试与测试工具等。
第6章则面向工程部署与运维实践，深入探讨MCP在生产环境中的部署模式、安全策略与权限管理等。
第7~9章进一步拓展协议能力的应用边界，包含MCP与外部工具链的集成、智能体（Agent）系统中的上下文协调机制，以及与知识增强（RAG）系统的融合方式。
第10章通过多场景案例展开分析，介绍MCP在客服、金融等系统中的实际落地经验，并讨论其生态构建与技术演进趋势。
与以往只聚焦Prompt编排或模型调优的开发实践不同，本书强调协议驱动的上下文语义工程，从系统设计视角看待模型开发问题。本书在确保内容专业性的同时，注重工程可操作性，所有示例代码均可运行，所有架构设计均可复用，适用于构建具备上下文感知能力的智能系统。
本书面向的读者包括大模型平台的系统架构师、企业级智能应用开发者、智能体与RAG系统构建者，以及希望深入掌握语境协议机制的研究者与高级工程师。若你希望不止于调用LLM API，而是构建一个“能控、能扩、能协作”的智能体系统，那么MCP就是你通往下一代大模型开发范式的关键工具。
我们期望读者在阅读本书后，能够深入理解MCP的核心概念与应用机制，掌握如何在大模型开发中灵活管理上下文信息，构建更稳定、可控、可扩展的智能系统。无论你是系统架构师、智能应用开发者，还是研究者与高级工程师，本书都将为你提供一个全新的视角，帮助你更高效地应对实际应用中的挑战，推动人工智能技术的创新与发展。
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