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| 編輯推薦： |
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（1）作者背景权威：5位作者是国内大模型和MCP领域的资深专家和布道者，在行业和社区具有广泛的影响力。 （2）内容系统全面：本书从宏观到微观，从理论到实践，全面覆盖 MCP 及其在 AI Agent 互 联网中的应用，为读者提供全面、深入的理解。 （3）逻辑结构清晰：章节安排逻辑清晰，由浅入深，逐步引导读者深入理解 MCP 及其应用。 （4）以实战为导向：提供大量实际案例和操作步骤，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。 （5）阅读体验良好：语言通俗易懂，图文并茂，使读者在轻松愉快的阅读中掌握关键知识。 （6）行业专家力荐：钉钉副总裁、MCP中国开发者联盟发起人、通往AGI之路社区发起人、LangGPT社区发起人等近10位专家推荐。
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| 內容簡介： |
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内容简介 这是一本系统介绍和深度解读MCP的著作，旨在为不同背景、不同需求的各类读者提供全面、实用的指导。本书由MCP领域的5位技术专家、布道者撰写，他们各自发挥所长，从10余个维度对MCP进行了全面、透彻、深入的讲解。 全书共11章，从技术、生态、商业3大维度，深入解析MCP如何重塑AI应用生态。 第1章回顾AI Agent的发展历程，揭示传统Agent的局限性及互联化挑战，提出MCP是突破瓶颈的最优解。第2章深度拆解MCP的技术内核，涵盖设计目标、Function Call与RAG等关键概念，以及MCP的架构实现原理。第3章构建MCP生态的系统全景图，分析参与者角色、合作模式及多场景应用案例。 第4章和第5章提供完整的开发指南：从MCP主机端部署、代码运行器/邮件服务器等核心组件开发，到客户端构建方法；结合Cherry Studio、腾讯云等平台实战案例，演示AI Agent应用开发全流程。第6章聚焦行业变革，剖析MCP对Agently等主流Agent框架的重构效应，以及对AI Agent平台架构的颠覆性影响。 第7~9章从宏观角度揭示MCP的产业价值：MCP驱动AI Agent从辅助工具向独立参与者进化；MCP改变大模型公司商业模式，促进技术普惠；规划MCP客户端发展路径与商业化策略。 第10~11章展望AI Agent互联网未来，探讨MCP在智能社会中的核心地位，并前瞻性分析MCP与A2A等协议的竞争融合趋势，揭示智能系统演进的底层逻辑。 本书兼具技术深度与产业视野，既是开发者构建MCP应用的实操手册，也是从业者理解智能生态变革的战略指南。通过揭示AI Agent互联网的技术基座与商业图景，为读者提供参与下一代人工智能浪潮的关键认知框架。
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| 關於作者： |
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占冰强资深AI应用专家，MCP领域的布道者，MCP中国开发者联盟发起人。AIGCLink（覆盖15万AIGC产业从业人员）创始人，微软MVP，零氪云联合创始人，中关村超互联联盟副秘书长，中国信息通信研究院金融领域大模型评估标准制定组专家，Llama中文社区核心成员，PEC联盟发起人之一，《Llama大模型实践指南》作者，连续发起并组织四届AIGC中国开发者大会。郭美青百川智能技术总监，资深互联网老兵，全栈型技术专家。拥有丰富的软件开发、产品设计、算法调优等方面的实战经验。先后就职于搜狗/腾讯的商业化广告团队，深耕互联网广告业务13年，主导过搜索/信息流广告平台、AI驱动的智能化落地页的全生命周期建设。2022年开始聚焦大模型和AI Agent方向，2023年初完成腾讯首个AI Agent商业化应用从0到1的研发落地，是国内大模型应用落地的先行者。2023年加入百川智能，先后主导过大模型开放平台、MaaS、Agent平台的研发工作，以及端侧模型方向的商业化探索。莫欣Agently.tech AI应用开发框架创始人，全栈型产品经理，15年以上开发经验。前美团高级产品专家，深耕大数据、研发平台工具领域超过13年，深度参与美团数据平台从0到100的全过程。百度飞桨PPDE、知乎知学堂合作讲师。2022年开始深入研究大模型应用开发，熟悉LangChain等应用开发框架，熟悉Agent、Agentic Workflow设计和开发，能够设计及实现大模型能力与各类业务场景结合的落地方案，为相关企业提供培训、咨询及技术支持服务。潘淳硅基创新社区（硅创社）创始人，Office开发者社区创始人，OpenAIGC社区联合创始人，微软技术俱乐部（苏州）执行主席。RPA标准《苏州市银行业RPA项目实施规范》起草者之一，《DeepSeek掘金——从企业智能化到办公自动化》主编，自然语言编程工具-CodeEasy（码易）作者，RPA软件-RobinRPA软件作者，Office插件-ThanosOffice（灭霸）软件作者。覃睿BISHENG联创，数据项素产品副总裁。曾在“AI四小龙”之一的依图科技担任核心公安人像产品线的产品经理，还曾担任AI上市公司第四范式的智能文档事业部的产品负责人。BISHENG是一款知名的开源LLM应用开发平台，主要针对办公场景，在GitHub上获得8700余颗星，已有大量行业头部组织及近40家世界500强企业使用。
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| 目錄：
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目 录前言第1章 AI Agent互联网的演进 11.1 AI Agent的发展与局限性 11.1.1 AI Agent的起源与演化 21.1.2 AI Agent的局限性 51.2 AI Agent互联如何推动AI Agent普及 101.2.1 AI Agent互联的重要意义 101.2.2 从单智能体到多智能体 111.2.3 新一代互联网平台的兴起 121.3 AI Agent互联网面临的挑战及其发展历程 131.3.1 AI Agent互联网面临的挑战 131.3.2 AI Agent互联网的发展历程 151.4 MCP的崛起：AI Agent互联网的最优解 171.4.1 MCP的定义与起源 171.4.2 MCP在AI Agent中间层的定位 191.4.3 MCP如何应对AI Agent互联网面临的挑战 191.4.4 MCP带来的新机遇 21第2章 MCP的核心功能与技术实现 232.1 MCP概述：设计目标 232.1.1 理解模型上下文 232.1.2 MCP的设计目标 242.2 MCP相关概念：Function Call 与RAG 252.2.1 Function Call 252.2.2 RAG 292.3 MCP的技术实现：架构、组件与工作原理 302.3.1 MCP的整体架构 302.3.2 MCP的核心组件 312.3.3 MCP组件的协同机制 382.3.4 MCP的通信机制 432.3.5 MCP的安全机制 492.4 MCP的重点改进方向与发展趋势 512.4.1 重点改进方向 512.4.2 发展趋势 52第3章 MCP的生态系统与发展趋势 533.1 MCP生态系统的构建 533.1.1 MCP生态系统的参与者 533.1.2 MCP生态系统的合作模式 553.1.3 MCP生态系统的发展策略 573.1.4 MCP生态系统的关键组成部分 593.1.5 MCP生态系统的发展趋势 613.2 AI Agent和MCP的关联 643.2.1 MCP对AI Agent关键组件的赋能 643.2.2 MCP对AI Agent未来发展的影响 723.3 MCP的应用场景 733.3.1 基于MCP的智能体互联构建：Langflow 生态系统 733.3.2 基于MCP的SaaS集成：Blender-MCP 和 QGIS-MCP 案例研究 763.3.3 利用MCP增强LLM的能力 813.3.4 基于MCP的工具互操作性：Zapier 823.3.5 基于MCP的数据集成与共享：Supabase 843.3.6 基于场景的多MCP互联应用展望 863.4 MCP生态系统中的创业机会 893.4.1 Agent OS 893.4.2 MCP Infra 913.4.3 MCP Marketplace 943.5 MCP生态的发展演变 973.6 MCP正在成为AI Agent互联网的重要标准 99第4章 构建基于MCP的应用 1034.1 安装Cline作为MCP主机端，用来调用MCP服务器 1034.2 使用Python制作代码运行器MCP服务器，让模型把数算准 1054.2.1 制作Python代码运行器MCP服务器脚本 1064.2.2 将Python代码运行器MCP服务器配置到Cline中 1074.2.3 在Cline中实际调用Python代码运行器MCP服务器 1094.3 制作邮件发送MCP服务器，让模型通过邮件发送处理结果和日程 1124.3.1 制作基于Nodemailer的邮件发送脚本 1124.3.2 将邮件发送脚本包装为MCP服务器 1144.3.3 将邮件发送MCP服务器配置到Cline中 1174.3.4 在Cline中实际调用邮件发送MCP服务器 1194.4 创建自己的MCP客户端，消费MCP生态提供的各种MCP服务器 1214.4.1 使用Python创建MCP客户端的基础运行脚本 1214.4.2 对MCP客户端进行封装，方便在大型项目中使用 1294.5 调用SQLite MCP服务器，制作可以使用数据库记事的智能应用 1324.5.1 让模型能够使用数据库记事的业务流程设计 1324.5.2 使用Agently框架作为智能逻辑的开发工具 1344.5.3 安装SQLite MCP服务器 1374.5.4 实战开发：使模型能够使用数据库记事的智能处理逻辑 1384.6 接入不同的MCP服务器，制作自己的通用智能助理 1444.6.1 更通用的“规划–工具使用”智能循环的业务流程设计 1444.6.2 制作自动规划智能处理逻辑 1454.6.3 注册之前制作的多个MCP服务器并运行以查看效果 1484.7 MCP到底在做什么 150第5章 AI Agent互联网应用实战 1535.1 在Cherry Studio中使用MCP服务器 1535.1.1 Cherry Studio介绍 1535.1.2 初学者指南 1545.1.3 Cherry Studio与MCP的应用场景和案例 1575.1.4 MCP在Cherry Studio中应用于AI Agent的重要性与优势 1655.2 在Clinde中使用MCP服务器 1665.2.1 Clinde介绍 1665.2.2 初学者指南 1685.2.3 Clinde与MCP的应用场景和案例 1705.2.4 MCP在Clinde中应用于AI Agent的重要性与优势 1765.3 在Cursor中使用MCP服务器 1775.3.1 Cursor介绍 1775.3.2 初学者指南 1825.3.3 Cursor与MCP的应用场景和案例 1855.3.4 MCP在Cursor中应用于AI Agent的重要性与优势 1895.4 在Cline中使用MCP服务器 1905.4.1 Cline介绍 1905.4.2 初学者指南 1925.4.3 Cline与MCP的应用场景和案例 1955.4.4 MCP在Cline中应用于AI Agent的重要性与优势 2005.5 腾讯云MCP服务器 AI Agent 小程序：5分钟构建一个类 Manus服务 2015.5.1 腾讯云AI套件简介 2025.5.2 初学者指南 2045.5.3 MCP的应用场景和案例：构建类Manus服务 2095.5.4 MCP生态、AI Agent生态和微信生态 215第6章 MCP对AI Agent框架的影响 2166.1 MCP对经典AI Agent框架核心组件的影响 2166.1.1 经典AI Agent框架介绍 2166.1.2 MCP对经典AI Agent框架中工具使用模块的影响 2176.1.3 MCP对经典AI Agent框架中规划、记忆模块的影响 2186.1.4 MCP对经典AI Agent框架的其他影响 2196.2 MCP对AI Agent构建平台架构的影响 2206.2.1 两类AI Agent构建平台 2206.2.2 MCP出现后就不需要构建Workflow Agent了吗 2226.2.3 MCP对两类AI Agent构建平台产品的影响 2256.3 主流AI Agent构建框架与MCP的集成 2256.4 基于Agently AI应用开发框架使用和构建MCP服务器 2306.4.1 将MCP服务器注册到Agently Agent 2306.4.2 将Agently Agent包装为MCP服务器 2306.4.3 将Agently Workflow包装为MCP服务器 2316.5 基于BISHENG MCP构建领域Agent 232第7章 MCP对AI应用生态的影响 2387.1 MCP与AI Agent应用的市场成熟度 2387.2 MCP对AI应用生态的短期影响 2407.2.1 Agent，从协助者到独立参与者 2407.2.2 无限工具与工具生态 2417.2.3 只有通用Agent才能带来垂直Agent的爆发 2437.3 MCP对AI应用生态的长期影响 2447.3.1 通用Agent角色化 2447.3.2 Endless Research场景 2457.3.3 RaaS 2457.3.4 AI Agent作为独立参与者的管理 246第8章 MCP对大模型公司的影响 2488.1 MCP改变大模型公司的商业模式 2488.1.1 大模型公司的商业模式 2488.1.2 MCP 对大模型公司商业模式的影响 2508.2 MCP促进大模型公司之间的合作与竞争 2528.2.1 合作 2528.2.2 竞争 2548.3 MCP推动大模型技术的普及与应用 255第9章 MCP应用接入流量入口 2579.1 MCP客户端 2579.2 MCP应用与主流AI应用平台的集成策略 2599.2.1 Cursor 的集成策略 2599.2.2 Windsurf的集成策略 2629.2.3 Clinde的集成策略 2649.2.4 Cline 的集成策略 2669.3 MCP 应用的推广策略 2689.3.1 开发者社区合作 2689.3.2 技术博客宣传 2699.3.3 社交媒体营销 2699.3.4 参与行业会议 2709.3.5 其他推广策略 2709.4 MCP应用的商业化策略：21st.dev带来的启示 2719.4.1 研究21st.dev的商业模式 2729.4.2 探索MCP应用可能采用的商业模式 2729.4.3 不同MCP应用商业模式的对比与分析 2739.4.4 综合分析与结论 274第10章 AI Agent 互联网的未来展望 27510.1 AI Agent 互联网的发展趋势 27510.1.1 回顾过去：传统互联网开始走向没落 27510.1.2 聚焦当下：AI Agent重构网络新秩序 27810.1.3 展望未来：引领第三次数字范式跃迁 28110.2 MCP在AI Agent互联网中的角色与价值 28510.2.1 MCP的角色：AI时代的“统一连接协议” 28510.2.2 MCP的价值：降低门槛、创造可能、推动转型 28710.3 MCP 未来对 AI Agent 互联网的影响 28810.4 AI Agent 互联网对社会和经济的影响 28910.4.1 AI Agent 重塑人类社会生活 28910.4.2 社会价值实践优势与落地趋势 291第11章 MCP和A2A协议的融合与竞争 29311.1 智能系统的演进路径 29311.2 A2A协议的背景 29611.3 A2A协议的深度剖析 29711.3.1 A2A协议的设计理念与架构 29711.3.2 A2A协议涉及的角色 29811.3.3 A2A协议的核心概念 29911.3.4 A2A协议的关键特性 30211.4 MCP和A2A等Agent协议的融合与竞争分析 30411.4.1 A2A协议与MCP：互补和潜在竞争 30411.4.2 A2A协议与ANP、Agora、agent.json、AITP等协议的差异 30611.4.3 多协议共存的可能性 30711.5 MCP和A2A协议在各自生态上演进的可能性 30711.5.1 生态参与者 30711.5.2 生态基建 30811.5.3 架构发展趋势 30911.5.4 商业模式 311
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前 言为何写作本书自2022年12月以来，大模型和AI Agent（智能体）以前所未有的速度从纯理论概念转变为实际应用，并广泛渗透到各行各业的不同场景之中。我们见证了大模型和AI Agent在能力上的巨大飞跃，同时也目睹了其在实际应用中的蓬勃生机。然而，在这片繁荣景象的背后，一个隐形壁垒逐渐显现：不同的大模型、各式各样的AI Agent、海量的外部数据源以及层出不穷的工具，有如散落的群岛，彼此孤立，难以实现高效的协同合作。这种隔绝状态不仅大大增加了跨AI Agent和跨工具调用与数据发现的成本，也使得整个行业面临一个亟待突破的瓶颈。直到2024年11月，Anthropic公司提出并开源了模型上下文协议（Model Context Protocol， MCP），这项技术标准的发布像是划破沉寂的号角，宣告了一个大模型、智能体、工具、数据API、SaaS乃至桌面软件互联互通的新纪元的来临。MCP的诞生，恰似互联网破晓时分的HTTP，它为构建一个支持AI Agent自由协作、无缝沟通的“AI Agent互联网”奠定了基石，使人类驾驭AI以应对复杂挑战的宏伟蓝图拥有了坚实的底层支撑。MCP的出现，如同一块投入平静湖面的巨石，激起了层层涟漪。无数热切目光汇聚于此—无论是锐意创新的开发者、运筹帷幄的产品经理、洞察先机的企业决策者、寻求机遇的投资人，还是记录时代的自媒体人，无不被MCP所描绘的无限可能深深吸引。尤其是对于通过编排、调度多个MCP服务器以协同完成复杂任务，各个行业更是充满了实践的向往，甚至视其为实现AI场景化应用落地的最佳捷径。然而，当前关于MCP的系统性介绍与深度解读凤毛麟角，令许多满怀热情的探索者对MCP望而却步，不知从何入手。鉴于此，本书应运而生。我们旨在为不同背景、不同需求的读者—从开发者到决策者，从投资人到运营专员，从产品经理到内容创作者—提供一本全面、深入且实用的MCP指南。本书将引领读者，先从宏观视角洞察MCP所引发的深远影响与其昭示的未来价值，再深入微观层面，剖析在真实场景中构建、部署与应用MCP服务器的具体案例和实操步骤，力求满足每一位读者借力MCP实现AI应用落地的迫切需求。本书主要内容本书共11章，内容涵盖AI Agent互联网的演进、MCP的核心功能与技术实现、MCP的生态系统与发展趋势，以及如何构建基于MCP的应用，并深入探讨MCP对AI应用生态、大模型公司、AI Agent框架的影响，最后展望AI Agent互联网的未来。第1章回顾AI Agent的发展历程，从AI Agent的发展与局限性，到AI Agent互联如何推动AI Agent的普及，再到AI Agent互联网面临的挑战，以及MCP如何成为解决这些挑战的最优解。第2章深入解析MCP的设计目标、相关概念（Function Call与RAG），以及MCP技术实现中的架构、组件与工作原理。第3章探讨MCP生态系统的参与者、合作模式、发展策略、关键组成部分， AI Agent和MCP的关联，以及MCP在多个场景中的应用案例。第4章提供构建基于MCP的AI应用的理论基础和实战指南，包括安装MCP 主机端、制作代码运行器MCP服务器、制作邮件发送MCP服务器，以及如何创建自己的MCP客户端以消费MCP生态提供的各种MCP服务器。第5章通过实际案例，展示在Cherry Studio、Clinde、Cursor、Cline以及腾讯云等平台上使用MCP服务构建AI Agent应用的实操指南。第6章分析MCP对经典AI Agent框架（如Agently和BISHENG）核心组件的影响， MCP对AI Agent构建平台架构的影响，以及主流AI Agent构建框架与MCP的集成。第7章探讨MCP对AI应用生态的短期和长期影响，包括AI Agent从协助者到独立参与者的转变、工具生态的无限扩展，以及通用AI Agent在垂直领域中的应用潜力。第8章分析MCP如何改变大模型公司的商业模式、促进大模型公司之间的合作与竞争，以及推动大模型技术的普及与应用。第9章讨论MCP客户端的发展、MCP应用与主流AI应用平台的集成策略、MCP应用的推广策略，最后探讨MCP应用的商业化策略。第10章展望AI Agent互联网的未来发展趋势，MCP在AI Agent互联网中的角色与价值，以及AI Agent互联网对社会和经济的影响。第11章分析智能系统的演进路径和A2A协议的背景、设计理念与架构、核心概念、关键特性，并探讨MCP和A2A等Agent协议之间的融合与竞争关系，以及各自的生态演进可能性。本书读者对象本书适合以下读者阅读：投资人与企业领袖：本书将重点探讨MCP如何催生“AI Agent互联网”，剖析其生态演进脉络，前瞻未来发展趋势，并厘清A2A协议与MCP之间的内在联系，帮助投资人和企业领袖把握行业趋势，做出明智决策。开发者：本书不仅阐述运用MCP构筑AI应用的理论基础，还提供详尽的实战指南，包括构建基于MCP的AI应用，以及利用主流AI Agent框架（如BISHENG、Agently）实际开发智能体与MCP服务器，并将其便捷地发布为微信小程序或公众号服务。产品经理、运营专家及自媒体人：本书聚焦于如何通过MCP服务器高效达成具体目标。通过生动的案例，展示如何在短短5分钟内搭建起类Manus服务，如何零门槛创建定制化的AI销售外呼智能体，以及如何通过巧妙组合3个MCP服务器（如用Explorium进行数据探索、用Pandoc进行格式转换、用Resend进行邮件发送），轻松实现AI自动生成PDF报告并精准投递至指定邮箱。本书内容特色内容全面：本书从宏观到微观，从理论到实践，全面覆盖MCP及其在AI Agent互联网中的应用，为读者提供全面、深入的理解。结构清晰：章节安排逻辑清晰，由浅入深，逐步引导读者深入理解MCP及其应用。实战导向：提供大量实际案例和操作步骤，帮助读者将理论知识转化为实际应用能力。阅读体验良好：语言通俗易懂，图文并茂，使读者在轻松愉快的阅读中掌握关键知识。专家团队：由五位在各自领域具有卓越认知的专家共同撰写，保证内容的权威性和前瞻性。资源和勘误本书提供了丰富的附加资源，包括代码示例、工具下载链接、相关文献等。同时，我们也非常重视读者的反馈，如发现书中存在错误或疏漏，请通过电子邮件联系我们，邮箱地址为bingqiang2008@gmail.com。我们将在收到你的反馈后尽快进行核实和修正，并在本书的后续版本中更新。作者分工本书的诞生，离不开五位杰出作者以及AIGCLINK社区的鼎力支持与智慧贡献。占冰强，AIGCLINK发起人&微软MVP，从场景落地和宏观战略视角分析了MCP的商业价值与AI Agent互联网未来的可能性。郭美青，身处大模型公司技术前沿，从大模型厂商与MCP生态的战略视角，为本书提供了深度的MCP技术解读。覃睿，知名开源AI Agent框架BISHENG的负责人，在书中分享了他在智能体构建与应用落地方面的深厚积累。莫欣，AI应用开发框架Agently的作者，从应用开发落地角度提供了多个实际案例，帮助实践者深入理解MCP服务器开发与智能应用开发。潘淳，硅创社发起人，以其广阔视野，为读者解读了技术趋势与产业落地的宏观脉络。五位作者凭借各自在大模型、智能体、应用场景、落地策略及宏观分析等领域的卓越认知，共同为读者描绘了一幅关于MCP如何重塑大模型生态、智能体生态，如何在实操场景中发挥优势，以及如何从不同行业拥抱MCP、构建创新AI应用的清晰图景。希望本书能够成为你探索MCP、构建AI Agent互联网的得力助手，让我们共同迎接AI应用落地的美好未来。占冰强
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