AI 应用开发指南

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MCP 协议（Model Context Protocol） ​

AI 应用的通用集成标准——"AI 的 USB-C"

学习目标 ​

  • 理解 MCP 协议的架构与设计理念
  • 掌握 MCP Server 的开发方法
  • 了解 MCP 与 Function Calling 的区别与协作

1. MCP 概述 ​

1.1 什么是 MCP ​

1.2 为什么需要 MCP ​

1.3 核心优势 ​

2. 架构设计 ​

2.1 三层架构 ​

2.2 Server 能力 ​

2.3 传输层 ​

2.4 会话生命周期 ​

3. MCP Server 开发 ​

3.1 Python SDK ​

3.2 TypeScript SDK ​

3.3 工具定义 ​

3.4 资源暴露 ​

3.5 提示词模板 ​

4. 认证与安全 ​

4.1 OAuth 2.0 集成 ​

4.2 权限控制 ​

4.3 安全最佳实践 ​

5. MCP vs Function Calling vs Plugins ​

5.1 对比分析 ​

5.2 协作使用 ​

5.3 选型建议 ​

6. 生态与工具 ​

6.1 官方 Server 列表 ​

6.2 MCP Inspector ​

6.3 部署方案 ​

7. 实战：自定义 MCP Server ​

7.1 需求设计 ​

7.2 代码实现 ​

7.3 测试与调试 ​

7.4 集成到 AI 应用 ​

练习 ​

  1. 用 Python SDK 开发一个文件管理 MCP Server
  2. 实现 OAuth 认证的远程 MCP Server
  3. 将 MCP Server 集成到一个 LangGraph Agent 中

延伸阅读 ​