雅书

内容简介：

本书从原理、开发和应用3个维度全面讲解MCP的落地实战，使读者真正掌握大模型上下文高效主动传递的核心技术，从而在较低算力条件下实现AI系统的生产应用。

全书共16章，分为三篇。

基础篇(第1~4章) 主要介绍MCP的基本概念、应用场景、发展历程、技术架构与协议规范，并通过极简入门案例阐释各核心组件的职责与关系。

开发篇(第5~7章) 聚焦MCP开发体系，涵盖MCP-SDK支持的Resources、Tools、Prompts、Sampling和Context等5种核心服务的开发过程，以及Gradio、OpenAI、LangChain、FastAPI和AutoGen等5类开发框架用于MCP的开发方法。

应用篇(第8~16章) 针对实际生产需求，详细介绍Dify、Playwright、Langflow、GraphRAG、ComfyUI等9个实用案例，涉及AI Agent、工作流、自动化测试、RAG知识库、联网搜索、多模态应用等场景中MCP的具体应用方法。

作者简介：

高强文

资深AI技术专家与项目导师。作为数字技术正高级工程师，专注于人工智能大语言模型应用开发、开源社区开发与运营。

AI领域创业先锋，宁夏回族自治区劳动模范。现任互链高科(北京)技术发展有限公司总经理，银川方达电子系统工程有限公司董事长。从业20多年来，一直从事信息化、人工智能等产品研发与管理工作。

近年来积极投身于开源事业，开发运营aliendao.cn、gitclone.com和opendao.cn等开源社区，在GitHub上贡献了20多个开源代码库。著有《大模型项目实战：多领域智能应用开发》和《大模型项目实战：Agent开发与应用》等，旨在为开发者提供AI技术实践指导。

目录：

前言

基础篇

第1章 MCP基础知识 3

1.1 基本介绍 3

1.1.1 背景 3

1.1.2 架构 4

1.1.3 特性 6

1.2 技术应用场景 7

1.3 发展历程 9

1.3.1 MCP标准的发展过程 9

1.3.2 MCP生态的形成过程 11

1.4 技术横向对比 12

1.4.1 MCP与Function-Calling特性 12

1.4.2 MCP与A2A协议 12

第2章 MCP技术原理 14

2.1 架构设计 14

2.1.1 Host、Client、Server的基本概念 14

2.1.2 MCP Host 17

2.1.3 MCP Client 17

2.1.4 MCP Server 18

2.2 核心服务 18

2.2.1 Tools 18

2.2.2 Resources 19

2.2.3 Prompts 20

2.2.4 Sampling 20

2.2.5 Elicitation 21

2.3 基础协议 21

2.3.1 消息 21

2.3.2 生命周期 22

2.3.3 传输通道 23

2.3.4 身份认证 24

2.3.5 进度跟踪 25

2.3.6 日志 25

第3章 技术体系搭建 26

3.1 技术体系概述 26

3.2 Cherry Studio安装与MCP环境配置 27

3.3 Python虚拟环境安装 29

3.3.1 虚拟环境选型 29

3.3.2 uv安装 30

3.3.3 uv配置及验证 30

3.3.4 虚拟环境验证 31

3.4 Docker安装 32

3.4.1 Docker简介 32

3.4.2 操作系统要求 33

3.4.3 安装 34

3.4.4 配置镜像及验证 35

3.5 Xinference的安装与使用 36

3.5.1 大模型环境的选型 36

3.5.2 Xinference安装 37

3.5.3 使用Xinference部署模型 39

3.6 Ollama安装 41

3.7 VS Code和Git安装 42

第4章 MCP应用实践极简入门 43

4.1 实践要点 43

4.1.1 应用场景 43

4.1.2 应用技术 44

4.2 MCP应用案例 45

4.2.1 启动大模型服务 45

4.2.2 配置基本对话功能 46

4.2.3 配置MCP 47

4.2.4 验证 48

4.3 案例分析总结 49

4.3.1 运行流程 49

4.3.2 改进措施 51

开发篇

第5章 基础组件开发 54

5.1 MCP-SDK功能介绍 54

5.2 MCP Server开发 55

5.2.1 STDIO传输通道 55

5.2.2 Streamable-HTTP传输通道 60

5.2.3 授权访问控制 61

5.3 MCP Client开发 62

5.3.1 STDIO传输通道 63

5.3.2 Streamable-HTTP传输通道 64

5.4 MCP Host开发 66

5.4.1 代码实现 66

5.4.2 测试验证 69

第6章 常用服务开发 70

6.1 Resources 70

6.1.1 案例场景 70

6.1.2 代码实现 71

6.1.3 测试验证 71

6.2 Tools 73

6.2.1 案例场景 73

6.2.2 代码实现 73

6.2.3 测试验证 74

6.3 Prompts 76

6.3.1 案例场景 76

6.3.2 代码实现 76

6.3.3 测试验证 77

6.4 Sampling 78

6.4.1 案例场景 78

6.4.2 代码实现 78

6.4.3 测试验证 79

6.5 Context 80

6.5.1 案例场景 80

6.5.2 代码实现 81

6.5.3 测试验证 83

第7章 常用开发框架 84

7.1 Gradio-MCP 84

7.1.1 案例场景 85

7.1.2 代码实现 85

7.1.3 测试验证 86

7.2 OpenAI Agents SDK 87

7.2.1 案例场景 88

7.2.2 代码实现 88

7.2.3 测试验证 89

7.3 LangChain MCP Adapters 90

7.3.1 案例场景 91

7.3.2 代码实现 91

7.3.3 测试验证 92

7.4 FastAPI-MCP 93

7.4.1 案例场景 94

7.4.2 代码实现 94

7.4.3 测试验证 95

7.5 AutoGen-ext 96

7.5.1 案例场景 97

7.5.2 代码实现 97

7.5.3 测试验证 98

应用篇

第8章 Dify应用 102

8.1 Dify介绍 102

8.1.1 核心功能 102

8.1.2 应用场景 103

8.1.3 MCP支持情况 104

8.2 安装与基础配置 105

8.2.1 安装方案 105

8.2.2 Docker内存优化 106

8.2.3 Dify安装 107

8.2.4 模型配置 107

8.3 应用案例 109

8.3.1 对话应用 109

8.3.2 AI Agent 111

8.3.3 工作流 113

8.3.4 MCP Server 115

第9章 Playwright应用 117

9.1 Playwright MCP介绍 118

9.2 安装 118

9.2.1 Node.js安装 118

9.2.2 Playwright MCP启动 119

9.3 应用案例 120

9.3.1 MCP Client调用 120

9.3.2 与Cherry Studio整合 122

9.3.3 与Dify整合 123

第10章 Langflow应用 127

10.1 Langflow介绍 128

10.2 安装与基础配置 129

10.2.1 安装 129

10.2.2 模型配置 130

10.3 应用案例 130

10.3.1 Basic Prompting 130

10.3.2 MCP Server 132

10.3.3 MCP工具调用 134

第11章 SearXNG应用 138

11.1 SearXNG介绍 138

11.2 安装与基础配置 139

11.2.1 安装 139

11.2.2 配置 140

11.3 应用案例 142

11.3.1 MCP Server开发 142

11.3.2 整合到Cherry Studio 144

11.3.3 整合到Dify 145

第12章 GraphRAG应用 148

12.1 GraphRAG介绍 148

12.2 安装与配置 150

12.2.1 安装 150

12.2.2 配置 151

12.3 应用案例 153

12.3.1 检索案例与分析 153

12.3.2 MCP Server开发 156

12.3.3 整合到Cherry Studio 158

第13章 F5-TTS应用 160

13.1 F5-TTS介绍 161

13.2 安装 162

13.2.1 虚拟环境建立 162

13.2.2 F5-TTS安装 163

13.2.3 模型下载 163

13.3 应用案例 164

13.3.1 Gradio整合 164

13.3.2 MCP Server开发 166

13.3.3 整合到Cherry Studio 172

第14章 ComfyUI应用 173

14.1 ComfyUI介绍 174

14.2 安装 175

14.3 应用案例 176

14.3.1 文生视频 176

14.3.2 MCP Server开发 181

14.3.3 整合到Cherry Studio 184

第15章 数字人应用 186

15.1 EchoMimic V2介绍 186

15.2 安装 188

15.2.1 虚拟环境建立 188

15.2.2 依赖库安装 188

15.2.3 模型下载 189

15.3 应用案例 190

15.3.1 Gradio应用 190

15.3.2 MCP Server开发 191

15.3.3 整合到Cherry Studio 196

第16章 Claude Code应用 198

16.1 Claude Code介绍 199

16.2 安装 199

16.2.1 模型准备 200

16.2.2 LiteLLM网关安装 200

16.2.3 Claude Code安装 201

16.3 应用案例 202

16.3.1 基础应用 203

16.3.2 整合MCP 204

16.3.3 将Claude Code集成到VS Code 206