MCP工程实践：AI模型上下文协议与跨模型集成全攻略

人工智能飞速发展的当下，AI 模型的应用场景日益丰富，但 “上下文鸿沟” 却成为阻碍其进一步发展的关键难题。不同模型间缺乏有效的上下文连接，导致信息传递不畅、协同效率低下，“N×M集成难题” 也让开发者在整合多种模型与工具时困难重重。
本书深入介绍模型上下文协议（MCP），它作为一种全新的标准，致力于打破模型之间的壁垒，实现高效的上下文连接。从 MCP 的诞生背景、架构组成，到与现有集成方案的对比优势，书中都进行了详细阐述。书中提供了全面且深入的指导。从搭建开发环境、安装官方SDK，到构建MCP服务器和客户端，每一步都有清晰的操作步骤与代码示例。适合AI开发者、架构师、技术爱好者等阅读。无论是想要深入了解MCP的技术原理，还是希望通过实战案例提升开发技能，或是探索AI在不同行业的创新应用，本书都能提供有价值的参考，帮助读者解锁AI上下文的无限可能，在AI开发领域取得新的突破。

宫祺，从事科技行业二十余年，是国内首批微软认证的人工智能专家，世界50强IT企业职业经理人，世界50强IT企业培训师。深入参与多个智慧城市项目，牵头大型国企数字化转型项目。致力于AIGC的布道，在内容生成、创意设计和多个人工智能应用领域有着独到的见解和丰富的实战经验。资深prompt工程师、TTT培训师、中国DevOps理事会成员、敏捷码头核心组织者/敏捷教练、云原生社区核心成员。
郝缙，电子计算机工程师，IT架构师，大数据、人工智能专家，多个行业的业务解决方案专家。天津市软件协会技术专委会副主任，天津人工智能学会成员，天津市五一劳动奖章、天津市创新创业创优新进个人、天津市高新区工匠人才创新工作室。拥有PMP认证，OCP认证，中级网络工程师、计算机技能认定。

第1章 AI 时代的上下文连接
1.1 AI 模型的“上下文鸿沟” 2
1.2 模型上下文协议（MCP）的诞生背景 4
1.3 解决“N×M”集成难题的通用标准 7
1.4 核心术语与概念解析 9

第2章 MCP 架构总览
2.1 MCP 的基本构成 14
2.2 Host、Client、Server 三者协同机制 15
2.3 双向通信机制与沙箱模型 18
2.4 资源、工具与提示：MCP 的三大核心能力 21

第3章 集成方式比较：MCP 为何成为更优解
3.1 OpenAI 函数调用机制对比分析 26
3.2 插件机制的局限与MCP 的突破 33
3.3 LangChain、Agent 等生态工具的适配价值 39
3.4 标准协议的优势与应用边界 44

第4章 开始使用MCP：开发环境与基础工具
4.1 MCP 开发环境配置 48
4.2 安装官方SDK（Python、TypeScript 等） 50
4.3 快速启动第一个MCP 示例项目 61
4.4 MCP Inspector Web UI 使用介绍 68

第5章 构建MCP 服务器：从需求到接口的工程化实现
5.1 MCP 服务器功能结构详解 76
5.2 开发自定义资源接口：数据读取能力实现 82
5.3 实现工具能力：定义并暴露可操作方法 86
5.4 提示模板的设计与注册方式 91
5.5 能力声明与服务器初始化握手机制 95
5.6 部署与本地测试流程指导 101

第6章 构建MCP 客户端：将AI 模型与服务集成
6.1 MCP 客户端工作原理解析 108
6.2 启动与管理客户端连接 110
6.3 多服务器并发与调用路由策略 112
6.4 常见错误处理与重连机制设计 115
6.5 MCP 在多种应用中的集成方式案例 117

第7章 MCP 万用工具箱
7.1 纳米AI 122
7.2 扣子空间 125
7.3 字节Trae 127
7.4 阿里云百炼 131
7.5 腾讯AI 套件 134

第8章 安全设计与实践建议
8.1 开发阶段前置安全设计（权限控制与访问范围限制的工程实现） 138
8.2 数据安全：部署架构与传输保护机制 144
8.3 用户操作确认与人工审核流程设计（避免模型失控的关键防线） 154
8.4 减少模型幻觉的上下文注入方法 167
8.5 日志追踪与行为审计方案 180

第9章 应用案例：智能编程助手——集成代码上下文理解能力
9.1 背景与问题 190
9.2 环境准备 190
9.3 构建MCP Server 191
9.4 开发MCP Client（VS Code 插件） 198
9.5 测试与验证 212

后记 216