本书系统讲解MCP的原理、协议设计与商业落地，构建了从“零基础”到“可扩展企业级系统”的完整知识体系。全书共10章，依次为MCP的基础知识、MCP架构详解、MCP规范、实战体验：第一个MCP程序、多场景MCP服务器实战演练、MCP服务开发实践、MCP与AI Agent、多模型的集成与协同、商业项目：智能编程助手（IDA Pro+VS Code+MCP）和商业项目：基于MCP实现的多智能体协同系统（Agent+Git+tmux+SQLite）。本书内容兼具理论深度与落地指导性，不仅为AI研究者提供MCP的系统性知识，还为开发者在实际业务中快速构建安全、可扩展、多模型协同的AI系统提供详尽的操作指南，助力读者一步到位地掌握MCP核心技术与商业实战。
张学建，哈尔滨工业大学博士，百度智能云研发工程师、百度大模型工程师，在大规模机器学习、深度学习、数据搜索、行业垂直应用、研发管理等领域拥有丰富经验。在企业智能化转型、业务线上化经营领域拥有丰富的大规模搜索架构搭建、个性化推荐架构搭建、机器学习系统架构搭建经验和技术团队管理经验。现从事城市大数据中心的开发和建设工作，将深度学习运用到数字经济领域。
第1章 MCP的基础知识
1.1 Anthropic介绍
1.2 MCP的核心概念与定位
1.2.1 MCP的基本概念
1.2.2 MCP的核心目标
1.2.3 MCP在AI生态中的定位与价值
1.3 MCP的起源与发展背景
1.3.1 AI模型与外部工具交互的痛点
1.3.2 MCP的演进历程
1.4 MCP开发基础
1.4.1 搭建MCP环境
1.4.2 JSON-RPC 2.0基础
第2章 MCP架构详解
2.1 MCP的整体架构概览
2.2 核心组件解析
2.2.1 MCP客户端
2.2.2 MCP服务器
2.2.3 MCP协议层
2.2.4 AI模型接口
2.3 组件间的交互流程
2.3.1 初始化流程
2.3.2 数据交互流程
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