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165千字
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No.36
科学技术
2025-07-01
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主编推荐语
本书从多个角度对MCP进行了全方位的讲解。
内容简介
全书内容从逻辑上分为三个部分。
第一部分：MCP基础认知（第1、2章），通过类比和架构图解的方式细致地介绍了MCP的基本概念、核心价值、工作原理等，让读者能零门槛了解MCP。
第二部分：MCP本地实践（第3、4章），手把手指导读者建立本地MCP主机，从Hello World示例到工具链扩展，帮助读者通过实践快速建立对MCP的直观认知。
第三部分：服务开发与应用（第5～12章），深入讲解了MCP服务器的开发，工具方面，涵盖LangChain、LlamaIndex等主流框架；应用场景方面，覆盖个人效率、设计优化、数据处理、通信智能化、研发效能、数据库交互等多个领域。此外，还解析了阿里云、腾讯云等平台的MCP生态。
目录
- 版权信息
- Preface前言
- Chapter 1 第1章 从大模型应用到基于MCP的AI混搭
- 1.1 从大模型到大模型应用
- 1.2 从搜索到运行工具
- 1.3 如何更好地支持搜索和使用工具——MCP
- 1.4 MCP的重要性
- Chapter 2 第2章 MCP是如何工作的
- 2.1 MCP的通俗类比
- 2.2 基于MCP的系统是如何组成的：架构解读
- 2.2.1 MCP主机
- 2.2.2 MCP客户端
- 2.2.3 MCP服务器
- 2.3 基于MCP的系统是如何运行的：工作原理解读
- 2.4 服务间的共识——MCP解读
- 2.4.1 MCP的协议栈
- 2.4.2 MCP的双向通信方式
- 2.4.3 MCP的3种分类
- 2.5 MCP的安全性
- 2.6 基于MCP的系统有什么不同
- 2.6.1 与REST API的区别
- 2.6.2 与大模型调用第三方工具的区别
- 2.6.3 与传统AI服务的区别
- 2.6.4 与大模型服务的区别
- 2.7 示例解读：基于MCP的天气查询
- Chapter 3 第3章 使用本地MCP主机
- 3.1 用Ollama构建本地MCP主机
- 3.2 基于Claude Desktop构建本地MCP应用
- 3.3 使用自然语言发现并安装MCP服务器
- 3.4 在Cursor中使用MCP服务器
- Chapter 4 第4章 从Hello World逐步构建MCP服务器
- 4.1 环境配置与资源访问
- 4.1.1 创建项目并设置环境
- 4.1.2 编写Hello World
- 4.1.3 测试Hello World的MCP服务器
- 4.2 使用资源模板扩展资源
- 4.3 添加提示词使用大模型
- 4.4 创建工具和消息
- Chapter 5 第5章 开发MCP服务器
- 5.1 基于LangChain的MCP集成
- 5.1.1 集成一个简单的算术MCP服务器
- 5.1.2 langchain_mcp_tools工具的集成
- 5.1.3 与ReAct智能体的集成
- 5.2 LlamaIndex的工具集成
- 5.3 MCP服务器的集散地
- 5.3.1 Smithery.ai
- 5.3.2 mcp.so
- 5.3.3 阿里云的MCP服务
- 5.3.4 腾讯云的MCP插件中心
- 5.4 一些实用的MCP服务器
- 5.4.1 APIdog MCP Server
- 5.4.2 Blender MCP Server
- 5.4.3 Perplexity Ask MCP Server
- 5.4.4 Figma MCP Server
- 5.4.5 Firecrawl MCP Server
- 5.4.6 MCP Server Chatsum
- 5.4.7 Neon MCP Server
- 5.4.8 21st.dev Magic MCP Server
- 5.4.9 Browserbase MCP Server
- 5.4.10 Cloudflare MCP Server
- Chapter 6 第6章 基于MCP的常见个人应用
- 6.1 自动提取Web数据
- 6.1.1 准备工具包
- 6.1.2 安装智能爬虫模块
- 6.1.3 配置智能开关
- 6.1.4 启动验证
- 6.2 实现个性化搜索
- 6.2.1 使用FastMCP定义和注册工具
- 6.2.2 MCP的客户端
- 6.2.3 MCP客户端和服务器的通信
- 6.2.4 基于MCP的系统能力应用
- 6.3 论文阅读
- 6.3.1 arXiv的MCP服务器：负责从arXiv中获取科学文章
- 6.3.2 Docling MCP服务器
- 6.3.3 构建基于FastAPI的客户端
- 6.4 工作流自动化
- 6.5 一个通用的AI助手
- 6.5.1 构建路由器
- 6.5.2 具体实现
- 6.5.3 处理器功能
- 6.5.4 可扩展性
- Chapter 7 第7章 用MCP优化自己的设计
- 7.1 将Figma连接到工作流
- 7.1.1 建立FigmaMCP开发和运行环境
- 7.1.2 获取Figma API访问令牌
- 7.1.3 安装Figma MCP服务器
- 7.1.4 连接到AI编程工具Cursor
- 7.1.5 工作流程
- 7.2 3D建模
- 7.2.1 安装Unreal Engine MCP Server
- 7.2.2 连接一个AI客户端
- 7.2.3 Unreal Engine MCP Server的使用
- 7.3 3D打印
- 7.3.1 MCP 3D打印服务器：连接创意与现实的桥梁
- 7.3.2 MCP 3D打印服务器的兼容性
- 7.3.3 MCP 3D打印服务器的环境配置
- 7.3.4 MCP 3D打印服务器的使用示例：如何通过自然对话改进3D打印
- 7.3.5 MCP 3D打印服务器的资源管理与限制
- 7.3.6 MCP 3D打印服务器：数字与实体世界的融合
- Chapter 8 第8章 用MCP服务器智能处理数据
- 8.1 引入智能分析：推理增强
- 8.1.1 Sequential Thinking MCP服务器的作用
- 8.1.2 Sequential Thinking MCP服务器的构建
- 8.1.3 Sequential Thinking MCP服务器的工作方式
- 8.1.4 Sequential Thinking MCP服务器的核心价值
- 8.1.5 Sequential Thinking MCP服务器的常见问题
- 8.2 外部数据获取：网络爬虫的MCP服务器
- 8.2.1 Firecrawl MCP服务器的一个简捷实现
- 8.2.2 本地部署Firecrawl
- 8.2.3 在VS Code的Cline插件中配置MCP服务器
- 8.2.4 在VS Code的Cline插件中测试Firecrawl
- 8.3 数据报表智能化
- 8.3.1 数据摄取的准备：访问凭证的获取
- 8.3.2 构建用于数据分析的MCP服务器
- 8.3.3 构建用于数据分析的MCP客户端
- 8.3.4 使用MCP服务器进行数据分析
- 8.4 知识管理
- 8.4.1 安装REST API插件以增强Obsidian功能
- 8.4.2 设置MCP-Obsidian服务器：连接Claude与Obsidian的桥梁
- 8.4.3 配置Claude连接MCP-Obsidian服务器
- 8.4.4 MCP-Obsidian服务器的使用
- Chapter 9 第9章 用MCP让通信智能化
- 9.1 轻松对接即时通信工具WhatsApp
- 9.1.1 准备工作
- 9.1.2 克隆存储库并运行WhatsApp Bridge
- 9.1.3 为WhatsApp Access配置Claude Desktop应用程序
- 9.1.4 集成WhatsApp并将其作为MCP工具
- 9.2 轻松连接Slack
- 9.2.1 Runbear让AI自动化触手可及
- 9.2.2 配置Slack MCP客户端
- 9.2.3 Slack账户连接到AI智能体的两种授权方法
- 9.2.4 Runbear与Slack集成带来的便利
- 9.3 电子邮件的智能化管理：Gmail
- 9.3.1 Gmail MCP服务器的设置和启动
- 9.3.2 用Gmail MCP服务器管理电子邮件
- 9.4 通信转化：使用mcp-proxy完成从SSE到STDIO
- 9.4.1 什么是mcp-proxy
- 9.4.2 如何使用mcp-proxy轻松连接SSE与STDIO
- 9.4.3 使用mcp-proxy时的重要注意事项
- Chapter 10 第10章 用MCP大幅提升开发效能
- 10.1 自动化开发流程实例：Cursor中的PR工作流
- 10.1.1 获得代码间的差异
- 10.1.2 用AI智能生成分支名称和提交消息
- 10.1.3 将代码与GitHub连接：自动创建PR
- 10.1.4 将AI助手集成到Cursor中，提升Git工作流的效率
- 10.2 智能代码评审
- 10.2.1 快速搭建项目环境：安装工具、配置依赖和设置凭证
- 10.2.2 创建一个模块来处理GitHub PR的数据检索
- 10.2.3 创建核心PR分析器：连接Claude Desktop、GitHub和Notion
- 10.2.4 自动化PR审查流程：从代码更改到Notion记录
- 10.3 优化API调用
- 10.3.1 使用Spring AI的新特性优化ThemeParks.wiki API的使用
- 10.3.2 优化MCP服务器使用API的方式
- 10.4 MCP为传统应用带来革新：API的运行时管理
- 10.4.1 使用Cursor配置APISIX-MCP服务器的详细步骤
- 10.4.2 通过自然语言与AI交互来配置APISIX路由
- Chapter 11 第11章 用MCP简化数据库操作
- 11.1 使用关系数据库构建应用原型
- 11.1.1 在本地运行SQLite MCP服务器
- 11.1.2 通过对话探索SQLite数据库
- 11.1.3 使用对话快速构建原型
- 11.2 非关系数据库Redis的访问
- 11.2.1 Redis MCP服务器
- 11.2.2 构建Redis MCP服务器的开发环境：搭建项目基础
- 11.2.3 创建Redis MCP服务器的核心实现：从代码到功能
- 11.2.4 将Redis MCP服务器与Cursor IDE集成：简易步骤指南
- 11.3 Milvus与MCP的集成：开启智能数据管理
- 11.3.1 运行Milvus MCP服务器
- 11.3.2 在Claude Desktop中配置并使用Milvus MCP服务器
- 11.3.3 在Cursor中配置并使用Milvus MCP服务器
- 11.3.4 常见问题及解决方法
- 11.4 Apache Ignite与MCP的集成：探索分布式数据库的新可能
- 11.4.1 启动Apache Ignite并初始化数据库：从零开始的详细指南
- 11.4.2 构建Apache Ignite MCP服务器
- 11.4.3 使用MCP Inspector测试Apache Ignite MCP服务器
- 11.4.4 Apache Ignite MCP服务器与大模型协作实现推理
- Chapter 12 第12章 用MCP助力大模型
- 12.1 通过MCP服务器在本地运行DeepSeek R1模型
- 12.1.1 轻松获取并设置DeepSeek R1模型
- 12.1.2 使用LM Studio简化本地运行AI模型
- 12.1.3 通过MCP与本地DeepSeek R1模型无缝交互
- 12.1.4 利用MCP释放DeepSeek R1模型的潜力
- 12.2 生产环境中的DeepSeek MCP服务器部署
- 12.2.1 安装并配置DeepSeek MCP服务器
- 12.2.2 深度整合DeepSeek与MCP：超越简单的聊天机器人
- 12.3 构建可扩展的多云大模型服务
- 12.3.1 多云大模型服务的MCP系统架构：分层设计与工作原理
- 12.3.2 面向多云大模型服务的MCP系统的参考实现
- 12.3.3 多云大模型服务的MCP的最佳实践指南
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出版方
机械工业出版社
机械工业出版社是全国优秀出版社，自1952年成立以来，坚持为科技、为教育服务，以向行业、向学校提供优质、权威的精神产品为宗旨，以“服务社会和人民群众需求，传播社会主义先进文化”为己任，产业结构不断完善，已由传统的图书出版向着图书、期刊、电子出版物、音像制品、电子商务一体化延伸，现已发展为多领域、多学科的大型综合性出版社，涉及机械、电工电子、汽车、计算机、经济管理、建筑、ELT、科普以及教材、教辅等领域。
