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155千字 字数
2025-06-01 发行日期
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主编推荐语

解码大模型架构底层逻辑，一本书讲透MCP协议核心概念与应用机制。

内容简介

本书围绕Model Context Protocol（MCP）这一新兴的大模型上下文控制协议展开，系统讲解其技术原理、协议结构、开发机制及工程化实践方法，旨在为大语言模型（LLM）开发者、架构设计师及人工智能工程人员提供一套实用且严谨的参考指南。

全书首先从LLM的核心原理出发，介绍Transformer架构、预训练与微调机制、上下文建模等基础内容，帮助读者理解MCP所依赖的底层技术语境。随后系统解析了MCP的协议机制、语义结构、生命周期管理及上下文注入流程，并详细剖析了MCP与LLM模型如何在多模态交互、提示词管理、能力协商等方面协同工作。

最后则深入探讨MCP的工程实现与实战应用，包括服务器架构设计、工具链集成、智能体系统开发以及与RAG（检索增强生成）技术的结合，最后通过多个实际场景的案例，总结部署模式、性能优化与未来生态发展趋势。

目录

  • 版权信息
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 LLM基础
  • 1.1 LLM的演进与应用
  • 1.1.1 从传统NLP到LLM的技术发展
  • 1.1.2 LLM在各领域的应用案例
  • 1.2 Transformer架构解析
  • 1.2.1 Transformer的基本组成与工作原理
  • 1.2.2 自注意力机制的实现与优化
  • 1.2.3 Transformer在LLM中的应用
  • 1.3 LLM的训练与微调
  • 1.3.1 预训练与微调的策略与方法
  • 1.3.2 数据集的选择与处理
  • 1.3.3 模型评估与性能优化
  • 1.4 LLM的局限性
  • 1.4.1 模型的可解释性问题
  • 1.4.2 数据偏差与伦理问题
  • 1.5 本章小结
  • 第2章 MCP概述
  • 2.1 MCP的起源与目标
  • 2.1.1 MCP的提出背景
  • 2.1.2 MCP解决的问题与目标
  • 2.1.3 MCP与其他协议的比较
  • 2.2 MCP的核心概念
  • 2.2.1 上下文管理与传输机制
  • 2.2.2 MCP中的Prompt处理与管理
  • 2.2.3 资源与工具集成
  • 2.3 MCP的架构与组件
  • 2.3.1 客户端与服务端
  • 2.3.2 通信协议与数据格式
  • 2.3.3 能力协商与版本控制
  • 2.4 MCP的应用场景
  • 2.4.1 在LLM应用中的典型使用场景
  • 2.4.2 与现有大模型集成
  • 2.4.3 MCP基本开发流程总结
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 MCP与LLM的集成
  • 3.1 MCP在LLM应用中的角色
  • 3.1.1 MCP如何增强LLM的上下文理解
  • 3.1.2 MCP对LLM输入/输出的影响
  • 3.1.3 MCP在多模态交互中的应用
  • 3.2 MCP与LLM的通信流程
  • 3.2.1 请求与响应的处理流程
  • 3.2.2 错误处理与异常恢复机制
  • 3.2.3 数据同步与一致性保证
  • 3.3 提示词与资源的管理
  • 3.3.1 提示词模板的创建与维护
  • 3.3.2 资源的注册与访问控制
  • 3.3.3 动态资源加载与更新
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 MCP的详细解析
  • 4.1 MCP的消息格式与通信协议
  • 4.1.1 JSON-RPC在MCP中的应用
  • 4.1.2 消息的结构与字段定义
  • 4.1.3 请求与响应的匹配机制详解
  • 4.2 生命周期与状态管理
  • 4.2.1 会话的建立与终止流程
  • 4.2.2 状态维护与同步
  • 4.2.3 超时与重试机制
  • 4.3 版本控制与能力协商
  • 4.3.1 协议版本的管理与兼容性
  • 4.3.2 客户端与服务端的能力声明
  • 4.4 本章小结
  • 第5章 MCP开发环境与工具链
  • 5.1 开发环境的搭建
  • 5.1.1 必要的系统要求与依赖
  • 5.1.2 开发工具与IDE的选择与配置
  • 5.1.3 版本控制与协作开发流程
  • 5.2 MCP SDK的使用
  • 5.2.1 SDK的安装与初始化
  • 5.2.2 核心API的介绍与使用示例
  • 5.2.3 SDK的扩展与自定义开发
  • 5.3 调试与测试工具
  • 5.3.1 常用的调试方法与技巧
  • 5.3.2 单元测试与集成测试的编写
  • 5.4 本章小结
  • 第6章 MCP服务端的开发与部署
  • 6.1 MCP服务端的架构设计
  • 6.1.1 服务端的核心组件与模块
  • 6.1.2 MCP服务端的路由机制
  • 6.1.3 多场景并发处理
  • 6.2 服务端的部署与运维
  • 6.2.1 部署环境的选择与配置
  • 6.2.2 监控与日志的收集与分析
  • 6.2.3 故障排查与系统恢复策略
  • 6.3 安全性与权限管理
  • 6.3.1 身份验证与授权机制
  • 6.3.2 安全审计与访问日志分析
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 工具与接口集成
  • 7.1 工具
  • 7.1.1 工具接口的语义定义
  • 7.1.2 工具方法与参数的绑定规则
  • 7.1.3 基于Slot的工具上下文注入
  • 7.2 工具调用与响应流程
  • 7.2.1 ToolCall语法与执行路径
  • 7.2.2 工具执行结果的封装与返回
  • 7.2.3 并行/串行工具调用
  • 7.3 Tool套件与插件系统
  • 7.3.1 工具复用模块的组织方式
  • 7.3.2 动态加载与模块热更新
  • 7.3.3 插件化开发接口标准
  • 7.4 与外部系统的接口集成
  • 7.4.1 RESTful API与Webhook集成
  • 7.4.2 与数据库、消息队列等的上下文桥接
  • 7.4.3 基于业务服务/微服务系统的具体实现
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 MCP驱动的智能体系统开发
  • 8.1 智能体的基本架构
  • 8.1.1 MAS
  • 8.1.2 智能体的职责分工与上下文边界
  • 8.1.3 智能体状态管理与调度
  • 8.2 MCP中的智能体上下文模型
  • 8.2.1 Per-Agent Slot配置策略
  • 8.2.2 多智能体之间的上下文共享
  • 8.2.3 智能体行为与上下文依赖分析
  • 8.3 任务编排与决策机制
  • 8.3.1 任务Slot调度模型
  • 8.3.2 意图识别与计划生成
  • 8.3.3 状态驱动任务流
  • 8.4 智能体交互与协同机制
  • 8.4.1 Agent-to-Agent消息协议
  • 8.4.2 跨智能体的上下文协同Slot绑定
  • 8.4.3 基于MCP的智能体生态构建思路
  • 8.5 本章小结
  • 第9章 MCP与RAG技术结合
  • 9.1 RAG技术基础
  • 9.1.1 基于Embedding的语义检索
  • 9.1.2 向量数据库的选型与接入
  • 9.1.3 检索→选择→生成链条解析
  • 9.2 Knowledge Slot与语义融合机制
  • 9.2.1 RAG上下文在MCP中的Slot设计
  • 9.2.2 检索内容结构化与多段注入
  • 9.2.3 多来源知识融合与上下文消歧
  • 9.3 文档型知识集成实战
  • 9.3.1 企业文档切片与段落索引构建
  • 9.3.2 高可用文档管理与更新策略
  • 9.4 本章小结
  • 第10章 多场景MCP工程实战及发展趋势分析
  • 10.1 项目实战案例剖析
  • 10.1.1 客服助手系统中的MCP应用
  • 10.1.2 面向金融行业的问答系统实现
  • 10.1.3 智能体工作流平台的MCP落地方案
  • 10.2 部署模式与架构模式对比
  • 10.2.1 单体应用vs微服务部署
  • 10.2.2 云原生环境中的部署优化（K8s-Serverless）
  • 10.2.3 多租户与多用户上下文隔离架构
  • 10.3 性能调优与上下文压缩策略
  • 10.3.1 Token Cost预估与优化策略
  • 10.3.2 Prompt压缩算法与Slot融合算法
  • 10.4 MCP的发展趋势与生态开发构建
  • 10.4.1 协议标准化与开源生态构建
  • 10.4.2 与LangChain、AutoGen等生态集成
  • 10.4.3 向多模态与跨领域智能体演进
  • 10.5 本章小结
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出版方

电子工业出版社

电子工业出版社成立于1982年10月，是国务院独资、工信部直属的中央级科技与教育出版社，是专业的信息技术知识集成和服务提供商。经过三十多年的建设与发展，已成为一家以科技和教育出版、期刊、网络、行业支撑服务、数字出版、软件研发、软科学研究、职业培训和教育为核心业务的现代知识服务集团。出版物内容涵盖了电子信息技术的各个分支及工业技术、经济管理、科普与少儿、社科人文等领域，综合出版能力位居全国出版行业前列。