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133千字 字数
2025-09-01 发行日期
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主编推荐语

系统阐述MCP的技术原理、协议机制与工程应用。

内容简介

全书从结构上分为基础理论、协议规范、开发工具链、应用构建4部分，共9章。

具体内容包括大模型基础、MCP基本原理、MCP标准与规范体系、MCP与LLM的互联机制、MCP开发环境与工具链、MCP与多模态大模型集成，以及MCP的状态流转机制、Prompt构建规范、上下文调度策略及其与模型推理引擎的协同工作，同时涉及流式响应、函数调用、模块化Prompt设计等前沿技术，并结合基于DeepSeek平台的真实应用项目（人格共创AI剧本工坊、自演化智能议程会议系统与深梦编导器），助力读者理解MCP在多元领域的可拓展性与工程实践。

目录

  • 版权信息
  • 作者简介
  • 内容简介
  • 前言
  • 第1章 大模型原理及MCP开发基础
  • 1.1 大模型概述
  • 1.1.1 从统计语言模型到Transformer架构
  • 1.1.2 GPT系列大模型简介
  • 1.1.3 DeepSeek系列大模型简介
  • 1.1.4 其他主流大模型简介
  • 1.2 Transformer模型架构详解
  • 1.2.1 自注意力机制
  • 1.2.2 多头注意力与残差连接
  • 1.2.3 位置编码与序列建模
  • 1.2.4 编码器－解码器结构
  • 1.3 LLM的输入输出机制与上下文表示
  • 1.3.1 Tokenization与BPE
  • 1.3.2 Prompt与上下文缓存
  • 1.3.3 上下文窗口限制与扩展
  • 1.3.4 KV Cache技术
  • 1.4 LLM在应用中的典型接口模式
  • 1.4.1 Completion与Chat模型API接口
  • 1.4.2 流式响应协议
  • 1.4.3 函数调用
  • 1.5 DeepSeek开发基础
  • 1.5.1 DeepSeek API调用规范
  • 1.5.2 API基础开发模式
  • 1.6 本章小结
  • 第2章 MCP的基本原理
  • 2.1 MCP概述
  • 2.1.1 MCP定义
  • 2.1.2 MCP与传统Prompt工程的区别
  • 2.1.3 MCP的上下文模型
  • 2.1.4 MCP对多轮任务与状态保持的支持
  • 2.2 MCP上下文结构与层级划分
  • 2.2.1 上下文对象数据结构定义
  • 2.2.2 Prompt单元与上下文边界管理
  • 2.2.3 动态上下文链
  • 2.2.4 多模型之间的上下文共享机制
  • 2.3 MCP的状态管理与中间态控制
  • 2.3.1 状态快照与恢复机制
  • 2.3.2 执行中断与延迟执行
  • 2.3.3 状态变更通知与订阅模式
  • 2.3.4 内部状态同步与外部事件绑定
  • 2.4 MCP与语义执行模型
  • 2.4.1 MCP语义单元映射
  • 2.4.2 插件式语义节点扩展设计
  • 2.5 本章小结
  • 第3章 MCP协议标准与规范体系
  • 3.1 协议消息结构设计
  • 3.1.1 请求结构字段说明
  • 3.1.2 响应结构与异常处理
  • 3.1.3 系统元信息与上下文元数据定义
  • 3.1.4 JSON数据标准
  • 3.2 交互协议与状态码体系
  • 3.2.1 请求生命周期
  • 3.2.2 成功与失败的错误码表设计
  • 3.2.3 多步对话状态标识
  • 3.2.4 流控制字段
  • 3.3 上下文管理策略与限制规则
  • 3.3.1 上下文最大长度限制与自动裁剪机制
  • 3.3.2 上下文缓存设计
  • 3.4 安全性与权限控制
  • 3.4.1 上下文隔离权限边界模型
  • 3.4.2 Token与身份认证机制
  • 3.4.3 加密传输与数据隐私规范
  • 3.5 本章小结
  • 第4章 MCP与大模型的互联机制
  • 4.1 上下文注入机制与Prompt协商策略
  • 4.1.1 MCP上下文注入流程
  • 4.1.2 Prompt Merge与顺序策略
  • 4.1.3 Prompt插槽式语义填充设计
  • 4.2 多模态上下文注入
  • 4.2.1 图像上下文的封装与映射
  • 4.2.2 表格结构信息的Prompt合成方式
  • 4.2.3 文档嵌入的预处理与载入
  • 4.3 响应解码与上下文返回
  • 4.3.1 Token流的中间态解码策略
  • 4.3.2 响应结构中的上下文提示注入
  • 4.4 与模型推理引擎的接口对接
  • 4.4.1 DeepSeek推理服务接口协议
  • 4.4.2 KV Cache与MCP上下文对齐策略
  • 4.5 本章小结
  • 第5章 MCP开发环境与工具链
  • 5.1 开发接口与SDK概览
  • 5.1.1 MCP官方SDK使用指南
  • 5.1.2 HTTP API与WebSocket接口封装
  • 5.1.3 Python客户端基础封装
  • 5.1.4 客户端与服务端协同开发
  • 5.2 本地调试与Mock函数测试
  • 5.2.1 本地模拟器部署方式
  • 5.2.2 调试时的日志抓取与分析
  • 5.2.3 Mock函数与Prompt响应测试
  • 5.3 本章小结
  • 第6章 MCP应用开发进阶
  • 6.1 面向任务的上下文组织结构
  • 6.1.1 子任务嵌套与嵌套上下文定义
  • 6.1.2 上下文转移中的语义保持机制
  • 6.1.3 面向任务的动态上下文调度
  • 6.2 模块化上下文组件设计
  • 6.2.1 Prompt模板与上下文模板的分离
  • 6.2.2 可复用的任务模块与参数注入
  • 6.2.3 上下文组件的注册与组合
  • 6.2.4 Prompt Block的条件拼接
  • 6.3 状态驱动的MCP控制流程
  • 6.3.1 基于状态机的上下文控制流建模
  • 6.3.2 多状态响应协同调度模式
  • 6.3.3 并发任务中的状态隔离
  • 6.4 本章小结
  • 第7章 小试牛刀：构建基于MCP的智能邮件处理系统
  • 7.1 系统架构设计
  • 7.1.1 智能邮件处理系统结构划分
  • 7.1.2 MCP应用开发流程
  • 7.1.3 系统开发任务划分（按文件）
  • 7.2 主要模块开发
  • 7.2.1 系统入口与主控制器
  • 7.2.2 上下文对象与Prompt模板定义
  • 7.2.3 工具注册模块（MCP Tool）
  • 7.2.4 客户端与服务端配置
  • 7.2.5 任务状态管理与流程控制
  • 7.2.6 日志与调试支持
  • 7.2.7 系统配置与环境定义
  • 7.3 系统集成
  • 7.4 用户交互与MCP接口集成
  • 7.4.1 前端与MCP接口的通信规范
  • 7.4.2 流式交互反馈机制
  • 7.5 本章小结
  • 第8章 MCP与多模态大模型集成
  • 8.1 图像输入与视觉上下文注入
  • 8.1.1 图像编码与MCP封装接口
  • 8.1.2 视觉描述生成
  • 8.1.3 图像推理结果
  • 8.1.4 图像片段与多轮问答上下文保持
  • 8.2 音频与语音输入处理
  • 8.2.1 自动语言识别模型与文本上下文对齐
  • 8.2.2 音频片段的语义编码方式
  • 8.3 表格型数据与文档结构的上下文封装
  • 8.3.1 表格信息的结构化Prompt插入
  • 8.3.2 文档段落抽取与摘要上下文生成
  • 8.4 本章小结
  • 第9章 开发进阶：复合智能体开发实战
  • 9.1 项目一：人格共创AI剧本工坊
  • 9.1.1 多角色协同/剧情状态控制与驱动方式/剧情决策/情绪驱动生成
  • 9.1.2 项目架构拆解（由模块到文件）
  • 9.1.3 模块实现
  • 9.1.4 项目总结
  • 9.2 项目二：自演化智能议程会议系统
  • 9.2.1 多Agent观点建模/动态语义议题演化/协议主持调度
  • 9.2.2 项目架构拆解（由模块到文件）
  • 9.2.3 模块实现
  • 9.2.4 项目总结
  • 9.3 项目三：深梦编导器——连续梦境脚本生成器
  • 9.3.1 多轮感官输入/隐喻引导Prompt构造/意象链式结构生成
  • 9.3.2 项目架构拆解（由模块到文件）
  • 9.3.3 模块实现
  • 9.3.4 项目总结
  • 9.4 本章小结
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出版方

清华大学出版社

清华大学出版社成立于1980年6月，是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府，秉承清华人“自强不息，厚德载物”的人文精神，清华大学出版社在短短二十多年的时间里，迅速成长起来。清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向，把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务，并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金，逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色，在教育出版领域树立了强势品牌。