1. 从MCP理论基础到Agent开发实战应用，一本书搞定AI智能体开发！

2. 5个跨场景Agent项目实战，破解;学了AI技术，却做不出可落地的业务级智能体的困境。

3. 作者拥有10余年一线大厂应用开发与架构设计经验，在大模型应用项目中担任核心技术角色，书中包含作者积累的许多可复用的实战技巧。

本书专为 AI 智能体开发者打造，分三个模块，系统介绍 MCP 的基础理论、开发环境与实战应用，助力开发者快速掌握 MCP 的核心技术与应用实践。第一部分（第 1～2 章）介绍 MCP 的基础理论与架构设计，主要包括 MCP 的起源、MCP 在 AI 智能体开发中的角色、MCP 整体架构、MCP 分层和 MCP 核心能力，为后续实践应用奠定理论基础。第二部分（第 3～4 章）聚焦 MCP 开发环境与技术栈，介绍 TypeScript 和 Python 开发环境的搭建、MCP工具链与 SDK 的安装与使用，帮助读者快速搭建 AI 智能体开发环境。第三部分（第 5～9 章）是本书的核心，包括 5 个完整的实战项目——从快速构建一个简单的 AI 智能体，到复杂的商城智能体、论文研究智能体、数据洞察分析 ChatBI 智能体，以及深度研究报告生成智能体。每个项目均包含详细的架构设计与代码实现，帮助读者理解 MCP 在不同业务场景下的应用实践。本书既适合 AI 研究人员、软件开发工程师、产品经理阅读，也适合计算机相关专业学生和 AI 技术爱好者阅读。陈光剑，资深架构师、AI 技术专家与畅销书作家。拥有十年阿里巴巴、字节跳动等一线互联网企业核心部门的研发与架构工作经验，深耕 AI 大模型应用、智能数据分析及企业级复杂系统的设计与落地，积累了深厚的理论功底与丰富的实践经验。著有《ClickHouse入门实战与进阶》《Spring Boot开发实战》《Kotlin极简教程》等多部技术著作，个人技术博客全网累计阅读量超1.6亿。热爱阅读、写作与深度思考，持续探索前沿AI技术在企业级场景中的落地应用；致力于探索与推广AI智能体应用思维范式，坚信通过AI重构工作流与赋能个体，能够让更多人驾驭AI大模型的力量，以释放其无限潜力。第 一部分 MCP基础与架构第 1章 MCP的起源与发展31.1 MCP的起源31.1.1 从传统应用到AI智能体41.1.2 AI智能体面临的挑战51.2 MCP的诞生71.3 MCP在AI智能体中的角色91.3.1 作为AI与现实世界的桥梁91.3.2 解决上下文管理问题10小结12第 2章 MCP架构详解132.1 MCP总体架构132.1.1 MCPHost142.1.2 MCP Client152.1.3 MCPServer162.2 MCP分层及实现182.2.1 传输层实现192.2.2 协议层实现282.3 MCP核心能力342.3.1 资源管理352.3.2 工具集成402.3.3 提示词模板46小结48第二部分 MCP开发环境与技术栈第3章 MCP开发环境搭建533.1 MCP开发环境概述533.1.1 IDE533.1.2 版本控制工具543.1.3 运行时与包管理543.2 MCP TypeScript开发环境543.2.1 技术栈选型553.2.2 包管理工具安装553.2.3 开发环境搭建573.3 MCP Python开发环境593.3.1 技术栈选型593.3.2 包管理工具603.3.3 开发环境搭建62小结63第4章 MCP工具链与SDK654.1 MCP技术生态介绍654.2 TypeScript工具链生态674.2.1 常用框架674.2.2 常用工具包694.2.3 开发框架集成704.3 Python工具链生态71小结72第三部分 基于MCP的AI智能体开发实战第5章 基于MCP TypeScript SDK快速创建一个简单的AI智能体775.1 创建一个MCP Server775.1.1 实现过程775.1.2 实现HTTP请求处理855.2 使用MCP Inspector调试服务875.2.1 调试资源875.2.2 调试提示词模板885.2.3 调试工具895.3 创建一个MCP Client905.3.1 主要功能905.3.2 实现过程935.3.3 运行客户端96小结96第6章 基于MCP TypeScript SDK创建商城智能体986.1 商城智能体概述986.1.1 项目需求与功能规划986.1.2 系统架构设计996.2 MCP Server实现1016.2.1 商品列表工具开发1016.2.2 订单管理工具集成1046.2.3 实现基于Express的MCP Server1066.3 MCP Client实现之CLI应用程序1116.3.1 核心流程1116.3.2 实现步骤1126.4 MCP Client实现之Web应用程序1206.4.1 核心流程1216.4.2 前端实现1226.4.3 MCP Client Web应用程序开发1286.5 系统集成运行与测试1416.5.1 命令行终端应用程序运行测试1426.5.2 Web应用程序运行测试144小结147第7章 基于MCP Python SDK和arxiv创建论文研究智能体1497.1 项目概述与背景1497.1.1 项目目标1507.1.2 选择技术栈1507.1.3 设计系统架构1507.2 MCP Server实现1527.2.1 arxiv服务器1527.2.2 docling服务器：赋予AI深度阅读能力1597.2.3 MCP Server部署与配置1647.3 MCP Client实现1687.3.1 MCP Client设计与实现：构建论文研究智能体的大脑1687.3.2 MultiServerMCPClient：连接多个MCP Server1727.3.3 ReAct代理实现：赋予系统思考与行动的能力1747.3.4 API接口设计1767.4 Streamlit UI实现1787.4.1 UI设计与实现1787.4.2 会话状态管理1817.4.3 聊天界面实现1837.4.4 API交互1857.4.5 Docker部署1867.5 系统集成1867.5.1 组件依赖关系1877.5.2 Docker Compose集成1877.5.3 本地开发集成1887.6 运行测试189小结190第8章 基于MCP Python SDK创建数据洞察分析ChatBI智能体1928.1 系统概述1928.1.1 系统定义与价值1938.1.2 功能特性1938.2 系统架构设计1958.2.1 整体系统架构1958.2.2 组件交互流程1988.2.3 微服务部署架构1988.3 MCP Server实现1998.3.1 数据库MCP Server1998.3.2 可视化MCP Server实现2048.4 LangGraph对话管理实现2138.5 API服务层实现2188.6 前端界面实现2238.7 运行测试2268.8 未来展望2318.8.1 从文本到多模态的沉浸式对话2318.8.2 从“是什么”到“为什么”与“怎么办”2328.8.3 知识增强与领域自适应2328.8.4 融入组织的血脉232小结233第9章 基于MCP Python SDK和browser_use创建深度研究报告生成智能体2349.1 研究报告生成的新范式2349.2 系统架构设计2369.2.1 系统分层架构2369.2.2 系统数据流设计2379.3 核心组件实现2389.3.1 研究检索MCP Server组件2399.3.2 研究流程编排组件2479.3.3 MCPClient组件2559.4 MCP工具实现2619.4.1 browser_use框架原理2619.4.2 网络搜索与内容提取工具2649.4.3 学术资源获取工具2709.5 前端页面设计与实现2739.5.1 页面配置与标题设置2749.5.2 会话状态管理2749.5.3 侧边栏导航与设置2759.5.4 报告列表与选择2769.5.5 研究设置2769.5.6 主内容区域_欢迎信息2779.5.7 主内容区域_报告表单2779.5.8 表单提交处理2789.5.9 报告流式输出与展示2789.5.10 页脚2809.6 应用案例与最佳实践2819.6.1 市场研究报告2819.6.2 学术文献综述2829.6.3 竞争对手分析283小结286