博客來
本書系統講解MCP的技術原理與應用實戰。首先從MCP的基礎知識入手，詳細講解MCP的起源與發展、核心架構、核心元件（資源、工具、提示範本）、常見的傳輸方式和安全機制等，並通過與API、Agent、Function Calling、A2A協議等的對比，體現其標準化優勢。然後以Node.js和Python雙棧為例，手把手教讀者搭建MCP伺服器與MCP用戶端，演示如何將MCP集成到Claude Desktop、Cursor等主流AI平臺中。最後講解多個實戰示例，涵蓋開發與代碼執行、流覽器的自動化、命令列與Shell、版本控制、資料庫交互、資料分析與視覺化、雲平臺服務集成、通信與協作及娛樂休閒等多個應用場景。本書可幫助讀者快速掌握MCP，實現大模型與業務系統的無縫對接，推動大模型從“知識庫”跨越式發展為“智慧助手”。
本書既適合AI初學者快速入門，也適合資深開發者進階學習，是掌握下一代AI交互技術的重要參考資料。
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MCP原理與實戰：高效AI Agent智慧體開發的圖書 |
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MCP原理與實戰：高效AI Agent智慧體開發 作者：李艮基 出版社：電子工業出版社 出版日期：2025-06-01 語言：簡體中文 規格：平裝 / 19 x 26 x 1 cm / 普通級/ 初版 |
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圖書介紹 - 資料來源：博客來 評分：
圖書名稱：MCP原理與實戰：高效AI Agent智慧體開發
內容簡介
目錄
第1章 MCP簡介 1
1.1 什麼是MCP 2
1.2 MCP的起源與發展 3
1.3 掌握MCP的好處 4
第2章 MCP的工作原理 5
2.1 核心架構 6
2.2 核心組件 8
2.2.1 資源 9
2.2.2 工具 10
2.2.3 提示範本 11
2.3 兩種常見的傳輸方式 12
2.3.1 標準輸入/輸出 12
2.3.2 資料流 13
2.4 安全機制 14
2.4.1 存取控制和許可權管理 14
2.4.2 身份驗證和安全通信 14
2.4.3 中繼資料和安全提示 15
2.4.4 沙箱隔離機制 15
2.4.5 開源、透明 15
2.5 MCP與API的區別 16
2.6 MCP與Agent的區別 17
2.7 MCP與Function Calling的區別 18
2.8 MCP與A2A Protocol的區別 20
第3章 MCP的本地搭建 22
3.1 環境準備工作 23
3.1.1 安裝和配置Node.js 23
3.1.2 安裝和配置Python 27
3.1.3 安裝VSCode 29
3.2 自己搭建MCP用戶端 32
3.2.1 用Python快速搭建MCP用戶端 32
3.2.2 搭建MCP聊天機器人用戶端 38
3.3 自己搭建MCP伺服器 46
3.3.1 安裝uv並初始化專案目錄 46
3.3.2 用FastMCP構建天氣資訊服務端 51
第4章 開發與代碼執行 59
4.1 Semantic Kernel 60
4.1.1 基礎設置 60
4.1.2 案例：多代理協作系統與外掛程式集成 61
4.2 MCP Run Python 67
4.2.1 基礎設置 67
4.2.2 案例：安全沙箱集成與調用 68
4.3 E2B 70
4.3.1 基礎設置 70
4.3.2 案例：雲沙箱Python調用鏈路 71
第5章 流覽器的自動化 74
5.1 PlaywrightMCP 75
5.1.1 基礎設置 75
5.1.2 案例：無頭流覽器操作與網頁交互 76
5.2 BrowserbaseMCP 77
5.2.1 基礎設置 78
5.2.2 案例：雲流覽器網頁抓取與截圖 79
5.3 PuppeteerMCP 80
5.3.1 基礎設置 80
5.3.2 案例：雲流覽器網頁操作與截圖 81
第6章 命令列與Shell 84
6.1 iterm-mcp 85
6.1.1 基礎設置 85
6.1.2 案例：創建自動化Python虛擬環境 86
6.2 win-cli-mcp 87
6.2.1 基礎設置 88
6.2.2 案例：遠端伺服器資訊查詢 89
6.3 mcp-server-commands 90
6.3.1 基礎設置 91
6.3.2 案例：將Python腳本結果寫入檔 91
第7章 版本控制 94
7.1 github-mcp-server 95
7.1.1 基礎設置 95
7.1.2 案例：自動化GitHub工作流 96
7.2 mcp‑gitee 98
7.2.1 基礎設置 98
7.2.2 案例：自動化Gitee工作流 99
7.3 Gitea MCP 101
7.3.1 基礎設置 101
7.3.2 案例：自動化Bug修復流程 103
第8章 資料庫交互 105
8.1 Aiven 106
8.1.1 基礎設置 106
8.1.2 案例：專案查詢與服務詳情獲取 107
8.2 genai-toolbox 108
8.2.1 基礎設置 109
8.2.2 案例：LangGraph與Toolbox集成 109
8.3 mcp‑clickhouse 111
8.3.1 基礎設置 111
8.3.2 案例：ClickHouse查詢與資料分析 113
第9章 資料分析與視覺化 115
9.1 mcp‑vegalite‑server 116
9.1.1 基礎設置 116
9.1.2 案例：度銷量資料保存與視覺化 117
9.2 keboola‑mcp‑server 118
9.2.1 基礎設置 119
9.2.2 案例：Keboola資料探索與匯出CSV檔 120
9.3 mcp‑server‑axiom 122
9.3.1 基礎設置 122
9.3.2 案例：Axiom資料集查詢與APL分析 123
第10章 雲平臺服務集成 125
10.1 sample‑mcp‑server‑tos 126
10.1.1 基礎設置 126
10.1.2 案例：TOS桶對象的列舉與下載 127
10.2 aws‑kb‑retrieval‑serve 129
10.2.1 基礎設置 129
10.2.2 案例：Amazon Bedrock知識庫檢索 130
10.3 mcp‑server‑cloudflare 132
10.3.1 基礎設置 132
10.3.2 案例：Cloudflare Workers 列出與日誌查詢 133
第11章 通信與協作 135
11.1 gotohuman‑mcp‑server 136
11.1.1 基礎設置 136
11.1.2 案例：推文審閱與回饋優化 137
11.2 inbox‑zero MCP 139
11.2.1 基礎設置 139
11.2.2 案例：郵件管理自動化 141
11.3 AgentMail Toolkit 142
11.3.1 基礎設置 142
11.3.2 案例：郵件全生命週期自動化 143
第12章 娛樂休閒 145
12.1 MemoryMesh 146
12.1.1 基礎設置 146
12.1.2 案例：動態工具構建RPG世界 147
12.2 mcp‑unity 148
12.2.1 基礎設置 148
1.1 什麼是MCP 2
1.2 MCP的起源與發展 3
1.3 掌握MCP的好處 4
第2章 MCP的工作原理 5
2.1 核心架構 6
2.2 核心組件 8
2.2.1 資源 9
2.2.2 工具 10
2.2.3 提示範本 11
2.3 兩種常見的傳輸方式 12
2.3.1 標準輸入/輸出 12
2.3.2 資料流 13
2.4 安全機制 14
2.4.1 存取控制和許可權管理 14
2.4.2 身份驗證和安全通信 14
2.4.3 中繼資料和安全提示 15
2.4.4 沙箱隔離機制 15
2.4.5 開源、透明 15
2.5 MCP與API的區別 16
2.6 MCP與Agent的區別 17
2.7 MCP與Function Calling的區別 18
2.8 MCP與A2A Protocol的區別 20
第3章 MCP的本地搭建 22
3.1 環境準備工作 23
3.1.1 安裝和配置Node.js 23
3.1.2 安裝和配置Python 27
3.1.3 安裝VSCode 29
3.2 自己搭建MCP用戶端 32
3.2.1 用Python快速搭建MCP用戶端 32
3.2.2 搭建MCP聊天機器人用戶端 38
3.3 自己搭建MCP伺服器 46
3.3.1 安裝uv並初始化專案目錄 46
3.3.2 用FastMCP構建天氣資訊服務端 51
第4章 開發與代碼執行 59
4.1 Semantic Kernel 60
4.1.1 基礎設置 60
4.1.2 案例：多代理協作系統與外掛程式集成 61
4.2 MCP Run Python 67
4.2.1 基礎設置 67
4.2.2 案例：安全沙箱集成與調用 68
4.3 E2B 70
4.3.1 基礎設置 70
4.3.2 案例：雲沙箱Python調用鏈路 71
第5章 流覽器的自動化 74
5.1 PlaywrightMCP 75
5.1.1 基礎設置 75
5.1.2 案例：無頭流覽器操作與網頁交互 76
5.2 BrowserbaseMCP 77
5.2.1 基礎設置 78
5.2.2 案例：雲流覽器網頁抓取與截圖 79
5.3 PuppeteerMCP 80
5.3.1 基礎設置 80
5.3.2 案例：雲流覽器網頁操作與截圖 81
第6章 命令列與Shell 84
6.1 iterm-mcp 85
6.1.1 基礎設置 85
6.1.2 案例：創建自動化Python虛擬環境 86
6.2 win-cli-mcp 87
6.2.1 基礎設置 88
6.2.2 案例：遠端伺服器資訊查詢 89
6.3 mcp-server-commands 90
6.3.1 基礎設置 91
6.3.2 案例：將Python腳本結果寫入檔 91
第7章 版本控制 94
7.1 github-mcp-server 95
7.1.1 基礎設置 95
7.1.2 案例：自動化GitHub工作流 96
7.2 mcp‑gitee 98
7.2.1 基礎設置 98
7.2.2 案例：自動化Gitee工作流 99
7.3 Gitea MCP 101
7.3.1 基礎設置 101
7.3.2 案例：自動化Bug修復流程 103
第8章 資料庫交互 105
8.1 Aiven 106
8.1.1 基礎設置 106
8.1.2 案例：專案查詢與服務詳情獲取 107
8.2 genai-toolbox 108
8.2.1 基礎設置 109
8.2.2 案例：LangGraph與Toolbox集成 109
8.3 mcp‑clickhouse 111
8.3.1 基礎設置 111
8.3.2 案例：ClickHouse查詢與資料分析 113
第9章 資料分析與視覺化 115
9.1 mcp‑vegalite‑server 116
9.1.1 基礎設置 116
9.1.2 案例：度銷量資料保存與視覺化 117
9.2 keboola‑mcp‑server 118
9.2.1 基礎設置 119
9.2.2 案例：Keboola資料探索與匯出CSV檔 120
9.3 mcp‑server‑axiom 122
9.3.1 基礎設置 122
9.3.2 案例：Axiom資料集查詢與APL分析 123
第10章 雲平臺服務集成 125
10.1 sample‑mcp‑server‑tos 126
10.1.1 基礎設置 126
10.1.2 案例：TOS桶對象的列舉與下載 127
10.2 aws‑kb‑retrieval‑serve 129
10.2.1 基礎設置 129
10.2.2 案例：Amazon Bedrock知識庫檢索 130
10.3 mcp‑server‑cloudflare 132
10.3.1 基礎設置 132
10.3.2 案例：Cloudflare Workers 列出與日誌查詢 133
第11章 通信與協作 135
11.1 gotohuman‑mcp‑server 136
11.1.1 基礎設置 136
11.1.2 案例：推文審閱與回饋優化 137
11.2 inbox‑zero MCP 139
11.2.1 基礎設置 139
11.2.2 案例：郵件管理自動化 141
11.3 AgentMail Toolkit 142
11.3.1 基礎設置 142
11.3.2 案例：郵件全生命週期自動化 143
第12章 娛樂休閒 145
12.1 MemoryMesh 146
12.1.1 基礎設置 146
12.1.2 案例：動態工具構建RPG世界 147
12.2 mcp‑unity 148
12.2.1 基礎設置 148
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