MCP 协议开发实战

从零构建你的第一个 MCP Server，让 AI 成为万能工具人。

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1. MCP 是什么 —— AI 世界的 USB-C

1.1 从碎片化到标准化：为什么需要 MCP

1.2 MCP vs Function Calling vs Plugin —— 关键区别

1.3 谁在用 MCP？生态现状一览

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2. MCP 架构解剖 —— Host、Client、Server

2.1 Host / Client / Server 三角关系

2.2 JSON-RPC 2.0：MCP 的通信语言

2.3 Transport 层：STDIO vs HTTP+SSE

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3. MCP 的三大原语 —— Tools、Resources、Prompts

3.1 Tools：让 AI 执行动作

3.2 Resources：给 AI 喂数据

3.3 Prompts：可复用的提示模板

3.4 三者的选型指南

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4. 环境搭建与第一个 MCP Server（Python）

4.1 安装 Python MCP SDK

4.2 Hello MCP：5 分钟写一个天气查询 Server

4.3 用 MCP Inspector 调试

4.4 连接 Claude Desktop / Cursor

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5. 深入 Tools —— 参数校验、异步、错误处理

5.1 @mcp.tool 装饰器全解析

5.2 参数校验与类型安全

5.3 异步工具与错误处理

5.4 实战：数据库查询工具

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6. 深入 Resources —— 文件、数据库、API 数据源

6.1 Resource 定义与 URI 规范

6.2 静态 Resource vs Resource 模板

6.3 实战：暴露本地文件和 SQLite 数据表

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7. 深入 Prompts —— 可复用的提示工程

7.1 定义 Prompt 模板

7.2 参数化 Prompt 与多轮消息

7.3 Prompts + Tools + Resources 的组合模式

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8. TypeScript SDK —— 用 Node.js 构建 MCP Server

8.1 TypeScript SDK 快速上手

8.2 用 Zod 定义类型安全的参数

8.3 Python vs TypeScript：选型建议

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9. 实战项目：构建一个 GitHub 代码分析 MCP Server

9.1 项目设计与架构

9.2 实现 Tools：仓库查询与文件读取

9.3 实现 Resources：暴露仓库结构

9.4 实现 Prompts：代码审查模板

9.5 完整集成与运行演示

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10. 生产部署与安全

10.1 从 STDIO 到 HTTP+SSE：远程部署

10.2 Docker 容器化部署

10.3 认证、授权与安全最佳实践

10.4 日志、监控与故障排查

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附录

A. MCP API 速查表（Python SDK）

B. MCP API 速查表（TypeScript SDK）

C. 常见报错与解决方案

D. 推荐学习资源与社区