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精通MCP:AI智能体开发实战电子书

1. 从MCP理论基础到Agent发实战应用,一本书搞定AI智能体发! 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。

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作       者:陈光剑 著

出  版  社:人民邮电出版社有限公司

出版时间:2025-12-01

字       数:28.9万

所属分类: 科技 > 计算机/网络 > 程序设计

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本书专为 AI 智能体发者造,分三个模块,系统介绍 MCP 的基础理论、发环境与实战应用,助力发者快速掌握 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 发环境与技术栈,介绍 TypeScript 和 Python 发环境的搭建、MCP工具与 SDK 的安装与使用,帮助读者快速搭建 AI 智能体发环境。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。<br/>【推荐语】<br/>1. 从MCP理论基础到Agent发实战应用,一本书搞定AI智能体发! 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。<br/>【作者】<br/>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门实战与阶》《Spring Boot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。<br/>
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版 权

内 容 提 要

推 荐 序

推 荐 语

前 言

第一部分 MCP基础与架构

第1章 MCP的起源与发展

1.1 MCP的起源

1.1.1 从传统应用到AI智能体

1.1.2 AI智能体面临的挑战

1.2 MCP的诞生

1.3 MCP在AI智能体中的角色

1.3.1 作为AI与现实世界的桥梁

1.3.2 解决上下文管理问题

小结

第2章 MCP架构详解

2.1 MCP总体架构

2.1.1 MCP Host

2.1.2 MCP Client

2.1.3 MCP Server

2.2 MCP分层及实现

2.2.1 传输层实现

2.2.2 协议层实现

2.3 MCP核心能力

2.3.1 资源管理

2.3.2 工具集成

2.3.3 提示词模板

小结

第二部分 MCP开发环境与技术栈

第3章 MCP开发环境搭建

3.1 MCP开发环境概述

3.1.1 IDE

3.1.2 版本控制工具

3.1.3 运行时与包管理

3.2 MCP TypeScript开发环境

3.2.1 技术栈选型

3.2.2 包管理工具安装

3.2.3 开发环境搭建

3.3 MCP Python开发环境

3.3.1 技术栈选型

3.3.2 包管理工具

3.3.3 开发环境搭建

小结

第4章 MCP工具链与SDK

4.1 MCP技术生态介绍

4.2 TypeScript工具链生态

4.2.1 常用框架

4.2.2 常用工具包

4.2.3 开发框架集成

4.3 Python工具链生态

小结

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

5.1 创建一个MCP Server

5.1.1 实现过程

5.1.2 实现HTTP请求处理

5.2 使用MCP Inspector调试服务

5.2.1 调试资源

5.2.2 调试提示词模板

5.2.3 调试工具

5.3 创建一个MCP Client

5.3.1 主要功能

5.3.2 实现过程

5.3.3 运行客户端

小结

第6章 基于MCP TypeScript SDK创建商城智能体

6.1 商城智能体概述

6.1.1 项目需求与功能规划

6.1.2 系统架构设计

6.2 MCP Server实现

6.2.1 商品列表工具开发

6.2.2 订单管理工具集成

6.2.3 实现基于Express的MCP Server

6.3 MCP Client实现之CLI应用程序

6.3.1 核心流程

6.3.2 实现步骤

6.4 MCP Client实现之Web应用程序

6.4.1 核心流程

6.4.2 前端实现

6.4.3 MCP Client Web应用程序开发

6.5 系统集成运行与测试

6.5.1 命令行终端应用程序运行测试

6.5.2 Web应用程序运行测试

小结

第7章 基于MCP Python SDK和arxiv创建论文研究智能体

7.1 项目概述与背景

7.1.1 项目目标

7.1.2 选择技术栈

7.1.3 设计系统架构

7.2 MCP Server实现

7.2.1 arxiv服务器

7.2.2 docling服务器:赋予AI深度阅读的能力

7.2.3 MCP Server部署与配置

7.3 MCP Client实现

7.3.1 MCP Client设计与实现:构建论文研究智能体的大脑

7.3.2 MultiServerMCPClient:连接多个MCP Server

7.3.3 ReAct代理实现:赋予系统思考与行动的能力

7.3.4 API接口设计

7.4 Streamlit UI实现

7.4.1 UI设计与实现

7.4.2 会话状态管理

7.4.3 聊天界面实现

7.4.4 API交互

7.4.5 Docker部署

7.5 系统集成

7.5.1 组件依赖关系

7.5.2 Docker Compose集成

7.5.3 本地开发集成

7.6 运行测试

小结

第8章 基于MCP Python SDK创建数据洞察分析ChatBI智能体

8.1 系统概述

8.1.1 系统定义与价值

8.1.2 功能特性

8.2 系统架构设计

8.2.1 整体系统架构

8.2.2 组件交互流程

8.2.3 微服务部署架构

8.3 MCP Server实现

8.3.1 数据库MCP Server

8.3.2 可视化MCP Server实现

8.4 LangGraph对话管理实现

8.5 API服务层实现

8.6 前端界面实现

8.7 运行测试

8.8 未来展望

8.8.1 从文本到多模态的沉浸式对话

8.8.2 从“是什么”到“为什么”与“怎么办”

8.8.3 知识增强与领域自适应

8.8.4 融入组织的血脉

小结

第9章 基于MCP Python SDK和browser-use创建深度研究报告生成智能体

9.1 研究报告生成的新范式

9.2 系统架构设计

9.2.1 系统分层架构

9.2.2 系统数据流设计

9.3 核心组件实现

9.3.1 研究检索MCP Server组件

9.3.2 研究流程编排组件

9.3.3 MCP Client组件

9.4 MCP工具实现

9.4.1 browser-use框架原理

9.4.2 网络搜索与内容提取工具

9.4.3 学术资源获取工具

9.5 前端页面设计与实现

9.5.1 页面配置与标题设置

9.5.2 会话状态管理

9.5.3 侧边栏导航与设置

9.5.4 报告列表与选择

9.5.5 研究设置

9.5.6 主内容区域-欢迎信息

9.5.7 主内容区域-报告表单

9.5.8 表单提交处理

9.5.9 报告流式输出与展示

9.5.10 页脚

9.6 应用案例与最佳实践

9.6.1 市场研究报告

9.6.2 学术文献综述

9.6.3 竞争对手分析

小结

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