这是一本系统介绍和深度解读MCP的著作，旨在为不同背景、不同需求的各类读者提供全面、实用的指导。本书由MCP领域的5位技术专家、布道者撰写，他们各自发挥所长，从10余个维度对MCP进行了全面、透彻、深入的讲解。 全书共11章，从技术、生态、商业3大维度，深入解析MCP如何重塑AI应用生态。 第1章回顾AI Agent的发展历程，揭示传统Agent的局限性及互联化挑战，提出MCP是突破瓶颈的最优解。第2章深度拆解MCP的技术内核，涵盖设计目标、Function Call与RAG等关键概念，以及MCP的架构实现原理。第3章构建MCP生态的系统全景图，分析参与者角色、合作模式及多场景应用案例。 第4章和第5章提供完整的开发指南：从MCP主机端部署、代码运行器/邮件服务器等核心组件开发，到客户端构建方法；结合Cherry Studio、腾讯云等平台实战案例，演示AI Agent应用开发全流程。第6章聚焦行业变革，剖析MCP对Agently等主流Agent框架的重构效应，以及对AIAgent平台架构的颠覆性影响。 第7～9章从宏观角度揭示MCP的产业价值：MCP驱动AI Agent从辅助工具向独立参与者进化；MCP改变大模型公司商业模式，促进技术普惠；规划MCP客户端发展路径与商业化策略。 第10～11章展望AIAgent互联网未来，探讨MCP在智能社会中的核心地位，并前瞻性分析MCP与A2A等协议的竞争融合趋势，揭示智能系统演进的底层逻辑。 本书兼具技术深度与产业视野，既是开发者构建MCP应用的实操手册，也是从业者理解智能生态变革的战略指南。通过揭示AI Agent互联网的技术基座与商业图景，为读者提供参与下一代人工智能浪潮的关键认知框架。

前言
第1章 AI Agent互联网的演进
1.1 AI Agent的发展与局限性
1.1.1 AI Agent的起源与演化
1.1.2 AI Agent的局限性
1.2 AI Agent互联如何推动AI Agent普及
1.2.1 AI Agent互联的重要意义
1.2.2 从单智能体到多智能体
1.2.3 新一代互联网平台的兴起
1.3 AI Agent互联网面临的挑战及其发展历程
1.3.1 AI Agent互联网面临的挑战
1.3.2 AI Agent互联网的发展历程
1.4 MCP的崛起：AI Agent互联网的最优解
1.4.1 MCP的定义与起源
1.4.2 MCP在AI Agent中间层的定位
1.4.3 MCP如何应对AI Agent互联网面临的挑战
1.4.4 MCP带来的新机遇
第2章 MCP的核心功能与技术实现
2.1 MCP概述：设计目标
2.1.1 理解模型上下文
2.1.2 MCP的设计目标
2.2 MCP相关概念：Function Call与RAG
2.2.1 Function Call
2.2.2 RAG
2.3 MCP的技术实现：架构、组件与工作原理
2.3.1 MCP的整体架构
2.3.2 MCP的核心组件
2.3.3 MCP组件的协同机制
2.3.4 MCP的通信机制
2.3.5 MCP的安全机制
2.4 MCP的重点改进方向与发展趋势
2.4.1 重点改进方向
2.4.2 发展趋势
第3章 MCP的生态系统与发展趋势
3.1 MCP生态系统的构建
3.1.1 MCP生态系统的参与者
3.1.2 MCP生态系统的合作模式
3.1.3 MCP生态系统的发展策略
3.1.4 MCP生态系统的关键组成部分
3.1.5 MCP生态系统的发展趋势
3.2 AI Agent和MCP的关联
3.2.1 MCP对AI Agent关键组件的赋能
3.2.2 MCP对AI Agent未来发展的影响
3.3 MCP的应用场景
3.3.1 基于MCP的智能体互联构建：Langflow生态系统
3.3.2 基于MCP的SaaS集成：Blender-MCP和QGIS-MCP案例研究
3.3.3 利用MCP增强LLM的能力
3.3.4 基于MCP的工具互操作性：Zapier
3.3.5 基于MCP的数据集成与共享：Supabase
3.3.6 基于场景的多MCP互联应用展望
3.4 MCP生态系统中的创业机会
3.4.1 Agent OS
3.4.2 MCP Infra
3.4.3 MCP Marketplace
3.5 MCP生态的发展演变
3.6 MCP正在成为AI Agent互联网的重要标准
第4章 构建基于MCP的应用
4.1 安装Cline作为MCP主机端，用来调用MCP服务器
4.2 使用Python制作代码运行器MCP服务器，让模型把数算准
4.2.1 制作Python代码运行器MCP服务器脚本
4.2.2 将Python代码运行器MCP服务器配置到Cline中
4.2.3 在Cline中实际调用Python代码运行器MCP服务器
4.3 制作邮件发送MCP服务器，让模型通过邮件发送处理结果和日程
4.3.1 制作基于Nodemailer的邮件发送脚本
4.3.2 将邮件发送脚本包装为MCP服务器
4.3.3 将邮件发送MCP服务器配置到Cline中
4.3.4 在Cline中实际调用邮件发送MCP服务器
4.4 创建自己的MCP客户端，消费MCP生态提供的各种MCP服务器
4.4.1 使用Python创建MCP客户端的基础运行脚本
4.4.2 对MCP客户端进行封装，方便在大型项目中使用
4.5 调用SQLite MCP服务器，制作可以使用数据库记事的智能应用
4.5.1 让模型能够使用数据库记事的业务流程设计
4.5.2 使用Agently框架作为智能逻辑的开发工具
4.5.3 安装SQLite MCP服务器
4.5.4 实战开发：使模型能够使用数据库记事的智能处理逻辑
4.6 接入不同的MCP服务器，制作自己的通用智能助理
4.6.1 更通用的“规划 工具使用”智能循环的业务流程设计
4.6.2 制作自动规划智能处理逻辑
4.6.3 注册之前制作的多个MCP服务器并运行以查看效果
4.7 MCP到底在做什么
第5章 AI Agent互联网应用实战
5.1 在Cherry Studio中使用MCP服务器
5.1.1 Cherry Studio介绍
5.1.2 初学者指南
5.1.3 Cherry Studio与MCP的应用场景和案例
5.1.4 MCP在Cherry Studio中应用于AI Agent的重要性与优势
5.2 在Clinde中使用MCP服务器
5.2.1 Clinde介绍
5.2.2 初学者指南
5.2.3 Clinde与MCP的应用场景和案例
5.2.4 MCP在Clinde中应用于AI Agent的重要性与优势
5.3 在Cursor中使用MCP服务器
5.3.1 Cursor介绍
5.3.2 初学者指南
5.3.3 Cursor与MCP的应用场景和案例
5.3.4 MCP在Cursor中应用于AI Agent的重要性与优势
5.4 在Cline中使用MCP服务器
5.4.1 Cline介绍
5.4.2 初学者指南
5.4.3 Cline与MCP的应用场景和案例
5.4.4 MCP在Cline中应用于AI Agent的重要性与优势
5.5 腾讯云MCP服务器 + AI Agent + 小程序：5分钟构建一个类Manus服务
5.5.1 腾讯云AI套件简介
5.5.2 初学者指南
5.5.3 MCP的应用场景和案例：构建类Manus服务
5.5.4 MCP生态、AI Agent生态和微信生态
第6章 MCP对AI Agent