《MCP协议与AI Agent开发:标准、应用与实现》
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本书内容
《MCP协议与AI Agent开发:标准、应用与实现》系统地阐述了MCP的技术原理、协议机制与工程应用，提供了从底层协议设计到项目部署的全流程的应用指南。全书从结构上分为基础理论、协议规范、开发工具链、应用构建4部分，共9章。具体内容包括大模型基础、MCP基本原理、MCP标准与规范体系、MCP与LLM的互联机制、MCP开发环境与工具链、MCP与多模态大模型集成，以及MCP的状态流转机制、Prompt构建规范、上下文调度策略及其与模型推理0-引擎的协同工作，同时涉及流式响应、函数调用、模块化Prompt设计等前沿技术，并结合基于DeepSeek平台的真实应用项目（人格共创AI剧本工坊、自演化智能议程会议系统与深梦编导器），助力读者理解MCP在多元领域的可拓展性与工程实践。
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本书作者
凌峰，博士，就职于985高校，长期从事机器学习、人工智能、计算机视觉及大语言模型方向的研发与教学工作。专注于模型优化、训练加速与数据驱动算法设计，具备扎实的理论基础与丰富的实践经验，主持及参与多项相关科研项目，致力于推动大模型及多模态技术在教学与产业中的落地应用。
王伊凝，就职于中科院成果孵化企业，算法工程师。负责大数据分析算法的研发，擅长使用人工智能和机器学习技术解决复杂问题；精通PyTorch框架，致力于将先进的AI算法应用于各类实际工程项目中，并推动技术创新与产业转型。近些年积极参与大模型相关技术的研究与工程实践，熟悉Agent与模型上下文协议（MCP）的设计与实现，能够高效协调多模块间的语义信息传递与任务协同。
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本书读者
《MCP协议与AI Agent开发:标准、应用与实现》注重技术深度与实用性，适合从事大模型系统研发、智能交互设计、AI平台构建与Agent框架集成的技术人员阅读，也可作为希望深入理解MCP协议原理及其在实际项目中的部署与落地方案的研究者与开发者的参考手册。
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本书目录
目 录
第 1 章 大模型原理及MCP开发基础1
1.1 大模型概述1
1.1.1 从统计语言模型到Transformer架构1
1.1.2 GPT系列大模型简介2
1.1.3 DeepSeek系列大模型简介5
1.1.4 其他主流大模型简介8
1.2 Transformer模型架构详解10
1.2.1 自注意力机制10
1.2.2 多头注意力与残差连接11
1.2.3 位置编码与序列建模14
1.2.4 编码器－解码器结构16
1.3 LLM的输入输出机制与上下文表示19
1.3.1 Tokenization与BPE19
1.3.2 Prompt与上下文缓存21
1.3.3 上下文窗口限制与扩展22
1.3.4 KV Cache技术23
1.4 LLM在应用中的典型接口模式25
1.4.1 Completion与Chat模型API接口25
1.4.2 流式响应协议26
1.4.3 函数调用27
1.5 DeepSeek开发基础28
1.5.1 DeepSeek API调用规范28
1.5.2 API基础开发模式29
1.6 本章小结33
第 2 章 MCP的基本原理34
2.1 MCP概述34
2.1.1 MCP定义34
2.1.2 MCP与传统Prompt工程的区别38
2.1.3 MCP的上下文模型40
2.1.4 MCP对多轮任务与状态保持的支持43
2.2 MCP上下文结构与层级划分44
2.2.1 上下文对象数据结构定义45
2.2.2 Prompt单元与上下文边界管理47
2.2.3 动态上下文链49
2.2.4 多模型之间的上下文共享机制51
2.3 MCP的状态管理与中间态控制53
2.3.1 状态快照与恢复机制53
2.3.2 执行中断与延迟执行58
2.3.4 内部状态同步与外部事件绑定64
2.4 MCP与语义执行模型65
2.4.1 MCP语义单元映射65
2.4.2 插件式语义节点扩展设计66
2.5 本章小结68
第 3 章 MCP协议标准与规范体系69
3.1 协议消息结构设计69
3.1.1 请求结构字段说明69
3.1.2 响应结构与异常处理72
3.1.3 系统元信息与上下文元数据定义75
3.1.4 JSON数据标准78
3.2 交互协议与状态码体系80
3.2.1 请求生命周期81
3.2.2 成功与失败的错误码表设计82
3.2.3 多步对话状态标识84
3.2.4 流控制字段85
3.3 上下文管理策略与限制规则88
3.3.1 上下文最大长度限制与自动裁剪机制88
3.3.2 上下文缓存设计89
3.4 安全性与权限控制91
3.4.1 上下文隔离权限边界模型91
3.4.2 Token与身份认证机制92
3.4.3 加密传输与数据隐私规范94
3.5 本章小结96
第 4 章 MCP与大模型的互联机制97
4.1 上下文注入机制与Prompt协商策略97
4.1.1 MCP上下文注入流程97
4.1.2 Prompt Merge与顺序策略103
4.1.3 Prompt插槽式语义填充设计108
4.2 多模态上下文注入113
4.2.1 图像上下文的封装与映射113
4.2.2 表格结构信息的Prompt合成方式117
4.2.3 文档嵌入的预处理与载入122
4.3 响应解码与上下文返回127
4.3.1 Token流的中间态解码策略127
4.3.2 响应结构中的上下文提示注入130
4.4 与模型推理引擎的接口对接134
4.4.1 DeepSeek推理服务接口协议134
4.4.2 KV Cache与MCP上下文对齐策略139
4.5 本章小结143
第 5 章 MCP开发环境与工具链144
5.1 开发接口与SDK概览144
5.1.1 MCP官方SDK使用指南144
5.1.2 HTTP API与WebSocket接口封装147
5.1.3 Python客户端基础封装149
5.1.4 客户端与服务端协同开发152
5.2 本地调试与Mock函数测试154
5.2.1 本地模拟器部署方式154
5.2.2 调试时的日志抓取与分析156
5.2.3 Mock函数与Prompt响应测试159
5.3 本章小结161
第 6 章 MCP应用开发进阶162
6.1 面向任务的上下文组织结构162
6.1.1 子任务嵌套与嵌套上下文定义162
6.1.2 上下文转移中的语义保持机制164
6.1.3 面向任务的动态上下文调度170
6.2 模块化上下文组件设计175
6.2.1 Prompt模板与上下文模板的分离175
6.2.2 可复用的任务模块与参数注入177
6.2.3 上下文组件的注册与组合183
6.2.4 Prompt Block的条件拼接184
6.3 状态驱动的MCP控制流程186
6.3.1 基于状态机的上下文控制流建模187
6.3.2 多状态响应协同调度模式189
6.3.3 并发任务中的状态隔离189
6.4 本章小结191
第 7 章 小试牛刀：构建基于MCP的智能邮件处理系统192
7.1 系统架构设计192
7.1.1 智能邮件处理系统结构划分192
7.1.2 MCP应用开发流程194
7.1.3 系统开发任务划分（按文件）196
7.2 主要模块开发197
7.2.1 系统入口与主控制器197
7.2.2 上下文对象与Prompt模板定义200
7.2.3 工具注册模块（MCP Tool）202
7.2.4 客户端与服务端配置205
7.2.5 任务状态管理与流程控制207
7.2.6 日志与调试支持209
7.2.7 系统配置与环境定义212
7.3 系统集成214
7.4 用户交互与MCP接口集成215
7.4.1 前端与MCP接口的通信规范215
7.4.2 流式交互反馈机制219
7.5 本章小结223
第 8 章 MCP与多模态大模型集成224
8.1 图像输入与视觉上下文注入224
8.1.1 图像编码与MCP封装接口224
8.1.2 视觉描述生成226
8.1.3 图像推理结果229
8.1.4 图像片段与多轮问答上下文保持231
8.2 音频与语音输入处理234
8.2.2 音频片段的语义编码方式236
8.3 表格型数据与文档结构的上下文封装239
8.3.1 表格信息的结构化Prompt插入239
8.3.2 文档段落抽取与摘要上下文生成242
8.4 本章小结244
第 9 章 开发进阶：复合智能体开发实战245
9.1 项目一：人格共创AI剧本工坊245
9.1.1 多角色协同/剧情状态控制与驱动方式/剧情决策/情绪驱动生成245
9.1.2 项目架构拆解（由模块到文件）247
9.1.3 模块实现249
9.1.4 项目总结264
9.2 项目二：自演化智能议程会议系统264
9.2.1 多Agent观点建模/动态语义议题演化/协议主持调度265
9.2.2 项目架构拆解（由模块到文件）266
9.2.3 模块实现267
9.2.4 项目总结276
9.3 项目三：深梦编导器——连续梦境脚本生成器277
9.3.1 多轮感官输入/隐喻引导Prompt构造/意象链式结构生成277
9.3.2 项目架构拆解（由模块到文件）278
9.3.3 模块实现280
9.3.4 项目总结290
9.4 本章小结290
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本书特色
本文摘自《MCP协议与AI Agent开发:标准、应用与实现》，获出版社和作者授权发布。
