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AI 智能体入门/课时/MCP 协议
RawBlame
课时目录12 节

AI 智能体入门

  1. 01智能体是什么
  2. 02提示词技巧
  3. 03结构化输出
  4. 04函数调用
  5. 05向量与嵌入
  6. 06RAG 检索增强
  7. 07MCP 协议
  8. 08Agent 技能
  9. 09主流模型 API
  10. 10Agent 工作流
  11. 11安全与边界
  12. 12综合练习

MCP 协议

Model Context Protocol、工具与资源。

35 分钟

MCP 协议

MCP(Model Context Protocol) 是连接 LLM 客户端与 工具、资源、提示模板 的开放协议。Think「USB-C for AI apps」:一次实现 MCP Server,Cursor、Claude Desktop、自建 Agent 网关都能 同一套方式 发现与调用能力。

学习目标

  • 理解 MCP 中 tools、resources、prompts 三类能力
  • 区分 MCP 与裸 function calling、HTTP 微服务的边界
  • 知道如何在 Agent 架构里挂载 MCP Server

架构一览

MCP Client(Cursor / Agent 运行时)
    ↔ JSON-RPC / stdio / SSE
MCP Server(你的服务:Git、DB、检索、浏览器…)
概念作用
Tools可执行动作,类似 function calling
Resources只读上下文,如文件 URI、schema 快照
Prompts可复用的提示模板(可选)

Client 拉取 Server 能力列表,模型决策后 Client 代为调用 Server——与 agt-tools 相同:模型不直连生产库。

与 function calling 的关系

  • Function calling:厂商 API 格式(OpenAI tools、Anthropic tools)
  • MCP:跨客户端的标准 工具供应层

常见模式:Agent 网关内嵌 MCP Client → 把 MCP tools 映射 为当前模型 API 的 tools 数组。RAG 检索、读 outline.yaml、查 ES 都可做成 MCP Server。

工具与资源示例

Tools

  • search_course_index:向量 + 过滤
  • get_outline:读 outline.yaml 片段

Resources

  • course://ai-agents-essentials/outline:只读 YAML
  • doc://elasticsearch-essentials/es-query:讲义节选

Resources 适合 大段稳定上下文;频繁变化的数据仍用 tool 查询。与 elasticsearch-essentials 结合:ES 查询封装为 tool,mapping 说明暴露为 resource。

部署与安全

  • 本地 dev:stdio 启动 Server;CI 避免随意 npx 未 pin 版本
  • 远程:SSE + 鉴权;最小权限 API key
  • 见 agt-safety:MCP 等于 扩大攻击面,需 allowlist

Cursor 用户已在用 MCP(浏览器、Prisma 等插件);理解协议有助于 自建 CodeRoadMap 知识 Server。

练习

  • 列 3 个适合 MCP tool、3 个适合 MCP resource 的站内场景
  • 画 Client / Server 边界,标出 secrets 应停在哪一侧
  • 对比「直接 REST 调后端」与「MCP 暴露能力」的优缺点各两条

小结

MCP 标准化「Agent 能用什么」;执行与鉴权仍在你的 Server。 下一课 Agent 技能(Skills),另一种可组合能力封装。

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