本章介绍主流AI工具集成MCP Server的演示,包括Cline、Cherry Studio、Cursor等客户端工具的使用,以及与大模型的交互原理分析。
本章分享了MCP Server在多种流行工具中的使用案例,包括高德地图、PostgreSQL、Git、Github、Fetch、Redis、Puppeteer+PlayWright和Kubernetes等,展示了MCP Server的广泛应用和集成能力。
本章介绍了如何从零开始自定义开发MCP Server和MCP Client,包括调试MCP Server、开发MCP Client的不同阶段,以及实现MCP SSE协议鉴权功能,为读者提供入门级别的开发实战指导。
本章详细讲解了一个数据分析助手MCP Server的实战开发,包括开发环境搭建、设计思想、函数定义与实现、Cline演示、发布流程、项目结构规范,以及PyPI发布和CherryStudio验证等关键步骤。数据分析助手需要读取本地数据,所以这里会采用STDIO协议。
本章详细讲解了一个旅游助手MCP Server的实战开发,和数据分析助手的区别在于,该MCP Server采用SSE协议对外提供服务,并且会对MCP Server的返回内容做进一步的处理,以便于大模型能更好的理解内容。
前面我们都是在用Cursor等工具来使用MCP Server,本章将会对本课所学的内容综合实战,将利用STDIO协议、SSE协议、Streamable HTTP协议,统一集成到MCP Server网关服务,并配合前端网页,完成一个具有MCP功能的网页ChatBot聊天机器人。这样我们就能利用自己的工具去连接MCP Server了,本章学完后,将会更进一步提升对MCP的理解。
本章节将基于Streamable HTTP协议来开发一个运维MCP Server,直接通过与大模型的对话的方式完成服务器监控与运维工作。
选课、学习遇到问题?
扫码添加指导老师 1V1 帮助你!
添加后老师会第一时间解决你的问题