🚀 MCP中文教程概览
总得说点什么
- MCP是什么?
- MCP是怎么运作的?
- MCP和大模型又有啥关系?
- ……
诸如此类的问题总是在脑子里转啊转、转啊转,百思不得其解。还好呢,听得多了、看的多了,一瞬间好像悟了。
相信你也一样,在接触MCP之前,对它也是一头雾水。之前在我的公众号遇码上有写道:分享知识会很容易“上瘾”。后面就在这里和大家一起交流。
说实话,想要从零开始写一套MCP的教程谈何容易呢。本教程脱胎于国外的一套教程,融入我的理解,也方便大家学习,我重新整理后开放给大家使用。当然,目前教程中还有很多冗余之处,望多多指教。
专为开发者小白(PPDB)整理的MCP中文教程
希望能完成一套专为中国小白开发者写的高质量教程。带你从零开始,逐步掌握这个改变AI应用开发格局的协议标准。
学习建议没有,求知欲或者好奇心驱使吧。
在AI大模型如雨后春笋般涌现的今天,你是否遇到过这样的困扰:
- 🤔 每个AI工具都有自己的接口标准,集成起来像在拼七巧板
- 😫 想让GPT访问你的数据库,却要写一大堆胶水代码
- 🔄 模型换了,所有的集成代码都要重写
- 🛠️ AI应用的工具链管理变成了噩梦
MCP就是来解决这些问题的救星! 它就像是AI世界的"HTTP协议",让大模型与外部工具的交互变得标准化、简单化。
📚 教程特色
✅ 循序渐进:从概念到实践,从简单到复杂,符合认知规律
✅ 实战导向:每个概念都配有可运行的代码示例
✅ 多语言支持:提供Python、JavaScript、TypeScript、C#、Java等主流语言示例
✅ 生动有趣:用幽默的比喻和生动的例子让枯燥的技术变得有趣
🗺️ 学习路径
🎓 学习前准备
干中学,缺啥补啥。所谓的准备就是立即开始。
在开始这段MCP学习之旅前,你需要具备:
必需技能:
- 基础编程经验(任意语言)
- 了解REST API概念
- 基本的命令行操作
推荐技能:
- JavaScript/Python基础
- 对AI大模型有基本了解
- Docker基础知识(不了解也完全没有问题)
开发环境:
- Node.js 18+ 或 Python 3.8+
- VS Code(推荐)
- Git
🚀 快速开始
如果你迫不及待想要体验MCP的魅力,动动手吧:
# 安装MCP
pip install mcp
创建.py
文件mcp_calculator_server.py
,内容如下:
@mcp.tool()
def add(a: float, b: float) -> float:
"""Add two numbers together and return the result."""
return a + b
@mcp.tool()
def subtract(a: float, b: float) -> float:
"""Subtract b from a and return the result."""
return a - b
@mcp.tool()
def multiply(a: float, b: float) -> float:
"""Multiply two numbers together and return the result."""
return a * b
@mcp.tool()
def divide(a: float, b: float) -> float:
"""
Divide a by b and return the result.
Raises:
ValueError: If b is zero
"""
if b == 0:
raise ValueError("Cannot divide by zero")
return a / b
最后,可以运行你的第一个MCP服务器了
python mcp_calculator_server.py
这个MCP服务就可以辅助大模型轻松完成四则运算了。
🎯 学习目标
完成本教程后,你将能够:
- 深度理解MCP:掌握MCP的设计哲学和核心价值
- 熟练开发MCP应用:独立开发服务器和客户端
- 集成现有系统:将MCP无缝集成到现有项目中
- 处理复杂场景:应对生产环境中的各种挑战
- 指导团队实践:成为团队中的MCP专家
📈 持续更新
MCP是一个快速发展的协议,我们的教程也会持续更新:
- 🔄 每月更新:跟上MCP最新规范
- 🆕 新特性介绍:第一时间介绍新功能
- 🐛 错误修复:及时修正教程中的问题
- 💡 社区贡献:整合社区的优秀实践
💬 学习资源
🙏 致谢
本教程基于Microsoft官方的MCP-for-beginners项目,感谢原作者的开源贡献。同时感谢MCP社区的所有贡献者,是你们让这个标准变得越来越完善。
准备好了吗?让我们开始这段激动人心的MCP学习之旅! 🎉