本教程将指导您在AI代理应用中实现MCP,演示如何通过提供对外部资源、工具和数据源的无缝访问来增强代理的能力。 我们将构建什么 在本教程中,我们将实现: 构建并使用您的MCP服务器:构建具有自定义工具的MCP服务器并连接到Claude Desktop 自定义工具启用代理:创建一个可以通过MCP使用外部工具的自定义代理 完成本教程后,您将理解MCP如何通过提供对更广泛数字生态系统的访问来增强您的AI代理,使它们更有能力、更具上下文感知能力和更有用。 体验MCP:先试用再构建 虽然本教程专注于构建自己的MCP服务器并将其与AI代理集成,但您可能希望在深入开发之前快速体验MCP在实践中的工作原理。 ⚠️ 在运行以下教程中的代理代码之前,请确保MCP服务器正在运行。否则,Agent将没有工具可发现或执行。 从设置环境和导入必要的库开始: 安装依赖 !
“兄弟,MCP 就是命。” (bro, MCP is life) 1️⃣ Graphiti MCP server AI Agent 最大的毛病之一,就是干完活就忘事儿,像金鱼一样。 它的 MCP 跟 Cursor 配合得很好,直接用 CLI (命令行) 也行。这是一款呼声很高的mcp。 顺序思维、Fetch MCP等:Windows下MCP报错的救星来了,1分钟教你完美解决Cursor配置问题。 MCP实践:Cursor + MCP:效率狂飙! 2分钟构建自己的MCP服务器,从算数到 Firecrawl MCP(手动挡 + AI档) mcp-feedback-enhanced:一个让 Cursor 500 次额度膨胀N 倍的骚气 MCP! Cline 官方推荐MCP盘点: 来看看A2A 怎么跟 MCP 一起玩。 AI Agent 应用,需要两样东西:A2A 和 MCP。
教你如何配置MCP,以及使用MCP相关配置配置流程首先我们登陆腾讯云官网,找到MCP广场,广场内汇集腾讯官方和热门第三方MCP,提供MCP安全扫描、免费托管和远程连接服务。 首页有官方的MCP提效实践教程,下方是全部 MCP 服务。 左侧已经将MCP服务进行了分类,通过SSE URL连接服务CloudBase AI ToolKit 是一个基于 AI 提示词和 MCP 协议的开发工具,旨在通过智能化的方式提升开发效率。 查询MCP服务的说明说明里面包括:1.概述:Office-Word-MCP-服务器实现了模型上下文协议,将Word文档操作作为工具和资源暴露出来。 ✨ 核心优势 配置指南 1.登录CodeBuddy软件,对话框有一个MCP按键。!2.点击手动配置3.将MCP服务配置文件粘贴并修改4.然后就可以进行开发了。
甲骨文对MCP进行了评估,并将其集成到我们的核心开发人员工具中,使甲骨文数据库可立即在任何支持MCP的平台上使用。 二、MCP Server 的配置 1、配置数据库连接 -save 参数为连接的名称:cline_mcp,可以根据需要自己起个名字。 SQL> 2、检查 MCP Server 状态 当SQLcl MCP服务器成功启动时,它会显示一条包含启动时间戳的确认消息,表明它已准备好接受来自MCP客户端的连接。 /sql -mcp ---------- MCP SERVER STARTUP ---------- MCP Server started successfully on Thu Jul 24 10:09 五、配置 SQLcl MCP Server 1、点击底部的 Manage MCP Servers 图标 2、在弹出的界面中点击齿轮图标 3、配置 MCP 服务器 点击 Configure MCP Servers
为了将这些 API 与 MCP(消息控制协议)兼容的工具链对接,可以采用一种直接的方式:在 MCP 工具与现有 API 之间建立一对一的映射关系。 10. 层级嵌套模式 在大型组织中扩展 MCP(消息控制协议)系统面临的主要挑战是如何在保持整体协调的同时,实现高效、灵活的分布式处理。 为应对这一问题,可以采用一种分层架构设计,即由一个顶层 MCP 服务器负责全局协调,并将具体业务逻辑下放至多个子域 MCP 服务器。 该架构包含两个主要层级:领域级 MCP 服务器和子领域 MCP 服务器。 顶级 MCP 服务器不处理具体的业务逻辑,而是专注于跨域的横切关注点和路由功能。 如果希望快速入门MCP,建议阅读老码农的新作—— 如果希望了解MCP 更多的应用价值,建议阅读 小结 本文总结了企业在 AI 集成过程中常见的十种 MCP 架构模式。
具体内容包括: MCP 必知必会 MCP 的 3 种使用方式 Spring AI MCP 开发模式 Spring AI MCP 开发实战 - 图片搜索 MCP MCP 开发最佳实践 MCP 部署方案 MCP 安全问题 友情提示:由于 AI 的更新速度飞快,随着平台 / 工具 / 技术 / 软件的更新,教程的部分细节可能会失效,所以请大家重点学习思路和方法,不要因为实操和教程不一致就过于担心,而是要学会自己阅读官方文档并查阅资料 MCP 服务大全 目前已经有很多 MCP 服务市场,开发者可以在这些平台上找到各种现成的 MCP 服务: MCP.so:较为主流,提供丰富的 MCP 服务目录 GitHub Awesome MCP Servers :开源 MCP 服务集合 阿里云百炼 MCP 服务市场 Spring AI Alibaba 的 MCP 服务市场 Glama.ai MCP 服务 其中,绝大多数 MCP 服务市场仅提供本地下载 MCP (CHAT_MEMORY_CONVERSATION_ID_KEY, chatId) .param(CHAT_MEMORY_RETRIEVE_SIZE_KEY, 10
开发一个工具类,用于给MCP客户端调用时候,用于应用我们开发的MCP服务功能。 返回控制台一个hello world,也返回给客户端hello world 启动项里面,注册MCP服务以及上面的工具类,并开放端口,例如我本地指定9081端口。 目前MCP服务最常用的就是SSE接口和STDIO接口。此处咱们使用SSE接口,因为几乎所有常见客户端都可以支持SSE。 启动MCP服务,浏览器输入 http://MCP服务IP:端口/sse 输出类似下面内容,说明MCP服务启动成功。 如果需要本文的演示源码,公众号内回复:MCP001 即可获取。
在MULTI命令执行之后,我们可以继续发送命令执行,但此时命令不会立即执行,而是保持到一个队列中,如下
此 MCP 实现提供了两个特定的数据转换工具: json_to_excel_mcp_from_data:将 JSON 数据字符串转换为 CSV 格式。 JSON 转 Excel MCP 服务:通过 AI 模型 MCP SSE/StreamableHTTP 请求转换 JSON 到 Excel。(<- 您当前所在位置。) ": { "args": [ "mcp-remote", "https://mcp2.wtsolutions.cn/sse", "--transport ": "https://mcp2.wtsolutions.cn/mcp" } } } MCP 工具 json_to_excel_mcp_from_data 将 JSON 数据字符串转换为 CSV LLM 时适用) 我刚刚上传了一个 .json 文件给您,请提取其 URL 并将其发送到 MCP 工具 ‘json_to_excel_mcp_from_url’,以进行 JSON 到 Excel 的转换
通过本文的学习,读者将掌握 MCP Server 的基本架构和实现原理,为后续构建完整的 MCP 系统打下坚实基础。 MCP Server 负责: 接收和解析来自 MCP Client 的工具调用请求 管理和执行注册的工具 返回执行结果给 MCP Client 处理 WebSocket 连接和异步通信 实现安全认证和权限控制 工具 curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d '{"tool_name": "add_numbers", "params": {"a": 10 与主流方案深度对比 4.1 最小实现 vs 完整实现 特性 最小实现 完整实现 代码量 约 150 行 约 1000+ 行 依赖数量 3 个 10+ 个 HTTP 支持 是 是 WebSocket 支持 6.2 个人前瞻性预测 MCP Server 即服务:未来将出现 MCP Server 即服务平台,开发者可以直接使用托管的 MCP Server,无需自行部署和维护。
MCP 与工具函数调用 模型上下文协议(MCP)和工具函数调用是使 LLM 能与外部能力(含工具)交互并执行操作的不同机制。 对简单应用程序,特定工具足够;对需要适应的复杂互联 AI 系统,像 MCP 的通用标准必不可少。 MCP 的其他考虑因素 虽然 MCP 提供了强大框架,但全面评估需考虑影响其适用性的几个关键方面。 充当中介,将 LLM 意图转换为符合 MCP 标准的正式请求。负责发现、连接和与 MCP 服务器通信 MCP 服务器:通往外部世界的网关。向任何授权 MCP 客户端公开一组工具、资源和提示。 制定请求指定要使用的工具(send_email)和必要参数(收件人、主题、正文) 客户端通信:MCP 客户端获取 LLM 制定的请求,将其作为标准化调用发送到适当 MCP 服务器 服务器执行:MCP 服务器接收请求 mcp_server = FastMCP() ## 定义一个简单的工具函数。 ## `@mcp_server.tool` 装饰器将此 Python 函数注册为 MCP 工具。
模型上下文协议MCP与Ollama的整合实现指南 在过去一两个个月里,模型上下文协议(Model Context Protocol,MCP)频繁出现在各种技术微信交流群中。 前面一篇文章给大家分享了MCP一些基础概念,但是读完之后还是模棱两可,所以决定尝试将Ollama中的小型语言模型与MCP服务器连接起来,体验一下这个新标准。 @mcp.tool()装饰器用于将函数注册为MCP服务器中的可用工具。当服务器启动后,任何客户端都可以获取并调用这个工具。 通过在主块中调用mcp.run()来启动服务器。 # server.py from fastmcp import FastMCP # 创建MCP服务器 mcp = FastMCP("TestServer") # 我的工具: @mcp.tool() def [04/19/25 12:10:47] INFO Starting server "TestServer"...
// 函数表达式调用 sum1(10, 20); // 普通函数调用 sum2(10, 20); 回调函数 如果有两个函数 A 和 B,假设我们将函数 A 作为参数传递给函数 B,那么我们此时将函数 A
Springboot2.0教程(2) 年后发哈 是飒飒无意义的刷刷子的刷刷子 这是无意 消息的特点 Message Queue把请求的压力保存一下,逐渐释放出来,让处理者按照自己的节奏来处理。
这里也顺便做一个建站的教程,供大家参考! 一、首先是在官网下载maccmsV10版本,官网的地址请大家注意不要搞错了!maccms.la 二、配置服务器环境,数据库等,这里不细说了。 这里网上教程很多,不再多说了! 至此,可以开始采集数据了,采集完,基本就可以了!
2 writeConcern应用 Mongo Shell实验 首先,确保你已经搭建好了一个MongoDB的复制集(replica set),参考《MongoDB入门实战教程(2)》。 其次,为了模拟网络延迟等待的效果,我们首先在primary节点上通过mongo shell为一个secondary节点设置slaveDelay参数为10s,代表这个secondary节点要等待10s才会被同步数据 PRIMARY> conf = rs.conf() // 查看当前所有members rs0:PRIMARY> conf.members // 为第2个secondary节点设置slaveDelay=10s 这里我们先来一个writeConcern=3,即所有3个节点都写成功了才算写入成功,预期结果是等待10s才能成功。 rs0:PRIMARY> db.testDB.insert({count:100}, {writeConcern:{w:3}}) 实际结果:等待第2个secondary节点的延迟10s之后才会响应写入成功
随着MCP协议爆火,Dify也增加了支持mcp的插件,本篇分为两个方面来介绍Dify mcp,首先是Dify通过mcp协议调用本地实现的mcp server;然后是Dify把自己的aget 目前比较熟知的有下面四个插件,Mcp Agent策略、Agent 策略、MCP SSE 和mcp-server,其中前三个是调用外界mcp server的,最后一个是把Dify的能力封装成mcp server 下面我们重点介绍下MCP SSE和mcp-server 首先我们在Dify的插件市场安装上述插件,然后开发一个mcp server package main import ( " /mcp" "github.com/mark3labs/mcp-go/server" ) func main() { // Create a new MCP server s : :6274 启动我们的mcp server后,工具就可以发现我们的mcp server,然后就可以使用下 安装完 mcp sse插件之后,我们点击插件,在插件上可以配置我们的mcp server的地址
MCP可以指代多个不同的概念,具体取决于上下文。以下是一些常见的含义: 1. MCP(Microcontroller Peripheral): 在电子和计算机工程中,指微控制器的外设。 2. MCP(Master Control Program): 在计算机科学中,指一种用于管理和控制计算机系统的程序。 3. MCP(Multi-Chip Package): 在半导体技术中,指多芯片封装技术,用于将多个芯片封装在一个封装内。 4. MCP(Minimum Control Point): 在项目管理中,指最低控制点,用于监控项目进度和质量。如果您有特定的上下文或领域,请提供更多信息,以便我能更准确地回答您的问题。
本文是 MCP(Model Context Protocol)教程系列的第二阶段,我们将告别理论,直接进入开发实战。 秒超时 asyncwith asyncio.timeout(10): asyncwith session.get(url) as response: 错误处理: asyncio.timeout(10):确保网络请求不会无限期挂起。 response.raise_for_status():处理非 200 的 HTTP 状态码。 总结与进阶通过本教程,你已经成功完成了: 项目初始化:搭建了一个标准的 MCP 服务器开发环境。 字节Coze开源版喂饭教程手把手教你玩转Dify:外部知识库接入与精准召回实战手把手教你搭建MCP服务器拖拽搭建AI应用!Dify保姆级教程,小白秒变AI工程师
从 Anthropic 推出的 Model Context Protocol (MCP) 到最新发布的 Agent Skills,我们见证了 AI 能力扩展方式的演进:MCP 为 AI 提供了访问外部数据和工具的标准化接口 而 .NET 10 引入的 File-Based Apps 特性为这些脚本的编写提供了一个强大的新选择:单个 .cs 文件即可作为完整应用运行,内联依赖声明,支持跨平台部署和 Native AOT 编译 性能优化指南 医疗诊断协议:基于症状的诊断路径和治疗建议流程 新能力(New Capabilities) 赋予 Agent 原本不具备的操作能力: 创建演示文稿:根据内容自动生成 PPT/Keynote 构建 MCP .NET 10 引入的 File-Based Apps 特性允许将单个 .cs 文件作为完整的应用程序运行,无需传统的项目文件(.csproj)。 值得尝试:winget install Microsoft.DotNet.SDK.10 然后创建你的第一个 .cs 脚本。