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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。
本章将会对本课所学的内容综合实战,将利用Streamable HTTP协议,集成MCP Client,完成一个网页chatbot聊天机器人,同学将会收获如何利用高效的Streamable HTTP协议集成MCP Server,以及收获MCP Server集成管理等实用技巧。
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