AI Agent & MCP 项目实战营 课程安排

课程大纲

Model Context Protocol
MCP00：课前准备

配置 Anthropic、OpenAI、LangGraph 等平台接口，环境准备

Introduction the Model Context Protocol

基础知识refresh （30分钟）：

1. Tool calling
2. ReAct Agent

主要知识点：

1. MCP是什么： 介绍 Anthropic 提出的 模型上下文协议 (Model Context Protocol, MCP) 概念，它提供统一标准连接AI与外部数据源。类比为「AI界的USB-C接口」：就像 USB-C 为电子设备提供统一连接标准，MCP 为AI应用对接各种数据和工具提供统一接口。
2. MCP产生的背景与必要性： 解释大模型目前常处于“信息孤岛”，无法直接访问数据库、文件等外部知识，就像一个聪明人被关在屋里无法查阅书籍资料（闭卷考试）。MCP的出现解决了每个数据源都需单独集成的问题，为模型提供安全获取外部信息的渠道，实现给AI“开卷考试”的能力。
3. MCP的基本架构： 概述 MCP 的客户端-服务器架构，介绍 MCP Host（发起请求的AI应用） 与 MCP Server（提供数据/工具的服务）各自角色，以及双方如何通过标准协议进行双向通信。
4. MCP能做什么： 列举实际应用场景激发兴趣，例如：通过MCP，AI助手可以访问公司的知识库文件、调用Slack聊天记录、读取代码库甚至执行终端命令等。让学生了解MCP赋予AI“触手可及”的能力，就像给AI配备了标准化的工具箱，需要什么工具就通过协议取用什么工具。

实践任务：

1. 开发环境准备： 安装 Node.js 与 TypeScript 开发环境，初始化项目。安装 MCP 所需的SDK库，例如运行 npm install @modelcontextprotocol/sdk 和相关依赖，确保每位学生的环境能运行后续示例代码。
2. MCP初体验 - Weather MCP： 使用官方提供的简单示例代码感受MCP工作原理。展示如何编写一段最简短的代码创建一个 MCP 客户端并连接到示例 MCP 服务器
3. 连接Host和Server：将开发的MCP server连接到市面上常见的MCP server，推荐Cursor或者Vscode Extension Cline
4. mcp.json 文件的创建
5. 如何传入环境变量
6. 对于windows 和 mac 之间可能出现的区别进行debug
7. mcp inspector
8. mcp debugging




MCP 使用方法深入与 SDK 上手

主要知识点：

1. MCP通信流程拆解： 回顾上一节 MCP server 示例，逐步讲解其中发生了什么。从创建客户端、建立连接到发送请求、接收响应，每一步背后的逻辑用通俗语言描述。
2. 详解MCP连接生命周期（巨枯燥预警）
3. MCP传输机制： stdio vs SSE vs Streamable HTTP
4. TypeScript SDK 基础： 介绍 @modelcontextprotocol/sdk TypeScript SDK 提供的主要功能模块。重点讲解 Client 和 Server 类的基本用法，以及 Transport 传输方式（如本地调用、SSE等）的选择。
5. 不涉及了解源码。
6. 使用现有 MCP Server： 讲解如何利用社区或官方提供的现有 MCP Server。
7. 提供各种高质量的MCP网站
8. MCP客户端调用流程： 教会学生使用 SDK 编写 MCP 客户端代码连接到指定服务器并调用其提供的工具。包括：配置客户端名称和版本（可类比为打电话报上名号）、选择传输协议（直连或SSE流式，类比为通讯方式如打座机或发对讲机）、调用工具并获得结果。
9. 错误处理与调试： 提及在使用 MCP 时可能遇到的常见错误（如连接失败、调用参数错误），指导学生查看日志或错误信息。介绍 SDK 内建的调试模式或日志开关，让学生养成观察控制台输出的习惯。

实践任务：

1. 连接现有服务器： 讲师现场演示启动一个简单的MCP服务器（例如一个计算器MCP Server，提供加法计算工具）学生按照示范写出连接代码，成功建立与服务器的通信。
2. 调用工具获取结果： 在成功连接后，练习调用服务器提供的功能。通过这个练习，学生实操体会“客户端调用服务器工具，如同本地调用函数”的便捷。
3. 动手实验拓展： 尝试连接不同类型的MCP服务器。

解读原码

从源码剖析 MCP Client 与 Server 通信原理，理解 Transport 与事件机制

1. MCP SDK 源码结构总览
2. sdk/core、sdk/client、sdk/server 模块拆解
3. 连接生命周期详解（connect → handshake → call）
4. Tool 注册流程（工具定义、参数校验、执行逻辑）
5. Transport 抽象机制与自定义扩展可能性
6. Event 流派与异步通信机制剖析







Integrating MCP (model context protocol) into AI Engineering

1. 如何将 MCP 接入 OpenAI Tool Calling / Anthropic Tool Use
2. LangGraph 中使用 MCP Tool 的方法
3. Agent 调用链构建：Planner → Executor → Reviewer
4. MCP 与 LLM Prompt 编排关系（如何设计调用指令）
5. 将 Tool 封装成外部“技能插件”




Building a MCP Project

目标： 从零开始手写一个 MCP Server，并封装你自己的工具服务。