MCP Server 开发实战：从零构建 AI Agent 工具生态
本课程深入讲解 MCP（模型上下文协议）的 Server 端开发，从协议原理到工程实践，帮助开发者掌握构建 LLM 工具生态的核心技能。课程基于 Python SDK，覆盖 Tools、Resources、Prompts 三大原语的完整实现。
随着 ChatGPT、Claude、Gemini 等平台全面支持 MCP，掌握 MCP Server 开发已成为 AI 应用开发者的必备技能。本课程将带你从协议规范到生产部署，构建可被任意 LLM 客户端调用的工具服务。
学习目标
- 理解 MCP Client-Server 架构和 JSON-RPC 通信协议
- 能够使用 Python SDK 编写完整的 MCP Server，包含 Tools、Resources、Prompts
- 掌握 MCP Server 的测试、调试与部署方法
- 理解 capability negotiation 和 context engineering 在 Agent 系统中的作用
- 能够将 MCP Server 部署到 Manufact Cloud 或自建环境，供 ChatGPT/Claude 调用
章节概览
- 第一章：MCP 协议基础 — 架构、传输层、生命周期
- 第二章：第一个 MCP Server — 用 Python SDK 构建天气查询工具
- 第三章：Tools 原语深入 — input schema 设计、错误处理、异步执行
- 第四章：Resources 原语 — 文件系统、数据库等只读数据源的暴露
- 第五章：Prompts 原语 — 预设提示词模板的设计与复用
- 第六章：测试与调试 — Cloud Inspector、本地调试技巧
- 第七章：生产部署 — Manufact Cloud 部署、自建 SSE 服务、安全考量
- 第八章：实战项目 — 构建一个多工具 MCP Server，集成数据库查询、文件操作和 API 调用