Mcp教程

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一种全新的开放协议，主要用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 它就像 AI 领域的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。其具有以下特点和优势： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而 MCP 提供了更简单的集成方式。 但如果应用场景需要精准且严格受控的交互方式，传统 API 可能更合适，比如在需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性等场景。 若要开始使用 MCP，可参考以下快速集成步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构，对于有编程基础的同学来说较容易理解。通过简单案例，如让 AI 根据输入自动规划并调用 MCP 服务端，给本地电脑创建文件并写入一句话，可对其有初步且正确的认知。

模型上下文协议（Model Context Protocol，简称 MCP）是一种全新的开放协议，专门用于标准化地为大语言模型（LLMs）提供应用场景和数据背景。 它就像为 AI 模型量身定制的“USBC 接口”，能让不同的 AI 模型与外部工具和数据源轻松连接。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，现在已成为一个开放协议，越来越多的企业和开发者开始采用。 MCP 是一个典型的客户端服务端架构，对于有编程基础的同学来说容易理解，就像开发中常见的 MySQL 一样。 与传统 API 相比，通常 AI 系统连接外部工具时，需要单独整合多个不同的 API，每个 API 都有独立的代码、文档、认证方式、错误处理和后续维护，极大地增加了开发复杂度。而 MCP 能简化这一过程。 在某些情况下，传统 API 更适合，比如应用场景需要精准且严格受控的交互方式，如需要细粒度控制、功能严格限制；更偏好紧耦合以提升性能；希望最大化交互的可预测性。 要开始使用 MCP，可按以下步骤： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 总之，MCP 让 AI 与外部数据、工具的连接变得更加标准化和高效。

MCP（模型上下文协议）是一种创新的开放协议，由 Anthropic 公司在 2024 年 11 月推出并开源。 其主要特点和功能包括： 统一了交互标准，是链接所有 AI 应用与工具的桥梁，兼容所有 AI 应用。 具有三大功能：工具（Tools），底层使用 Function call 实现，与 OpenAI 格式兼容；资源（Resources），为 AI 提供参考信息；提示词（Prompts），预设对话模板。 主要接口路径包括获取工具列表、调用工具、获取资源列表、读取资源内容、获取提示词列表、获取提示词内容等。 转换步骤包括客户端向 MCP 服务器请求工具列表，将 MCP 工具定义转换为 Function call 格式，发送 Function Call 定义给 LLM，接收 LLM 生成的 Function call，将 Function call 转为 MCP 工具调用，发送工具调用结果给 LLM。 MCP 就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同外部服务，通过标准化接口与 AI 模型对接。它与传统 API 的关键区别在于： 单一协议：MCP 像一个统一接口，只要一次整合，就能连接多个服务。 动态发现：AI 模型能自动识别并使用可用的工具，不用提前写死每个接口。 双向通信：MCP 支持类似 WebSockets 的实时双向通信，模型不仅能查询数据，还能主动触发操作。 MCP 最早由 Anthropic 公司开发，目的是帮助 AI 模型（如 Claude）更容易地连接工具和数据源，现在已成为一个开放协议，被越来越多的企业和开发者采用，逐渐成为 AI 与工具互动的新标准。 官方文档：https://modelcontextprotocol.io/

以下是关于如何使用 MCP 的详细教程： 前置准备工作： 任选一个客户端软件进行配置，大致分为四步： 1. 填入大模型 API 密钥。 2. 找到 MCP 配置界面。 3. 填入 MCP Server 对应的 json 脚本。 4. 使用 MCP。 不同客户端软件的配置方法： 1. Cherry Studio（推荐）： 版本：2025 年 4 月发布的 1.1.17。 配置大模型 API：填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP：例如，图中填写的就是 Playwright 的 MCP Server 和百度地图的 MCP Server。 使用 MCP。 2. Cursor（推荐）： 配置大模型 API：如果 Cursor Pro 在免费试用期，这一步可以不做；如果不在免费试用期，最好的办法是氪金，也可以试试填入之前准备好的 AiHubMix 的 API 密钥。 配置 MCP Server：填入 MCP Server 的 json，保存。 回到 Cursor 的 MCP 配置页面，等待几秒钟，多点几次蓝色框里的按钮，直到绿灯亮起，并显示出所有 MCP 工具。 使用 MCP：Ctrl+Shift+L 新建对话，将模式设置为 Agent。 3. Claude Desktop： 配置 MCP Server：用文本编辑器（VSCode、Sublime Text 等）打开 claude_desktop_config.json 文件，填入 MCP Server 对应的 json 文件，保存。 重启 Claude Desktop。 查看 MCP Server 连接状态。 使用 MCP。 MCP 的好处： 1. 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 2. 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 3. 实时互动：长连接保证数据实时更新。 4. 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 5. 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 传统 API 更适合的场景： 1. 需要细粒度控制、功能严格限制。 2. 更偏好紧耦合以提升性能。 3. 希望最大化交互的可预测性。 快速集成 MCP 的步骤： 1. 定义能力：明确您的 MCP 服务器提供哪些功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接您的数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 与 API 的比较： MCP 与传统 API 之间的主要区别在于： 1. 单一协议：MCP 充当标准化的“连接器”，因此集成一个 MCP 意味着可能访问多个工具和服务，而不仅仅是一个。 2. 动态发现：MCP 允许 AI 模型动态发现可用工具并与之交互，而无需对每个集成进行硬编码知识。 3. 双向通信：MCP 支持持久的实时双向通信 类似于 WebSockets。AI 模型既可以检索信息，也可以动态触发操作。 以 Cursor 驱动 blender 自动化建模的 MCP 项目为例： 首先，在 github 上找到项目说明（https://github.com/ahujasid/blendermcp）。以 Mac 安装为例，首先要安装一个 uv 包（如果不懂，就直接新建一个项目文件夹后，将相关需求丢给 AI）。显示 uv 安装完毕后（初次使用可能需要安装一系列的环境，只要一路让 AI 安装就可以了），还是找到点击界面右上角的小齿轮图标。找到 MCP 模块 Add new global MCP server，将相关内容粘贴进去。退回 MCP 界面时，就会发现已经连接上了这个 blender 服务器，并且增加了很多具体功能。

MCP（模型上下文协议）是由 Anthropic 在 2024 年 11 月推出并开源的一项创新标准。它就像一个“转接头”或“通用插座”，其核心作用是统一不同的外部服务（如 Google Drive、GitHub、Slack、本地文件系统等），通过标准化接口与 AI 模型对接。 MCP 的好处包括： 简化开发：一次整合，多次复用，不再重复开发。 灵活性强：轻松切换 AI 模型或工具，无需复杂的重新配置。 实时互动：长连接保证数据实时更新。 安全可靠：内置标准化安全和权限控制。 扩展性强：AI 系统扩展时，只需连接新的 MCP 服务器。 与传统 API 相比，MCP 更适合需要上下文理解的场景，而传统 API 更适合需要精准且严格受控的交互方式，如需要细粒度控制、功能严格限制，更偏好紧耦合以提升性能，希望最大化交互的可预测性的场景。 开发 MCP 的步骤如下： 1. 定义能力：明确 MCP 服务器提供的功能。 2. 实现 MCP 层：按照协议标准进行开发。 3. 选择通信方式：本地连接（标准输入输出）或远程连接（如 WebSockets）。 4. 创建资源/工具：开发或连接数据源和服务。 5. 建立客户端连接：与 MCP 服务器建立安全稳定的连接。 MCP 是一个典型的 CS 架构，对于有编程基础的同学来说容易理解。开发 MCP 前需要进行环境安装，包括下载并安装 Python（官网：https://www.python.org/），安装 uv（借助 uv 进行虚拟环境创建和依赖管理，它是一个 Python 依赖管理工具，采用 Rust 编写，兼有创建虚拟环境和包管理工具的功能，可以平替 pip，venv）。

以下是为您整理的与高德地图 MCP 相关的教程内容： 1. 在 2025 年 4 月 3 日的智能纪要中，演示了通过 Figma 样式生成网页及整合新闻信息的操作过程，包括读取 Figma 样式、存储为公共样式、自动完成任务大闭环等，还计划打通多点连贯性，新建 news RSS 以整合信息。 2. 演示了 MCP 服务下的网页渲染生成及配置应用，提到模型 API 配置一次可反复调用，选择合适供应商和工具并填入密钥，展示了生成火星新闻页面的效果，探讨了交互问题，如添加网址跳转，还介绍了按需求文档开发页面的方式，最后打算尝试小程序开发，提及接入高德地图 API。 3. 新起项目相关安排及高德地图 API key 获取步骤，银海提议新建项目，创建新编辑页，建一个名为 PRD 点 MD 的需求文档，告知相关页面。还提到需要高德地图的 MCP 服务，因当前无高德，打算从豆哥市场获取。讨论了调用需 API key，介绍了获取 API key 的步骤，包括登录高德控制台，创建新应用并添加 key 等。 4. 银海关于获取 API key、连接高德 MCP 及后续开发需求说明，先是拿到高德 API key 并尝试在豆哥的高的 MCP 连接、测试，运行输入杭州未返回信息，先不管运行结果进行配置添加，添加成功后默认高德服务可行。之后要求阅读 PRD、NT 文档，按需求实现所有页面，如需用高德地图直接调用工具，部分文档内容可写进 PRD。 5. 观察其获取页面数据及实现 iOS 地图应用过程，先是等待程序读取页面信息，期间发现勾选后仍需重复 approve疑似有小 bug。之后程序获取到 5 个页面数据，准备实现 iOS 地图应用。提到实现 iOS 应用可用 switch 等编程语言，但希望写成 html 结构，不想用需 x code 运行的 switch，只需等待其实现即可。 6. 应用自动写页面与代码的过程及相关讨论，银海介绍应用开发进度，称可解放双手等待页面生成，目前 5 个页面框架已做好，样式在编写。还提到高德地图密钥未给，探讨地图渲染方式。指出代码无 rules 易截断，分享 cursor decore 网站，其中有诸多代码规范，建议配置 rules 提升代码可读性。 7. 黄叔用 AI 解决约会地点选择难题，使用 Windsurf+高德 MCP+32kw.com，只花了 20 分钟就完成了需求验证，并做出了相关网页，您可以通过 https://www.32kw.com/view/b109136 查看。

以下是关于 DeepSeek 的官方教程相关信息： 火山方舟 DeepSeek 申请免费额度教程，包含多种 API 使用方式，如飞书多维表格调用、Coze 智能体调用、浏览器插件调用。可以使用邀请码 D3H5G9QA，通过邀请链接 https://www.volcengine.com/activity/deepseek?utm_term=202502dsinvite&ac=DSASUQY5&rc=D3H5G9QA 邀请可拿 3000 万 tokens，畅享 671B DeepSeek R1，活动截止至北京时间 20250218 23:59:59。同时，火山方舟大模型服务平台的模型服务计费文档有更新，DeepSeekR1、V3 模型分别提供了 50 万免费额度和 API 半价活动。 有关于一线教师的 AI 需求与高效工具推荐，如让模型创作诗歌、生成宣传标语、提示库（https://apidocs.deepseek.com/zhcn/promptlibrary）、代码解释、内容分类、角色扮演（自定义人设）、散文写作、文案大纲生成、模型提示词生成等。 2 月 14 日的社区动态中，有《突破 DeepSeek R1 能力天花板，火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》《羊毛快薅|字节火山上线了 DeepSeek 系列模型并悄悄更改了模型服务价格...》等内容，还附上了飞书多维表格、Coze 的接入使用方法等。此外，还有关于 DeepSeek 关键 9 篇论文及创新点的讲解，以及 DeepSeek 官方发布的 R1 模型推荐设置。

以下是为您提供的 Coze 教程相关信息： 一泽 Eze 的教程：可能是全网最好的 Coze 教程之一，一次性带您入门 Coze 工作流。即使是非技术出身的爱好者也能上手跟学，一站式学会 AI Agent 从设计到落地的全流程方法论。阅读指南：长文预警，请视情况收藏保存。核心看点包括通过实际案例逐步演示用 Coze 工作流构建能稳定按模板要求生成结构化内容的 AI Agent、开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路、10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法。适合人群为玩过 AI 对话产品的一般用户，以及对 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify）和 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者。注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 其他相关基础教程： 大圣：胎教级教程：万字长文带你使用 Coze 打造企业级知识库 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CT3UwDM8OiVmOOkohPbcV3JCndb） 大聪明：保姆级教程：Coze 打工你躺平 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PQoUwXwpvi2ex7kJOrIcnQTCnYb） 安仔：Coze 全方位入门剖析免费打造自己的 AI Agent （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SaCFwcw9xi2qcrkmSxscxTxLnxb） 基础教程：Coze“图像流”抢先体验 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/AHs2whOS2izNJakGA1NcD5BEnuf） YoYo：Coze 图像流小技巧：探索视觉艺术的隐藏宝藏 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/CTajwJnyZizxlJk8a4AcJYywnfe） 【智能体】让 Coze 智能体机器人连上微信和微信群详细配置文档 （https://waytoagi.feishu.cn/wiki/ExHMwCDZ7i6NA7knCWucFvFvnvJ）

以下是为您提供的 AI 视频教程相关内容： AI 让古画动起来的教程： 1. 对于简单的图，找原图直接写提示词即可。若碰到多人多活动的复杂图，需把长图分多个模块，比如将一张图分成 4 个模块。 2. 智能抠图，用工具把要动的内容去除掉，用 AI 生成图片部分。若有水印，可以把图片向下拓展一部分，然后截掉。 3. 将要拿来动起来的部分抠出，放在绿幕背景里或者画的背景颜色，导出图片。 4. 用 AI 视频生成工具写入提示词让图片动起来，如即梦、海螺、混元等工具，不停尝试抽卡。 5. 用剪映把抽卡合格的视频放在去掉内容的背景图片，通过色度抠图调整去掉视频的背景。多个视频放在背景图片，一起动即可。 AI 视频相关的软件教程： 包括视频模型如 luma Dream Machine、可灵、MiniMax 海螺 AI、Sora、Vidu 等，工具教程如 Hedra，视频工具如 VIGGLE，以及应用教程如视频转绘、视频拆解等。相关链接如下： WaytoAGI X 剪映的 AI 创意视频征集令·第 1 期： 1. 征集内容：使用 AI 功能创作的创意视频成片，也可投稿 AI 创意视频的教程（教大家如何做一个 AI 创意视频）。AI 功能包括但不限于：AI 对口型、AI 改动作、AI 配音、克隆音色、AI 音乐、AI 特效、AI 图文成片、AI 剪视频等。不包括纯图片生成或纯视频生成的内容（特指用 AI 工具生成的图片、图生视频，但视频里没有添加 AI 功能）。 2. 创作工具：主要使用「剪映」平台工具创作，可多使用剪映平台的 AI 功能/新功能；部分 AI 效果若剪映无法实现，可使用其他软件创作。 3. 内容价值：视频需有消费价值，要有一定内容主题，有故事感、或者有梗、或者有核心观点表达，让用户有持续观看和点赞、收藏的欲望。缺少内容主题、过于简单、过于模板化的内容将不予通过。在抖音、小红书等平台点赞量高的内容，审核通过率大大提升！ 4. 原创度：作品需要原创、极具创意和独特性，且符合当代年轻群体的审美和兴趣喜好，不可照搬、抄袭他人创意，一经发现将取消活动奖励，视情节严重情况回收灵感发布权限。 5. 作品延展度：作品有可模仿性，其他创作者看完后，可模仿学习或二创。比如：前期素材易获取，后期素材易剪辑或处理，让其他视频创作者有强烈的模仿欲望，且对自己模仿或二创视频有成就感和分享欲。 6. 作品时长：时长适中，最短不低于 15 秒，最长不建议超过 3 分钟。

以下是关于 AI 出设计图的教程： 使用 Midjourney 生成 UI 界面： 页面指令：指定生成某个页面（如首页、登录页等），只需添加页面指令描述，如“landing page”（登录页）、“Profile Page”（个人资料页）。 社交平台：关键词“landing page”可生成社交平台的登录页设计。 信息类：关键词“Profile Page”可生成人力资源类产品的个人资料页，包含照片、自我介绍、基本信息等内容。 Midjourney 产出的设计图视觉效果不错，适合在 APP 设计的初始阶段，如头脑风暴和风格探索中为设计师提供灵感和创意。但目前要直接用于开发仍有距离。 使用 Claude 生成设计稿的技巧： 引用 Tailwind CSS 写组件样式，确保色彩、响应式和基础组件的美观度。 按照特定的四个技巧可让 Claude 设计出美观的界面或组件。 生成设计稿的方法：将生成的代码部署到线上，使用 html.to.design 这个 Figma 插件将网页转换为设计稿，但每天免费次数有限。 进阶技巧和关键词： 图片内容一般分为二维插画和三维立体两种表现形式。 主题描述：可描述场景、故事、元素、物体或人物细节等。描述场景中的人物时应独立描述，避免长串文字，否则 AI 可能识别不到。 设计风格：可通过找风格类关键词参考或垫图/喂图，让 AI 根据给出的图片风格结合主题描述生成相应风格的图片。对于材质的描述，关键词的运用较为复杂，需要针对特定风格进行“咒语测试”。

以下是搭建 Coze 智能体的教程： 1. 打开 Coze 的主页，登录后，在【工作空间】创建一个智能体。接着，在编排页面，给这个智能体编辑好人设，可以自己先写一个简单的，然后点右上角自动优化，系统会自动给您补全更精细的描述。然后点击工作流的“+”，创建一个工作流。 大模型节点：把 input 给到 DeepSeek，让 DeepSeek 按照提前规定的输出框架，生成对应文案。 生图节点：这个输出会给到图像生成组件，来画一张图。 结束输出：这两个输出都会给到最终的 end 作为最终的输出。 注意：如果需要 input 可被 DeepSeek 调用，在编写系统提示词的时候需要用“{{input}}”作为参数引入，不然大模型不知道自己需要生成和这个 input 相关的结果。编排完，点击【试运行】，就可以看结果了，如果输出结果看起来不对可以继续在这里调试，直到最终结果让您满意，调到满意之后点击发布就行。 2. 首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认后完成工作流的新建。 左侧「选择节点」模块中，根据子任务需要，实际用上的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。本案例涉及的思维导图、英文音频，因为无法通过 LLM 生成，就需要依赖插件来实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。本案例的中文翻译、英文大纲、单词注释等都依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 编辑面板中的开始节点、结束节点，则分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。接下来，按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。