03-入门指南

文档摘要

入门指南本节包含多个课程： 1 你的第一个服务器，在本课中，你将学习如何创建第一个服务器，并使用检查工具进行检查，这是一种测试和调试服务器的有效方法，查看课程 2 客户端，本课将教你如何编写能够连接服务器的客户端，查看课程 3 带有 LLM 的客户端，更高级的客户端编写方式是为其添加 LLM，使其能够与服务器“协商”操作，查看课程 4 在 Visual Studio Code 中使用 GitHub Copilot Agent 模式调用服务器。这里，我们探讨如何在 Visual Studio Code 内运行 MCP 服务器，查看课程 5 通过 SSE（服务器发送事件）调用。

入门指南

本节包含多个课程：

1 你的第一个服务器，在本课中，你将学习如何创建第一个服务器，并使用检查工具进行检查，这是一种测试和调试服务器的有效方法，查看课程
2 客户端，本课将教你如何编写能够连接服务器的客户端，查看课程
3 带有 LLM 的客户端，更高级的客户端编写方式是为其添加 LLM，使其能够与服务器“协商”操作，查看课程
4 在 Visual Studio Code 中使用 GitHub Copilot Agent 模式调用服务器。这里，我们探讨如何在 Visual Studio Code 内运行 MCP 服务器，查看课程
5 通过 SSE（服务器发送事件）调用。SSE 是一种服务器到客户端的流式传输标准，允许服务器通过 HTTP 向客户端推送实时更新，查看课程
6 使用 MCP 的 HTTP 流式传输（Streamable HTTP）。了解现代 HTTP 流式传输、进度通知，以及如何使用 Streamable HTTP 实现可扩展的实时 MCP 服务器和客户端，查看课程
7 利用 VSCode 的 AI 工具包，用于调用和测试 MCP 客户端和服务器，查看课程
8 测试。本章重点介绍如何以多种方式测试服务器和客户端，查看课程
9 部署。本章将探讨部署 MCP 解决方案的不同方法，查看课程

Model Context Protocol (MCP) 是一种开放协议，规范了应用程序如何向 LLM 提供上下文。可以将 MCP 理解为 AI 应用的 USB-C 端口——它为连接 AI 模型与不同数据源和工具提供了标准化的方式。

学习目标

完成本课后，你将能够：

为 C#、Java、Python、TypeScript 和 JavaScript 配置 MCP 开发环境
构建并部署具备自定义功能（资源、提示和工具）的基础 MCP 服务器
创建能够连接 MCP 服务器的宿主应用程序
测试和调试 MCP 实现
理解常见的配置难题及其解决方案
将 MCP 实现连接到主流 LLM 服务

配置你的 MCP 环境

在开始使用 MCP 之前，准备好开发环境并理解基本工作流程非常重要。本节将引导你完成初始设置步骤，确保你顺利开始 MCP 之旅。

前提条件

开始 MCP 开发前，请确保你已准备好：

开发环境：适用于所选语言（C#、Java、Python、TypeScript 或 JavaScript）
IDE/编辑器：Visual Studio、Visual Studio Code、IntelliJ、Eclipse、PyCharm 或任何现代代码编辑器
包管理工具：NuGet、Maven/Gradle、pip 或 npm/yarn
API 密钥：用于你计划在宿主应用中使用的任何 AI 服务

官方 SDK

接下来的章节中，你会看到使用 Python、TypeScript、Java 和 .NET 构建的解决方案。以下是所有官方支持的 SDK。

MCP 提供多语言官方 SDK：

C# SDK - 与微软合作维护
Java SDK - 与 Spring AI 合作维护
TypeScript SDK - 官方 TypeScript 实现
Python SDK - 官方 Python 实现
Kotlin SDK - 官方 Kotlin 实现
Swift SDK - 与 Loopwork AI 合作维护
Rust SDK - 官方 Rust 实现

关键要点

使用针对语言的 SDK，MCP 开发环境搭建简单明了
构建 MCP 服务器需创建并注册带有清晰模式的工具
MCP 客户端连接服务器和模型，以利用扩展功能
测试和调试是确保 MCP 实现可靠性的关键
部署选项涵盖本地开发到云端解决方案

练习

我们准备了一组示例，配合本节各章节中的练习使用。此外，每章还有对应的练习和作业。

Java 计算器
.Net 计算器
JavaScript 计算器
TypeScript 计算器
Python 计算器

额外资源

下一步

下一课：创建你的第一个 MCP 服务器

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