文档教程AI Agent人工智能【免费下载链接】Agentic-Design-PatternsAgentic Design Patterns项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/agen/Agentic-Design-Patterns点击查看免费下载如果你想知道MCP协议Model Context Protocol到底是什么不妨先把它想象成一个万能转接头它让 AI Agent 不再需要为每个工具、每套数据库单独写集成代码就能即插即用地接入外部系统。开源项目Agentic Design PatternsAgentic 设计模式全书在第 10 章专门讲透了这一协议是理解 Agent 如何接入工具生态的权威指南。本文用通俗的语言带你 5 分钟读懂 MCP 的核心概念、与 Function Calling 的区别以及它真实的落地场景。 一图看懂 MCP 协议架构MCP 采用客户端-服务器架构MCP 客户端通常是你的 Agent 宿主应用负责发现并连接 MCP 服务器而每个 MCP 服务器就像一个能力网关把工具Tools、API、遗留服务、数据库等外部能力打包暴露给 Agent 使用。图MCP 协议中 Agent 通过 MCP Server 访问工具、API 与数据服务的标准路径源自 Chapter 10: Model Context Protocol (MCP)-1e6XimYczKmhX9zpqEyxLFWPQgGuG0brp7Hic2sFl_qw.md#L297-L301)⚡ 三大积木Tools、Resources 与 PromptsMCP 服务器向外暴露的内容分为三类理解它们是掌握 MCP 协议的关键组件本质例子Resources资源静态数据PDF 文件、数据库记录Tools工具可执行函数发送邮件、调用 API、查询数据库Prompts提示模板交互模板指导 LLM 如何结构化地使用某个工具一个直观的协作流程是发现 → 请求 → 执行 → 回填上下文。MCP 客户端先向服务器询问你有哪些能力LLM 决定调用哪个工具后请求被标准化地转发给服务器执行结果再回填给 LLM 继续下一步任务。Agent 通过 MCP 可以调用的工具类型非常丰富包括记忆、数据库、网页搜索、地图、聊天甚至把其他 Agent 当作工具图Agent 通过多步工具调用接入记忆、数据库、网页搜索、地图等多种工具可参考 Chapter 5: Tool Use (Function Calling)-1bE4iMljhppqGY1p48gQWtZvk6MfRuJRCiba1yRykGNE.md) MCP 协议 vs Function Calling一张表讲清区别很多新手会混淆MCP和工具函数调用Function Calling它们都扩展 LLM 能力但抽象层次完全不同维度Function CallingMCP 协议标准化各厂商私有、格式不一开放标准、跨模型通用交互模式一对一直接请求客户端-服务器可连接多个工具服务器工具发现需在对话中预先告知动态发现随时查询新能力复用性与具体应用强绑定MCP 服务器独立可复用书里有个绝妙的比喻Function Calling 像是给 AI 一套定制扳手和螺丝刀适合固定任务的车间MCP 则像标准化电源插座系统任何厂商的合规模具都能插上去用让车间不断扩张。图A2AAgent 间通信与 MCP 协议的分工对比——MCP 连接工具A2A 连接 Agent源自 Chapter 15: Inter-Agent Communication (A2A)-1H6HmUYcy5kugt5gt7Kh2Zzb8C62d5pu36RsgMNDCX24.md#L179-L185) MCP 在 AI 系统演进中的位置从纯 LLM 到 RAG再到 Agentic AIMCP 是让 Agent长出手脚的关键一环。下图展示了四代系统形态的演进——只有到 Agentic AI 阶段记忆、推理、工具调用、人机协作才被完整串联起来图LLM → RAG → Agentic RAG → Agentic AI 的能力演进路径 MCP 协议的 9 大实战场景书中列举了 MCP 打开能力边界的典型用途覆盖从个人效率到企业级自动化数据库集成用自然语言查询 BigQuery 等数据集实时生成报表外部 API 调用获取天气、股价、发邮件、操作 CRM 系统生成式媒体编排调用图像Imagen、视频Veo、语音、音乐生成服务复杂工作流编排查客户数据 → 生成营销图 → 起草并发送邮件一站式完成IoT 设备控制用自然语言指挥智能家电与工业传感器金融服务自动化分析行情、执行交易、自动化合规报告定制化内部工具把企业私有的遗留系统包一层 MCP即可接入 Agent 生态推理式信息抽取让 LLM 从长文档中精准抽取答案而非返回整篇文档标准化通信层不同 LLM 提供商与应用之间即插即用地互通实际产品中这种一键连接的体验已经很常见——日历、邮件、Jira、Outlook 等第三方服务通过标准协议接入 Agent正是 MCP 理念的落地 快速上手ADK FastMCP 两步接入 MCP如果你准备动手Agentic Design Patterns 第 10 章给出了完整可运行的示例核心只需两步创建 MCP 服务器用 FastMCP一个高层 Python 框架几行代码就能把一个普通函数注册为 MCP 工具它会自动解析函数的类型提示和文档字符串生成 LLM 能理解的接口描述。让 Agent 作为 MCP 客户端连接在 Google ADK 中用MCPToolset组件一行配置即可接入——本地服务器走 STDIO 传输基于 JSON-RPC远程服务器走 Streamable HTTP SSE 传输。Agent 的问题解决过程也因此变得标准化接收任务 → 扫描环境 → 推理规划 → 调用 MCP 工具执行 → 学习改进整个闭环清晰可控图Agent 的五步问题解决流程其中Take Action阶段依赖 MCP 等工具接入能力⚠️ 书中特别提醒了一个容易被忽视的坑MCP 只是插座不是电器。如果把一个笨重的遗留 API 原封不动地包上 MCP比如只能逐条拉取工单详情Agent 用起来依然又慢又不准。正确做法是让底层 API 先具备过滤、排序等确定性能力并返回 Agent 能直接阅读的格式如 Markdown 而非 PDF。✅ 决策指南什么时候该上 MCP书中的经验法则Rule of Thumb✅用 MCP构建复杂、可扩展、企业级的 Agentic 系统需要对接多样且持续演化的外部工具且希望 Agent 能动态发现新能力、无需重新部署✅用 Function Calling简单应用工具数量固定且有限无论哪种都要考虑认证鉴权、错误处理、本地 vs 远程部署等安全与工程细节 关键要点回顾MCP 是让 LLM 与外部系统通信的开放标准采用客户端-服务器架构三大核心概念Tools工具、Resources资源、Prompts提示模板Function Calling 是一对一直连MCP 是生态级互通两者互补而非替代ADK 的MCPToolset与 FastMCP 是两条最顺手的上手路径MCP 的价值上限取决于底层 API 的设计质量——连接只是起点数据格式同样关键想深入系统学习 Agent 设计模式这份 424 页的开源全书覆盖 21 个核心模式从提示链、路由到多智能体协作一应俱全第 10 章的 MCP 完整原文见 Chapter_10-Model_Context_Protocol_(MCP)-1e6XimYczKmhX9zpqEyxLFWPQgGuG0brp7Hic2sFl_qw.md#L81-L287)。赞分享文档教程AI Agent人工智能【免费下载链接】Agentic-Design-PatternsAgentic Design Patterns项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/agen/Agentic-Design-Patterns点击查看免费下载相关推荐DLSS Swapper 上手指南三步切换游戏 DLSS 版本随时一键回退DLSS Swapper 上手指南三步切换游戏 DLSS 版本随时一键回退 游戏更新之后帧率莫名下跌画面还冒出没见过的伪影。你不想干等官方补丁也不敢手桌面应用什么是 AI Agent为什么它们重要从单次问答到自主工作系统的范式转变什么是 AI Agent为什么它们重要从单次问答到自主工作系统的范式转变 作者Addy Osmani 本文为 Datawhale vibe vibe 教文档教程Vibe Coding示例工程OpenManus 中的 MCPModel Context Protocol为 Agent 动态接入外部工具的即插即用协议OpenManus 中的 MCPModel Context Protocol为 Agent 动态接入外部工具的即插即用协议 本篇技术指南聚焦 OpenMa人工智能AI 应用AI Agent创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考