使用场景

构建一个AI驱动的IDE，通过MCP集成外部代码库和文档。

创建一个聊天界面，通过MCP连接到知识库，以提供更准确的回答。

开发一个自定义AI工作流，通过MCP集成不同的AI服务和API。

产品特色

- 连接LLMs与外部数据源和工具：MCP提供了一种标准化的连接方式，使得LLMs能够访问和操作外部数据。

- 创建MCP服务器：开发者可以使用Python或TypeScript快速搭建自己的MCP服务器，以理解MCP的基本原理。

- 调试和检查工具：MCP提供了调试指南和MCP检查器，帮助开发者构建和调试MCP服务器。

- 核心架构理解：MCP文档详细介绍了如何将客户端、服务器和LLMs连接起来。

- 数据和内容暴露：MCP允许从服务器向LLMs暴露数据和内容。

- 可重用的提示模板和工作流：MCP支持创建提示模板和工作流，以提高工作效率。

- 使LLMs执行操作：MCP通过服务器使LLMs能够执行各种操作。

- 请求LLMs完成：MCP允许服务器从LLMs请求完成。

- 通信机制学习：MCP文档提供了关于其通信机制的详细信息。

使用教程

1. 访问MCP官网并阅读介绍文档，了解MCP的基本概念和优势。

2. 根据需要选择Python或TypeScript，按照文档中的指南搭建自己的MCP服务器。

3. 使用MCP提供的调试和检查工具，对服务器进行测试和调试。

4. 阅读MCP的核心架构文档，深入了解MCP如何连接客户端、服务器和LLMs。

5. 学习如何通过MCP暴露数据和内容，以及创建可重用的提示模板和工作流。

6. 探索MCP如何使LLMs执行操作，以及如何请求LLMs完成。

7. 阅读MCP的通信机制文档，了解其背后的技术细节。

8. 加入MCP社区，与其他开发者交流经验和最佳实践。