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前言
基础篇
 第1章 MCP基础知识
  1.1 基本介绍
   1.1.1 背景
   1.1.2 架构
   1.1.3 特性
  1.2 技术应用场景
  1.3 发展历程
   1.3.1 MCP标准的发展过程
   1.3.2 MCP生态的形成过程
  1.4 技术横向对比
   1.4.1 MCP与Function-Calling特性
   1.4.2 MCP与A2A协议
 第2章 MCP技术原理
  2.1 架构设计
   2.1.1 Host、Client、Server的基本概念
   2.1.2 MCP Host
   2.1.3 MCP Client
   2.1.4 MCP Server
  2.2 核心服务
   2.2.1 Tools
   2.2.2 Resources
   2.2.3 Prompts
   2.2.4 Sampling
   2.2.5 Elicitation
  2.3 基础协议
   2.3.1 消息
   2.3.2 生命周期
   2.3.3 传输通道
   2.3.4 身份认证
   2.3.5 进度跟踪
   2.3.6 日志
 第3章 技术体系搭建
  3.1 技术体系概述
  3.2 Cherry Studio安装与MCP环境配置
  3.3 Python虚拟环境安装
   3.3.1 虚拟环境选型
   3.3.2 uv安装
   3.3.3 uv配置及验证
   3.3.4 虚拟环境验证
  3.4 Docker安装
   3.4.1 Docker简介
   3.4.2 操作系统要求
   3.4.3 安装
   3.4.4 配置镜像及验证
  3.5 Xinference的安装与使用
   3.5.1 大模型环境的选型
   3.5.2 Xinference安装
   3.5.3 使用Xinference部署模型
  3.6 Ollama安装
  3.7 VS Code和Git安装
 第4章 MCP应用实践极简入门
  4.1 实践要点
   4.1.1 应用场景
   4.1.2 应用技术
  4.2 MCP应用案例
   4.2.1 启动大模型服务
   4.2.2 配置基本对话功能
   4.2.3 配置MCP
   4.2.4 验证
  4.3 案例分析总结
   4.3.1 运行流程
   4.3.2 改进措施
开发篇
 第5章 基础组件开发
  5.1 MCP-SDK功能介绍
  5.2 MCP Server开发
   5.2.1 STDIO传输通道
   5.2.2 Streamable-HTTP传输通道
   5.2.3 授权访问控制
  5.3 MCP Client开发
   5.3.1 STDIO传输通道
   5.3.2 Streamable-HTTP传输通道
  5.4 MCP Host开发
   5.4.1 代码实现
   5.4.2 测试验证
 第6章 常用服务开发
  6.1 Resources
   6.1.1 案例场景
   6.1.2 代码实现
   6.1.3 测试验证
  6.2 Tools
   6.2.1 案例场景
   6.2.2 代码实现
   6.2.3 测试验证
  6.3 Prompts
   6.3.1 案例场景
   6.3.2 代码实现
   6.3.3 测试验证
  6.4 Sampling
   6.4.1 案例场景
   6.4.2 代码实现
   6.4.3 测试验证
  6.5 Context
   6.5.1 案例场景
   6.5.2 代码实现
   6.5.3 测试验证
 第7章 常用开发框架
  7.1 Gradio-MCP
   7.1.1 案例场景
   7.1.2 代码实现
   7.1.3 测试验证
  7.2 OpenAI Agents SDK
   7.2.1 案例场景
   7.2.2 代码实现
   7.2.3 测试验证
  7.3 LangChain MCP Adapters
   7.3.1 案例场景
   7.3.2 代码实现
   7.3.3 测试验证
  7.4 FastAPI-MCP
   7.4.1 案例场景
   7.4.2 代码实现
   7.4.3 测试验证
  7.5 AutoGen-ext
   7.5.1 案例场景
   7.5.2 代码实现
   7.5.3 测试验证
应用篇
 第8章 Dify应用
  8.1 Dify介绍
   8.1.1 核心功能
   8.1.2 应用场景
   8.1.3 MCP支持情况
  8.2 安装与基础配置
   8.2.1 安装方案
   8.2.2 Docker内存优化
   8.2.3 Dify安装
   8.2.4 模型配置
  8.3 应用案例
   8.3.1 对话应用
   8.3.2 AI Agent
   8.3.3 工作流
   8.3.4 MCP Server
 第9章 Playwright应用
  9.1 Playwright MCP介绍
  9.2 安装
   9.2.1 Node.js安装
   9.2.2 Playwright MCP启动
  9.3 应用案例
   9.3.1 MCP Client调用
   9.3.2 与Cherry Studio整合
   9.3.3 与Dify整合
 第10章 Langflow应用
  10.1 Langflow介绍
  10.2 安装与基础配置
   10.2.1 安装
   10.2.2 模型配置
  10.3 应用案例
   10.3.1 Basic Prompting
   10.3.2 MCP Server
   10.3.3 MCP工具调用
 第11章 SearXNG应用
  11.1 SearXNG介绍
  11.2 安装与基础配置
   11.2.1 安装
   11.2.2 配置
  11.3 应用案例
   11.3.1 MCP Server开发
   11.3.2 整合到Cherry Studio
   11.3.3 整合到Dify
 第12章 GraphRAG应用
  12.1 GraphRAG介绍
  12.2 安装与配置
   12.2.1 安装
   12.2.2 配置
  12.3 应用案例
   12.3.1 检索案例与分析
   12.3.2 MCP Server开发
   12.3.3 整合到Cherry Studio
 第13章 F5-TTS应用
  13.1 F5-TTS介绍
  13.2 安装
   13.2.1 虚拟环境建立
   13.2.2 F5-TTS安装
   13.2.3 模型下载
  13.3 应用案例
   13.3.1 Gradio整合
   13.3.2 MCP Server开发
   13.3.3 整合到Cherry Studio
 第14章 ComfyUI应用
  14.1 ComfyUI介绍
  14.2 安装
  14.3 应用案例
   14.3.1 文生视频
   14.3.2 MCP Server开发
   14.3.3 整合到Cherry Studio
 第15章 数字人应用
  15.1 EchoMimic V2介绍
  15.2 安装
   15.2.1 虚拟环境建立
   15.2.2 依赖库安装
   15.2.3 模型下载
  15.3 应用案例
   15.3.1 Gradio应用
   15.3.2 MCP Server开发
   15.3.3 整合到Cherry Studio
 第16章 Claude Code应用
  16.1 Claude Code介绍
  16.2 安装
   16.2.1 模型准备
   16.2.2 LiteLLM网关安装
   16.2.3 Claude Code安装
  16.3 应用案例
   16.3.1 基础应用
   16.3.2 整合MCP
   16.3.3 将Claude Code集成到VS Code
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