本文将系统介绍模型上下文协议（MCP）与AI Agent的核心概念，手把手演示如何用Python搭建MCP Server并在VSCode中调用，再结合轻量级Agent框架Smolagents实现集成调用，最后分享提升开发效率的进阶技巧，助你快速掌握这一前沿技术组合。

一、MCP与AI Agent核心解析

什么是模型上下文协议（MCP）？

模型上下文协议（Model Context Protocol, MCP）是Anthropic于2024年11月开源的大模型领域关键技术，堪称连接AI与外部世界的“通用接口”：

  • 定义与背景：作为开放标准协议，MCP解决了传统大模型“封闭黑箱”问题——以往模型无法直接访问实时数据库、调用API，对接新资源需重复开发。而MCP通过标准化接口，让模型能像安装插件一样连接数据库、文件系统甚至企业内网系统，大幅降低集成成本。
  • 架构设计：采用“客户端-服务器”模式。以Claude Desktop为代表的大模型应用作为客户端发起请求，中间件处理协议转换与权限验证，最终由数据库服务器等具体资源节点返回结果。这一设计让模型从“文本生成器”升级为“能执行操作的智能体”，可完成查询、工具调用等复杂任务。

在这里插入图片描述

核心价值：

  • 效率倍增：开发者无需重复编写适配代码，可减少70%以上开发工作量（例如电商平台接入实时库存查询，传统需3天，MCP模式仅需4小时）。
  • 安全可控：数据访问权限由服务器端统一管理，避免敏感信息直接暴露给模型，尤其适合金融、医疗等领域。
  • 扩展灵活：覆盖从本地文件分析到跨平台自动化流程，例如医院本地系统处理病历数据、企业自动生成跨系统会议纪要等。

简言之，MCP让大模型成为“连接万物的智能中枢”，为AI与现实世界的集成提供了标准化解决方案。

AI Agent的核心概念

AI Agent是能自主或半自主感知环境、处理信息、决策并执行行动以达成目标的软件实体，是AI落地的“执行层核心”。

AI Agent的核心价值：

  • 提效降重：自动处理数据录入、文件分类等重复性工作，释放人力专注高价值任务（某企业客服部门引入Agent后，工单处理效率提升40%）。
  • 决策增强：快速处理海量数据并识别规律，为决策者提供精准洞察（如金融领域用Agent分析市场趋势，投资决策准确率提升25%）。
  • 成本优化：替代部分人工岗位，同时减少人为错误（物流行业用Agent规划路线，运输成本降低15%）。
  • 个性服务：基于用户行为分析提供定制化体验（如内容平台的智能推荐Agent，用户留存率提升30%）。
  • 场景拓展：从金融风控到医疗辅助诊断，持续开辟新业务领域（某医院的影像分析Agent，诊断效率提升50%）。

二、MCP与Agent融合的深层价值

在这里插入图片描述

如上图所示，MCP为Agent提供了“能力扩展接口”，使其能访问多元资源，同时带来三大关键价值：

  1. 职责分离：Agent专注任务调度与决策，资源访问、工具执行交由MCP Server负责，避免Agent代码与具体资源逻辑耦合（例如电商Agent只需决策“查库存”，无需关心库存数据库的类型）。

  2. 权限可控：将AI Agent与MCP Server物理分离，便于企业内跨部门或跨企业协作时，安全授予资源使用权而不暴露底层访问能力（如A公司Agent调用B公司的客户数据MCP Server时，仅能获取统计结果而非原始数据）。

  3. 生态扩展：企业可部署多类MCP Server（如财务数据、供应链系统、用户行为分析等），Agent能根据任务自主选择合适资源，实现“智能驱动的全流程自动化”（例如企业风控Agent可联动征信MCP Server与交易记录MCP Server，实时生成风险评估）。

三、MCP Server开发实战

用Python搭建自定义MCP Server

环境准备

MCP Server通常依赖uv（高效Python包管理工具）运行，以下是Windows环境的安装步骤：

  • PIP安装（推荐）：在命令提示符/PowerShell中执行pip install uv，兼容性最佳。
  • PowerShell脚本安装：执行irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex，自动完成下载安装。
  • Pipx安装（适合全局管理）：已安装pipx的用户可执行pipx install uv，将uv隔离在独立环境中。

安装完成后，通过uv -v和uvx -v验证，输出版本号即表示成功。

在这里插入图片描述

项目初始化

切换到项目的目录，并在命令行下执行命令

uv init documentation

该命 令回在指定目录下生成缺省的项目结构。在这里插入图片描述

创建一个虚拟Python环境：在当前目录下执行命令

 uv venv

然后用下面命令激活虚拟环境

 .venv\Scripts\activate

安装mcp包，执行命令：

uv add "mcp[cli]"

请用同样方法安装其他库： duckduckgo-search, bs4, requests

接着把main.py修改为以下代码，简单说这段代码开发了一个MCP Server，这个Server提供了一个工具可以根据提示在指定网站上搜索特定内容的功能，不用担心代码的输入问题，所有相关代码我已经放到了Github，链接在文末。


from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from duckduckgo_search import DDGS
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
# Initialize FastMCP with "docs" as the name
mcp = FastMCP("docs")
# User agent string for making HTTP requests
USER_AGENT="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36"
# Dictionary of documentation URLs for different frameworks
docs_urls={
	"crewai": "docs.crewai.com/introduction",
	"llamaindex": "docs.llamaindex.ai/en/stable",
	"smolagents": "huggingface.co/docs/smolagents/index",    
}
async def search_web(query: str) -> list | None:
	"""
	Perform a web search using DuckDuckGo and return the results.
	Args:
		query: The search query.
	Returns:
		list | None: A list of search results or None if the search fails.
	"""
	try:
		ddgs = DDGS()
		results = ddgs.text(query, max_results=3)  # Limit to 3 results
		return list(results)  # Convert generator to list
	except Exception as e:
		print(f"Search failed: {str(e)}")
		return None
async def fetch_url(url: str):
	"""
	Fetch the content of a given URL and return the text.
	Args:
		url: The URL to fetch.
	Returns:
		str | None: The text content of the URL or None if the fetch fails.
	"""
	try:
		response = requests.get(url, headers={"User-Agent": USER_AGENT}, timeout=30)
		soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
		return soup.get_text()
	except Exception as e:
		print(f"Fetch failed: {str(e)}")
		return None
#Tool exposed to MCP client
@mcp.tool() 
async def get_docs(query: str, framework: str):
	"""
	Search the docs of a specified framework for a given query and return the top 3 results.
	Args:
		query: The query to search for.
		framework: The framework to search for (crewai, llamaindex, or smolagents).
	Returns:
		str: Text from the docs or an error message if the framework is not supported.
	"""
	if framework not in docs_urls:
		return f"Framework {framework} not supported"
	query = f"{query} site:{docs_urls[framework]}"
	results = await search_web(query)
	if not results:
		return "No results found"
	text = ""
	for result in results:
		text += await fetch_url(result["href"])
	return text
if __name__ == "__main__":
	mcp.run(transport="stdio")

MCP Server完成以后，通常就可以通过MCP Client来调用了，下面演示如何用VSCode+Cline插件调用，我的习惯一般是Cline可以正常使用后，再给自己写的Agent调用。要在VSCode里使用Cline，你需要先安装这个插件，步骤如下图，不赘述：

在这里插入图片描述
在Cline里配置MCP Server
在这里插入图片描述

按照下面的顺序1，2打开配置文件，在3加入下面的代码后保存

在这里插入图片描述


{
  "mcpServers": {
    "get-docs": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "D:/01Projects/MCP/documentation",
        "run",
        "main.py"
      ],
    }
  }
}

注意代码里面这部分要修改为你自己的路径

D:/01Projects/MCP/documentation”

保存后可以看到如下变化，表示MCP Server成功配置，点击4（Done）完成
在这里插入图片描述
测试MCP Server

在输入框中输入一段话，比如“search docs for how to implement multi-agents with llamaindex” （你也可以用中文）, 大语言模型会被调用并自动决定使用get-docs来获取内容，而且参数都根据输入的内容准备好了，如下图：
在这里插入图片描述
注意：感叹号的地方需要你预先配置好了需要调用的LLM，我这里使用的是免费的硅基流动的额度，你也可以换成其他的付费或者免费API，如果你本地机器够强悍，在本地用ollma或者LM_Studio这里也是支持的，具体请参考对应的文档来设置。

四、AI Agent调用MCP Server

以轻量级框架Smolagents为例，实现Agent对MCP Server的自动化调用。

代码实现（my_agent.py）


from smolagents import ToolCollection, CodeAgent, OpenAIServerModel
from mcp import StdioServerParameters
# Define API parameters for the OpenAI-compatible server
API_BASE = "http://127.0.0.1:1234/v1"
API_KEY = "sk-whatever"
MODEL_ID = "qwen-2.5-coder-14b-instruct"
# Initialize the OpenAIServerModel with specified parameters
model = OpenAIServerModel(
    api_base=API_BASE,
    api_key=API_KEY,
    model_id=MODEL_ID,
)
# Set up server parameters for the MCP Server
server_parameters = StdioServerParameters(
    command="uv",
    args=[
        "--directory",
        "D:/01Projects/MCP/documentation",
        "run",
        "main.py"
    ],
)
# Create a ToolCollection from the MCP server parameters and use it to initialize a CodeAgent
with ToolCollection.from_mcp(server_parameters) as tool_collection:
    agent = CodeAgent(model=model,tools=[*tool_collection.tools], add_base_tools=True)
    # Run the agent with a specific task
    agent.run("Search docs for how to implement multi-agents with llamaindex")

关键说明

  1. 需额外安装依赖：uv add smolagents[mcp, openai]；
  2. 替换API_BASE、API_KEY等参数为实际配置；
  3. 运行后，Agent会自动解析任务、调用MCP Server，并返回处理结果（可通过日志查看调用过程）。

五、进阶技巧与最佳实践

MCP Server调试工具

利用MCP Inspector可视化调试：

  1. 安装Node.js（确保npm可用）；
    在这里插入图片描述
  2. 项目目录执行命令：npx @modelcontextprotocol/inspector uv run main.py；
  3. 浏览器访问http://localhost:5173，输入参数即可调试工具调用流程。

多MCP Server协同调用

当需要访问多个资源时，可通过工具集组合实现：


from smolagents import ToolCollection, CodeAgent, OpenAIServerModel
from mcp import StdioServerParameters
# Define API parameters for the OpenAI-compatible server
API_BASE = "http://127.0.0.1:1234/v1"
API_KEY = "sk-whatever"
MODEL_ID = "qwen-2.5-coder-14b-instruct"
# Initialize the OpenAIServerModel with specified parameters
model = OpenAIServerModel(
    api_base=API_BASE,
    api_key=API_KEY,
    model_id=MODEL_ID,
)
#MCP server 1
server_1= StdioServerParameters(
    command="uv",
    args=[
        "--directory",
        "D:/01Projects/MCP/documentation",
        "run",
        "main.py"
    ],
)
#MCP server 2
server_2= StdioServerParameters(
    command="uv",
    args=[
        "--directory",
        "D:/01Projects/MCP/credit-risk",
        "run",
        "credit-risk.py"
    ],
)
# Use the ToolCollection to create tool sets from MCP servers
with ToolCollection.from_mcp(server_1) as tool_collection1, \
     ToolCollection.from_mcp(server_2) as tool_collection2:
    # Combine tools from both collections into a single list
    combined_tools = list(tool_collection1.tools) + list(tool_collection2.tools)
    # Initialize a CodeAgent with the model and combined tools
    agent = CodeAgent(model=model, tools=combined_tools, add_base_tools=False)
    # Run the agent with a specific query about the credit risk dataset
    agent.run("get me columns of the credit risk dataset, and tell me how many columns are there")

性能优化技巧

  • 连接池设置：在MCP Server中配置HTTP连接池（如requests.Session），减少重复建立连接的开销；
  • 结果缓存：对高频查询结果进行本地缓存（如用functools.lru_cache），降低重复调用成本；
  • 异步处理：优先使用异步IO（如aiohttp替代requests），提升并发处理能力。

六、总结与注意事项

本文通过实战案例，完整演示了MCP Server的开发、VSCode调用、Smolagents集成，以及多Server协同等进阶技巧。核心价值在于：通过MCP标准化接口，让AI Agent能安全、高效地访问多元资源，为企业级AI应用提供了可扩展的技术框架。

成本提示：网页内容抓取与分析对Token消耗较大（测试中两次简单查询消耗43万Token），建议在生产环境中使用私有部署的LLM，或通过结果缓存、批量处理等方式优化成本。

未来，随着MCP生态的完善，AI Agent将能更无缝地对接现实世界的资源与工具，推动自动化流程从“单一任务”向“全链路智能”演进。

七、如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

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  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …
第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …
第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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