本书深入剖析MCP协议与低代码平台的结合，帮助开发者掌握AI Agent开发技术。

作者有话说

随着AI Agent（智能体）技术的快速演进与MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）的逐步普及，智能体已成为企业数字化转型的重要抓手。越来越多的开发团队开始着手构建自主可控的智能体应用，以提升业务流程的自动化水平。鉴于云端大模型服务可能带来的数据合规与隐私安全挑战，企业对本地化部署及标准化协议接入的需求日益增长。MCP作为连接大模型与外部工具生态的开放协议，正被越来越多的技术团队纳入核心架构选型。

作为一名对计算机前沿技术非常敏感的技术人员，我始终关注基础设施层的演进趋势。2025年年初，在MCP刚发布、AI Agent技术路线尚处探索阶段时，我便开始系统研究多智能体协作架构与模型上下文交互机制。在获得技术委员会的支持后，我在公司内部主导推动了MCP技术栈的预研与落地，成功孵化了多个基于Agent架构的企业级应用。这些项目涵盖了从单智能体工具调用到多智能体复杂协作的多种工程场景，涉及协议适配、服务编排、安全管控等关键技术难点。在这一过程中，我逐步沉淀出一套覆盖协议解析、工具生态集成与企业级部署的完整方法论。相关实践成果不仅有效支撑了内部业务线的智能化改造，也获得了客户的良好反馈。

在深入研究MCP与AI Agent工程化的过程中，我注意到市面上偏实战的AI Agent书籍较为匮乏。现有内容多聚焦于单点工具调用或Demo级示例，缺乏对复杂业务场景下架构设计、协议适配、安全管控等关键问题的深入探讨。这使得Agent技术往往停留在概念验证阶段（PoC），难以在真实生产环境中实现规模化落地。

因此，我萌生了撰写本书的想法：通过典型案例的拆解与工程实践，帮助技术团队跨越从原型到产品的鸿沟，构建真正可维护、可扩展的企业级Agent应用。本书将聚焦MCP生态与Agent工作流编排的深度融合，提供从协议理解到架构落地的完整路径，使智能化能力切实转化为业务价值。

本书以实战为主线，通过循序渐进的案例设计，帮助读者掌握MCP与AI Agent开发的核心方法。学习完本书后，读者将能够结合业务需求，构建真正可用的智能化应用。

本书假设读者已具备Python基础，并对主流大模型服务有初步了解。若遇到生疏的技术概念，可借助AI服务（如豆包、元宝等）辅助理解。这种随学随用的方式，既能降低学习门槛，又能在动手实践中加深对协议设计与工程落地的理解。

本书的完成离不开家人的默默支持。2025年对我来说是忙碌的一年，写作过程也屡次中断。每当思路阻滞、身心俱疲之际，妻子总是温言鼓励，让我能重整旗鼓，继续投入写作。正是这份长久的陪伴与支持，才使这部断断续续完成的书稿，最终得以付梓。

本书配套提供案例源代码，所有源代码均经过严格测试验证，确保能够顺利运行并达到预期效果。读者可扫描二维码免费获取。

如果读者在学习本书的过程中遇到问题，可以发送邮件。

尽管笔者在写作过程中力求严谨，并反复测试和验证示例程序，但仍难免存在疏漏，敬请读者批评指正。

衷心期待本书能够为读者的技术探索提供切实的参考与助益，成为读者案头常备的实用指南。MCP与AI Agent技术正处于快速迭代的时代。这个时代属于每一位对技术怀有追求的人。2026年也将是AI Agent应用的重要发展之年！

我愿与广大读者朋友们一起努力，继续书写属于我们的时代华章！

唐文

本书内容

《AI Agent开发:MCP和低代码平台》面向希望深入理解AI Agent与MCP技术的开发者，采用循序渐进的案例驱动方式，帮助开发者系统掌握企业级AI Agent的架构设计与工程化落地方法，涵盖从核心原理到私有化部署的全流程。《AI Agent开发:MCP和低代码平台》从MCP基础切入，结合Coze、Dify等主流低代码Agent开发平台，讲解如何通过工作流编排完成各类Agent应用的工程化落地。此外，书中还完整呈现AI量化平台的架构设计与实现路径，包含舆情监控等典型场景的智能化改造方案，使读者能够建立从理论到实践的全栈认知。

《AI Agent开发:MCP和低代码平台》共10章，以企业级实战案例为主线，由浅入深地讲解如何基于Coze平台与MCP构建AI Agent应用，为开发者提供可复用的工程经验与实施路径。

《AI Agent开发:MCP和低代码平台》适合作为高等院校计算机、人工智能等专业学生的技术参考书，同时也可供关注MCP、AI Agent技术落地，以及探索智能化量化交易系统的研究人员与互联网研发工程师阅读。

本文部分内容摘自《AI Agent开发:MCP和低代码平台》，具体内容请以书籍为准。

AI Agent开发：MCP和低代码平台——jd