简化 AI 工作流：使用 AI 工具包构建 MCP 服务器
🎯 概述
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欢迎来到 模型上下文协议（MCP）工作坊！这个全面的动手工作坊结合了两项前沿技术，旨在彻底改变 AI 应用开发：
- 🔗 模型上下文协议（MCP）：一种开放标准，用于无缝集成 AI 工具
- 🛠️ Visual Studio Code 的 AI 工具包（AITK）：微软强大的 AI 开发扩展
🎓 学习内容
通过本次工作坊，您将掌握构建智能应用的艺术，这些应用能够将 AI 模型与现实世界的工具和服务连接起来。从自动化测试到自定义 API 集成，您将获得解决复杂业务挑战的实用技能。
🏗️ 技术栈
🔌 模型上下文协议（MCP）
MCP 是 AI 的 “USB-C”——一种连接 AI 模型与外部工具和数据源的通用标准。
✨ 关键特性：
- 🔄 标准化集成：为 AI 工具连接提供通用接口
- 🏛️ 灵活架构：通过 stdio/SSE 传输支持本地和远程服务器
- 🧰 丰富生态系统：工具、提示和资源集成于一个协议
- 🔒 企业级准备：内置安全性和可靠性
🎯 MCP 的重要性： 就像 USB-C 消除了线缆混乱，MCP 消除了 AI 集成的复杂性。一个协议，无限可能。
🤖 Visual Studio Code 的 AI 工具包（AITK）
微软的旗舰 AI 开发扩展，将 VS Code 转变为 AI 开发的强大工具。
🚀 核心功能：
- 📦 模型目录：访问来自 Azure AI、GitHub、Hugging Face、Ollama 的模型
- ⚡ 本地推理：支持 ONNX 优化的 CPU/GPU/NPU 执行
- 🏗️ 代理构建器：通过 MCP 集成进行可视化 AI 代理开发
- 🎭 多模态支持：支持文本、视觉和结构化输出
💡 开发优势：
- 零配置模型部署
- 可视化提示工程
- 实时测试环境
- 无缝 MCP 服务器集成
📚 学习路径
🚀 模块 1：AI 工具包基础
时长：15 分钟
- 🛠️ 安装并配置 Visual Studio Code 的 AI 工具包
- 🗂️ 探索模型目录（来自 GitHub、ONNX、OpenAI、Anthropic、Google 的 100+ 模型）
- 🎮 掌握实时模型测试的交互式环境
- 🤖 使用代理构建器构建您的第一个 AI 代理
- 📊 使用内置指标（F1、相关性、相似性、一致性）评估模型性能
- ⚡ 学习批处理和多模态支持功能
🎯 学习成果：创建一个功能性 AI 代理，并全面了解 AITK 的功能
🌐 模块 2：MCP 与 AI 工具包基础
时长：20 分钟
- 🧠 掌握模型上下文协议（MCP）的架构和概念
- 🌐 探索微软的 MCP 服务器生态系统
- 🤖 使用 Playwright MCP 服务器构建一个浏览器自动化代理
- 🔧 将 MCP 服务器与 AI 工具包代理构建器集成
- 📊 配置并测试代理中的 MCP 工具
- 🚀 导出并部署支持 MCP 的代理以供生产使用
🎯 学习成果：部署一个通过 MCP 增强的 AI 代理，连接外部工具
🔧 模块 3：使用 AI 工具包进行高级 MCP 开发
时长：20 分钟
- 💻 使用 AI 工具包创建自定义 MCP 服务器
- 🐍 配置并使用最新的 MCP Python SDK（v1.9.3）
- 🔍 设置并使用 MCP Inspector 进行调试
- 🛠️ 使用专业调试工作流构建一个天气 MCP 服务器
- 🧪 在代理构建器和 Inspector 环境中调试 MCP 服务器
🎯 学习成果：使用现代工具开发并调试自定义 MCP 服务器
🐙 模块 4：实践 MCP 开发 - 自定义 GitHub 克隆服务器
时长：30 分钟
- 🏗️ 构建一个用于开发工作流的真实 GitHub 克隆 MCP 服务器
- 🔄 实现智能仓库克隆功能，支持验证和错误处理
- 📁 创建智能目录管理和 VS Code 集成
- 🤖 使用 GitHub Copilot 代理模式与自定义 MCP 工具结合
- 🛡️ 应用生产级可靠性和跨平台兼容性
🎯 学习成果：部署一个生产级 MCP 服务器，简化真实开发工作流
💡 实际应用与影响
🏢 企业应用场景
🔄 DevOps 自动化
通过智能自动化改造您的开发工作流：
- 智能仓库管理：AI 驱动的代码审查和合并决策
- 智能 CI/CD：基于代码变更的自动化管道优化
- 问题分类：自动化的错误分类和分配
🧪 质量保证革命
通过 AI 驱动的自动化提升测试质量：
- 智能测试生成：自动创建全面的测试套件
- 视觉回归测试：AI 驱动的 UI 变化检测
- 性能监控：主动识别和解决问题
📊 数据管道智能化
构建更智能的数据处理工作流：
- 自适应 ETL 流程：自我优化的数据转换
- 异常检测：实时数据质量监控
- 智能路由：智能数据流管理
🎧 客户体验提升
创造卓越的客户互动：
- 上下文感知支持：具有客户历史访问能力的 AI 代理
- 主动问题解决：预测性客户服务
- 多渠道集成：跨平台统一的 AI 体验
🛠️ 先决条件与设置
💻 系统要求
| 组件 | 要求 | 备注 |
|---|---|---|
| 操作系统 | Windows 10+、macOS 10.15+、Linux | 任意现代操作系统 |
| Visual Studio Code | 最新稳定版本 | AITK 必需 |
| Node.js | v18.0+ 和 npm | 用于 MCP 服务器开发 |
| Python | 3.10+ | 可选，用于 Python MCP 服务器 |
| 内存 | 至少 8GB RAM | 本地模型推荐 16GB |
🔧 开发环境
推荐的 VS Code 扩展
- AI Toolkit (ms-windows-ai-studio.windows-ai-studio)
- Python (ms-python.python)
- Python Debugger (ms-python.debugpy)
- GitHub Copilot (GitHub.copilot) - 可选但有帮助
可选工具
- uv：现代 Python 包管理器
- MCP Inspector：用于 MCP 服务器的可视化调试工具
- Playwright：用于网页自动化示例
🎖️ 学习成果与认证路径
🏆 技能掌握清单
完成本次工作坊后，您将掌握以下技能：
🎯 核心能力
- MCP 协议掌握：深入理解架构和实现模式
- AITK 熟练度：熟练使用 AI 工具包进行快速开发
- 自定义服务器开发：构建、部署和维护生产级 MCP 服务器
- 工具集成能力：无缝连接 AI 与现有开发工作流
- 问题解决应用：将所学技能应用于真实业务挑战
🔧 技术技能
- 设置并配置 VS Code 中的 AI 工具包
- 设计并实现自定义 MCP 服务器
- 将 GitHub 模型与 MCP 架构集成
- 使用 Playwright 构建自动化测试工作流
- 部署 AI 代理以供生产使用
- 调试并优化 MCP 服务器性能
🚀 高级能力
- 构建企业级 AI 集成架构
- 实施 AI 应用的安全最佳实践
- 设计可扩展的 MCP 服务器架构
- 为特定领域创建自定义工具链
- 指导他人进行 AI 原生开发
📖 其他资源
🚀 准备好彻底改变您的 AI 开发工作流了吗？
让我们一起通过 MCP 和 AI 工具包构建智能应用的未来！
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