MCP 工具 路线
MCP 工具开发实战
把数据库、第三方开放 API、本地文件系统和企业私有业务能力，封装为符合 Model Context Protocol 规范的标准化工具，赋能所有智能体。
返回实战中心
学习进度
— / 12节
履约学法：进入课节后先看「本课任务」→ 复制 Prompt 到 AI 编程工具 / AI 大模型改项目 → 跑验收 → 点「标记本课完成」→ 再展开概念卡。 仓库与 tag 可稍后补齐，先把任务目标跑通。
最终作品 · Capstone Project
企业私有 MCP Server 工具集群与接入网关
将企业 MySQL、本地文档、内部微服务统一标准化为 MCP Tools & Resources，无缝接入 Cursor 与 Claude。
TypeScript / PythonMCP SDKJSON-RPCStdio / SSEOAuth2 / Token 鉴权
适合人群：AI 架构进阶者、全栈工程师、DevOps、希望将业务系统接入大模型的开发者
这门课学完，简历可以怎么写？STAR 亮点
- 全面落地 Anthropic MCP 标准，封装包含 Tools、Resources 与 Prompts 的企业级微服务集群。
- 自研 MySQL 库表只读查询与日志提取专用 MCP Server，支持 Stdio 与分布式 SSE 双通道通信。
- 设计安全隔离沙箱与高危操作二次人机审批机制（HITL），严格防范 SQL 注入与危险系统调用。
学完即进入模拟考核去 AI 模拟面试此项目
面试官可能问什么？（高频真题直击）
针对本工程的核心考核点，提前演练答题框架与技术细节。
Q1MCP 协议与传统的 Function Calling / OpenAPI 有什么区别？
答题思路：Function Calling 是单一模型的参数约定；MCP 是跨模型、跨客户端的标准协议规范，解耦了 Client 与 Server，一次编写即可被 Cursor、Claude 等任意生态复用。
Q2MCP 的三大核心概念（Tools、Resources、Prompts）分别承担什么职责？
答题思路：Tools 是带副作用的主动操作（写数据/调接口）；Resources 是只读被动数据上下文（查文件/读表）；Prompts 是预置的交互工作流模版。