第一部分　基礎架構篇 001
第1章　MCP技術體系解析 002
1.1　協(xié)議演進史：從RPC到MCP 002
1.2　核心設計理念：接口抽象與數據總線 004
1.3　典型應用場景對比（gRPC、REST、MCP） 005
1.4　協(xié)議安全性設計（TLS、ACL、流量加密） 008
1.5　智能體的定義與核心價值 012
1.6　函數調用的本質：從文本生成到行動執(zhí)行 016
1.7　提示詞的藝術：人機對話的語言密碼 022

第2章　MCP服務部署實戰(zhàn) 030
2.1　實戰(zhàn)案例：單機模式部署（Docker Compose方案） 030
2.2　分布式集群部署（K8s Operator開發(fā)） 038
2.3　騰訊云TKE部署 042
2.4　阿里云ACK彈性擴縮容方案 046

第3章　云平臺對接指南 051
3.1　實戰(zhàn)案例：騰訊云MCP服務接入流程 051
3.2　阿里云MCP ACK深度解析 054


第二部分　技術整合篇 061
第4章　智能3D工作流（Cursor+MCP+Blender） 062
4.1　實戰(zhàn)案例：Blender Python API架構解析 062
4.2　Cursor生成自動化建模腳本 069
4.3　實戰(zhàn)案例：MCP實時參數傳遞方案 075
4.4　實戰(zhàn)案例：復雜圖形生成系統(tǒng) 078

第5章　智能爬蟲系統(tǒng)（MCP+DeepSeek） 082
5.1　實戰(zhàn)案例：分布式爬蟲架構設計 082
5.2　實戰(zhàn)案例：DeepSeek應對反爬技術應用 088
5.3　實戰(zhàn)案例：MCP動態(tài)任務調度的實現(xiàn) 095
5.4　實戰(zhàn)案例：招聘信息提取 103

第6章　低代碼開發(fā)（MCP+Dify） 106
6.1　實戰(zhàn)案例：MCP插件開發(fā)指南 106
6.2　實戰(zhàn)案例：Dify工作流引擎應用 111
6.3　實戰(zhàn)案例：智能策劃旅游攻略 125

第7章　智能數據分析與可視化系統(tǒng)（MCP+Qwen3） 128
7.1　Qwen3+MCP數據分析框架原理 128
7.2　實戰(zhàn)案例：基于MCP的Excel數據自動處理方案 128
7.3　實戰(zhàn)案例：Qwen3智能可視化圖表生成功能 142
7.4　實戰(zhàn)案例：MCP多模態(tài)報告自動化生成 148
7.5　Qwen3+MCP數據洞察與決策支持 150
7.6　實戰(zhàn)案例：構建AI數據分析助手 153