1. 引言：为什么需要 MCP
本节介绍 MCP（Model Context Protocol）诞生的背景，说明大模型应用在工具调用、数据接入和上下文管理方面面临的碎片化问题，以及 MCP 如何统一 AI 应用与外部工具之间的通信标准。
2. MCP 核心概念与架构
本节讲解 MCP 的基本术语和整体架构，包括客户端、服务端、工具、资源、提示词等核心概念，以及它们之间的协作关系。
3. 环境准备与基础工程搭建
本节介绍开发 MCP 服务端所需的运行环境、依赖安装和项目初始化步骤，为后续编码做好准备。
4. 第一个 MCP 服务端：实现一个简单工具
本节从零编写一个最小可用的 MCP 服务端，注册一个简单的工具函数，并验证其能被客户端正常发现和调用。
5. 客户端接入：让 AI Agent 调用工具
本节演示如何在 AI Agent 应用中接入 MCP 客户端，完成服务发现、工具列表获取和工具调用的完整链路。
6. 实战：构建一个完整的工具链
本节综合运用前面所学，设计并实现一个包含多个工具的完整工具链，覆盖数据获取、处理、输出等典型场景。
7. 调试、测试与常见问题
本节介绍 MCP 开发过程中的调试技巧、测试方法和常见踩坑点，帮助读者快速定位和解决问题。
8. 总结与进阶方向
本节回顾全文要点，并给出进一步学习 MCP 协议、参与生态建设以及在生产环境落地的建议。