什么是 MCP？
MCP 采用客户端-服务器架构，允许人工智能应用安全访问外部资源：- MCP 服务器：提供工具、数据源和提示模板
- MCP 客户端：消费这些资源的人工智能应用（如 AG-Kit Agent）
使用场景
1. 连接现有工具生态
许多开发工具和服务已提供可直接在 AG-Kit 中使用的 MCP 服务器：- Playwright Mcp：Playwright MCP 服务器
- CloudBase AI ToolKit：微信小程序和全栈应用的一站式后端服务
- Context7：面向大语言模型和 AI 代码编辑器的代码文档工具
2. 暴露 AG-Kit 工具
将您的 AG-Kit 工具封装为 MCP 服务器供其他人工智能应用使用：- 内部工具共享：跨团队复用工具
- 跨平台集成：与其他 AI 框架互操作
- 服务化部署：将工具作为独立服务提供
快速入门
使用外部 MCP 工具
最常见场景是连接现有 MCP 服务器以访问其工具：暴露 AG-Kit 工具
将您的 AG-Kit 工具作为 MCP 服务器暴露：连接类型
标准输入/输出（Stdio）
最常见的连接类型，适用于本地工具和命令行程序：HTTP 连接
适用于远程服务和 Web 应用：内存连接
用于测试和进程内通信：实际案例
多服务器集成
实际项目中可能需要连接多个 MCP 服务器以获得不同能力：错误处理与监控
生产环境需要全面的错误处理和监控：后续步骤
需要高级功能？本指南涵盖了基本的MCP集成。有关连接池、重试策略、事件监控、模式转换和性能优化等生产功能，请参阅完整的MCP参考。