📗 第 9 章 · Model Context Protocol

所属课程：课程 004 Building with the the AI API
官方章节名：Model Context Protocol
课时数：12
CCAR-F 主命中领域：D4 18%
归档日期：2026-10-15

📋 本章课时清单

🎯 本章考点提示

D4（18%）核心，12 课时。MCP 三原语完整实现：tools / resources / prompts，加 server inspector 与 client 实现。

⭐ 与 课程003 第 9 课及队列第 3 门《Introduction to Model Context Protocol》三者同源，可交叉印证。

📖 逐课精译

课时 1 · Introducing MCP

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287780 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• Model Context Protocol (MCP) is a communication layer that provides the AI with context and tools without requiring you to write a bunch of tedious integration code.
• Think of it as a way to shift the burden of tool definitions and execution away from your server to specialized MCP servers.
• MCP servers provide tool schemas and functions already defined for you, eliminating the need to build and maintain complex integrations yourself.
• Isn't MCP Just Tool Use? This is a common misconception. MCP servers and tool use are complementary but different concepts.
• 精译：
• 定义：MCP 是一层通信协议，为 AI 提供上下文与工具，省去大量繁琐的集成代码。它把工具的定义与执行的负担，从你的服务端转移到专门的 MCP 服务器上。
• 基本架构：MCP 客户端（即你的服务端）连接一个或多个 MCP 服务器；服务器内包含工具、提示和资源。每个 MCP 服务器是某个外部服务的接口。
• 例子（GitHub）：用户问"我所有仓库里有哪些未合并的 PR？"，模型需要访问 GitHub API 的工具。不用 MCP，你要为仓库、PR、Issue、项目等每项功能分别写模式（schema）与函数实现，工作量巨大。
• MCP 的做法：GitHub 的工具由 GitHub 相关的 MCP 服务器封装好，应用直接使用，不必自己实现。MCP 服务器把复杂的集成打包成可复用的组件，任何应用都能接入。
• 谁来写 MCP 服务器（考点）：任何人都可以写。服务提供商通常会发布官方实现；讲稿举例 AWS 可能发布覆盖其各项服务的官方 MCP 服务器。
• 与直接调 API 的区别：直接调 API，工具定义要你自己写；MCP 服务器已经提供了定义好的工具模式和函数，省去实现工作。
• 与工具调用（tool use）的区别（考点）：两者互补而不同。工具调用是模型在请求中使用工具的机制；MCP 关心的是谁来创建和维护这些工具。讲稿明确纠正"MCP 就是 tool use"这一常见误解。
• 核心：MCP 服务器已经替你定义好了工具模式与函数，你不必自己构建和维护复杂的集成。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 1，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.1（MCP 体系核心架构）⭐，本课是 4.1 的概念课时。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 AWS 发布官方 MCP 服务器是举例，不代表 AWS 已确定发布的具体服务，实际以各厂商官方公告为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 GitHub 的工具数量与具体功能是示例性描述，实际支持的工具清单以 GitHub 官方 MCP 服务器文档为准。

课时 2 · MCP clients

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287775 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• The MCP client serves as the communication bridge between your server and MCP servers.
• MCP's key strengths is being transport agnostic - a fancy way of saying the client and server can talk to each other using different communication methods.
• The most common setup runs both the MCP client and server on the same machine, where they communicate through standard input/output.
• ListToolsRequest/ListToolsResult: The client asks the server "what tools do you provide?"
• CallToolRequest/CallToolResult: The client asks the server to run a specific tool with certain arguments, then receives the results.
• 精译：
• 角色：MCP 客户端是你的服务端与 MCP 服务器之间的通信桥梁，是访问 MCP 服务器提供的全部工具的入口。消息传递与协议细节由客户端负责。
• 传输无关（核心）：客户端与服务器可以用不同的通信方式交互，这叫"传输无关"（transport agnostic）。最常见的方式是两者在同一台机器上运行，通过标准输入输出（stdio）通信。也可以通过 HTTP、WebSocket 等网络协议连接。
• 两个关键消息（考点）：ListToolsRequest / ListToolsResult，客户端询问服务器"你提供哪些工具"并拿到工具列表；CallToolRequest / CallToolResult，客户端请求服务器以指定参数执行某个工具，并取回结果。
• 完整流程（以"我有哪些仓库"为例）：
  1. 用户向你的服务端提问。
  2. 服务端需要先向模型提供可用工具，于是通过客户端发送 ListToolsRequest，收到 ListToolsResult。
  3. 服务端手里有了问题与工具列表，向模型发出初始请求。
  4. 模型判断需要调用工具，返回工具调用请求（tool use）。
  5. 服务端让客户端执行该工具：客户端发送 CallToolRequest，MCP 服务器再向 GitHub 发起真实请求。
  6. GitHub 返回仓库数据，经 MCP 服务器作为 CallToolResult 返回，再经客户端回到服务端。
  7. 服务端把工具结果作为后续消息发回模型，模型组织出完整回答。
  8. 服务端把回答返回用户。
• 设计意义：流程步骤多，但每个组件职责清楚。客户端把与服务器通信的复杂度封装起来，让你专注于应用逻辑。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 2，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.1（MCP 体系核心架构，1 对 1 双向连接）⭐，本课是 4.1 的通信与消息类型课时。
• ⚠️ 核对项：讲稿中的 ListToolsRequest、CallToolRequest 等是 MCP 规范中的消息名，本文件按讲稿记录；实际字段与版本以 MCP 官方规范为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿把传输方式列为 HTTP、WebSocket 等，具体支持的传输类型以 MCP 当前规范为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿流程中"模型返回工具调用请求"等步骤是示意性描述，实际消息结构请以官方文档为准。

课时 3 · Project setup

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287785 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• We're going to build a CLI-based chatbot to better understand how MCP clients and servers work together.
• The server will provide two essential tools: one for reading document contents and another for updating them.
• In real-world projects, you typically implement either an MCP client or an MCP server, not both.
• The project includes a comprehensive README file with setup instructions.
• 精译：
• 项目目标：做一个基于命令行（CLI）的聊天机器人，通过亲手搭建来理解 MCP 客户端与服务器如何协作。它让用户通过命令行与一组文档交互。
• 两个组件：① MCP 客户端，负责用户交互；② 自定义 MCP 服务器，负责文档操作。服务器提供两个基础工具：读取文档内容、更新文档内容。文档全部保存在内存中，不需要数据库。
• 架构提醒（考点）：真实项目中通常只实现客户端或服务器之一。要向其他开发者暴露你的服务，就做服务器；要连接现成的 MCP 服务器，就做客户端。本项目两者都做，纯粹是为了教学，理解它们如何通信。
• 搭建步骤：下载附带的 cli_project.zip 并解压到开发目录，在编辑器中打开项目。按 README 操作：① 在 .env 文件中填入模型 API 密钥；② 用 UV（推荐）或 pip 安装依赖；③ 运行起始应用，确认环境可用。
• 项目文件：main.py（入口）、mcp_client.py（客户端）、mcp_server.py（服务器）。
• 运行方式：使用 UV 时执行 uv run main.py；使用标准 Python 时执行 python main.py。启动成功后会出现聊天提示符，可以先问一个简单问题（如"1+1 等于几？"）验证。
• 衔接：基础环境就绪后，下一步开始实现 MCP 功能，观察客户端与服务器如何交互。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 3，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.1（MCP 体系核心架构）⭐；本课是搭建实操课时，对应"客户端与服务器各自的职责"这一考点。
• ⚠️ 核对项：讲稿说"Model Control Protocol"，而全文其他地方写作 "Model Context Protocol"。本文件统一用 Model Context Protocol，以官方名称为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿中的 cli_project.zip、main.py、mcp_client.py、mcp_server.py 是课程配套项目，不是官方 SDK 的组成部分。运行前请以课程附件为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿要求在 .env 中填写模型 API 密钥。密钥属于敏感信息，应只保存在本地，不要提交到版本库。

课时 4 · Defining tools with MCP

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287797 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• Building an MCP server becomes much simpler when you use the official Python SDK.
• Instead of manually writing complex JSON schemas for tools, the SDK handles all that complexity for you with decorators and type hints.
• The @mcp.tool decorator automatically generates the JSON schema that the AI needs.
• The Field class from Pydantic provides parameter descriptions that help the AI understand what each argument expects.
• Both tools include basic error handling ... the tools raise a ValueError with a descriptive message that the AI can understand and potentially act upon.
• 精译：
• 用 SDK 建服务器：官方 Python SDK 用装饰器与类型提示代替手写的 JSON 模式（schema）。讲稿用一行代码创建服务器：FastMCP("DocumentMCP", log_level="ERROR")。
• 示例数据：文档保存在一个 Python 字典中，键为文档 ID，值为文档内容（讲稿给出 6 份文档，文件名含 .md、.pdf、.docx、.txt）。
• 工具一：读取文档（read_doc_contents）：用 @mcp.tool(name=..., description=...) 装饰函数；参数 doc_id: str = Field(description=...)；文档不存在时抛出 ValueError；存在则返回内容字符串。
• 工具二：编辑文档（edit_document）：三个参数，文档 ID、要查找的字符串 old_str、替换内容 new_str。实现用 Python 内置的 str.replace() 完成查找替换。old_str 的描述要求"必须完全一致，包括空白字符"。
• 自动生成的模式：@mcp.tool 从函数签名与类型提示自动生成 AI 需要的 JSON 模式，不必手写。
• Field 的作用：pydantic.Field 为每个参数提供描述，帮助模型理解参数含义（它也是参数校验的来源）。
• 错误处理：文档 ID 无效时抛出 ValueError，并附上可读的说明，模型可以据此调整。
• SDK 的优势（考点）：从类型提示自动生成模式；代码简洁，便于维护；借助 Pydantic 做参数校验；比手写模式少很多样板代码；有类型安全与 IDE 支持。
• 核心：你专注于业务逻辑，SDK 处理协议细节。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 4，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.3（工具边界定义）⭐⭐ 与 4.2；本课是 4.3 的工具定义实操，也是 MCP "Tools 原语" 的落地。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 FastMCP、@mcp.tool 与 Field 来自 MCP Python SDK 与 Pydantic，实际导入路径与参数名以 SDK 当前版本为准（讲稿写的是 mcp.server.fastmcp）。
• ⚠️ 核对项：讲稿中的 docs 字典是示例数据；文件名后缀（.pdf、.docx）只是标签，此处的文档内容是纯字符串，并非真正解析的文件。
• ⚠️ 核对项：讲稿说 Field 同时用于描述与参数校验。实际校验规则以 Pydantic 与 SDK 文档为准。

课时 5 · The server inspector

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287781 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• The Python MCP SDK includes a built-in browser-based inspector that lets you debug and test your server in real-time.
• The MCP inspector is actively being developed, so the interface you see might look different from current screenshots.
• This tool becomes essential as you build more complex MCP servers.
• 精译：
• 作用：构建 MCP 服务器时，不必把它接到完整应用上，就能测试功能。Python MCP SDK 自带一个基于浏览器的检查器（inspector），可实时调试与测试服务器。
• 启动：先激活 Python 环境（具体命令见项目 README），然后执行 mcp dev mcp_server.py。它会在 6277 端口启动开发服务，并给出一个本地 URL，在浏览器中打开即可。
• 界面提醒：检查器仍在开发中，界面可能与截图不同，但测试工具、资源、提示的核心功能应保持一致。
• 连接：点击左侧的 "Connect" 启动服务器连接。连接后，导航栏会出现 Resources（资源）、Prompts（提示）、Tools（工具）等入口。
• 测试工具的步骤：进入 Tools；点击 "List Tools" 列出全部工具；选中一个工具打开测试界面；填写必填参数；点击 "Run Tool" 执行并查看结果。
• 串联测试：例如先用编辑工具替换文档中的文字，再立即运行读取工具，确认修改已生效。
• 开发循环（考点）：修改服务器代码 → 在检查器中测试单个工具 → 无需完整应用即可验证结果 → 在隔离环境中排查问题。
• 意义：当你构建更复杂的 MCP 服务器时，它是必备工具，省去把服务器接到模型或其他应用上才能测试的麻烦。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 5，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.1 与 4.3，本课是 MCP 开发调试实操，属于 4.1 的运行时视角。
• ⚠️ 核对项：mcp dev mcp_server.py 与端口 6277 是讲稿给出的命令与默认端口，实际以当前 SDK 版本的文档为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿说检查器界面仍在开发中，具体按钮与导航名称以官方当前版本为准。

课时 6 · Implementing a client

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287793 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• In most real-world projects, you'll either implement an MCP client OR an MCP server - not both.
• The client session requires proper resource cleanup when we're done with it.
• We need to implement two key methods in our client: list_tools() and call_tool().
• We pass the tool name and input parameters (provided by the AI) to the server and return the result.
• 精译：
• 客户端的两部分：① MCP Client，我们自己写的类，用来简化会话的使用；② Client Session，与服务器的真实连接，属于 MCP Python SDK。
• 为什么要包一层：会话用完后需要正确清理资源。我们把它包在自定义的 MCP Client 类里，由这个类自动完成清理。
• 应用需要客户端做的两件事：① 获取可用工具列表，发给模型；② 在模型请求时执行工具。客户端通过简单的方法调用提供这两种能力。
• list_tools()：通过会话调用 SDK 的 list_tools()，返回结果中的 tools，类型为 list[types.Tool]。
• call_tool()：接收工具名与工具输入（由模型提供），交给服务器执行，并返回 types.CallToolResult | None。
• 测试：用异步上下文管理器 async with MCPClient(command="uv", args=["run", "mcp_server.py"]) as client: 启动服务器，然后调用 list_tools() 并打印结果；应能看到 read_doc_contents 与 edit_document 两个工具。
• 完整流程（考点）：① 应用用客户端获取工具；② 工具与用户问题一起发给模型；③ 模型决定调用 read_doc_contents；④ 应用用客户端执行该工具；⑤ 结果回送模型，模型回答用户。例如问"report.pdf 的内容是什么？"，会触发读取工具，返回 20m condenser tower 的文档内容。
• 角色：客户端是应用逻辑与 MCP 服务器之间的桥梁，使你无需关心底层连接细节即可访问服务器功能。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 6，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.1（1 对 1 双向连接），本课是客户端实现的核心课时，对应 list_tools / call_tool 两个方法。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 MCPClient、session()、list_tools()、call_tool() 等是课程自己写的包装类与方法名，不是 SDK 的类名；SDK 中的会话 API 以当前版本文档为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿的测试命令 uv run mcp_server.py 与 command="uv" 指向本项目的启动方式，运行时以项目 README 为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿说"在使用中两者只实现一端"，这是通常做法的概括，不是 MCP 规范的强制要求。

课时 7 · Defining resources

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287782 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• Resources in MCP servers allow you to expose data to clients, similar to GET request handlers in a typical HTTP server.
• Resources follow a request-response pattern. Your client sends a ReadResourceRequest with a URI, and the MCP server responds with the data.
• For templated resources, the Python SDK automatically parses parameters from the URI and passes them as keyword arguments to your function.
• The MCP Python SDK automatically serializes your return values. You don't need to manually convert to JSON strings.
• 精译：
• 定位：资源（resource）让服务器把数据暴露给客户端，类似 HTTP 服务器中的 GET 处理函数。适合"获取信息"，而不是"执行动作"（动作由工具完成）。
• 示例需求：文档提及功能。用户输入 @文档名 引用文件。需要两项操作：① 获取所有可用文档列表（用于自动补全）；② 获取某个被提及文档的内容（提交消息时注入提示词）。
• 请求-响应模式：客户端发送 ReadResourceRequest，其中带一个 URI；服务器返回数据。URI 相当于资源的地址。
• 两类资源（考点）：直接资源（Direct Resources），URI 固定，如 docs://documents；模板资源（Templated Resources），URI 带参数，如 docs://documents/{doc_id}。对模板资源，SDK 自动从 URI 中解析参数，并以关键字参数传给函数。
• 直接资源示例：@mcp.resource("docs://documents", mime_type="application/json") 修饰的函数返回文档 ID 列表。
• 模板资源示例：@mcp.resource("docs://documents/{doc_id}", mime_type="text/plain") 修饰的函数接收 doc_id，文档不存在时抛出 ValueError，存在则返回内容。
• MIME 类型：mime_type 参数告诉客户端返回数据的类型。讲稿列出两种：application/json（结构化 JSON）与 text/plain（纯文本），也可以是其他有效的 MIME 类型。
• 自动序列化：SDK 会自动序列化返回值，不必手动转为 JSON 字符串。
• 测试：用 uv run mcp dev mcp_server.py 启动检查器，在界面的 Resources（直接资源）和 Resource Templates（模板资源）中查看并点击测试，看到客户端将收到的确切响应结构。
• 要点：资源暴露数据，工具执行动作；静态数据用直接资源，带参数的查询用模板资源；MIME 类型帮助客户端理解格式；URI 模板中的参数名就是函数参数名。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 7，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.2（MCP 三大能力要素，Resources 只读数据源）⭐⭐，本课是 4.2 中 Resources 原语的主课时。
• ⚠️ 核对项：讲稿说"Resources 类似 GET 请求处理函数"是类比，不是 MCP 规范的定义；规范中的正式定义以官方文档为准。
• ⚠️ 核对项：ReadResourceRequest 为讲稿所述的消息名，实际字段与版本以 MCP 官方规范为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿只列出 application/json 与 text/plain 两种 MIME 类型，其他可用类型以 SDK 文档为准。

课时 8 · Accessing resources

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287783 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• Resources in MCP allow your server to expose data that can be directly included in prompts, rather than requiring tool calls to access information.
• The key advantage is that the AI receives the document content directly in the prompt, eliminating the need for tool calls to access the information.
• The response from the MCP server contains a contents list. You typically only need the first element.
• The MIME type acts as your hint for determining the correct parsing strategy.
• 精译：
• 定位：资源让服务器提供的数据可以直接放进提示词，而不必通过工具调用获取信息。对模型来说，这是更高效地提供上下文的方式。
• 请求流程：用户想引用某份文档（如输入 @report.pdf）时，应用通过 MCP 客户端从服务器读取该资源，并把内容直接放进发给模型的提示词。
• read_resource 方法：接收一个 URI 参数，调用会话的 read_resource(AnyUrl(uri))，取回结果的第一个 contents 元素。
• 响应结构：服务器返回的 contents 是列表，通常只需要第一个元素，它包含实际数据与 MIME 类型等元数据。
• 按类型解析（代码要点）：若 resource 是 types.TextResourceContents，且 mimeType == "application/json"，则用 json.loads(resource.text) 解析为 Python 对象；否则直接返回 resource.text 字符串。MIME 类型决定解析策略。
• 所需导入：import json（解析 JSON）与 from pydantic import AnyUrl（为 URI 参数提供正确的类型）。
• 测试：在 CLI 应用中输入类似"@report.pdf 文档里有什么？"的问题时，应用应当：显示可用资源的自动补全列表；允许选择资源；自动获取资源内容；把内容放进提示词发给模型。
• 优势（考点）：模型直接在提示词中收到文档内容，不需要为了读取信息而额外调用工具，因此交互更快、更高效。
• 分层：read_resource 是客户端中可被应用其他部分复用的构件，客户端负责与服务器通信，应用逻辑负责如何使用这些数据。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 8，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.2（MCP 三大能力要素，Resources 只读数据源，客户端被动读取）⭐；本课是 4.2 中客户端读取资源的课时。
• ⚠️ 核对项：讲稿说资源内容"直接进入提示词"是设计选择，资源是否注入提示词取决于应用的实现，不是 MCP 的强制行为。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 types.TextResourceContents、read_resource、AnyUrl 的导入路径与类名以 SDK 当前版本为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿说"只需要第一个元素"是示例写法；多内容的响应应当按实际返回结构处理，以官方文档为准。

课时 9 · Defining prompts

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287784 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• Prompts in MCP servers let you define pre-built, high-quality instructions that clients can use instead of writing their own prompts from scratch.
• The key insight is that while users can accomplish these tasks on their own, they'll get more consistent and higher-quality results when using prompts that have been carefully developed and tested by the MCP server authors.
• Prompts define a set of user and assistant messages that clients can use directly.
• Add in headers, bullet points, tables, etc as necessary.
• 精译：
• 定位：提示（prompts）是服务器预先写好、经过测试的高质量指令模板。客户端可以直接使用，而不必从零写提示词。
• 为什么需要：例如"把报告转成 Markdown"，用户随口一说也能完成，但服务器作者精心测试过的提示，在格式、结构与输出要求上会更稳定、质量更高。
• 工作方式：提示定义一组用户与助手消息；客户端请求某个提示时，服务器返回一个消息列表，可直接发给模型。
• 基本结构（要点）：用 @mcp.prompt() 装饰函数；为每个提示设置名称（name）与描述（description）；返回组成完整提示的消息列表；提示应当质量高、经过测试，并与服务器的用途相关。
• 导入：from mcp.server.fastmcp import base，用来构造消息类型。
• 示例：格式化命令（format）：函数接收 doc_id（用 Field 说明）；把提示文本拼入文档 ID，要求用 Markdown 语法重写文档，并可添加标题、列表、表格等；指示模型使用 edit_document 工具修改文档；返回 [base.UserMessage(prompt)]。
• 测试：在 Inspector 的 Prompts 页签中选择提示并填写参数，检查器会显示生成的消息，用来验证变量插值与消息结构是否符合预期。
• 最佳实践：聚焦服务器核心任务；指令要具体，不要模糊；用不同输入充分测试；描述要清楚；考虑提示如何与服务器的工具和资源配合。
• 核心理念（考点）：提示应当提供用户自己不容易获得的价值，它代表你在服务器所覆盖领域的专业能力。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 9，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.2（MCP 三大能力要素，Prompts 模板）⭐⭐；本课是 4.2 中 Prompts 原语的主课时。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 from mcp.server.fastmcp import base 与 base.UserMessage 的导入路径与类名，以 SDK 当前版本为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿示例的提示文本以省略号结尾（"After the document has been reformatted..."），是未完成的示例，实际使用时需补全。
• ⚠️ 核对项：讲稿说提示"比用户自己写的更好"是设计目标，并非对所有场景都成立；效果以测试为准。

课时 10 · Prompts in the client

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287786 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户粘贴讲稿）
• 官方原句：
• Prompts in MCP define a set of user and assistant messages that can be used by the client.
• The get_prompt method retrieves a specific prompt with arguments interpolated into it.
• The MCP server will pass these as keyword arguments to the prompt function, allowing dynamic content to be inserted into the prompt template.
• Prompts bridge the gap between predefined functionality and dynamic user needs.
• 精译：
• 定位：提示是服务器定义的一组用户与助手消息，客户端可以直接使用。它们应当质量高、经过测试，并与服务器的整体用途相关。
• list_prompts：客户端方法，通过会话调用 list_prompts()，返回结果中的 prompts 数组，类型为 list[types.Prompt]。
• get_prompt：客户端方法，接收提示名（prompt_name）与参数字典（args: dict[str, str]），调用会话的 get_prompt(prompt_name, args)，返回结果中的 messages。这些消息构成一段对话，可直接送给模型。
• 参数如何工作：服务器端的提示函数可以接收参数（如 format_document(doc_id)）。客户端调用 get_prompt 时，参数字典中的键要与函数参数名对应；服务器把它们作为关键字参数传给函数，实现动态插值。
• CLI 中的使用流程（考点）：① 用户输入斜杠（/），可用提示以命令形式出现；② 选择提示（如 format）；③ 系统提示用户补充必要参数（如要格式化哪份文档）；④ 带着插值后的内容发送给模型；⑤ 模型可以再调用工具获取数据、完成任务。
• 最佳实践：与服务器用途相关；上线前充分测试；指令清晰具体；设计时考虑与现有工具配合；想清楚用户需要提供哪些参数。
• 核心：提示在预定义功能与用户的动态需求之间架起桥梁，为模型提供结构化的起点，同时通过参数保持灵活性。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 10，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.2（MCP 三大能力要素，Prompts 模板）⭐；本课是 4.2 中客户端使用提示的课时。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 list_prompts、get_prompt 为课程自己包装的客户端方法，SDK 会话 API 的名称与参数以当前版本为准。
• ⚠️ 核对项：讲稿中斜杠命令（/）的交互形式是本项目 CLI 的设计，不是 MCP 规范的强制行为。
• ⚠️ 核对项：讲稿中 format_document 的示例省略了 Field 与返回值，完整写法见课时 9。

课时 11 · MCP review

类型：🎬 视频 ｜ lesson ID：287790 ｜ 官方直链

• 精译状态：✅ 已精译（2026-10-27，用户提供幻灯片截图，视频为 04:12 时长的章节回顾）
• 官方原句（幻灯片标题 "MCP Server Primitives"，三列）：
• Tools — Model-controlled: Claude decides when to call these. Results are used by Claude. Used for: giving additional functionality to Claude.
• Resources — App-controlled: Our app decides when to call these. Results are used primarily by our app. Used for: getting data into our app; adding context to messages.
• Prompts — User-controlled: The user decides when to use these. Used for: workflows to run based on user input, like a slash command, button click, or menu option.
• 精译：
• 总览：MCP 服务器有三种原语（primitives）：工具（Tools）、资源（Resources）、提示（Prompts）。区分的关键是"谁决定何时使用"。
• 工具（Tools）——模型控制：由 Claude（模型）决定何时调用，结果也由 Claude 使用。用途：为 Claude 提供额外功能。对应本章课时 4（工具的定义与执行）。
• 资源（Resources）——应用控制：由我们的应用决定何时调用，结果主要由应用使用。用途：把数据带入应用、为消息添加上下文。对应本章课时 7–8（资源的定义与读取）。
• 提示（Prompts）——用户控制：由用户决定何时使用，用途是基于用户输入运行的工作流，例如斜杠命令、按钮点击或菜单选项。对应本章课时 9–10（提示的定义与使用）。
• 一句话记忆（考点）：工具由模型调用，资源由应用读取，提示由用户触发。三者的控制方不同，因此设计重点也不同。
• 与本章的衔接：工具对应 D4 4.3 的工具边界与定义；资源与提示对应 D4 4.2 的 MCP 三大能力要素；客户端实现（课时 6）则为应用调用这三种原语提供入口。
• 本章新生词：已回灌 30-单词表/04- 第 9 章速查分组（课时 11，见下方统计）
• 考点映射：映射表标 D4 4.2 与 4.1（MCP 三大能力要素与核心架构）⭐；本课是本章的收束回顾，把"谁控制"作为区分三原语的判据。
• ⚠️ 核对项：视频原文为英文幻灯片，上面的中文是据幻灯片内容精译，三列的措辞以幻灯片为准。
• ⚠️ 核对项：幻灯片中的 "Claude" 与 "our app" 是讲者的示例语境，本库统一称"模型"与"应用"，考试时以官方术语为准。

课时 12 · Quiz on Model Context Protocol

类型：📝 测验 ｜ lesson ID：289126 ｜ 官方直链

• 精译状态：⏸ 暂不补（测验，仅视频无题目文字稿；决定 2026-10-27，用户确认）
• 官方原句：待补
• 精译：待补（题目与选项提供后按第 11 章测验的体例收录）
• 本章新生词：待补（回灌 30-单词表/04-）

✅ 本章进度

• [x] 抓取本章讲稿/字幕（课时 1–11 用户粘贴，课时 11 为幻灯片截图）
• [x] 逐课精译（11/12 课时；课时 12 测验待题目）
• [x] 生词回灌 30-单词表/04-（第 9 章分组，课时 1–11）
• [ ] 章节测验（课时 12，仅视频无题目文字稿，暂不补）

🔗 关联

• 上级：课程 004 README
• 导读：01-课程导读与大纲全景
• 生词表：30-单词表/04-（已建 · 第 9 章分组 课时 1–11）
• 登录 SOP：40-认证事务/08-Partner SSO