MCP 學習路徑：從零基礎到精通

本學習路徑面向零基礎讀者，幫助你一步步系統掌握 MCP。無需任何 AI 或協議背景！

🎯

學習目標：完成本路徑後，你將理解 MCP 核心概念，會使用現成伺服器，並能構建自己的定制整合。

🗺️ 學習路徑總覽

  flowchart TD
    A["🎓 階段1：理解<br/>(1-2 小時)"] --> B["🔧 階段2：使用<br/>(2-3 小時)"]
    B --> C["👨‍💻 階段3：構建<br/>(4-6 小時)"]
    C --> D["🚀 階段4：精通<br/>(持續)"]
    
    A --> A1["什麼是 MCP？"]
    A --> A2["為什麼重要？"]
    A --> A3["關鍵概念"]
    
    B --> B1["安裝 Claude Desktop"]
    B --> B2["連接第一個伺服器"]
    B --> B3["探索伺服器庫"]
    
    C --> C1["構建簡單伺服器"]
    C --> C2["添加自定義工具"]
    C --> C3["處理真實資料"]
    
    D --> D1["生產部署"]
    D --> D2["高級模式"]
    D --> D3["社群貢獻"]

🎓 階段 1：理解 MCP（1-2 小時）

步驟 1.1：什麼是 MCP？（15 分鐘）

目標：用非技術化語言理解基本概念。

把 MCP 想像成這樣：

傳統 AI：像把聰明人關在沒有網路和工具的房間裡
啟用 MCP 的 AI：給 TA 一個能操控你數位生活的萬能遙控器

現實類比：

🏠 Your House (Data & Tools)
├── 📁 Files and documents
├── 💾 Databases  
├── 🌐 Web services
├── 📧 Email systems
└── 🔧 Various tools

🎮 MCP = Universal Remote
├── 🔌 Connects to everything
├── 🔒 Secure access control
├── 📋 Standardized interface
└── 🔄 Works with any AI

✅ 自檢：

能否用一句話向朋友解釋 MCP？
是否理解 AI 為何需要外部連接？

步驟 1.2：為什麼 MCP 很重要（20 分鐘）

目標：看到全局與實際收益。

沒有 MCP 之前（問題）：

  flowchart LR
    AI1["AI App 1"] -.-> |custom code| DB[("Database")]
    AI2["AI App 2"] -.-> |different code| DB
    AI3["AI App 3"] -.-> |another way| DB
    
    AI1 -.-> |custom API| WEB[("Web Service")]
    AI2 -.-> |different API| WEB
    AI3 -.-> |yet another way| WEB

問題：雜亂、不安全、難維護、廠商鎖定

引入 MCP 之後（解決方案）：

  flowchart LR
    AI1["AI App 1"] --> MCP["🎮 MCP Server"]
    AI2["AI App 2"] --> MCP
    AI3["AI App 3"] --> MCP
    
    MCP --> DB[("Database")]
    MCP --> WEB[("Web Service")]
    MCP --> FILES[("Files")]

收益：清晰、安全、可複用、可演進

✅ 自檢：

能否列出 MCP 解決的 3 個問題？
能否想到與你工作相關的用例？

步驟 1.3：關鍵概念（25 分鐘）

目標：掌握核心術語。

MCP 家族：

🏠 MCP Host (Claude Desktop)
├── The "brain" that makes requests
├── Examples: Claude, IDEs, custom apps
└── Talks to servers through MCP protocol

🔧 MCP Server (The Helper)
├── Provides specific capabilities
├── Examples: file access, database queries, web search
└── Responds to host requests

📡 MCP Protocol (The Language)
├── How hosts and servers communicate
├── Standardized message format
└── Like HTTP for AI integrations

核心能力：

🛠️ 工具（Tools）：AI 可執行的動作（讀檔案、發郵件等）
📚 資源（Resources）：AI 可存取的資料（文件、資料庫記錄等）
💭 提示（Prompts）：面向任務的預置指令
🤖 採樣（Sampling）：允許伺服器請求模型補全

✅ 自檢：

能否區分 Host 與 Server？
是否理解 Tools 與 Resources？

🔧 階段 2：使用 MCP（2-3 小時）

步驟 2.1：搭建首次體驗（30 分鐘）

目標：讓 Claude Desktop 與 MCP 伺服器協同工作。

準備清單：

電腦（Windows/Mac）
網路連接
15 分鐘耐心

步驟詳解：

下載 Claude Desktop

🌐 Visit: https://claude.ai/download
📥 Download for your OS
⚙️ Install following prompts

驗證安裝
- 打開 Claude Desktop
- 進入設定選單（⚙️）
- 找到 “Developer” 區域

添加第一個伺服器

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/yourname/Desktop"
      ]
    }
  }
}

驗證運行
- 重啟 Claude Desktop
- 在對話中查看錘子圖示（🔨）
- 試問：「列出我桌面的檔案？」

✅ 成功標誌：

對話裡出現錘子圖示
能列出桌面檔案
你開始對可能性興奮！

步驟 2.2：探索不同伺服器類型（45 分鐘）

目標：嘗試多種伺服器，理解 MCP 的多樣性。

伺服器自助（任選 2-3 個）：

🗂️ 檔案管理：

"filesystem": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/path/to/safe/folder"]
}

試試：「建立購物清單檔案」、「整理我的下載資料夾」

🔍 網路搜尋：

"brave-search": {
  "command": "npx", 
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
  "env": {"BRAVE_API_KEY": "your-api-key"}
}

試試：「搜尋 MCP 教學」、「查找近期 AI 新聞」

🧠 記憶：

"memory": {
  "command": "npx",
  "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-memory"]
}

試試：「記住我偏好 Python」、「你記得我的哪些偏好？」

✅ 探索目標：

至少嘗試 2 種類型
關注各自帶來的能力差異
思考你想構建什麼

步驟 2.3：深入伺服器庫（45 分鐘）

目標：理解生態並找到適配需求的伺服器。

官方伺服器分類：

📊 資料與分析：

PostgreSQL, SQLite：資料庫存取
Memory：持久化 AI 記憶
用例：「分析我的銷售資料」、「記住客戶偏好」

🔧 開發者工具：

GitHub, Git：程式碼倉庫存取
Sentry：錯誤監控
用例：「查看最近提交」、「檢查生產錯誤」

🌐 網路與通訊：

Slack：團隊訊息
Fetch：網頁抓取
用例：「發送團隊更新」、「監控競品網站」

🎨 創意與專業：

EverArt：AI 圖像生成
Sequential Thinking：複雜推理
用例：「建立行銷圖片」、「解決多步問題」

✅ 發現練習：

瀏覽完整伺服器列表
選擇你感興趣的 3 個
想像在工作中的用法

👨‍💻 階段 3：自行構建（4-6 小時）

步驟 3.1：第一個自訂伺服器（90 分鐘）

目標：從零構建一個簡單但可用的 MCP 伺服器。

專案：個人任務管理伺服器

功能清單：

添加任務到清單
標記任務完成
列出所有任務
清理已完成任務

環境準備：

# Create project folder
mkdir my-first-mcp-server
cd my-first-mcp-server

# Initialize Node.js project
npm init -y

# Install MCP SDK
npm install @modelcontextprotocol/sdk-typescript

實現伺服器（逐步）：

建立基本結構：

// server.ts
import { Server } from '@modelcontextprotocol/sdk-typescript';

const server = new Server({
  name: 'personal-tasks',
  version: '1.0.0'
});

// We'll add functionality here

server.start();

添加任務儲存：

// Simple in-memory storage
let tasks: Array<{id: number, text: string, done: boolean}> = [];
let nextId = 1;

添加第一個工具：

server.tool('add-task', 'Add a new task', {
  text: { type: 'string', description: 'Task description' }
}, async (args) => {
  const task = {
    id: nextId++,
    text: args.text,
    done: false
  };
  tasks.push(task);
  return `Added task: ${task.text}`;
});

測試伺服器：

npx tsx server.ts

✅ 里程碑自檢：

無錯誤啟動
可透過 Claude 添加任務
產生成就感！

步驟 3.2：擴展功能（90 分鐘）

目標：增強伺服器的能力。

增加更多工具：

// List all tasks
server.tool('list-tasks', 'Show all tasks', {}, async () => {
  if (tasks.length === 0) return 'No tasks yet!';
  
  return tasks.map(t => 
    `${t.id}. [${t.done ? '✅' : '⭐'}] ${t.text}`
  ).join('\n');
});

// Complete a task
server.tool('complete-task', 'Mark task as done', {
  id: { type: 'number', description: 'Task ID' }
}, async (args) => {
  const task = tasks.find(t => t.id === args.id);
  if (!task) return 'Task not found!';
  
  task.done = true;
  return `Completed: ${task.text}`;
});

// Clear completed tasks
server.tool('clear-completed', 'Remove all completed tasks', {}, async () => {
  const completedCount = tasks.filter(t => t.done).length;
  tasks = tasks.filter(t => !t.done);
  return `Cleared ${completedCount} completed tasks`;
});

添加持久化儲存：

import fs from 'fs';

const TASKS_FILE = 'tasks.json';

// Load tasks on startup
function loadTasks() {
  try {
    const data = fs.readFileSync(TASKS_FILE, 'utf8');
    tasks = JSON.parse(data);
    nextId = Math.max(...tasks.map(t => t.id), 0) + 1;
  } catch {
    tasks = [];
    nextId = 1;
  }
}

// Save tasks after changes
function saveTasks() {
  fs.writeFileSync(TASKS_FILE, JSON.stringify(tasks, null, 2));
}

✅ 增強目標：

所有 CRUD 操作正常
任務可持久化
錯誤處理優雅

步驟 3.3：接入真實場景（120 分鐘）

目標：連接真實資料/服務。

三選一：

選項 A：基於檔案的筆記

// Add note-taking capability
server.tool('save-note', 'Save a note to file', {
  title: { type: 'string' },
  content: { type: 'string' }
}, async (args) => {
  const filename = `notes/${args.title.replace(/\s+/g, '-')}.md`;
  fs.writeFileSync(filename, args.content);
  return `Note saved: ${filename}`;
});

選項 B：API 整合

// Weather integration example
server.tool('get-weather', 'Get current weather', {
  city: { type: 'string' }
}, async (args) => {
  const response = await fetch(
    `https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q=${args.city}&appid=${API_KEY}`
  );
  const data = await response.json();
  return `Weather in ${args.city}: ${data.weather[0].description}`;
});

選項 C：資料庫連接

import sqlite3 from 'sqlite3';

// Simple database integration
server.tool('query-db', 'Query database', {
  query: { type: 'string' }
}, async (args) => {
  return new Promise((resolve, reject) => {
    db.all(args.query, (err, rows) => {
      if (err) reject(err);
      else resolve(JSON.stringify(rows, null, 2));
    });
  });
});