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AI Agent+MCP从0到1打造商业级编程智能体|20章完结

这门课的主题是 AI Agent 与 MCP 协议结合的编程智能体开发。如果你已经听说过 Agent、LangGraph、MCP 这些词，但说不清它们在实际项目里怎么串起来，或者想自己动手做一个能读代码、调工具、接 GitHub 的智能体，这套资料值得花时间看。它不讲泛泛的 AI 概念，落点很明确：

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这门课的主题是 AI Agent 与 MCP 协议结合的编程智能体开发。如果你已经听说过 Agent、LangGraph、MCP 这些词，但说不清它们在实际项目里怎么串起来，或者想自己动手做一个能读代码、调工具、接 GitHub 的智能体，这套资料值得花时间看。它不讲泛泛的 AI 概念，落点很明确：把智能体接到真实的开发工具链上。

它解决的是哪类工作场景

日常开发里最费时间的往往不是写业务逻辑，而是查上下文、翻仓库、改配置、跑一遍再改。这套资料围绕的就是让智能体替你完成这类事：通过 MCP 把外部服务（比如代码托管平台、本地工具）暴露成智能体可调用的能力，再用 LangGraph 之类的框架编排决策流程，让模型自己决定调哪个工具、按什么顺序调。第 7 章用 Cursor 接入 MCP 服务，并做了一个二次开发的小项目，这是全课最贴近实操的部分，也是理解 MCP 价值最快的地方。学完你能判断：哪些环节适合交给智能体，哪些环节硬塞进去反而更麻烦。

适合什么基础，先看哪几块

前提是你能读懂 Python，知道 API 调用和异步的基本写法，用过大模型接口更好。完全没写过代码的人不建议直接上，会卡在环境配置上。如果基础一般，建议先看基础概念和技术架构那几章，把 Agent 的循环结构、工具调用的约定、MCP 作为协议层解决什么问题理清楚，再跳到第 7 章的 Cursor + MCP 接入。LangGraph 相关的编排部分可以放到后面，等你能跑通一个最小可用的工具调用再去啃，理解会顺很多。每章末尾的回顾内容别跳过，它把该章的关键决策点收了一遍，复习效率比重新看视频高。

学完能独立做什么，资料怎么配合练

比较现实的目标是：你能独立搭出一个能连外部工具、能按多步流程完成任务的编程智能体原型，并把它接到自己的开发环境里试用，而不是只跑通示例。要做到这点，光看不够。建议按章节顺序推进，但每看完一块就自己换一个工具或换一个仓库重做一遍，把示例里的服务替换成你实际会用的。项目实战部分跟着做一遍，然后试着改需求：换模型、换工具、加一步判断逻辑，看流程会不会崩。崩了再回去看对应的架构讲解，这比顺序看完再动手有效得多。资料本身按章节组织，配合练习的节奏是：概念章快速过，接入和实战章慢下来，动手量至少要和观看时间持平。

需要提醒的是，MCP 和 Agent 生态变化很快，资料里的具体接口和工具名称可能已经和最新版本有出入。把它当成理解思路和流程的入口，遇到对不上的地方以官方文档为准，不要照抄示例代码。

课程目录

第7章 AI智能体开发之Cursor+MCP接入(AI Agent 的智能化工具) 7-170 集
  • 10 本章重点内容回顾和复习 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [15.6 MB] 7-9 LangGraph agent接入Github MCP服务 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [24.7 MB] 7-8 小项目：Cursor+Github MCP二次开发vue-element-admin项目 .mp4
  • [105.8 MB] 7-6 Cursor+高德MCP服务制定旅行计划 .mp4
  • [36.1 MB] 7-1 本章内容概览+Node环境搭建 .mp4
  • [46.9 MB] 7-2 LangChain+MCP读取Playwright工具 .mp4
  • [45.6 MB] 7-4 Playwright工具执行流程分析+日志结构化输出 .mp4
  • [51.5 MB] 7-4 Cursor下载、安装并接入Playwright MCP服务 .mp4
  • [37.7 MB] 7-7 Cursor+Github MCP服务集成 .mp4
  • [29.6 MB] 7-5 Cursor+Github MCP服务集成 .mp4
  • [29.6 MB] 7-3 LangGraph+create_react_agent创建智能体运行Playwright工具 .mp4
  • [40.3 MB] 📁 第13章 Al编程智能体开发之浏览器控制开发(AI Agent的浏览器控制能力) 13-5 （高能）使用selenium+chromedriver控制已经打开的Chrome浏览器 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [37.5 MB] 13-7 大模型结果瘦身之html移除无用标签 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [43.8 MB] 13-8 移除display none的标签+移除所有注释 .mp4
  • [23.7 MB] 13-10 结合浏览器mcp工具重新优化编程智能体，准确高效解决搜索问题 .mp4
  • [43.0 MB] 13-3 基于selenium的baidu搜索工具开发 .mp4
  • [97.2 MB] 13-1 本章内容概览+selenium启动流程介绍 .mp4
  • [44.0 MB] 13-2 selenium常见属性和API介绍 .mp4
  • [44.5 MB] 13-9 移出无用属性使html瘦身5倍 .mp4
  • [37.9 MB] 13-4 百度搜索工具翻页功能支持 .mp4
  • [84.1 MB] 13-6 （划重点）Chrome浏览器多标签页控制技术 .mp4
  • [36.3 MB] 📁 第9章 AI编程智能体记忆能力实现(AI Agent的记忆能力) 9-9 （加餐）使用Docker安装redis服务 .mp4
  • [47.2 MB] 9-2 Windows&MacOS Redis环境搭建 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [34.8 MB] 9-5 文件持久化原理讲解+手写FileSaver实例化 .mp4
  • [37.6 MB] 9-1 本章内容概览+Agent内存记忆能力实现 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [83.7 MB] 9-6 文件持久化FileSaver存储方法put实现 .mp4
  • [101.1 MB] 9-
  • 11 （加餐）mongosh命令行工具安装和使用 .mp4
  • [16.1 MB] 9-3 运用RedisSaver实现Agent会话持久化 .mp4
  • [39.9 MB] 9-8 基于FileSaver的agent多轮对话能力实现 .mp4
  • [47.2 MB] 9-
  • 12 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [23.0 MB] 9-7 文件持久化FileSaver恢复方法get_tuple实现 .mp4
  • [67.8 MB] 9-
  • 10 （加餐）使用Docker安装mongodb服务 .mp4
  • [24.7 MB] 9-4 MongoDB环境搭建&MongoDB持久化实现 .mp4
  • [43.2 MB] 📁 第5章 AI智能体开发之内置工具调用+返回体控制能力(Agent的智能体整合能力) 5-8 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [27.2 MB] 5-7 langchain DateOutputParser实现将自然语言转为日期格式 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [20.0 MB] 5-5 智能体企业官网提示词修改和优化 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [25.9 MB] 5-1 使用langchain.agents库快速完成智能体创建和调用 .mp4
  • [51.2 MB] 5-2 应用JsonOutputParser规范智能体返回值 .mp4
  • [65.7 MB] 5-6 langchain基础解析器讲解——精准控制大模型响应结果 .mp4
  • [38.5 MB] 5-4 利用PythonPerlTool自动编写企业官网 .mp4
  • [64.3 MB] 5-3 PythonPerl基本用法介绍 .mp4
  • [27.1 MB] 📁 第8章 AI编程智能体项目规划+多轮对话能力实现(AI Agent的多轮对话能力) 8-7 使用FileChatMessageHistory实现会话持久化 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [43.3 MB] 8-1 项目目标及整体架构设计 .mp4
  • [79.2 MB] 8-9 LangChain核心组件Runnables介绍 .mp4
  • [21.6 MB] 8-2 多轮对话能力原理介绍 .mp4
  • [38.4 MB] 8-3 多轮对话LCLE创建 .mp4
  • [38.3 MB] 8-
  • 11 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [22.7 MB] 8-8 将agent集成到多轮对话 .mp4
  • [49.6 MB] 8-
  • 10 Runnables组件核心功能演示 .mp4
  • [64.2 MB] 8-6 多轮对话交互实现 .mp4
  • [56.6 MB] 8-4 使用对话历史类ChatMessageHistory解决历史对话注入问题 .mp4
  • [25.3 MB] 8-5 基于RunnableWithMessageHistory构建多轮对话Runnable实例 .mp4
  • [23.1 MB] 📁 第2章 智能体必学必会的那些事一AI智能体的基础概念和技术架构 2-3 智能体的核心特性：自主性、适应性、交互性 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [20.2 MB] 2-5 智能体5级分层及商业应用 .mp4
  • [30.2 MB] 2-2 主流智能体产品介绍和效果对比（DeepResearch、Manus、GLM沉思、通义千问） .mp4
  • [54.4 MB] 2-7 本章知识总结和回顾 .mp4
  • [23.0 MB] 2-6 智能体技术架构讲解——Langgraph+LLM+Tools+MCP+RAG .mp4
  • [29.8 MB] 2-4 智能体和大模型的区别 .mp4
  • [31.9 MB] 2-1 什么是智能体？常见的AI智能体能力展示 .mp4
  • [28.9 MB] 📁 第18章 智能体实际项目中落地：小慕书城前端页面自动化开发（前端项目实战） 18-3 基于vue3-element-admin项目模板创建本地前端项目（新） .mp4
  • [44.8 MB] 18-4 使用终端工具解决前端运行报错（新） .mp4
  • [31.7 MB] 18-1 通过LangGraph Supervisor架构搭建编程智能体 .mp4
  • [39.4 MB] 18-2 编程智能体运行+简单编程任务执行 .mp4
  • [28.4 MB] 📁 第3章 AI智能体开发之大模型调用 (AI Agent的 大模型能力) 3-5 ollama大模型的流式调用 .mp4
  • [10.7 MB] 3-7 百炼平台推理大模型调用 .mp4
  • [24.2 MB] 3-2 python项目管理工具uv安装和应用 .mp4
  • [29.0 MB] 3-4 使用langchain-ollama库调用本地大模型 .mp4
  • [37.0 MB] 3-1 python多版本管理工具anaconda使用方法 .mp4
  • [40.6 MB] 3-9 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [16.2 MB] 3-6 阿里云百炼平台大模型调用 .mp4
  • [31.6 MB] 3-3 智能体开发流程&Ollama本地大模型部署 .mp4
  • [34.5 MB] 3-8 LangChain框架基本特性和概念介绍 .mp4
  • [29.5 MB] 📁 第16章 Al编程智能体开发之LangGraph多智能体架构(AI Agent的架构能力) 16-6 LangGraph入门案例代码演示 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [79.8 MB] 16-3 MySQL执行SQL工具开发+数据库Agent的综合运用 .mp4
  • [38.5 MB] 16-1 MySQL创建数据库工具开发 .mp4
  • [55.4 MB] 16-2 MySQL建表工具开发+智能体应用 .mp4
  • [40.9 MB] 16-5 LangGraph核心概念和运行机制讲解 .mp4
  • [24.5 MB] 📁 第15章 AI编程智能体开发之数据库工具开发(AI Agent数据库操控能力) 15-9 MySQL 删除数据工具开发 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [31.1 MB] 15-8 MySQL更新数据工具开发 .mp4
  • [37.6 MB] 15-4 MySQL MCP工具与Agent进行连接实现AI控制数据库 .mp4
  • [31.3 MB] 15-1 虚拟机Docker环境下搭建MySQL环境 .mp4
  • [38.5 MB] 15-5 返回结果封装+查询表结构工具开发 .mp4
  • [42.7 MB] 15-6 数据库查询工具开发 .mp4
  • [30.7 MB] 15-3 MCP MySQL列举数据库和数据表工具开发 .mp4
  • [31.4 MB] 15-7 MySQL插入数据工具开发 .mp4
  • [79.3 MB] 15-2 MCP MySQL工具创建+通用查询方法封装 .mp4
  • [52.7 MB] 📁 第14章 Al编程智能体开发之实现Agent运行沙盒 (AI Agent的沙盒运行能力) 14-
  • 13 上传文件夹MCP工具开发-实现文件上传 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [42.5 MB] 14-4 lima虚拟机docker nginx环境搭建+docker镜像源配置 .mp4
  • [34.9 MB] 14-8 封装limavm虚拟机的shell执行命令方法（1） 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [44.6 MB] 14-5 docker-compose安装+nginx配置优化（1） 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [24.5 MB] 14-3 lima虚拟机NAT网络配置（2） 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [6.5 MB] 14-
  • 12 上传文件夹MCP工具开发-克隆本地文件目录结构 .mp4
  • [53.5 MB] 14-1 本章内容概览+lima-vm虚拟机工具安装 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [49.9 MB] 14-
  • 11 limavm创建文件工具开发+智能体自动编码部署 .mp4
  • [84.0 MB] 14-7 （重点）docker nginx uploads目录配置+前端发布原理讲解 .mp4
  • [33.1 MB] 14-9 封装limavm虚拟机的shell执行命令方法（2） .mp4
  • [4.2 MB] 14-6 docker-compose安装+nginx配置优化（2） .mp4
  • [31.4 MB] 14-
  • 10 limavm创建文件夹和查看文件夹mcp工具开发 .mp4
  • [39.8 MB] 14-2 lima虚拟机NAT网络配置（1） .mp4
  • [15.3 MB] 📁 第12章 AI编程智能体开发之RAG自学习机制(AI Agent的自主学习能力) 12-2 百炼SDK获取文件上传租约代码实现 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [62.9 MB] 12-
  • 11 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [18.5 MB] 12-7 提交向量化任务并查询任务执行状态 .mp4
  • [28.1 MB] 12-
  • 10 【实战】智能体实现自总结+自学习+自沉淀知识能力 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [37.7 MB] 12-3 百炼SDK上传文件至数据中心代码实现 .mp4
  • [38.2 MB] 12-9 基于百炼知识库的自学习MCP工具封装 .mp4
  • [72.7 MB] 12-6 创建百炼知识库API接入 .mp4
  • [29.0 MB] 12-8 工作空间知识库查询+追加向量化任务API接入 .mp4
  • [43.9 MB] 12-1 本章内容概览+百炼SDK上传知识文件流程分析 .mp4
  • [29.5 MB] 12-4 添加数据中心文件至指定分类代码实现 .mp4
  • [48.5 MB] 12-5 文件上传状态查询&上传文件代码封装 .mp4
  • [52.7 MB] 📁 第17章 AI编程智能体开发之实现代码辅助开发能力（AI Agent的辅助编程能力） 17-7 Supervisor多智能体信息打印优化 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [46.4 MB] 17-2 LangGraph工作流运行+提取关键词节点开发 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [27.8 MB] 17-3 LangGraph百度搜索+回复用户节点开发+工作流整体串联 .mp4
  • [46.6 MB] 17-5 LangGraph多智能体架构介绍 .mp4
  • [19.8 MB] 17-4 MessagesState类继承和能力扩展 .mp4
  • [27.3 MB] 17-6 LangGraph构建Supervisor架构 .mp4
  • [49.8 MB] 📁 第4章 AI智能体开发之LangChain大模型工具开发 (Agent工具能力) 4-4 ChatPromptTemplate+ChatMessagePromptTemplate联合实现对提示词+消息体的抽象和复用 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [17.7 MB] 4-7 大模型调用自定义工具全流程开发 .mp4
  • [55.9 MB] 4-5 FewShotPromptTemplate通过提示词实现大模型少样本学习 .mp4
  • [31.6 MB] 4-1 langchain_openai实例化qwen大模型+pydantic SecretStr加密api_key .mp4
  • [35.6 MB] 4-9 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [26.8 MB] 4-2 提示词模板之文本提示词PromptTemplate 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [29.9 MB] 4-3 对话提示词模板ChatPromptTemplate用法 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [30.1 MB] 4-8 tool装饰器注册工具+args_schema精确控制工具入参 .mp4
  • [27.0 MB] 4-6 提示词模板对比及场景分析+链式调用大模型 .mp4
  • [28.6 MB] 📁 第11章 AI编程智能体开发之知识库开发(AI Agent的知识学习能力) 11-4 RAG知识查询方法封装+MCP工具集成 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [69.5 MB] 11-3 阿里云百炼SDK接入和知识库查询 .mp4
  • [105.4 MB] 11-2 通过阿里云百炼完成知识库创建 .mp4
  • [39.2 MB] 11-5 RAG MCP工具集成 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [33.2 MB] 11-6 通过知识库解决智能体创建Vue项目的方案问题 .mp4
  • [42.4 MB] 11-9 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [17.5 MB] 11-8 优化知识库内容解决智能体的任务规划问题 .mp4
  • [31.2 MB] 11-1 本章内容概览+利用提示词优化大模型指令遵循问题 .mp4
  • [113.5 MB] 11-7 开发Terminal发送按键工具解决命令行交互 .mp4
  • [77.9 MB] 📁 第10章 AI编程智能体开发之终端控制工具开发( AI Agent的终端控制能力) 10-4 智能体流失输出+输出结果视觉优化 .mp4
  • [127.7 MB] 10-7 实现向终端输入脚本命令+获取终端全部信息 .mp4
  • [37.2 MB] 10-
  • 10 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [14.2 MB] 10-5 MacOS终端工具原理介绍+关闭终端工具开发 .mp4
  • [44.8 MB] 10-6 终端新增工具开发 .mp4
  • [86.2 MB] 10-8 使用Cursor封装终端mcp工具 .mp4
  • [52.3 MB] 10-2 subprocess Popen方法实战 .mp4
  • [34.4 MB] 10-9 windows利用psutil+pyautogui开发powershell控制工具 .mp4
  • [37.8 MB] 10-1 本章内容概览+subprocess run方法讲解 .mp4
  • [80.3 MB] 10-3 mcp工具封装+agent集成shell mcp工具 .mp4
  • [109.8 MB] 📁 第6章 AI智能体开发之深入MCP协议(AI Agent 的外部工具能力) 6-7 MCP通讯协议之stdio——实现本地MCP服务端+客户端 【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [91.3 MB] 6-4 使用langchain_mcp_adatpers创建高德MCP客户端 .mp4
  • [49.8 MB] 6-6 基于高德MCP的复杂路径规划+可视化展示 .mp4
  • [77.4 MB] 6-8 本章重点内容回顾和复习 .mp4
  • [26.4 MB] 6-3 高德MCP服务接入原理讲解 .mp4
  • [27.3 MB] 6-2 彻底搞懂MCP的原理和发展现状 .mp4
  • [56.9 MB] 6-5 结合高德MCP使智能体具备位置服务能力 .mp4
  • [62.8 MB] 6-1 本章内容概览——走近MCP .mp4
  • [21.2 MB] 📁 第19章 智能体实际项目中落地：小慕书城后端API与数据库自动化开发（后端项目实战） 19-3 使用Code Agent实现后端项目初始化 _ev.mp4
  • [40.8 MB] 19-2 通过Agent实现数据库测试数据造数 _ev.mp4
  • [100.9 MB] 19-4 通过智能体实现后端数据库连接代码编写 _ev.mp4
  • [68.1 MB] 19-1 使用自研Agent完成限定或自主规划的数据库任务 _ev【公重号：CunWorkNotes】.mp4
  • [72.5 MB] 📁 课程源码+文档 文档地址.txt [58.0 B] 代码+PDF课件+电子书.exe [299.4 MB] 📁 第1章 课程简介 1-1 导学：什么是AI Agent，如何更好地学习AI Agent？ .mp4
  • [76.1 MB] 适合人群 AI开发者 编程爱好者 技术从业者 学习收获 掌握AI智能体开发基础 学会编程智能体项目实战 打造商业级编程智能体 祝您学习愉快！ 学有所成，前程似锦！

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