南哥AGI研习社-MCP系列
@NanGePlus
About 南哥AGI研习社-MCP系列
MCP Server测试系列
Basic information
Config
No standard config provided
This server doesn't expose a parseable MCP config block in its README. See the repository for install instructions.
RepositoryTools
No tools detected
We auto-extract tools from the README. The maintainer can list them under a ## Tools heading to populate this section.
Overview
什么是南哥AGI研习社-MCP系列?
南哥AGI研习社-MCP系列是一套大模型应用开发教学资源,聚焦MCP(Model Context Protocol)协议的实操演示。它通过视频教程和配套代码文件夹,教授如何配置和使用高德地图MCP Server、自定义MCP Server、MySQL MCP Server(支持STDIO、HTTP+SSE、Streamable HTTP三种传输模式),并覆盖入门系列知识点(Prompt工程、RAG、KAG、Agent、微调等)。主要面向希望学习MCP协议和构建AI应用的开发者。
如何用南哥AGI研习社-MCP系列?
按照视频教程(YouTube/B站链接)逐步操作,每个视频对应一个代码文件夹(如01_AmapMCPServerTest、03_MySQLMCPServerTest等),下载后根据视频讲解配置环境和运行。无需额外安装——所有演示代码均在视频中说明。
南哥AGI研习社-MCP系列的关键特性
- 覆盖高德地图12大核心服务接口
- 演示三种MCP传输模式(STDIO、HTTP+SSE、Streamable HTTP)
- 配套完整可运行的代码文件夹
- 同时讲解自定义MCP Server和多Server联用
- 结合大模型入门全链路(Prompt、RAG、Agent、Fine-tuning)
- 提供中英文视频平台链接(YouTube、Bilibili)
南哥AGI研习社-MCP系列的使用场景
- 学习MCP协议原理与三种传输模式差异
- 将高德地图服务集成到AI助手(如实时路况、POI查询)
- 构建支持数据库查询的MySQL MCP Server
- 开发自定义工具并与高德地图MCP Server同时使用
- 系统掌握大模型应用开发(RAG、Agent、Fine-tuning)
南哥AGI研习社-MCP系列常见问题
这个项目是一个可以运行的MCP Server软件吗?
不,它是一个教学资源集合,包含视频教程和配套的代码示例(如高德地图MCP、MySQL MCP)。你需要按照视频指导下载文件夹并自行配置运行。
需要哪些环境或依赖?
每个视频对应的文件夹内应包含必要的代码和说明文档。视频中会演示环境搭建步骤(例如Python、LangChain、FastAPI等),请参考具体视频。
数据在哪里获取或存储?
高德地图MCP需要申请高德API Key;MySQL MCP需要自建数据库并配置连接。所有代码示例均为本地运行,数据不离开你的环境。
支持哪些传输方式?
视频覆盖了MCP协议三种传输模式:STDIO(标准输入输出)、HTTP+SSE(服务器推送事件)、Streamable HTTP(可流式HTTP)。各有对应文件夹演示。
是否需要付费或认证?
视频本身免费公开(YouTube/B站)。使用高德地图服务需要其API密钥(可能有免费配额);其他工具均为开源或免费组件。
More Other MCP servers
MaxKB
1Panel-dev🔥 MaxKB is an open-source platform for building enterprise-grade agents. 强大易用的开源企业级智能体平台。
ghidraMCP
LaurieWiredMCP Server for Ghidra
Codelf
unbugA search tool helps dev to solve the naming things problem.

Sequential Thinking
modelcontextprotocolModel Context Protocol Servers
Production-ready MCP integrations for AI applications
Klavis-AIKlavis AI: MCP integration platforms that let AI agents use tools reliably at any scale
Comments