【電子書】AI Agent奇幻旅程：MCP通往異世界金鑰（含最新OpenAI GPT-5範例）
活動訊息
來金石堂，總有一本書懂你，邀您同遊解憂秘境！
內容簡介
【本書特色】
•一本專屬 AI Agent 與 MCP 的開發實戰手冊
•從 Single-Agent 到 Multi-Agent
•深入解析 Agent 與 MCP(Model Context Protocol) 的設計與實作
首本 MCP 多平台整合實戰書──OpenAI 只是起點！
一次搞懂 AI Agent、Function Calling 與 MCP
本書含最新 OpenAI GPT-5 範例
《AI Agent 奇幻旅程》集結七大章、五位實戰講師，從宏觀願景到微觀程式碼完整展示 AI Agent 與 MCP 的威力。本書不僅描繪 AI 代理的未來藍圖，更以 OpenAI Agent SDK、Claude Desktop、Semantic Kernel、GitHub Copilot、Line 等熱門主角，逐章帶你實現「Agent × MCP」跨平台串接──讓桌面、雲端、聊天機器人一次打通。每章皆附範例專案程式碼，幫助讀者快速複製情境到自己專案。無論你想開發企業級智慧工作流，或打造個人化多代理應用，本書都是一把從概念到落地的「萬用鑰匙」。
打開《AI Agent 奇幻旅程：MCP 通往異世界金鑰》這本書之前，讓我們先確認一件事：你是否已經接觸過大型語言模型（LLM），知道什麼是 prompt、token、embedding，也嘗試過呼叫像是 ChatGPT 的 API，做出一些能與人對話的範例程式？
如果你的答案是「是的」，那麼，恭喜你——你已經準備好踏上下一階段的冒險，來探索 AI 模型不只是會說話，而是能夠行動，能夠呼叫工具、整合服務、進行決策，甚至協調多個代理角色，真正變成你的智慧夥伴。
這本書的焦點不在於再教一次 LLM 的基礎，而是要帶你直奔最精華、也最刺激的主題：Model Context Protocol（MCP） 以及 AI Agent 架構。從願景出發，到實作落地，我們安排了七大章節，由五位具備實戰經驗的講師聯手執筆，深入淺出地展現如何打造多平台整合的 AI Agent。
全書圍繞「Agent × MCP」這個核心，帶你逐步實現桌面端（Claude Desktop）、雲端平台（OpenAI Agent SDK）、本地框架（Semantic Kernel）、AI 輔助工具（GitHub Copilot），甚至社群應用（LINE 機器人）的跨平台連結。每一章都搭配完整範例專案，讓你不只學得會，還能直接套用到自己的實務場景中。
▋ 建議搭配《Python 原力爆擊》
如果你還沒實際寫過生成式 AI 程式碼，我們也誠摯推薦你搭配閱讀我們的姊妹作《Python 原力爆擊：OpenAI / Gemini / AWS / Ollama 生成式 AI 應用新手指南》，作為進入本書的前導篇章。《AI Agent 奇幻旅程》不只是一場技術實作的學習之旅，更是一把通往下一代智慧應用的大門鑰匙。希望你在閱讀過程中，不只學會「怎麼做」，更對 AI Agent 的未來，產生無限想像與創造力。
本書範例原始碼 : https://github.com/iangithub/mcpbooktemp
•一本專屬 AI Agent 與 MCP 的開發實戰手冊
•從 Single-Agent 到 Multi-Agent
•深入解析 Agent 與 MCP(Model Context Protocol) 的設計與實作
首本 MCP 多平台整合實戰書──OpenAI 只是起點！
一次搞懂 AI Agent、Function Calling 與 MCP
本書含最新 OpenAI GPT-5 範例
《AI Agent 奇幻旅程》集結七大章、五位實戰講師，從宏觀願景到微觀程式碼完整展示 AI Agent 與 MCP 的威力。本書不僅描繪 AI 代理的未來藍圖，更以 OpenAI Agent SDK、Claude Desktop、Semantic Kernel、GitHub Copilot、Line 等熱門主角，逐章帶你實現「Agent × MCP」跨平台串接──讓桌面、雲端、聊天機器人一次打通。每章皆附範例專案程式碼，幫助讀者快速複製情境到自己專案。無論你想開發企業級智慧工作流，或打造個人化多代理應用，本書都是一把從概念到落地的「萬用鑰匙」。
打開《AI Agent 奇幻旅程：MCP 通往異世界金鑰》這本書之前，讓我們先確認一件事：你是否已經接觸過大型語言模型（LLM），知道什麼是 prompt、token、embedding，也嘗試過呼叫像是 ChatGPT 的 API，做出一些能與人對話的範例程式？
如果你的答案是「是的」，那麼，恭喜你——你已經準備好踏上下一階段的冒險，來探索 AI 模型不只是會說話，而是能夠行動，能夠呼叫工具、整合服務、進行決策，甚至協調多個代理角色，真正變成你的智慧夥伴。
這本書的焦點不在於再教一次 LLM 的基礎，而是要帶你直奔最精華、也最刺激的主題：Model Context Protocol（MCP） 以及 AI Agent 架構。從願景出發，到實作落地，我們安排了七大章節，由五位具備實戰經驗的講師聯手執筆，深入淺出地展現如何打造多平台整合的 AI Agent。
全書圍繞「Agent × MCP」這個核心，帶你逐步實現桌面端（Claude Desktop）、雲端平台（OpenAI Agent SDK）、本地框架（Semantic Kernel）、AI 輔助工具（GitHub Copilot），甚至社群應用（LINE 機器人）的跨平台連結。每一章都搭配完整範例專案，讓你不只學得會，還能直接套用到自己的實務場景中。
▋ 建議搭配《Python 原力爆擊》
如果你還沒實際寫過生成式 AI 程式碼，我們也誠摯推薦你搭配閱讀我們的姊妹作《Python 原力爆擊：OpenAI / Gemini / AWS / Ollama 生成式 AI 應用新手指南》，作為進入本書的前導篇章。《AI Agent 奇幻旅程》不只是一場技術實作的學習之旅，更是一把通往下一代智慧應用的大門鑰匙。希望你在閱讀過程中，不只學會「怎麼做」，更對 AI Agent 的未來，產生無限想像與創造力。
本書範例原始碼 : https://github.com/iangithub/mcpbooktemp
目錄
Chapter 1 AI Agent 與智慧自決的未來藍圖
1.1 生成式 AI 與鑑別式 AI 概論
1.2 生成式 AI 與鑑別式 AI 代表模型
1.3 生成式 AI 與鑑別式 AI 應用場景
1.4 揭開 AI Agent 的神秘面紗
1.5 AI Agent 與 Function Calling ╱工具整合
1.6 Single-Agent 與 Multi-Agent 協作架構
1.7 模型選擇與推理能力
Chapter 2 解密智慧連接：深度解析 MCP 核心技術
2.1 MCP 起源與核心理念
2.2 MCP 協議技術架構
2.3 極速啟動開發環境：使用 uv 建立 MCP Server
Chapter 3 丞相起風了，OpenAI Agent SDK 震撼連接 MCP
3.1 OpenAI 雲端版安裝 MCP
3.2 Agent SDK 入門觀念
3.3 用Agent SDK 與Responses API 整合 MCP
3.4 Agent SDK 進階：使用其他模型、生命週期、平行運算、視覺化等議題
Chapter 4 從 Amazon Bedrock 到 Claude Desktop：AI Agent 與 MCP 的應用實踐
4.1 Amazon Bedrock - AI Agent 簡介
4.2 建立一個 Amazon Bedrock Agent
4.3 使用程式連結 Amazon Bedrock Agent
4.4 Computer Use - 利用 AI Agent 操控電腦
4.5 Claude Desktop - 設定與建立 MCP Server
Chapter 5 Semantic Kernel Agent Framework 與 MCP 共舞
5.1 快速理解 Semantic Kernel
5.2 如何設計讓 AI 易於使用的函數
5.3 玩轉 Agent Framework：快速打造企業 AI 智慧應用
5.4 多代理潛能把系統變戰隊：Multi-Agent 超級聯盟
5.5 打通任督二脈！用 MCP 架起 AI Agent 與多系統的高速公路
Chapter 6 GitHub Copilot Agent 與 MCP：開啟 AI 協作開發新視界
6.1 GitHub Copilot Agent 模式簡介
6.2 Agent 模式設定與使用說明
6.3 GitHub Copilot Agent 模式強大功能 - 工具多樣性
6.4 GitHub MCP Server
Chapter 7 Gemini 聯手MCP：打造 LINE 多重智慧代理新體驗
7.1 部署 LINE Bot MCP Server 伺服器
7.2 進入 Claude for Desktop 的 AI Agent 世界
7.3 認識 LINE Bot MCP Server 架構設計
7.4 使用 Gemini SDK 開發支援 MCP 的 AI Agent
1.1 生成式 AI 與鑑別式 AI 概論
1.2 生成式 AI 與鑑別式 AI 代表模型
1.3 生成式 AI 與鑑別式 AI 應用場景
1.4 揭開 AI Agent 的神秘面紗
1.5 AI Agent 與 Function Calling ╱工具整合
1.6 Single-Agent 與 Multi-Agent 協作架構
1.7 模型選擇與推理能力
Chapter 2 解密智慧連接：深度解析 MCP 核心技術
2.1 MCP 起源與核心理念
2.2 MCP 協議技術架構
2.3 極速啟動開發環境：使用 uv 建立 MCP Server
Chapter 3 丞相起風了，OpenAI Agent SDK 震撼連接 MCP
3.1 OpenAI 雲端版安裝 MCP
3.2 Agent SDK 入門觀念
3.3 用Agent SDK 與Responses API 整合 MCP
3.4 Agent SDK 進階：使用其他模型、生命週期、平行運算、視覺化等議題
Chapter 4 從 Amazon Bedrock 到 Claude Desktop：AI Agent 與 MCP 的應用實踐
4.1 Amazon Bedrock - AI Agent 簡介
4.2 建立一個 Amazon Bedrock Agent
4.3 使用程式連結 Amazon Bedrock Agent
4.4 Computer Use - 利用 AI Agent 操控電腦
4.5 Claude Desktop - 設定與建立 MCP Server
Chapter 5 Semantic Kernel Agent Framework 與 MCP 共舞
5.1 快速理解 Semantic Kernel
5.2 如何設計讓 AI 易於使用的函數
5.3 玩轉 Agent Framework：快速打造企業 AI 智慧應用
5.4 多代理潛能把系統變戰隊：Multi-Agent 超級聯盟
5.5 打通任督二脈！用 MCP 架起 AI Agent 與多系統的高速公路
Chapter 6 GitHub Copilot Agent 與 MCP：開啟 AI 協作開發新視界
6.1 GitHub Copilot Agent 模式簡介
6.2 Agent 模式設定與使用說明
6.3 GitHub Copilot Agent 模式強大功能 - 工具多樣性
6.4 GitHub MCP Server
Chapter 7 Gemini 聯手MCP：打造 LINE 多重智慧代理新體驗
7.1 部署 LINE Bot MCP Server 伺服器
7.2 進入 Claude for Desktop 的 AI Agent 世界
7.3 認識 LINE Bot MCP Server 架構設計
7.4 使用 Gemini SDK 開發支援 MCP 的 AI Agent
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