2026年7月28日，MCP协议发布了史上最大的一次架构变革。Python SDK 同步推出 v2 版本，彻底告别了有状态会话。你的工具链不会因此变弱——反而会在部署和扩展上获得质的飞跃。这篇 5000 字实战教程带你从零搭建、调试、上线，覆盖全部关键踩坑点。
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一、MCP 2026-07-28：这次更新到底改了什么
2026年7月28日，MCP（Model Context Protocol）正式发布了 2026-07-28 版规范。这距离上次大更新（2025年11月）已经过去了8个月，期间 MCP 生态爆发式增长——仅 Python SDK 的每月下载量就接近 5 亿次，TypeScript 和 Python SDK 均突破了 10 亿总下载量。
这次更新的核心是一个大胆的决定：把 MCP 从"双向有状态协议"改造成"请求/响应无状态协议"。用通俗的话说，以前每一条连接都需要服务器记住"你是谁"，现在每条请求自带身份信息，服务器不需要记任何事。
具体变化有七个关键点：
第一，握手和会话被彻底移除。 旧协议里，客户端必须先发 initialize 请求，服务器返回 Mcp-Session-Id，之后所有请求都得带上这个 Session ID。这意味着一个用户的所有请求必须打到同一台服务器实例——如果你有 3 台实例做负载均衡，就必须配粘性路由或共享 Session 存储（Redis）。新协议把这些全删了：每条请求在 _meta 字段里携带客户端身份和协议版本，任何一台实例都能独立处理，不需要共享任何东西。
第二，Header 级别路由。 Mcp-Method 和 Mcp-Name 现在作为 HTTP 请求头传输。这意味着你的 API 网关、WAF、限流器可以直接在 Header 层面做决策——看到 Mcp-Method: tools/call 就限流，看到 Mcp-Name: search 就路由到搜索引擎集群。完全不需要解析 JSON 请求体。
第三，列表结果可缓存。 tools/list、resources/list 的响应现在自带 ttlMs（缓存有效期）和 cacheScope（缓存作用域）。客户端可以缓存工具目录，不用每次都重新拉取。这对大模型来说很重要——每次调用前重新拉工具列表会消耗 token 和延迟，有了缓存机制，只有工具列表真的变了才需要刷新。
第四，多轮交互（MRTR）替代长连接。 旧协议里，如果工具执行到一半需要用户确认（比如"确定删除 3 个文件吗？"），服务器通过 SSE 推送一个提示给客户端。这要求连接一直保持打开。新协议的 MRTR 机制改为：服务器返回 inputRequired 结果，客户端收集用户答案后重新发起原请求，带着 inputResponses 和 requestState。任何实例都能处理这个重试请求，因为所有上下文都在请求体里。
第五，正式弃用三项功能。 Roots（根目录列表）、Sampling（服务器请求 LLM 补全）、Logging（日志通知）被标记为弃用，但有 12 个月的宽限期。HTTP+SSE 传输方式也被弃用。同时弃用了 Dynamic Client Registration（DCR），转向 Client ID Metadata Documents（CIMD）。
第六，授权机制全面增强。 Token 必须绑定到签发它的授权服务器，不能跨服务器复用（RFC 9207 标准）。这堵上了一个严重的安全漏洞：在旧协议里，攻击者可以从一个授权服务器拿到 Token 去访问另一个服务器。
第七，正式扩展框架落地。 Tasks 长任务、MCP Apps（server 自带 UI）等作为扩展独立演进。Extensions 机制的引入意味着 MCP 核心协议可以保持稳定，新功能通过扩展逐步加入。
这些变化看似激进，但实际是为了解决一个根本矛盾：MCP 的定位是"连接一切 AI 工具的标准协议"，但有状态的架构让它在生产环境部署时问题重重。无状态化之后，MCP 终于可以像普通 HTTP API 一样轻松扩展了。
二、环境准备：5 分钟搭好开发环境
MCP 社区已经全面拥抱 uv 作为包管理器。它用 Rust 写成，依赖解析速度比 pip 快 10-100 倍，而且自带虚拟环境管理。
安装 uv
# macOS / Linux
curl -sSf https://install.python-uv.org | bash
# Windows（PowerShell 管理员运行）
powershell -c "irm https://install.python-uv.org | iex"
# 验证安装
uv --version
创建项目并安装 SDK
mkdir my-first-mcp && cd my-first-mcp
uv init
uv add "mcp[cli]"
这里的关键是 mcp[cli] 而不是 mcp。[cli] 额外包含了 mcp dev 命令——这是开发过程中最重要的调试工具。如果只装 mcp，你会发现自己少了一个最关键的命令。
⚠️ 踩坑 1：mcp dev server.py 会启动内置的 MCP Inspector 浏览器界面，提供交互式工具测试、请求/响应查看、性能耗时分析。这是目前最快的 MCP Server 调试方式——比自己写 curl 命令效率高 10 倍。但如果你只装了 pip install mcp 没有 [cli]，这个命令不存在，你会浪费很多时间。
验证安装是否成功：
uv run python -c "from mcp.server import MCPServer; print('OK')"
如果输出 OK，环境就准备就绪了。
三、实战一：你的第一个 MCP Server（工具 + 资源 + 提示词）
先从最简单但功能完整的服务器开始——提供天气查询和基础数学运算。
创建 server.py：
"""MCP Server v2 — 天气预报 + 计算器"""
from mcp.server import MCPServer
# v2 直接用 MCPServer，不再需要 FastMCP 包装层
mcp = MCPServer("WeatherCalc")
# ── 工具：数学运算 ──
@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> int:
"""返回两个整数的和"""
return a + b
@mcp.tool()
def divide(a: float, b: float) -> dict:
"""安全除法，返回商和余数（除数为零时返回错误）"""
if b == 0:
return {"error": "除数不能为零"}
return {
"quotient": round(a / b, 4),
"remainder": round(a % b, 4),
}
# ── 工具：天气查询（模拟数据） ──
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
"""查询指定城市的天气状况"""
weather_db = {
"北京": "晴，25°C，湿度 45%，北风 3 级",
"上海": "多云，28°C，湿度 65%，东南风 2 级",
"深圳": "阵雨，30°C，湿度 80%，西南风 4 级",
"成都": "阴，22°C，湿度 70%，无持续风向",
"杭州": "小雨，24°C，湿度 85%，东北风 2 级",
}
return weather_db.get(city, f"未找到「{city}」的天气数据。支持的城市：{', '.join(weather_db.keys())}")
# ── 资源：可查询的城市列表 ──
@mcp.resource("weather://cities")
def list_cities() -> str:
"""返回当前支持天气查询的城市列表"""
return "北京, 上海, 深圳, 成都, 杭州"
# ── 提示词模板 ──
@mcp.prompt()
def travel_advice(city: str) -> str:
"""根据城市天气生成出行建议提示词"""
return f"""请根据 {city} 的天气情况，给出一份出行建议报告。报告应包含：
1. 穿衣建议
2. 是否需要带雨具
3. 户外活动适宜度
4. 健康提醒（如防晒、防寒等）"""
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="stdio")
启动 Inspector 调试
你会看到类似这样的输出：
Available tools:
- add: 返回两个整数的和
- divide: 安全除法，返回商和余数（除数为零时返回错误）
- get_weather: 查询指定城市的天气状况
Available resources:
- weather://cities: 返回当前支持天气查询的城市列表
Available prompts:
- travel_advice: 根据城市天气生成出行建议提示词
✓ MCP Inspector running at http://localhost:5173
打开浏览器访问 get_weather，输入 {"city": "深圳"}`，右侧立刻显示返回结果：
整个开发→测试的循环极其高效：改一行代码 → 重启 Inspector → 点一下测试按钮 → 看结果。全程不到 5 秒。
⚠️ 踩坑 2：所有 @mcp.tool() 装饰的函数必须有完整的 type hints。MCP 依赖这些类型注解生成 JSON Schema，宿主 AI 才能知道传什么参数、什么类型。如果你写 def search(q) 而不是 def search(q: str)，AI 模型拿到的是一个无类型约束的参数，传参质量会大幅下降。
⚠️ 踩坑 3：函数返回类型建议用具体类型而非裸 dict。虽然 -> dict 在 Python 中不报错，但 MCP 的 JSON Schema 推导会变成 {"type": "object"}——完全没有字段级别的结构信息。更好的做法是用 TypedDict 或 Pydantic Model。
四、实战二：接真实 API——Hacker News 搜索引擎
上面的例子是模拟数据。现在做一个真正有用的工具：搜索 Hacker News 上的 AI 相关内容，数据来自 HN Algolia 免费 API。
"""MCP Server — Hacker News 实时搜索"""
from mcp.server import MCPServer
import json
import urllib.request
import urllib.parse
mcp = MCPServer("HN Explorer")
@mcp.tool()
def search_hn(query: str, limit: int = 5) -> dict:
"""搜索 Hacker News 上与 AI 相关的热门文章。
Args:
query: 搜索关键词。示例：MCP protocol, Claude Code, OpenAI
limit: 返回结果数量（1-20），默认 5
Returns:
包含查询词、结果数量和文章列表的字典
"""
encoded_query = urllib.parse.quote(query)
url = (
f"https://hn.algolia.com/api/v1/search?"
f"query={encoded_query}&tags=story&hitsPerPage={min(limit, 20)}"
)
try:
with urllib.request.urlopen(url, timeout=10) as resp:
data = json.loads(resp.read().decode())
except Exception as e:
return {"error": f"HN API 请求失败: {str(e)}"}
results = []
for hit in data.get("hits", []):
results.append({
"title": hit.get("title"),
"url": hit.get("url") or (
f"https://news.ycombinator.com/item?id={hit.get('objectID')}"
),
"points": hit.get("points", 0),
"comments": hit.get("num_comments", 0),
"author": hit.get("author"),
"created_at": hit.get("created_at", ""),
})
return {
"query": query,
"total_results": data.get("nbHits", 0),
"returned": len(results),
"results": results,
}
@mcp.tool()
def get_top_stories(limit: int = 10) -> dict:
"""获取 Hacker News 当前热榜文章
Args:
limit: 返回条数，默认 10
Returns:
包含热榜文章的字典，按热度排序
"""
url = f"https://hn.algolia.com/api/v1/search?" \
f"tags=front_page&hitsPerPage={min(limit, 30)}"
try:
with urllib.request.urlopen(url, timeout=10) as resp:
data = json.loads(resp.read().decode())
except Exception as e:
return {"error": f"获取热榜失败: {str(e)}"}
stories = []
for hit in data.get("hits", []):
stories.append({
"title": hit.get("title"),
"url": hit.get("url", ""),
"points": hit.get("points", 0),
"comments": hit.get("num_comments", 0),
})
return {"stories": stories}
@mcp.resource("hn://topics")
def hot_topics() -> str:
"""当前 AI 社区热门话题关键词"""
return "\n".join([
"MCP protocol 2026-07-28",
"Claude Code agent automation",
"Python SDK v2 migration",
"AI agent orchestration",
"Open-source LLM deployment",
])
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="stdio")
这个工具可以直接被 Claude Desktop 或 Cursor 调用。比如用户说：「帮我搜一下 HN 上关于 MCP 2026-07-28 的讨论」，Claude 会自动调用 search_hn("MCP 2026-07-28")，拿到结果后帮你总结。
⚠️ 踩坑 4：urllib.request.urlopen 在某些内网环境或代理环境下可能超时。生产环境建议用 httpx 或 aiohttp 替代，设置合理的超时和重试策略。
⚠️ 踩坑 5：HN Algolia API 有时对中文关键词返回零结果。这是因为 Algolia 的索引对 CJK 分词支持有限。建议用英文关键词搜索，或者在 prompt 里引导 AI 先用英文搜再翻译。
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五、连接 AI 宿主：Claude Desktop / Cursor
MCP Server 本身只是一个后台进程，需要通过配置文件接入 AI 宿主才能被使用。
Claude Desktop 配置
编辑配置文件：
- macOS:
~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json - Windows:
%APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json
{
"mcpServers": {
"hn-explorer": {
"command": "uv",
"args": [
"run",
"--directory",
"/absolute/path/to/my-first-mcp",
"server.py"
]
}
}
}
重启 Claude Desktop，新对话里输入「帮我看看 HN 上今天最火的 AI 话题」，Claude 会自动发现并调用 get_top_stories 工具。
Cursor 配置
Cursor 的配置更简单，在项目根目录创建 .cursor/mcp.json：
{
"mcpServers": {
"hn-explorer": {
"command": "uv",
"args": ["run", "--directory", ".", "server.py"]
}
}
}
Cursor 里 --directory 可以用 . 相对路径，这个比 Claude Desktop 友好。
⚠️ 踩坑 6：Claude Desktop 的 --directory 必须用绝对路径。因为它从自己的安装目录启动，相对路径会解析到完全错误的位置。这是新手最常见的配置错误。
⚠️ 踩坑 7：如果你看到「无法连接到 MCP 服务器」，先确认三件事：(1) uv run python server.py 能独立运行不报错；(2) 配置文件的 JSON 格式正确（多余的逗号会导致解析失败）；(3) uv 在系统 PATH 中（用 which uv 验证）。
六、从 v1 迁移到 v2：三个最疼的变化
如果你之前用 v1 写过 MCP Server，迁移到 v2 时以下是实际踩过的坑：
变化一：不再有 initialize 握手
v1 的代码里有显式的握手过程，v2 全部移除。代码对比：
# v1 风格（需要 async + 握手）
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
import asyncio
mcp = FastMCP("MyServer")
async def main():
async with mcp.run_stdio_async():
...
asyncio.run(main())
# v2 风格（去掉握手，可以直接非 async）
from mcp.server import MCPServer
mcp = MCPServer("MyServer")
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="stdio") # 同步调用，一行搞定
变化二：FastMCP → MCPServer
FastMCP 在 v2 中仍然存在（作为 MCPServer 的包装），但官方文档已经推荐直接用 MCPServer。API 几乎一样——@mcp.tool()、@mcp.resource()、@mcp.prompt() 这些装饰器的用法完全相同。主要的区别是初始化方式从 FastMCP(name) 变成了 MCPServer(name)。
变化三：如果你用了 Mcp-Session-Id
v1 里很多开发者利用 session ID 来追踪状态（比如"当前用户打开了哪个浏览器窗口"）。v2 没有 session 了，正确的做法是把状态 ID 作为工具参数显式传递：
# v2：显式传状态
@mcp.tool()
def search_page(browser_id: str, query: str) -> dict:
"""browser_id 由模型在多步操作中显式传递"""
browser = get_browser_instance(browser_id)
return browser.search(query)
模型的优点恰恰在这里：它能看到 browser_id，可以在多个工具调用之间自动传递这个标识符，就像人类在多步操作中记住"我在用那个窗口"一样自然。这比隐藏在传输层的 session 状态更透明、更可控。
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七、生产部署：从本地 stdio 到云端 HTTP
本地开发用 stdio 就够了。但如果你要把 MCP Server 部署到服务器供团队使用，需要用 Streamable HTTP transport。
改为 HTTP 模式
if __name__ == "__main__":
# 开发：uv run mcp dev server.py
# 生产：
mcp.run(transport="http", host="0.0.0.0", port=8000)
Nginx 反向代理（无需粘性路由）
upstream mcp_cluster {
# v2 不需要 ip_hash 或 sticky cookie！
server 127.0.0.1:8001;
server 127.0.0.1:8002;
server 127.0.0.1:8003;
}
server {
listen 80;
server_name mcp.yourdomain.com;
location /mcp {
proxy_pass http://mcp_cluster;
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Host $host;
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
}
}
v1 的话，这个 nginx 配置必须在 upstream 块里加 ip_hash 或部署 Redis 做 session 共享，否则状态会丢失。v2 完全不需要这些——任何请求打到任何实例都能正确处理。
Docker 化
FROM python:3.12-slim
WORKDIR /app
COPY --from=ghcr.io/astral-sh/uv:latest /uv /usr/local/bin/uv
COPY pyproject.toml uv.lock ./
RUN uv sync --frozen --no-dev
COPY server.py .
EXPOSE 8000
CMD ["uv", "run", "python", "server.py"]
一行命令部署：
docker build -t my-mcp-server . && docker run -p 8000:8000 my-mcp-server
八、进阶实战：做一个 AI 内容创作的 MCP 工具套件
理解了基础概念后，我们做一个更贴近实际业务的例子——为 AI 创业者打造的内容创作工具套件。这个工具包含三个能力：
功能设计
- 字数统计工具：分析一篇文章的中文字数、英文单词数、段落数、阅读时间
- 标题评分工具：根据标题的吸引力、信息密度、点击率潜力打分
- 排版模板资源：提供三种公众号排版模板供 AI 参考
"""MCP Server — AI 内容创作工具套件"""
from mcp.server import MCPServer
import re
mcp = MCPServer("Content Toolkit")
@mcp.tool()
def analyze_article(text: str) -> dict:
"""分析文章的统计信息：字符数、段落数、预估阅读时间等。
Args:
text: 要分析的文章全文（支持中英文混合）
Returns:
包含 cn_chars, en_words, paragraphs, reading_time_minutes 的统计字典
"""
cn_chars = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', text))
en_words = len(re.findall(r'[a-zA-Z]+', text))
paragraphs = len([p for p in text.split('\n\n') if p.strip()])
# 中文阅读速度约 400 字/分钟，英文约 200 词/分钟
reading_time = round(cn_chars / 400 + en_words / 200, 1)
return {
"cn_chars": cn_chars,
"en_words": en_words,
"total_chars": len(text),
"paragraphs": paragraphs,
"reading_time_minutes": max(reading_time, 0.1),
"fits_wechat": "✅ 适合" if cn_chars <= 5000 else "⚠️ 偏长，公众号建议拆分",
}
@mcp.tool()
def score_title(title: str) -> dict:
"""对文章标题进行多维度评分，帮助优化点击率。
Args:
title: 文章标题文本
Returns:
包含各维度评分和总分（满分 100）的字典
"""
score = 0
details = {}
# 长度评分（公众号标题 15-25 字最佳）
cn_len = len(re.findall(r'[\u4e00-\u9fff]', title))
if 15 <= cn_len <= 25:
details["长度"] = (10, "15-25字，最佳长度 ✅")
score += 10
elif 10 <= cn_len <= 30:
details["长度"] = (6, f"{cn_len}字，长度可接受")
score += 6
else:
details["长度"] = (2, f"{cn_len}字，偏短或偏长")
# 数字/数据评分
if re.search(r'\d+', title):
details["数据感"] = (15, "包含数字，增强可信度 ✅")
score += 15
else:
details["数据感"] = (5, "缺少数字，建议加入具体数据")
# 悬念/对比评分
suspense_patterns = ['为什么', '如何', '怎样', '竟然', '居然', 'vs', 'VS', '还是']
if any(p in title for p in suspense_patterns):
details["悬念感"] = (15, "包含悬念/对比元素，增加点击欲 ✅")
score += 15
else:
details["悬念感"] = (8, "信息陈述为主，可增加对比或悬念")
# 情绪词评分
emotional = ['必看', '重磅', '炸裂', '终于', '全面', '终极', '实战']
if any(e in title for e in emotional):
details["情绪张力"] = (10, "包含情绪词，提升紧迫感 ✅")
score += 10
else:
details["情绪张力"] = (5, "偏平实，可适当增加情绪词")
details["总分"] = min(score, 100)
return {"title": title, "total_score": min(score, 100), "details": details}
@mcp.resource("template://wechat-article")
def article_template() -> str:
"""公众号文章排版模板（Markdown 格式）"""
return """# 标题
> 一句话核心观点，吸引读者点进来
## 开篇钩子
200字以内讲清楚这篇文章解决什么问题、读者能得到什么。
## 核心内容分 3-5 个章节
每章有数据支撑、案例说明、可操作步骤。
## 总结
核心要点回顾 + 行动号召。
<hr>
#标签1 #标签2 #标签3
> 💡 觉得有用？分享给需要的朋友。关注「AI创业内参」，获取更多实战干货。"""
if __name__ == "__main__":
mcp.run(transport="stdio")
这个工具套件在实际使用中非常高效。比如你对 Claude 说「帮我分析这篇文章的字数和结构，然后给这篇新文章起 5 个标题并打分」，Claude 会自动调用 analyze_article 获取统计信息，然后调用 score_title 对每个候选标题评分排序——全自动完成，几秒钟出结果。
⚠️ 踩坑 8：@mcp.resource() 返回的模板内容里如果包含 Markdown 格式符号，AI 模型会正确理解并用于排版。但如果返回的是 HTML，AI 可能会混淆。建议 resource 返回纯 Markdown 或纯文本，让宿主 AI 自己决定渲染方式。
九、常见问题与排障
Q: 我的 MCP Server 启动了但 Claude 找不到工具？
A: 三步排查法：(1) 确认 uv run python server.py 能独立运行不报错；(2) 确认配置文件 JSON 格式正确——特别是结尾不能有多余逗号；(3) 检查 uv 是否在系统 PATH 中（which uv）。如果以上都没问题，重启 Claude Desktop 后查看「Developer → MCP Logs」获取详细错误。
Q: stdio 和 HTTP transport 应该选哪个？
A: 本地开发用 stdio（零配置，直接跑）。生产环境用 HTTP（可水平扩展、可加认证中间件、可配负载均衡）。注意 stdio 模式每次 Claude 启动都会新开一个进程，适合轻量工具；HTTP 模式是常驻进程，适合有缓存或需要维持数据库连接的工具。
Q: 一个 Server 里建议放多少个工具？
A: 没有硬性限制，但经验法则是 3-8 个工具最合适。太少说明功能拆得太粗（一个工具做太多事，AI 难以选择）；太多会让工具的 JSON Schema 总大小超限（部分宿主 AI 对工具描述总长度有限制）。如果一个 Server 需要 10+ 个工具，建议拆成多个独立的 Server。
Q: v2 的 _meta 字段里应该放什么？
A: _meta 是 v2 替代旧握手信息的关键字段。至少应该包含 io.modelcontextprotocol/clientInfo（客户端名称和版本）。如果你的 Server 在网关后面，还建议加 traceparent（W3C Trace Context）做分布式追踪。不需要像 v1 那样把所有能力列表塞进去——v2 有专门的 server/discover 方法按需查询。
Q: 工具函数里能做异步操作吗？比如调外部 API 或查数据库？
A: 可以但不推荐在同步函数里用 asyncio.run()。正确做法是使用 @mcp.tool() 配合 async def——MCPServer 完全支持异步工具函数。示例：
import httpx
@mcp.tool()
async def fetch_price(symbol: str) -> dict:
"""异步查询股票价格"""
async with httpx.AsyncClient() as client:
resp = await client.get(f"https://api.example.com/price/{symbol}")
return resp.json()
十、总结：无状态化对开发者的真正价值
MCP 2026-07-28 规范的发布和 Python SDK v2 的推出，做了一件看似"减法"的事——去掉会话层、去掉握手、去掉粘性路由依赖。但这恰恰是 MCP 走向生产级的关键一步。无状态化意味着你的 MCP Server 可以像普通 HTTP API 一样部署：挂负载均衡、配自动扩缩容、加 API 网关限流——所有这些都不再需要额外的状态同步层。
回顾一下我们从零到一完成的事情：安装环境、写第一个 MCP Server、用 Inspector 交互调试、接入 HN 真实 API、连接 Claude Desktop 实测、用 Docker 部署上线。这套流程适用于任何你未来需要定制的 AI 工具链。
一个简单的对比：
| v1（2025-11-25） | v2（2026-07-28） |
|---|
| 负载均衡 | 需要 ip_hash 或 Redis | 普通轮询即可 |
| 首次调用 | 先 initialize 握手 | 直接发 tool call |
| 网关限流 | 需解析 JSON body | 读 Header 即可 |
| 工具目录 | 每次重新拉取 | 支持 ttlMs 缓存 |
| 长任务 | 依赖 SSE 长连接 | MRTR 轮询模式 |
| 水平扩展 | 需共享存储 | 无状态，随意扩 |
下一步行动：用上面 server.py 的模板，花 30 分钟走通完整流程——写工具→mcp dev 调试→接入 Claude Desktop→实际对话测试。跑通一次，你就掌握了用 AI Agent 工具链开发的核心技能。
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