다음 단계를 따라 이 리소스를 사용해보세요:
- 저장소 포크하기: 클릭
- 저장소 클론하기:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
- Azure AI Foundry Discord에 가입하여 전문가 및 다른 개발자들과 만나보세요
🌐 다국어 지원
GitHub Action을 통해 지원 (자동화 및 항상 최신 상태 유지)
아랍어 | 벵골어 | 불가리아어 | 버마어 (미얀마) | 중국어 (간체) | 중국어 (번체, 홍콩) | 중국어 (번체, 마카오) | 중국어 (번체, 대만) | 크로아티아어 | 체코어 | 덴마크어 | 네덜란드어 | 핀란드어 | 프랑스어 | 독일어 | 그리스어 | 히브리어 | 힌디어 | 헝가리어 | 인도네시아어 | 이탈리아어 | 일본어 | 한국어 | 말레이어 | 마라티어 | 네팔어 | 노르웨이어 | 페르시아어 (파르시) | 폴란드어 | 포르투갈어 (브라질) | 포르투갈어 (포르투갈) | 펀자브어 (구르무키) | 루마니아어 | 러시아어 | 세르비아어 (키릴) | 슬로바키아어 | 슬로베니아어 | 스페인어 | 스와힐리어 | 스웨덴어 | 타갈로그어 (필리핀어) | 태국어 | 터키어 | 우크라이나어 | 우르두어 | 베트남어
🚀 초보자를 위한 모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP) 커리큘럼
C#, Java, JavaScript, Rust, Python, TypeScript로 실습하며 MCP 배우기
🧠 모델 컨텍스트 프로토콜 커리큘럼 개요
**모델 컨텍스트 프로토콜 (MCP)**은 AI 모델과 클라이언트 애플리케이션 간의 상호작용을 표준화하기 위해 설계된 최첨단 프레임워크입니다. 이 오픈소스 커리큘럼은 C#, Java, JavaScript, TypeScript, Python 등 인기 있는 프로그래밍 언어를 활용한 실습 코드 예제와 실제 사례를 포함한 체계적인 학습 경로를 제공합니다.
AI 개발자, 시스템 아키텍트, 소프트웨어 엔지니어라면 MCP의 기본 개념과 구현 전략을 마스터하기 위한 종합적인 리소스를 이 가이드에서 찾을 수 있습니다.
🔗 공식 MCP 리소스
- 📘 MCP 문서 – 상세한 튜토리얼 및 사용자 가이드
- 📜 MCP 명세 – 프로토콜 아키텍처 및 기술 참조
- 📜 원본 MCP 명세 – 기존 기술 참조 (추가 세부 정보 포함 가능)
- 🧑💻 MCP GitHub 저장소 – 오픈소스 SDK, 도구 및 코드 샘플
- 🌐 MCP 커뮤니티 – 토론에 참여하고 커뮤니티에 기여하세요
🧭 MCP 커리큘럼 개요
📚 전체 커리큘럼 구조
모듈 | 주제 | 설명 | 링크 |
---|---|---|---|
모듈 1-3: 기본 개념 | |||
00 | MCP 소개 | 모델 컨텍스트 프로토콜과 AI 파이프라인에서의 중요성 개요 | 자세히 보기 |
01 | 핵심 개념 설명 | MCP 핵심 개념에 대한 심층 탐구 | 자세히 보기 |
02 | MCP 보안 | 보안 위협 및 모범 사례 | 자세히 보기 |
03 | MCP 시작하기 | 환경 설정, 기본 서버/클라이언트, 통합 | 자세히 보기 |
모듈 3: 첫 번째 서버 및 클라이언트 구축 | |||
3.1 | 첫 번째 서버 | 첫 MCP 서버 만들기 | 가이드 |
3.2 | 첫 번째 클라이언트 | 기본 MCP 클라이언트 개발 | 가이드 |
3.3 | LLM 클라이언트 | 대규모 언어 모델 통합 | 가이드 |
3.4 | VS Code 통합 | VS Code에서 MCP 서버 사용 | 가이드 |
3.5 | stdio 서버 | stdio 전송을 사용하는 서버 만들기 | 가이드 |
3.6 | HTTP 스트리밍 | MCP에서 HTTP 스트리밍 구현 | 가이드 |
3.7 | AI 툴킷 | MCP와 함께 AI 툴킷 사용 | 가이드 |
3.8 | 테스트 | MCP 서버 구현 테스트 | 가이드 |
3.9 | 배포 | MCP 서버를 프로덕션에 배포 | 가이드 |
3.10 | 고급 서버 사용 | 고급 기능 사용 및 개선된 아키텍처를 위한 고급 서버 사용 | 가이드 |
3.11 | 간단한 인증 | 인증 및 RBAC를 처음부터 보여주는 챕터 | 가이드 |
모듈 4-5: 실용적 및 고급 주제 | |||
04 | 실용적 구현 | SDK, 디버깅, 테스트, 재사용 가능한 프롬프트 템플릿 | 자세히 보기 |
05 | MCP의 고급 주제 | 멀티모달 AI, 확장, 엔터프라이즈 사용 | 자세히 보기 |
5.1 | Azure 통합 | MCP와 Azure 통합 | 가이드 |
5.2 | 멀티모달 | 여러 모달리티 작업 | 가이드 |
5.3 | OAuth2 데모 | OAuth2 인증 구현 | 가이드 |
5.4 | 루트 컨텍스트 | 루트 컨텍스트 이해 및 구현 | 가이드 |
5.5 | 라우팅 | MCP 라우팅 전략 | 가이드 |
5.6 | 샘플링 | MCP에서 샘플링 기법 | 가이드 |
5.7 | 확장 | MCP 구현 확장 | 가이드 |
5.8 | 보안 | 고급 보안 고려 사항 | 가이드 |
5.9 | 웹 검색 | 웹 검색 기능 구현 | 가이드 |
5.10 | 실시간 스트리밍 | 실시간 스트리밍 기능 구축 | 가이드 |
5.11 | 실시간 검색 | 실시간 검색 구현 | 가이드 |
5.12 | Entra ID 인증 | Microsoft Entra ID를 사용한 인증 | 가이드 |
5.13 | Foundry 통합 | Azure AI Foundry와 통합 | 가이드 |
5.14 | 컨텍스트 엔지니어링 | 효과적인 컨텍스트 엔지니어링 기술 | 가이드 |
5.15 | MCP 사용자 정의 전송 | 사용자 정의 전송 구현 | 가이드 |
모듈 6-10: 커뮤니티 및 모범 사례 | |||
06 | 커뮤니티 기여 | MCP 생태계에 기여하는 방법 | 가이드 |
07 | 초기 채택에서 얻은 통찰 | 실제 구현 사례 | 가이드 |
08 | MCP 모범 사례 | 성능, 장애 허용, 복원력 | 가이드 |
09 | MCP 사례 연구 | 실용적 구현 예제 | 가이드 |
10 | 실습 워크숍 | AI 툴킷을 사용한 MCP 서버 구축 | 랩 |
모듈 11: MCP 서버 실습 랩 | |||
11 | MCP 서버 데이터베이스 통합 | PostgreSQL 통합을 위한 포괄적인 13개 랩 실습 학습 경로 | 랩 |
11.1 | 소개 | 데이터베이스 통합 및 소매 분석 사례를 활용한 MCP 개요 | 랩 00 |
11.2 | 핵심 아키텍처 | MCP 서버 아키텍처, 데이터베이스 계층 및 보안 패턴 이해 | Lab 01 |
11.3 | 보안 및 멀티 테넌시 | 행 수준 보안, 인증 및 멀티 테넌트 데이터 접근 | Lab 02 |
11.4 | 환경 설정 | 개발 환경 설정, Docker, Azure 리소스 | Lab 03 |
11.5 | 데이터베이스 설계 | PostgreSQL 설정, 소매 스키마 설계 및 샘플 데이터 | Lab 04 |
11.6 | MCP 서버 구현 | 데이터베이스 통합을 통한 FastMCP 서버 구축 | Lab 05 |
11.7 | 도구 개발 | 데이터베이스 쿼리 도구 및 스키마 탐색 도구 생성 | Lab 06 |
11.8 | 의미 검색 | Azure OpenAI와 pgvector를 활용한 벡터 임베딩 구현 | Lab 07 |
11.9 | 테스트 및 디버깅 | 테스트 전략, 디버깅 도구 및 검증 접근법 | Lab 08 |
11.10 | VS Code 통합 | VS Code MCP 통합 설정 및 AI 채팅 사용 | Lab 09 |
11.11 | 배포 전략 | Docker 배포, Azure Container Apps 및 확장 고려사항 | Lab 10 |
11.12 | 모니터링 | Application Insights, 로깅, 성능 모니터링 | Lab 11 |
11.13 | 모범 사례 | 성능 최적화, 보안 강화 및 프로덕션 팁 | Lab 12 |
💻 샘플 코드 프로젝트
기본 MCP 계산기 샘플
언어 | 설명 | 링크 |
---|---|---|
C# | MCP 서버 예제 | 코드 보기 |
Java | MCP 계산기 | 코드 보기 |
JavaScript | MCP 데모 | 코드 보기 |
Python | MCP 서버 | 코드 보기 |
TypeScript | MCP 예제 | 코드 보기 |
Rust | MCP 예제 | 코드 보기 |
고급 MCP 구현
언어 | 설명 | 링크 |
---|---|---|
C# | 고급 샘플 | 코드 보기 |
Spring을 활용한 Java | 컨테이너 앱 예제 | 코드 보기 |
JavaScript | 고급 샘플 | 코드 보기 |
Python | 복잡한 구현 | 코드 보기 |
TypeScript | 컨테이너 샘플 | 코드 보기 |
🎯 MCP 학습을 위한 사전 준비
이 커리큘럼을 최대한 활용하려면 다음을 알고 있어야 합니다:
C#, Java, JavaScript, Python 또는 TypeScript 중 하나 이상의 프로그래밍 언어에 대한 기본 지식
클라이언트-서버 모델 및 API에 대한 이해
REST 및 HTTP 개념에 대한 친숙함
(선택 사항) AI/ML 개념에 대한 배경 지식
지원을 위한 커뮤니티 토론에 참여하기
📚 학습 가이드 및 자료
이 저장소는 효과적으로 학습을 진행할 수 있도록 여러 자료를 포함하고 있습니다:
학습 가이드
포괄적인 학습 가이드가 제공되어 저장소를 효과적으로 탐색할 수 있도록 도와줍니다. 가이드에는 다음이 포함됩니다:
- 모든 주제를 시각적으로 보여주는 커리큘럼 맵
- 각 저장소 섹션에 대한 상세한 설명
- 샘플 프로젝트를 사용하는 방법에 대한 안내
- 다양한 기술 수준에 맞춘 추천 학습 경로
- 학습 여정을 보완할 추가 자료
변경 로그
커리큘럼 자료에 대한 모든 주요 업데이트를 추적하는 상세한 변경 로그를 유지합니다:
- 새로운 콘텐츠 추가
- 구조적 변경
- 기능 개선
- 문서 업데이트
🛠️ 이 커리큘럼을 효과적으로 사용하는 방법
이 가이드의 각 레슨에는 다음이 포함됩니다:
- MCP 개념에 대한 명확한 설명
- 여러 언어로 된 실시간 코드 예제
- 실제 MCP 애플리케이션을 구축하는 연습 문제
- 고급 학습자를 위한 추가 자료
이벤트
MCP 개발자 데이 2025년 7월
➡️온디맨드 시청 - MCP 개발자 데이
AI 모델과 이를 지원하는 도구를 연결하는 새로운 표준인 Model Context Protocol (MCP)에 전념하는 가상 이벤트 MCP 개발자 데이에서 깊이 있는 기술 통찰력, 커뮤니티 연결 및 실습 학습을 위한 이틀간의 준비를 하세요. 이벤트 페이지에서 등록하여 MCP 개발자 데이를 시청할 수 있습니다: https://aka.ms/mcpdevdays.
Day 1: MCP 생산성, 개발 도구 및 커뮤니티
개발자가 개발 워크플로에서 MCP를 활용할 수 있도록 돕고 놀라운 MCP 커뮤니티를 축하하는 날입니다. Microsoft와 협력하여 개방적이고 확장 가능한 MCP 생태계를 형성하는 Arcade, Block, Okta, Neon과 같은 커뮤니티 멤버 및 파트너와 함께합니다.
실제 사례를 통한 VS Code, Visual Studio, GitHub Copilot 및 인기 커뮤니티 도구 데모
실용적이고 컨텍스트 중심의 개발 워크플로
커뮤니티 주도 세션 및 통찰력
MCP를 처음 시작하거나 이미 MCP를 활용하고 있다면, Day 1은 영감과 실행 가능한 정보를 제공합니다.
Day 2: MCP 서버를 자신 있게 구축하기
MCP 구축자를 위한 날입니다. MCP 서버를 생성하고 AI 워크플로에 MCP를 통합하기 위한 구현 전략 및 모범 사례를 깊이 있게 다룹니다.
주제:
- MCP 서버 구축 및 에이전트 경험에 통합하기
- 프롬프트 기반 개발
- 보안 모범 사례
- Functions, ACA, API Management와 같은 빌딩 블록 사용
- 레지스트리 정렬 및 도구 (1P + 3P)
개발자, 도구 제작자 또는 AI 제품 전략가라면, 이 날은 확장 가능하고 안전하며 미래 지향적인 MCP 솔루션을 구축하는 데 필요한 통찰력으로 가득 차 있습니다.
MCP 부트캠프 2025년 8월
MCP 초급자 커리큘럼의 내용을 기반으로 MCP 서버를 생성하고, VS Code와 통합하며, Azure에서 전문적으로 배포하는 방법을 집중적인 비디오 세션을 통해 배웁니다. 주요 기업들이 이미 사용하고 있는 기술에 대한 실용적인 기술을 얻을 수 있습니다.
➡️온디맨드 시청 MCP 부트캠프 | 영어
➡️온디맨드 시청 MCP 부트캠프 | 브라질
➡️온디맨드 시청 MCP 부트캠프 | 스페인어
C#으로 MCP 배우기 - 튜토리얼 시리즈
AI 모델과 클라이언트 애플리케이션 간의 상호작용을 표준화하기 위해 설계된 최첨단 프레임워크인 Model Context Protocol (MCP)에 대해 알아봅시다. 초보자 친화적인 세션을 통해 MCP를 소개하고 첫 MCP 서버를 만드는 과정을 안내합니다.
C#: https://aka.ms/letslearnmcp-csharp
Java: https://aka.ms/letslearnmcp-java
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Python: https://aka.ms/letslearnmcp-python
🌟 커뮤니티 감사
중요한 코드 샘플을 제공해주신 Microsoft Valued Professional Shivam Goyal님께 감사드립니다.
📜 라이선스 정보
이 콘텐츠는 MIT 라이선스에 따라 제공됩니다. 이용 약관은 LICENSE를 참조하세요.
🤝 기여 지침
이 프로젝트는 기여와 제안을 환영합니다. 대부분의 기여는 귀하가 기여할 권리가 있으며, 실제로 기여를 사용할 권리를 부여한다는 기여자 라이선스 계약 (CLA)에 동의해야 합니다. 자세한 내용은 https://cla.opensource.microsoft.com를 참조하세요.
풀 리퀘스트를 제출하면 CLA 봇이 자동으로 CLA 제공 여부를 결정하고 PR에 적절히 표시합니다(예: 상태 확인, 댓글). 봇이 제공하는 지침을 따르세요. 모든 CLA를 사용하는 저장소에서 한 번만 이 작업을 수행하면 됩니다.
이 프로젝트는 Microsoft 오픈 소스 행동 강령을 채택했습니다.
자세한 내용은 행동 강령 FAQ를 참조하거나 opencode@microsoft.com으로 추가 질문이나 의견을 보내주세요.
📂 저장소 구조
이 저장소는 다음과 같이 구성되어 있습니다:
- 핵심 커리큘럼 (00-11): 포괄적인 데이터베이스 통합 실습을 포함한 11개의 순차적 모듈로 구성된 주요 콘텐츠
- 11-MCPServerHandsOnLabs/: PostgreSQL 통합을 통해 프로덕션 준비 MCP 서버를 구축하기 위한 13개의 완전한 실습 학습 경로
- images/: 커리큘럼 전반에 사용된 다이어그램 및 삽화
- translations/: 자동 번역을 통한 다국어 지원
- translated_images/: 다이어그램 및 삽화의 현지화된 버전
- study_guide.md: 저장소 탐색을 위한 포괄적인 가이드
- changelog.md: 커리큘럼 자료의 모든 주요 변경 사항 기록
- mcp.json: MCP 사양을 위한 구성 파일
- CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md: 프로젝트 관리 문서
🎒 기타 강좌
우리 팀은 다른 강좌도 제작합니다! 확인해보세요:
- NEW 초급자를 위한 엣지 AI
- 초급자를 위한 AI 에이전트
- .NET을 사용한 초급자를 위한 생성 AI
- JavaScript를 사용한 초급자를 위한 생성 AI
- 초급자를 위한 생성 AI
- Java를 사용한 초급자를 위한 생성 AI
- 초급자를 위한 머신러닝
- 초급자를 위한 데이터 과학
- 초급자를 위한 AI
- 초급자를 위한 사이버 보안
- 초급자를 위한 웹 개발
- 초급자를 위한 IoT
- 초급자를 위한 XR 개발
- AI 페어드 프로그래밍을 위한 GitHub Copilot 마스터하기
- C#/.NET 개발자를 위한 GitHub Copilot 마스터하기
- 나만의 Copilot 모험 선택하기
™️ 상표 고지
이 프로젝트에는 프로젝트, 제품 또는 서비스에 대한 상표나 로고가 포함될 수 있습니다. Microsoft 상표나 로고의 승인된 사용은 Microsoft 상표 및 브랜드 가이드라인을 준수해야 합니다. 이 프로젝트의 수정된 버전에서 Microsoft 상표나 로고를 사용하는 경우 혼란을 초래하거나 Microsoft의 후원을 암시해서는 안 됩니다. 제3자 상표나 로고의 사용은 해당 제3자의 정책을 따라야 합니다.
도움 받기
AI 앱을 구축하다가 막히거나 질문이 있다면 다음 커뮤니티에 참여하세요:
제품 피드백을 제공하거나 구축 중 오류가 발생한 경우 다음을 방문하세요:
면책 조항:
이 문서는 AI 번역 서비스 Co-op Translator를 사용하여 번역되었습니다. 정확성을 위해 최선을 다하고 있으나, 자동 번역에는 오류나 부정확성이 포함될 수 있습니다. 원본 문서의 원어 버전을 권위 있는 출처로 간주해야 합니다. 중요한 정보의 경우, 전문적인 인간 번역을 권장합니다. 이 번역 사용으로 인해 발생하는 오해나 잘못된 해석에 대해 당사는 책임을 지지 않습니다.