Sledite tem korakom, da začnete uporabljati te vire:
- Forkajte repozitorij: Kliknite
- Klonirajte repozitorij:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
- Pridružite se Azure AI Foundry Discordu in spoznajte strokovnjake ter druge razvijalce
🌐 Podpora za več jezikov
Podprto prek GitHub Action (samodejno in vedno posodobljeno)
Arabščina | Bengalščina | Bolgarščina | Burmanščina (Mjanmar) | Kitajščina (poenostavljena) | Kitajščina (tradicionalna, Hong Kong) | Kitajščina (tradicionalna, Macau) | Kitajščina (tradicionalna, Tajvan) | Hrvaščina | Češčina | Danščina | Nizozemščina | Finščina | Francoščina | Nemščina | Grščina | Hebrejščina | Hindijščina | Madžarščina | Indonezijščina | Italijanščina | Japonščina | Korejščina | Malajščina | Maratščina | Nepalščina | Norveščina | Perzijščina (Farsi) | Poljščina | Portugalščina (Brazilija) | Portugalščina (Portugalska) | Pandžabščina (Gurmukhi) | Romunščina | Ruščina | Srbščina (cirilica) | Slovaščina | Slovenščina | Španščina | Svahili | Švedščina | Tagalog (Filipino) | Tajščina | Turščina | Ukrajinščina | Urdu | Vietnamščina
🚀 Učni načrt za Model Context Protocol (MCP) za začetnike
Naučite se MCP s praktičnimi primeri kode v C#, Java, JavaScript, Rust, Python in TypeScript
🧠 Pregled učnega načrta za Model Context Protocol
Model Context Protocol (MCP) je napreden okvir, zasnovan za standardizacijo interakcij med AI modeli in odjemalskimi aplikacijami. Ta odprtokodni učni načrt ponuja strukturirano pot učenja, ki vključuje praktične primere kodiranja in resnične primere uporabe v priljubljenih programskih jezikih, kot so C#, Java, JavaScript, TypeScript in Python.
Ne glede na to, ali ste razvijalec AI, sistemski arhitekt ali programski inženir, je ta vodnik vaš celovit vir za obvladovanje osnov MCP in strategij implementacije.
🔗 Uradni viri MCP
- 📘 Dokumentacija MCP – Podrobni vodiči in uporabniški priročniki
- 📜 Specifikacija MCP – Arhitektura protokola in tehnične reference
- 📜 Izvirna specifikacija MCP – Legacy tehnične reference (lahko vsebujejo dodatne podrobnosti)
- 🧑💻 GitHub repozitorij MCP – Odprtokodni SDK-ji, orodja in vzorci kode
- 🌐 Skupnost MCP – Pridružite se razpravam in prispevajte k skupnosti
🧭 Pregled učnega načrta MCP
📚 Celotna struktura učnega načrta
Modul | Tema | Opis | Povezava |
---|---|---|---|
Modul 1-3: Osnove | |||
00 | Uvod v MCP | Pregled Model Context Protocol in njegovega pomena v AI procesih | Preberi več |
01 | Razlaga osnovnih konceptov | Podroben pregled osnovnih konceptov MCP | Preberi več |
02 | Varnost v MCP | Grožnje varnosti in najboljše prakse | Preberi več |
03 | Začetek z MCP | Nastavitev okolja, osnovni strežniki/odjemalci, integracija | Preberi več |
Modul 3: Gradnja prvega strežnika in odjemalca | |||
3.1 | Prvi strežnik | Ustvarite svoj prvi MCP strežnik | Vodič |
3.2 | Prvi odjemalec | Razvijte osnovni MCP odjemalec | Vodič |
3.3 | Odjemalec z LLM | Integracija velikih jezikovnih modelov | Vodič |
3.4 | Integracija z VS Code | Uporaba MCP strežnikov v VS Code | Vodič |
3.5 | Stdio strežnik | Ustvarjanje strežnikov z uporabo stdio transporta | Vodič |
3.6 | HTTP pretakanje | Implementacija HTTP pretakanja v MCP | Vodič |
3.7 | AI orodjarna | Uporaba AI orodjarne z MCP | Vodič |
3.8 | Testiranje | Testiranje implementacije MCP strežnika | Vodič |
3.9 | Namestitev | Namestitev MCP strežnikov v produkcijo | Vodič |
3.10 | Napredna uporaba strežnika | Uporaba naprednih strežnikov za izboljšane funkcije in arhitekturo | Vodič |
3.11 | Enostavna avtentikacija | Poglavje, ki prikazuje avtentikacijo od začetka in RBAC | Vodič |
Modul 4-5: Praktično in napredno | |||
04 | Praktična implementacija | SDK-ji, odpravljanje napak, testiranje, ponovno uporabni predlogi za pozive | Preberi več |
05 | Napredne teme v MCP | Multimodalni AI, skaliranje, uporaba v podjetjih | Preberi več |
5.1 | Integracija z Azure | MCP integracija z Azure | Vodič |
5.2 | Multimodalnost | Delo z več modalnostmi | Vodič |
5.3 | OAuth2 Demo | Implementacija avtentikacije OAuth2 | Vodič |
5.4 | Root konteksti | Razumevanje in implementacija root kontekstov | Vodič |
5.5 | Usmerjanje | Strategije usmerjanja MCP | Vodič |
5.6 | Vzorčenje | Tehnike vzorčenja v MCP | Vodič |
5.7 | Skaliranje | Skaliranje MCP implementacij | Vodič |
5.8 | Varnost | Napredni vidiki varnosti | Vodič |
5.9 | Spletno iskanje | Implementacija funkcij spletnega iskanja | Vodič |
5.10 | Pretakanje v realnem času | Gradnja funkcionalnosti pretakanja v realnem času | Vodič |
5.11 | Iskanje v realnem času | Implementacija iskanja v realnem času | Vodič |
5.12 | Entra ID avtentikacija | Avtentikacija z Microsoft Entra ID | Vodič |
5.13 | Integracija z Foundry | Integracija z Azure AI Foundry | Vodič |
5.14 | Inženiring konteksta | Tehnike za učinkovito inženiring konteksta | Vodič |
5.15 | MCP po meri transport | Implementacije transporta po meri | Vodič |
Modul 6-10: Skupnost in najboljše prakse | |||
06 | Prispevki skupnosti | Kako prispevati k ekosistemu MCP | Vodič |
07 | Uvidi iz zgodnje uporabe | Zgodbe o resnični implementaciji | Vodič |
08 | Najboljše prakse za MCP | Zmogljivost, odpornost na napake, odpornost | Vodič |
09 | Študije primerov MCP | Primeri praktične implementacije | Vodič |
10 | Praktična delavnica | Gradnja MCP strežnika z AI orodjarno | Laboratorij |
Modul 11: Praktični laboratorij MCP strežnika | |||
11 | Integracija baze podatkov MCP strežnika | Celovit 13-laboratorijski učni načrt za integracijo PostgreSQL | Laboratoriji |
11.1 | Uvod | Pregled MCP z integracijo baze podatkov in primer uporabe analitike maloprodaje | Laboratorij 00 |
11.2 | Osnovna arhitektura | Razumevanje arhitekture MCP strežnika, plasti podatkovne baze in varnostnih vzorcev | Lab 01 |
11.3 | Varnost in večnajemništvo | Varnost na ravni vrstic, avtentikacija in dostop do podatkov več najemnikov | Lab 02 |
11.4 | Nastavitev okolja | Nastavitev razvojnega okolja, Docker, Azure virov | Lab 03 |
11.5 | Oblikovanje podatkovne baze | Nastavitev PostgreSQL, oblikovanje sheme za maloprodajo in vzorčni podatki | Lab 04 |
11.6 | Implementacija MCP strežnika | Gradnja FastMCP strežnika z integracijo podatkovne baze | Lab 05 |
11.7 | Razvoj orodij | Ustvarjanje orodij za poizvedbe podatkovne baze in introspekcijo sheme | Lab 06 |
11.8 | Semantično iskanje | Implementacija vektorskih vdelav z Azure OpenAI in pgvector | Lab 07 |
11.9 | Testiranje in odpravljanje napak | Strategije testiranja, orodja za odpravljanje napak in pristopi za validacijo | Lab 08 |
11.10 | Integracija z VS Code | Konfiguracija integracije MCP z VS Code in uporaba AI Chata | Lab 09 |
11.11 | Strategije uvajanja | Uvajanje z Dockerjem, Azure Container Apps in premisleki o skaliranju | Lab 10 |
11.12 | Spremljanje | Application Insights, beleženje in spremljanje zmogljivosti | Lab 11 |
11.13 | Najboljše prakse | Optimizacija zmogljivosti, krepitev varnosti in nasveti za produkcijo | Lab 12 |
💻 Vzorčni projekti kode
Osnovni primeri MCP kalkulatorja
Jezik | Opis | Povezava |
---|---|---|
C# | Primer MCP strežnika | Oglejte si kodo |
Java | MCP kalkulator | Oglejte si kodo |
JavaScript | MCP demo | Oglejte si kodo |
Python | MCP strežnik | Oglejte si kodo |
TypeScript | Primer MCP | Oglejte si kodo |
Rust | Primer MCP | Oglejte si kodo |
Napredne implementacije MCP
Jezik | Opis | Povezava |
---|---|---|
C# | Napreden primer | Oglejte si kodo |
Java s Spring | Primer aplikacije v kontejnerju | Oglejte si kodo |
JavaScript | Napreden primer | Oglejte si kodo |
Python | Kompleksna implementacija | Oglejte si kodo |
TypeScript | Primer kontejnerja | Oglejte si kodo |
🎯 Predpogoji za učenje MCP
Da boste kar najbolje izkoristili to gradivo, bi morali imeti:
Osnovno znanje programiranja v vsaj enem od naslednjih jezikov: C#, Java, JavaScript, Python ali TypeScript
Razumevanje modela odjemalec-strežnik in API-jev
Poznavanje konceptov REST in HTTP
(Neobvezno) Osnovno znanje konceptov AI/ML
Pridružitev našim skupnostnim razpravam za podporo
📚 Vodnik za učenje in viri
Ta repozitorij vključuje več virov, ki vam bodo pomagali pri učenju:
Vodnik za učenje
Na voljo je obsežen Vodnik za učenje, ki vam bo pomagal učinkovito krmariti po tem repozitoriju. Vodnik vključuje:
- Vizualni zemljevid učnega načrta z vsemi obravnavanimi temami
- Podroben pregled vsakega dela repozitorija
- Navodila za uporabo vzorčnih projektov
- Priporočene učne poti za različne ravni znanja
- Dodatne vire za dopolnitev vašega učenja
Dnevnik sprememb
Vzdržujemo podroben Dnevnik sprememb, ki beleži vse pomembne posodobitve učnega gradiva, vključno z:
- Dodajanjem nove vsebine
- Strukturnimi spremembami
- Izboljšavami funkcij
- Posodobitvami dokumentacije
🛠️ Kako učinkovito uporabljati ta učni načrt
Vsaka lekcija v tem vodniku vključuje:
- Jasne razlage konceptov MCP
- Žive primere kode v več jezikih
- Vaje za gradnjo resničnih MCP aplikacij
- Dodatne vire za napredne učence
Dogodki
MCP Dev Days julij 2025
➡️Oglejte si na zahtevo - MCP Dev Days
Pripravite se na dva dneva poglobljenih tehničnih vpogledov, povezovanja skupnosti in praktičnega učenja na MCP Dev Days, virtualnem dogodku, posvečenem Model Context Protocol (MCP) — nastajajočemu standardu, ki povezuje AI modele in orodja, na katera se zanašajo. MCP Dev Days si lahko ogledate z registracijo na naši strani dogodka: https://aka.ms/mcpdevdays.
1. dan: Produktivnost MCP, razvojna orodja in skupnost:
Osredotoča se na opolnomočenje razvijalcev za uporabo MCP v njihovem delovnem toku in praznovanje izjemne skupnosti MCP. Pridružili se nam bodo člani skupnosti in partnerji, kot so Arcade, Block, Okta in Neon, da pokažejo, kako sodelujejo z Microsoftom pri oblikovanju odprtega, razširljivega ekosistema MCP.
Resnični primeri uporabe v VS Code, Visual Studio, GitHub Copilot in priljubljenih orodjih skupnosti
Praktični, kontekstno usmerjeni delovni tokovi za razvijalce
Seje, ki jih vodi skupnost, in vpogledi
Ne glede na to, ali šele začenjate z MCP ali že gradite z njim, bo 1. dan postavil temelje z navdihom in uporabnimi nasveti.
2. dan: Gradnja MCP strežnikov z zaupanjem
Namenjen je graditeljem MCP. Poglobljeno bomo obravnavali strategije implementacije in najboljše prakse za ustvarjanje MCP strežnikov ter integracijo MCP v vaše AI delovne tokove.
Teme vključujejo:
- Gradnja MCP strežnikov in njihova integracija v izkušnje z agenti
- Razvoj, ki temelji na pozivih
- Najboljše prakse za varnost
- Uporaba gradnikov, kot so Functions, ACA in API Management
- Poravnava registra in orodja (1P + 3P)
Če ste razvijalec, graditelj orodij ali strateg za AI izdelke, je ta dan poln vpogledov, ki jih potrebujete za gradnjo skalabilnih, varnih in prihodnosti pripravljenih MCP rešitev.
MCP Boot Camp avgust 2025
Naučite se v intenzivnih video sejah, kako ustvariti MCP strežnike, integrirati z VS Code in profesionalno uvajati na Azure, na podlagi vsebine iz učnega načrta MCP za začetnike. Pridobite praktične veščine v tehnologiji, ki jo že uporabljajo velike korporacije.
➡️Oglejte si na zahtevo MCP Bootcamp | Angleščina
➡️Oglejte si na zahtevo MCP Bootcamp | Brazilščina
➡️Oglejte si na zahtevo MCP Bootcamp | Španščina
Naučimo se MCP s C# - Serija vaj
Naučimo se Model Context Protocol (MCP), naprednega okvira, zasnovanega za standardizacijo interakcij med AI modeli in odjemalskimi aplikacijami. V tej prijazni seji za začetnike vas bomo uvedli v MCP in vas vodili skozi ustvarjanje vašega prvega MCP strežnika.
C#: https://aka.ms/letslearnmcp-csharp
Java: https://aka.ms/letslearnmcp-java
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Python: https://aka.ms/letslearnmcp-python
🌟 Zahvala skupnosti
Hvala Microsoftovemu cenjenemu strokovnjaku Shivam Goyal za prispevek pomembnih vzorcev kode.
📜 Informacije o licenci
Ta vsebina je licencirana pod MIT licenco. Za pogoje in določila glejte LICENSE.
🤝 Smernice za prispevanje
Ta projekt pozdravlja prispevke in predloge. Večina prispevkov zahteva, da se strinjate s Sporazumom o licenci za prispevanje (CLA), ki potrjuje, da imate pravico in dejansko podeljujete pravice za uporabo vašega prispevka. Za podrobnosti obiščite https://cla.opensource.microsoft.com.
Ko oddate zahtevo za združitev, bo bot CLA samodejno določil, ali morate zagotoviti CLA, in ustrezno označil PR (npr. preverjanje stanja, komentar). Preprosto sledite navodilom, ki jih zagotovi bot. To boste morali storiti le enkrat za vse repozitorije, ki uporabljajo naš CLA.
Ta projekt je sprejel Microsoftov kodeks ravnanja za odprtokodno programsko opremo. Za več informacij si oglejte Pogosta vprašanja o kodeksu ravnanja ali kontaktirajte opencode@microsoft.com za dodatna vprašanja ali komentarje.
📂 Struktura repozitorija
Repozitorij je organiziran na naslednji način:
- Osnovni učni načrt (00-11): Glavna vsebina, organizirana v enajst zaporednih modulov, vključno s celovitimi laboratoriji za integracijo podatkovnih baz
- 11-MCPServerHandsOnLabs/: Popolna učna pot s 13 laboratoriji za gradnjo produkcijsko pripravljenih MCP strežnikov z integracijo PostgreSQL
- images/: Diagrami in ilustracije, uporabljeni v učnem načrtu
- translations/: Podpora za več jezikov z avtomatiziranimi prevodi
- translated_images/: Lokalizirane različice diagramov in ilustracij
- study_guide.md: Obsežen vodnik za navigacijo po repozitoriju
- changelog.md: Zapis vseh pomembnih sprememb v učnem gradivu
- mcp.json: Konfiguracijska datoteka za specifikacijo MCP
- CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md: Dokumenti za upravljanje projekta
🎒 Drugi tečaji
Naša ekipa pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:
- NOVO Edge AI za začetnike
- AI agenti za začetnike
- Generativna AI za začetnike z uporabo .NET
- Generativna AI za začetnike z uporabo JavaScript
- Generativna AI za začetnike
- Generativna AI za začetnike z uporabo Java
- ML za začetnike
- Podatkovna znanost za začetnike
- AI za začetnike
- Kibernetska varnost za začetnike
- Spletni razvoj za začetnike
- IoT za začetnike
- XR razvoj za začetnike
- Obvladovanje GitHub Copilot za AI programiranje v paru
- Obvladovanje GitHub Copilot za C#/.NET razvijalce
- Izberi svojo Copilot pustolovščino
™️ Obvestilo o blagovni znamki
Ta projekt lahko vsebuje blagovne znamke ali logotipe za projekte, izdelke ali storitve. Dovoljena uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov mora biti skladna z in upoštevati Microsoftove smernice za blagovne znamke in znamčenje. Uporaba Microsoftovih blagovnih znamk ali logotipov v spremenjenih različicah tega projekta ne sme povzročiti zmede ali nakazovati, da projekt sponzorira Microsoft. Vsaka uporaba blagovnih znamk ali logotipov tretjih oseb mora biti skladna s politikami teh tretjih oseb.
Pomoč
Če se zataknete ali imate kakršna koli vprašanja o gradnji AI aplikacij, se pridružite:
Če imate povratne informacije o izdelku ali naletite na napake med gradnjo, obiščite:
Omejitev odgovornosti:
Ta dokument je bil preveden z uporabo storitve za prevajanje z umetno inteligenco Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas prosimo, da upoštevate, da lahko avtomatski prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v njegovem maternem jeziku je treba obravnavati kot avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo profesionalni človeški prevod. Ne prevzemamo odgovornosti za morebitna nesporazumevanja ali napačne razlage, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.