Vítejte na Model Context Protocol (MCP) Workshopu! Tento komplexní praktický workshop spojuje dvě špičkové technologie, které změní vývoj AI aplikací:
- 🔗 Model Context Protocol (MCP): Otevřený standard pro bezproblémovou integraci AI nástrojů
- 🛠️ AI Toolkit pro Visual Studio Code (AITK): Výkonné rozšíření pro vývoj AI od Microsoftu
Na konci workshopu budete umět vytvářet inteligentní aplikace, které propojují AI modely s reálnými nástroji a službami. Od automatizovaného testování po vlastní API integrace získáte praktické dovednosti pro řešení složitých obchodních výzev.
MCP je „USB-C pro AI“ – univerzální standard, který propojuje AI modely s externími nástroji a zdroji dat.
✨ Klíčové vlastnosti:
- 🔄 Standardizovaná integrace: Univerzální rozhraní pro připojení AI nástrojů
- 🏛️ Flexibilní architektura: Lokální i vzdálené servery přes stdio/SSE transport
- 🧰 Bohatý ekosystém: Nástroje, prompty a zdroje v jednom protokolu
- 🔒 Podniková připravenost: Vestavěná bezpečnost a spolehlivost
🎯 Proč je MCP důležitý: Stejně jako USB-C odstranil chaos s kabely, MCP odstraňuje složitost AI integrací. Jeden protokol, nekonečné možnosti.
Vlajková loď Microsoftu pro vývoj AI, která promění VS Code v AI centrum.
🚀 Hlavní funkce:
- 📦 Katalog modelů: Přístup k modelům z Azure AI, GitHub, Hugging Face, Ollama
- ⚡ Lokální inference: ONNX optimalizované CPU/GPU/NPU zpracování
- 🏗️ Agent Builder: Vizualní vývoj AI agentů s integrací MCP
- 🎭 Multimodální podpora: Text, obraz a strukturovaný výstup
💡 Výhody pro vývojáře:
- Nasazení modelů bez konfigurace
- Vizualní tvorba promptů
- Testování v reálném čase
- Plynulá integrace MCP serverů
Délka: 15 minut
- 🛠️ Instalace a konfigurace AI Toolkitu pro VS Code
- 🗂️ Prozkoumání Katalogu modelů (100+ modelů z GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google)
- 🎮 Ovládnutí Interaktivního hřiště pro testování modelů v reálném čase
- 🤖 Vytvoření prvního AI agenta pomocí Agent Builderu
- 📊 Hodnocení výkonu modelů pomocí vestavěných metrik (F1, relevance, podobnost, koherence)
- ⚡ Naučíte se dávkové zpracování a multimodální podporu
🎯 Výsledek učení: Vytvořit funkčního AI agenta s komplexním porozuměním možnostem AITK
Délka: 20 minut
- 🧠 Ovládnutí architektury a konceptů Model Context Protocolu (MCP)
- 🌐 Prozkoumání ekosystému MCP serverů od Microsoftu
- 🤖 Vytvoření agenta pro automatizaci prohlížeče pomocí Playwright MCP serveru
- 🔧 Integrace MCP serverů s AI Toolkit Agent Builderem
- 📊 Konfigurace a testování MCP nástrojů v rámci agentů
- 🚀 Export a nasazení agentů s podporou MCP do produkce
🎯 Výsledek učení: Nasadit AI agenta s rozšířením o externí nástroje přes MCP
Délka: 20 minut
- 💻 Vytvoření vlastních MCP serverů pomocí AI Toolkitu
- 🐍 Konfigurace a použití nejnovějšího MCP Python SDK (v1.9.3)
- 🔍 Nastavení a využití MCP Inspectoru pro ladění
- 🛠️ Vytvoření Weather MCP Serveru s profesionálními ladícími postupy
- 🧪 Ladění MCP serverů v prostředí Agent Builder a Inspector
🎯 Výsledek učení: Vyvíjet a ladit vlastní MCP servery s moderními nástroji
Délka: 30 minut
- 🏗️ Vytvoření reálného GitHub Clone MCP Serveru pro vývojové workflow
- 🔄 Implementace chytrého klonování repozitářů s validací a ošetřením chyb
- 📁 Vytvoření inteligentní správy adresářů a integrace s VS Code
- 🤖 Použití GitHub Copilot Agent Mode s vlastními MCP nástroji
- 🛡️ Aplikace produkčně připravené spolehlivosti a multiplatformní kompatibility
🎯 Výsledek učení: Nasadit produkčně připravený MCP server, který zjednodušuje reálné vývojové procesy
Proměňte svůj vývojový proces pomocí inteligentní automatizace:
- Chytrá správa repozitářů: AI řízené revize kódu a rozhodování o merge
- Inteligentní CI/CD: Automatická optimalizace pipeline na základě změn v kódu
- Třídění problémů: Automatická klasifikace a přiřazení bugů
Zvyšte kvalitu testování pomocí AI automatizace:
- Inteligentní generování testů: Automatické vytváření komplexních testovacích sad
- Vizualní regresní testování: AI detekce změn v UI
- Monitorování výkonu: Proaktivní identifikace a řešení problémů
Vytvářejte chytřejší datové workflow:
- Adaptivní ETL procesy: Samooptimalizující transformace dat
- Detekce anomálií: Monitorování kvality dat v reálném čase
- Inteligentní směrování: Chytré řízení toku dat
Vytvářejte výjimečné interakce se zákazníky:
- Podpora s kontextem: AI agenti s přístupem k historii zákazníka
- Proaktivní řešení problémů: Prediktivní zákaznický servis
- Multikanálová integrace: Jednotný AI zážitek napříč platformami
| Komponenta | Požadavek | Poznámky |
|---|---|---|
| Operační systém | Windows 10+, macOS 10.15+, Linux | Jakýkoliv moderní OS |
| Visual Studio Code | Nejnovější stabilní verze | Nutné pro AITK |
| Node.js | v18.0+ a npm | Pro vývoj MCP serverů |
| Python | 3.10+ | Volitelně pro Python MCP servery |
| Paměť | Minimálně 8GB RAM | Doporučeno 16GB pro lokální modely |
- AI Toolkit (ms-windows-ai-studio.windows-ai-studio)
- Python (ms-python.python)
- Python Debugger (ms-python.debugpy)
- GitHub Copilot (GitHub.copilot) – volitelné, ale užitečné
- uv: Moderní správce balíčků pro Python
- MCP Inspector: Vizualní nástroj pro ladění MCP serverů
- Playwright: Pro příklady webové automatizace
Po dokončení workshopu dosáhnete mistrovství v:
- Mistrovství MCP protokolu: Hluboké porozumění architektuře a implementačním vzorům
- Znalost AITK: Expertní používání AI Toolkitu pro rychlý vývoj
- Vývoj vlastních serverů: Vytváření, nasazení a údržba produkčních MCP serverů
- Excelence v integraci nástrojů: Bezproblémové propojení AI s existujícími vývojovými procesy
- Aplikace řešení problémů: Použití naučených dovedností na reálné obchodní výzvy
- Nastavení a konfigurace AI Toolkitu ve VS Code
- Návrh a implementace vlastních MCP serverů
- Integrace GitHub modelů s MCP architekturou
- Vytváření automatizovaných testovacích workflow s Playwright
- Nasazení AI agentů do produkce
- Ladění a optimalizace výkonu MCP serverů
- Návrh AI integrací na podnikové úrovni
- Implementace bezpečnostních best practices pro AI aplikace
- Návrh škálovatelných MCP serverových architektur
- Vytváření vlastních nástrojových řetězců pro specifické oblasti
- Mentorování ostatních ve vývoji AI-native aplikací
- MCP Specifikace
- AI Toolkit GitHub Repozitář
- Sbírka vzorových MCP serverů
- Průvodce nejlepšími postupy
🚀 Připraveni revolucionalizovat svůj AI vývojový workflow?
Pojďme společně budovat budoucnost inteligentních aplikací s MCP a AI Toolkitem!
Prohlášení o vyloučení odpovědnosti:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoliv nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.