Skip to content

Latest commit

 

History

History
268 lines (226 loc) · 9.65 KB

File metadata and controls

268 lines (226 loc) · 9.65 KB

Model Context Protocol (MCP) pro začátečníky – studijní průvodce

Tento studijní průvodce poskytuje přehled struktury a obsahu repozitáře pro kurz „Model Context Protocol (MCP) pro začátečníky“. Použijte tento průvodce k efektivní orientaci v repozitáři a maximálnímu využití dostupných zdrojů.

Přehled repozitáře

Model Context Protocol (MCP) je standardizovaný rámec pro interakce mezi AI modely a klientskými aplikacemi. Původně vytvořený společností Anthropic, MCP je nyní spravován širší komunitou MCP prostřednictvím oficiální organizace na GitHubu. Tento repozitář nabízí komplexní kurz s praktickými ukázkami kódu v jazycích C#, Java, JavaScript, Python a TypeScript, určený pro vývojáře AI, systémové architekty a softwarové inženýry.

Vizualizace kurikula

mindmap
  root((MCP for Beginners))
    00. Introduction
      ::icon(fa fa-book)
      (Protocol Overview)
      (Standardization)
      (Use Cases)
    01. Core Concepts
      ::icon(fa fa-puzzle-piece)
      (Client-Server Architecture)
      (Protocol Components)
      (Messaging Patterns)
    02. Security
      ::icon(fa fa-shield)
      (Threat Models)
      (Best Practices)
      (Auth Strategies)
    03. Getting Started
      ::icon(fa fa-rocket)
      (First Server)
      (Client)
      (LLM Client)
      (VS Code Integration)
      (SSE Server)
      (HTTP Streaming)
      (AI Toolkit)
      (Testing)
      (Deployment)
    04. Practical Implementation
      ::icon(fa fa-code)
      (SDKs)
      (Testing/Debugging)
      (Prompt Templates)
      (Sample Projects)
    05. Advanced Topics
      ::icon(fa fa-graduation-cap)
      (Context Engineering)
      (Foundry Integration)
      (Multi-modal AI)
      (OAuth2 Demo)
      (Real-time Search)
      (Streaming)
      (Root Contexts)
      (Routing)
      (Sampling)
      (Scaling)
      (Security)
      (Entra ID)
      (Web Search)
      
    06. Community
      ::icon(fa fa-users)
      (Code Contributions)
      (Documentation)
      (MCP Clients)
      (MCP Servers)
      (Image Generation)
    07. Early Adoption
      ::icon(fa fa-lightbulb)
      (Real-world Examples)
      (Deployment Stories)
      (Future Roadmap)
    08. Best Practices
      ::icon(fa fa-check)
      (Performance)
      (Fault Tolerance)
      (Resilience)
    09. Case Studies
      ::icon(fa fa-file-text)
      (API Management)
      (Travel Agent)
      (Azure DevOps)
      (Documentation MCP)
    10. Hands-on Workshop
      ::icon(fa fa-laptop)
      (AI Toolkit Integration)
      (Custom Server Development)
      (Production Deployment)
Loading

Struktura repozitáře

Repozitář je rozdělen do deseti hlavních sekcí, z nichž každá se zaměřuje na různé aspekty MCP:

  1. Úvod (00-Introduction/)

    • Přehled Model Context Protocol
    • Proč je standardizace důležitá v AI pipelinech
    • Praktické případy použití a přínosy
  2. Základní koncepty (01-CoreConcepts/)

    • Klient-server architektura
    • Klíčové komponenty protokolu
    • Vzory zpráv v MCP
  3. Bezpečnost (02-Security/)

    • Hrozby bezpečnosti v systémech založených na MCP
    • Nejlepší postupy pro zabezpečení implementací
    • Strategie autentizace a autorizace
  4. Začínáme (03-GettingStarted/)

    • Nastavení a konfigurace prostředí
    • Vytvoření základních MCP serverů a klientů
    • Integrace s existujícími aplikacemi
    • Obsahuje sekce pro:
      • První implementaci serveru
      • Vývoj klienta
      • Integraci LLM klienta
      • Integraci ve VS Code
      • Server-Sent Events (SSE) server
      • HTTP streaming
      • Integraci AI Toolkit
      • Testovací strategie
      • Pokyny pro nasazení
  5. Praktická implementace (04-PracticalImplementation/)

    • Použití SDK v různých programovacích jazycích
    • Ladění, testování a ověřování
    • Tvorba znovupoužitelných šablon promptů a workflow
    • Ukázkové projekty s příklady implementace
  6. Pokročilá témata (05-AdvancedTopics/)

    • Techniky kontextového inženýrství
    • Integrace Foundry agenta
    • Multimodální AI workflow
    • Ukázky OAuth2 autentizace
    • Funkce vyhledávání v reálném čase
    • Streaming v reálném čase
    • Implementace root kontextů
    • Směrovací strategie
    • Techniky vzorkování
    • Přístupy k škálování
    • Bezpečnostní aspekty
    • Integrace bezpečnosti Entra ID
    • Integrace webového vyhledávání
  7. Příspěvky komunity (06-CommunityContributions/)

    • Jak přispívat kódem a dokumentací
    • Spolupráce přes GitHub
    • Vylepšení a zpětná vazba řízená komunitou
    • Používání různých MCP klientů (Claude Desktop, Cline, VSCode)
    • Práce s populárními MCP servery včetně generování obrázků
  8. Lekce z raného přijetí (07-LessonsfromEarlyAdoption/)

    • Reálné implementace a úspěšné příběhy
    • Budování a nasazení řešení založených na MCP
    • Trendy a budoucí plán vývoje
  9. Nejlepší postupy (08-BestPractices/)

    • Ladění výkonu a optimalizace
    • Návrh odolných MCP systémů
    • Testování a strategie odolnosti
  10. Případové studie (09-CaseStudy/)

    • Případová studie: integrace Azure API Management
    • Případová studie: implementace cestovní agentury
    • Případová studie: integrace Azure DevOps s YouTube
    • Příklady implementací s podrobnou dokumentací
  11. Praktický workshop (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)

    • Komplexní praktický workshop spojující MCP s AI Toolkit
    • Vytváření inteligentních aplikací propojujících AI modely s reálnými nástroji
    • Praktické moduly pokrývající základy, vývoj vlastního serveru a strategie nasazení do produkce
    • Výuka založená na laboratorních cvičeních s podrobnými instrukcemi

Další zdroje

Repozitář obsahuje podpůrné zdroje:

Jak používat tento repozitář

  1. Sekvenční učení: Projděte kapitoly v pořadí (00 až 10) pro strukturované studium.
  2. Jazykové zaměření: Pokud vás zajímá konkrétní programovací jazyk, prozkoumejte složky se vzorovými projekty ve vámi preferovaném jazyce.
  3. Praktická implementace: Začněte sekcí „Začínáme“ pro nastavení prostředí a vytvoření prvního MCP serveru a klienta.
  4. Pokročilé prozkoumání: Jakmile zvládnete základy, ponořte se do pokročilých témat pro rozšíření znalostí.
  5. Zapojení komunity: Připojte se ke komunitě MCP přes GitHub diskuze a Discord kanály, kde můžete komunikovat s odborníky a dalšími vývojáři.

MCP klienti a nástroje

Kurikulum pokrývá různé MCP klienty a nástroje:

  1. Oficiální klienti:

    • Visual Studio Code
    • MCP ve Visual Studio Code
    • Claude Desktop
    • Claude ve VSCode
    • Claude API
  2. Klienti komunity:

    • Cline (terminálový klient)
    • Cursor (editor kódu)
    • ChatMCP
    • Windsurf
  3. Nástroje pro správu MCP:

    • MCP CLI
    • MCP Manager
    • MCP Linker
    • MCP Router

Populární MCP servery

Repozitář představuje různé MCP servery, včetně:

  1. Oficiální referenční servery:

    • Filesystem
    • Fetch
    • Memory
    • Sequential Thinking
  2. Generování obrázků:

    • Azure OpenAI DALL-E 3
    • Stable Diffusion WebUI
    • Replicate
  3. Vývojové nástroje:

    • Git MCP
    • Terminal Control
    • Code Assistant
  4. Specializované servery:

    • Salesforce
    • Microsoft Teams
    • Jira & Confluence

Přispívání

Tento repozitář vítá příspěvky od komunity. Viz sekce Příspěvky komunity pro pokyny, jak efektivně přispívat do ekosystému MCP.

Změny

Datum Změny
16. července 2025 - Aktualizovaná struktura repozitáře odpovídající aktuálnímu obsahu
- Přidána sekce MCP klienti a nástroje
- Přidána sekce populární MCP servery
- Aktualizovaná vizualizace kurikula se všemi aktuálními tématy
- Rozšířená sekce pokročilá témata o všechny specializované oblasti
- Aktualizované případové studie s reálnými příklady
- Upřesnění původu MCP jako projektu vytvořeného Anthropic
11. června 2025 - První vytvoření studijního průvodce
- Přidána vizualizace kurikula
- Nastíněna struktura repozitáře
- Zařazeny ukázkové projekty a další zdroje

Tento studijní průvodce byl aktualizován 16. července 2025 a poskytuje přehled repozitáře k tomuto datu. Obsah repozitáře může být po tomto datu aktualizován.

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 závazný zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoliv nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.