Овај одељак се састоји из неколико лекција:
-
1 Ваш први сервер, у овој првој лекцији научићете како да направите свој први сервер и како да га прегледате помоћу алата инспектора, што је користан начин за тестирање и отклањање грешака на серверу, на лекцију
-
2 Клијент, у овој лекцији научићете како да напишете клијента који може да се повеже са вашим сервером, на лекцију
-
3 Клијент са LLM-ом, још бољи начин писања клијента је додавање LLM-а који може „да преговара“ са вашим сервером о томе шта да ради, на лекцију
-
4 Коришћење сервера у GitHub Copilot Agent режиму у Visual Studio Code-у. Овде ћемо погледати како да покренемо наш MCP сервер из Visual Studio Code-а, на лекцију
-
5 Конзумирање са SSE (Server Sent Events) SSE је стандард за стримовање са сервера ка клијенту, који омогућава серверима да шаљу ажурирања у реалном времену клијентима преко HTTP-а на лекцију
-
6 HTTP стримовање са MCP-ом (Streamable HTTP). Упознајте се са модерним HTTP стримовањем, обавештењима о напретку и како да имплементирате скалабилне, реално-временске MCP сервере и клијенте користећи Streamable HTTP. на лекцију
-
7 Коришћење AI Toolkit-а за VSCode за конзумирање и тестирање ваших MCP клијената и сервера на лекцију
-
8 Тестирање. Овде ћемо се посебно фокусирати на различите начине тестирања нашег сервера и клијента, на лекцију
-
9 Деплојмент. Овај одељак ће обрадити различите начине постављања ваших MCP решења, на лекцију
Model Context Protocol (MCP) је отворени протокол који стандардизује начин на који апликације пружају контекст LLM-овима. Замислите MCP као USB-C порт за AI апликације – он пружа стандардизован начин повезивања AI модела са различитим изворима података и алатима.
До краја ове лекције моћи ћете да:
- Подесите развојна окружења за MCP у C#, Java, Python, TypeScript и JavaScript
- Направите и поставите основне MCP сервере са прилагођеним функцијама (ресурси, упити и алати)
- Креирате хост апликације које се повезују са MCP серверима
- Тестирате и отклањате грешке у MCP имплементацијама
- Разумете уобичајене изазове приликом подешавања и њихова решења
- Повежете своје MCP имплементације са популарним LLM сервисима
Пре него што почнете да радите са MCP-ом, важно је да припремите своје развојно окружење и разумете основни ток рада. Овај одељак ће вас провести кроз почетне кораке подешавања како бисте имали глатак почетак са MCP-ом.
Пре него што се упустите у развој са MCP-ом, уверите се да имате:
- Развојно окружење: За изабрани језик (C#, Java, Python, TypeScript или JavaScript)
- IDE/Уређивач: Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ, Eclipse, PyCharm или било који модеран уређивач кода
- Пакет менаџере: NuGet, Maven/Gradle, pip или npm/yarn
- API кључеве: За било које AI сервисе које планирате да користите у вашим хост апликацијама
У наредним одељцима видећете решења изграђена коришћењем Python-а, TypeScript-а, Java-е и .NET-а. Ево свих званично подржаних SDK-ова.
MCP пружа званичне SDK-ове за више језика:
- C# SDK - Одржава се у сарадњи са Microsoft-ом
- Java SDK - Одржава се у сарадњи са Spring AI
- TypeScript SDK - Званична TypeScript имплементација
- Python SDK - Званична Python имплементација
- Kotlin SDK - Званична Kotlin имплементација
- Swift SDK - Одржава се у сарадњи са Loopwork AI
- Rust SDK - Званична Rust имплементација
- Подешавање MCP развојног окружења је једноставно уз SDK-ове специфичне за језик
- Изградња MCP сервера подразумева креирање и регистрацију алата са јасним шемама
- MCP клијенти се повезују са серверима и моделима како би искористили проширене могућности
- Тестирање и отклањање грешака су кључни за поуздане MCP имплементације
- Опције деплојмента крећу се од локалног развоја до решења у облаку
Имамо скуп примера који допуњују вежбе које ћете видети у свим одељцима овог дела. Поред тога, сваки одељак има и своје вежбе и задатке
- Изградња агената користећи Model Context Protocol на Azure
- Ремоте MCP са Azure Container Apps (Node.js/TypeScript/JavaScript)
- .NET OpenAI MCP Agent
Следеће: Креирање вашег првог MCP сервера
Одрицање од одговорности:
Овај документ је преведен коришћењем AI сервиса за превођење Co-op Translator. Иако тежимо прецизности, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на његовом изворном језику треба сматрати ауторитетним извором. За критичне информације препоручује се професионални људски превод. Нисмо одговорни за било каква неспоразума или погрешна тумачења која произилазе из коришћења овог превода.