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入門指南

本節包含多個課程：

  • 1 你的第一台伺服器，在這堂課中，你將學會如何建立你的第一台伺服器，並使用檢查工具來檢視它，這是測試和除錯伺服器的寶貴方法，前往課程

  • 2 用戶端，在這堂課中，你將學會如何撰寫一個能連接到伺服器的用戶端，前往課程

  • 3 帶有 LLM 的用戶端，更進一步的用戶端撰寫方式是加入 LLM，讓它能與伺服器「協商」該如何操作，前往課程

  • 4 在 Visual Studio Code 中使用 GitHub Copilot Agent 模式消費伺服器。這裡我們將探討如何在 Visual Studio Code 內執行 MCP 伺服器，前往課程

  • 5 從 SSE（Server Sent Events）消費 SSE 是一種伺服器到用戶端的串流標準，允許伺服器透過 HTTP 推送即時更新給用戶端，前往課程

  • 6 使用 MCP 的 HTTP 串流（可串流的 HTTP）。了解現代 HTTP 串流、進度通知，以及如何使用可串流的 HTTP 實作可擴展的即時 MCP 伺服器和用戶端，前往課程

  • 7 利用 VSCode 的 AI 工具包 來消費和測試你的 MCP 用戶端和伺服器，前往課程

  • 8 測試。這裡我們將特別著重於如何以不同方式測試伺服器和用戶端，前往課程

  • 9 部署。本章將探討部署 MCP 解決方案的不同方法，前往課程

Model Context Protocol (MCP) 是一個開放協議，標準化應用程式如何向 LLM 提供上下文。可以把 MCP 想像成 AI 應用的 USB-C 連接埠——它提供一種標準化的方式，將 AI 模型連接到不同的資料來源和工具。

學習目標

完成本課程後，你將能夠：

  • 為 C#、Java、Python、TypeScript 和 JavaScript 設定 MCP 開發環境
  • 建立並部署具備自訂功能（資源、提示和工具）的基本 MCP 伺服器
  • 建立能連接 MCP 伺服器的主機應用程式
  • 測試和除錯 MCP 實作
  • 理解常見的設定挑戰及其解決方案
  • 將你的 MCP 實作連接到熱門的 LLM 服務

設定你的 MCP 環境

在開始使用 MCP 之前，準備好開發環境並了解基本工作流程非常重要。本節將引導你完成初始設定步驟，確保你能順利開始 MCP 開發。

先決條件

在投入 MCP 開發前，請確保你已具備：

  • 開發環境：適用於你選擇的語言（C#、Java、Python、TypeScript 或 JavaScript）
  • IDE/編輯器：Visual Studio、Visual Studio Code、IntelliJ、Eclipse、PyCharm 或任何現代程式碼編輯器
  • 套件管理工具：NuGet、Maven/Gradle、pip 或 npm/yarn
  • API 金鑰：用於你計畫在主機應用程式中使用的任何 AI 服務

官方 SDK

在接下來的章節中，你會看到使用 Python、TypeScript、Java 和 .NET 建構的解決方案。以下是所有官方支援的 SDK。

MCP 提供多種語言的官方 SDK：

重要重點

  • 使用語言專屬 SDK 設定 MCP 開發環境相當簡單
  • 建立 MCP 伺服器需創建並註冊具明確結構的工具
  • MCP 用戶端連接伺服器和模型，以利用擴充功能
  • 測試和除錯對於可靠的 MCP 實作至關重要
  • 部署選項涵蓋從本地開發到雲端解決方案

練習

我們提供一組範例，搭配本節所有章節中的練習。此外，每個章節也有自己的練習和作業。

額外資源

下一步

下一課： 建立你的第一台 MCP 伺服器

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