Дотримуйтесь цих кроків, щоб почати користуватися цими ресурсами:
- Зробіть форк репозиторію: Натисніть
- Клонуйте репозиторій:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Приєднуйтесь до Azure AI Foundry Discord, щоб поспілкуватися з експертами та іншими розробниками
Французька | Іспанська | Німецька | Російська | Арабська | Перська (фарсі) | Урду | Китайська (спрощена) | Китайська (традиційна, Макао) | Китайська (традиційна, Гонконг) | Китайська (традиційна, Тайвань) | Японська | Корейська | Гінді | Бенгальська | Маратхі | Непальська | Пенджабі (гурмухі) | Португальська (Португалія) | Португальська (Бразилія) | Італійська | Польська | Турецька | Грецька | Тайська | Шведська | Данська | Норвезька | Фінська | Голландська | Іврит | В’єтнамська | Індонезійська | Малайська | Тагальська (філіппінська) | Свахілі | Угорська | Чеська | Словацька | Румунська | Болгарська | Сербська (кирилиця) | Хорватська | Словенська | Українська | Бірманська (М’янма)
Model Context Protocol (MCP) — це передовий фреймворк, створений для стандартизації взаємодії між AI-моделями та клієнтськими додатками. Ця відкрита навчальна програма пропонує структурований шлях навчання з практичними прикладами коду та реальними кейсами, охоплюючи популярні мови програмування, такі як C#, Java, JavaScript, TypeScript і Python.
Незалежно від того, чи ви розробник AI, системний архітектор або інженер-програміст, цей посібник стане вашим комплексним ресурсом для освоєння основ MCP та стратегій його впровадження.
- 📘 Документація MCP – Детальні навчальні матеріали та керівництва користувача
- 📜 Специфікація MCP – Архітектура протоколу та технічні довідники
- 📜 Оригінальна специфікація MCP – Спадкова технічна документація (може містити додаткові деталі)
- 🧑💻 Репозиторій MCP на GitHub – Відкриті SDK, інструменти та приклади коду
- 🌐 Спільнота MCP – Приєднуйтесь до обговорень та робіть внесок у спільноту
Приготуйтеся до двох днів глибоких технічних знань, спілкування зі спільнотою та практичного навчання на MCP Dev Days — віртуальному заході, присвяченому Model Context Protocol (MCP) — новому стандарту, що поєднує AI-моделі та інструменти, на яких вони базуються.
➡️ Зареєструватися на MCP Dev Days
Ви можете дивитися MCP Dev Days, зареєструвавшись на сторінці заходу: https://aka.ms/mcpdevdays. Звідти ви зможете приєднатися до прямої трансляції на YouTube або Twitch. Весь контент буде записаний і доступний пізніше на каналі Microsoft Developer на YouTube. Вихідний код демонстрацій також буде доступний на GitHub.
- Дати: 29 липня (День 1) та 30 липня (День 2)
- Час: 9:00 ранку за PST щодня
- Місце: Онлайн — приєднуйтесь звідки завгодно!
Присвячений наданню розробникам можливостей використовувати MCP у своїх робочих процесах та святкуванню чудової спільноти MCP. До нас приєднаються учасники спільноти та партнери, такі як Arcade, Block, Okta та Neon, щоб показати, як вони співпрацюють з Microsoft для формування відкритої, розширюваної екосистеми MCP. Реальні демонстрації у VS Code, Visual Studio, GitHub Copilot та популярних інструментах спільноти. Практичні, контекстно-орієнтовані робочі процеси розробки. Сесії та інсайти від спільноти. Якщо ви тільки починаєте з MCP або вже працюєте з ним, День 1 надихне вас і дасть корисні поради.
Присвячений розробникам MCP. Ми глибоко зануримось у стратегії впровадження та найкращі практики створення MCP серверів і інтеграції MCP у ваші AI робочі процеси.
- Створення MCP серверів та інтеграція їх у агентські рішення
- Розробка на основі підказок (prompt-driven development)
- Найкращі практики безпеки
- Використання будівельних блоків, таких як Functions, ACA та API Management
- Вирівнювання реєстру та інструменти (1P + 3P)
Якщо ви розробник, творець інструментів або стратег AI-продуктів, цей день наповнений знаннями, необхідними для створення масштабованих, безпечних та готових до майбутнього MCP рішень.
| Модуль | Тема | Опис | Посилання |
|---|---|---|---|
| Модулі 1-3: Основи | |||
| 00 | Вступ до MCP | Огляд Model Context Protocol та його значення в AI-процесах | Детальніше |
| 01 | Пояснення основних концепцій | Глибоке вивчення ключових концепцій MCP | Детальніше |
| 02 | Безпека в MCP | Загрози безпеці та найкращі практики | Детальніше |
| 03 | Початок роботи з MCP | Налаштування середовища, базові сервери/клієнти, інтеграція | Детальніше |
| Модуль 3: Створення першого сервера та клієнта | |||
| 3.1 | Перший сервер | Створіть свій перший MCP сервер | Посібник |
| 3.2 | Перший клієнт | Розробіть базовий MCP клієнт | Посібник |
| 3.3 | Клієнт з LLM | Інтеграція великих мовних моделей | Посібник |
| 3.4 | Інтеграція з VS Code | Використання MCP серверів у VS Code | Посібник |
| 3.5 | SSE сервер | Створення серверів з використанням Server-Sent Events | Посібник |
| 3.6 | HTTP стрімінг | Реалізація HTTP стрімінгу в MCP | Посібник |
| 3.7 | AI Toolkit | Використання AI Toolkit з MCP | Посібник |
| 3.8 | Тестування | Тестування реалізації MCP сервера | Посібник |
| 3.9 | Розгортання | Розгортання MCP серверів у продакшн | Посібник |
| Модулі 4-5: Практичні та розширені теми | |||
| 04 | Практична реалізація | SDK, налагодження, тестування, повторно використовувані шаблони підказок | Детальніше |
| 05 | Розширені теми MCP | Мультимодальний AI, масштабування, корпоративне використання | Детальніше |
| 5.1 | Інтеграція з Azure | Інтеграція MCP з Azure | Посібник |
| 5.2 | Мультимодальність | Робота з кількома модальностями | Посібник |
| 5.3 | Демонстрація OAuth2 | Реалізація аутентифікації OAuth2 | Посібник |
| 5.4 | Кореневі контексти | Розуміння та реалізація кореневих контекстів | Посібник |
| 5.5 | Маршрутизація | Стратегії маршрутизації MCP | Посібник |
| 5.6 | Вибірка | Техніки вибірки в MCP | Посібник |
| 5.7 | Масштабування | Масштабування реалізацій MCP | Посібник |
| 5.8 | Безпека | Розширені аспекти безпеки | Посібник |
| 5.9 | Веб-пошук | Реалізація можливостей веб-пошуку | Посібник |
| 5.10 | Потокове передавання в реальному часі | Створення функціоналу потокового передавання в реальному часі | Посібник |
| 5.11 | Пошук у реальному часі | Реалізація пошуку в реальному часі | Посібник |
| 5.12 | Entra ID Auth | Аутентифікація за допомогою Microsoft Entra ID | Посібник |
| 5.13 | Foundry Integration | Інтеграція з Azure AI Foundry | Посібник |
| 5.14 | Context Engineering | Техніки ефективного контекстного інжинірингу | Посібник |
| Модулі 6-10: Спільнота та найкращі практики | |||
| 06 | Внески спільноти | Як зробити внесок у екосистему MCP | Посібник |
| 07 | Висновки з раннього впровадження | Реальні історії впровадження | Посібник |
| 08 | Найкращі практики для MCP | Продуктивність, відмовостійкість, стійкість | Посібник |
| 09 | Кейси MCP | Практичні приклади впровадження | Посібник |
| 10 | Практичний семінар | Створення MCP Server з AI Toolkit | Лабораторна робота |
| Мова | Опис | Посилання |
|---|---|---|
| C# | Приклад MCP Server | Переглянути код |
| Java | Калькулятор MCP | Переглянути код |
| JavaScript | Демонстрація MCP | Переглянути код |
| Python | MCP Server | Переглянути код |
| TypeScript | Приклад MCP | Переглянути код |
| Мова | Опис | Посилання |
|---|---|---|
| C# | Розширений приклад | Переглянути код |
| Java | Приклад контейнерного додатку | Переглянути код |
| JavaScript | Розширений приклад | Переглянути код |
| Python | Складна реалізація | Переглянути код |
| TypeScript | Приклад контейнера | Переглянути код |
Щоб максимально ефективно опанувати цей курс, вам слід мати:
-
Базові знання програмування принаймні однією з мов: C#, Java, JavaScript, Python або TypeScript
-
Розуміння клієнт-серверної моделі та API
-
Знайомство з концепціями REST та HTTP
-
(Опційно) Базові знання в галузі AI/ML
-
Участь у наших спільнотних обговореннях для підтримки
Цей репозиторій містить кілька ресурсів, які допоможуть вам ефективно орієнтуватися та вчитися:
Доступний вичерпний Посібник для навчання, який допоможе вам ефективно працювати з цим репозиторієм. Посібник включає:
- Візуальну карту курсу з усіма темами
- Детальний розбір кожного розділу репозиторію
- Інструкції щодо використання прикладів проектів
- Рекомендовані шляхи навчання для різних рівнів підготовки
- Додаткові ресурси для поглибленого вивчення
Ми підтримуємо детальний Журнал змін, у якому відслідковуємо всі важливі оновлення матеріалів курсу, зокрема:
- Додавання нового контенту
- Зміни в структурі
- Покращення функціоналу
- Оновлення документації
Кожен урок у цьому посібнику містить:
- Чіткі пояснення концепцій MCP
- Приклади коду в реальному часі на кількох мовах
- Вправи для створення реальних MCP-додатків
- Додаткові ресурси для просунутих користувачів
Вдячність Microsoft Valued Professional Shivam Goyal за внесок важливих прикладів коду.
Цей контент ліцензовано за MIT License. Умови використання дивіться у файлі LICENSE.
Цей проєкт вітає внески та пропозиції. Більшість внесків вимагають погодження з Contributor License Agreement (CLA), який підтверджує, що ви маєте право і фактично надаєте нам права на використання вашого внеску. Деталі дивіться за посиланням https://cla.opensource.microsoft.com.
Під час подання pull request, бот CLA автоматично визначить, чи потрібно вам надати CLA, і відповідно позначить PR (наприклад, перевірка статусу, коментар). Просто дотримуйтесь інструкцій бота. Це потрібно зробити лише один раз для всіх репозиторіїв, що використовують наш CLA.
Цей проєкт прийняв Microsoft Open Source Code of Conduct. Для додаткової інформації дивіться FAQ щодо Кодексу поведінки або зв’яжіться з opencode@microsoft.com з будь-якими питаннями чи коментарями.
Репозиторій організовано таким чином:
- Core Curriculum (00-10): Основний контент, розбитий на десять послідовних модулів
- images/: Діаграми та ілюстрації, що використовуються в курсі
- translations/: Підтримка кількох мов з автоматичним перекладом
- translated_images/: Локалізовані версії діаграм та ілюстрацій
- study_guide.md: Вичерпний посібник для навігації репозиторієм
- changelog.md: Запис усіх важливих змін у матеріалах курсу
- mcp.json: Конфігураційний файл для специфікації MCP
- CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md: Документи управління проєктом
Наша команда створює й інші курси! Ознайомтесь:
- AI Agents For Beginners
- Generative AI for Beginners using .NET
- Generative AI for Beginners using JavaScript
- Generative AI for Beginners
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
- Cybersecurity for Beginners
- Web Dev for Beginners
- IoT for Beginners
- XR Development for Beginners
- Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming
- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
- Choose Your Own Copilot Adventure
Цей проєкт може містити торговельні марки або логотипи проєктів, продуктів чи послуг. Авторизоване використання торговельних марок або логотипів Microsoft підпорядковується і має відповідати Microsoft's Trademark & Brand Guidelines. Використання торговельних марок або логотипів Microsoft у змінених версіях цього проєкту не повинно викликати плутанину або створювати враження спонсорства Microsoft. Використання торговельних марок або логотипів третіх сторін підпорядковується політикам цих третіх сторін.
Відмова від відповідальності:
Цей документ було перекладено за допомогою сервісу автоматичного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується звертатися до професійного людського перекладу. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння або неправильні тлумачення, що виникли внаслідок використання цього перекладу.