これらのリソースを使い始めるには、次の手順に従ってください：
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git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - 参加する
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ローカルでクローンするのが良い？
このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を含めずにクローンするにはスパースチェックアウトを使用してください：
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git cd mcp-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git cd mcp-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"これでより速いダウンロードでコースを完了するのに必要なものすべてが手に入ります。
Model Context Protocolの旅へようこそ！AIアプリケーションがどのように様々なツールやサービスと連携しているのか気になったことはありませんか？開発者がインテリジェントなシステムを構築する方法を変革している優れたソリューションをこれから発見します。
MCPはAIアプリケーションのためのユニバーサルトランスレーターのようなものです。USBポートがどんなデバイスもパソコンに接続できるようにするのと同様に、MCPはAIモデルがどんなツールやサービスにも標準化された方法で接続できるようにします。最初のチャットボットを作る時も、複雑なAIワークフローを扱う時も、MCPを理解することでより強力で柔軟なアプリケーションを作る力が得られます。
このカリキュラムは学習者の歩幅に合わせて丁寧に設計されています。あなたがすでに理解している簡単な概念から始めて、好きなプログラミング言語での実践を通して段階的にスキルを深めていきます。各ステップには分かりやすい説明、実用的な例、多くの励ましが含まれています。
この旅を終える頃には、自分でMCPサーバーを構築し、人気のAIプラットフォームと統合し、この技術がAI開発の未来をどのように変えているかを理解できる自信を持てるでしょう。さあ、一緒にこのエキサイティングな冒険を始めましょう！
このカリキュラムはMCP Specification 2025-11-25（最新の安定版リリース）に準拠しています。MCPの仕様は日付ベースのバージョニング（YYYY-MM-DD形式）を使い、プロトコルのバージョン管理を明確にしています。
理解が深まるほどこれらのリソースの価値も増しますが、焦らず必要なところから読み始めてください！
- 📘 MCPドキュメント – ステップバイステップのチュートリアルやユーザーガイドとして最適なリソースです。初心者向けに書かれていて、ペースに合わせて進められる明快な例が用意されています。
- 📜 MCP仕様書 – 包括的なリファレンスマニュアルとして使えます。カリキュラムで学習を進める中でここに戻り、詳細や高度な機能を確認できます。
- 📜 MCP仕様バージョニング – プロトコルのバージョン履歴やMCPが用いる日付ベースのバージョニング（YYYY-MM-DD形式）についての情報が記載されています。
- 🧑💻 MCP GitHubリポジトリ – SDK、ツール、複数言語のコードサンプルが見つかります。実践的な例やすぐに使えるコンポーネントの宝庫です。
- 🌐 MCPコミュニティ – MCPに関する学習者や経験豊富な開発者が集う議論の場です。質問歓迎のサポートコミュニティで、知識を自由に共有できます。
このカリキュラムを終える頃には、以下のような成果が得られ、自信とワクワク感を持てるようになります：
• MCPの基本を理解する：Model Context Protocolが何なのか、なぜAIアプリケーションの連携を革新しているのか、わかりやすい例えや具体例で把握します。
• 最初のMCPサーバーを構築する：好きなプログラミング言語で動くMCPサーバーを作り、簡単な例から始めて段階的にスキルを伸ばします。
• AIモデルを実際のツールにつなぐ：AIモデルとサービスを橋渡しする方法を学び、アプリケーションに強力な新機能をもたらします。
• セキュリティのベストプラクティスを実装する：MCP実装を安全に保ち、アプリケーションとユーザーを守る仕組みを理解します。
• 自信を持ってデプロイする：開発から本番環境への移行方法を学び、実際に役立つデプロイ戦略を習得します。
• MCPコミュニティに参加する：AIアプリ開発の未来を共に形作る成長中の開発者コミュニティの一員になります。
MCPの詳細に入る前に、基礎的な概念に慣れておきましょう。専門家でなくても大丈夫、必要なことは順を追って説明します。
プロトコルとは会話のルールのようなものを考えてください。友人に電話するとき、「こんにちは」と言い合い、話す順番を守り、終わったら「さようなら」と言います。コンピュータプログラム同士も効果的に通信するために同様のルールが必要です。
MCPはプロトコルです。AIモデルとツールやサービスが生産的な「会話」を行うために合意されたルールのセットです。人間の会話がルールで滑らかになるのと同様に、MCPによってAIアプリの通信はより信頼性が高く強力になります。
クライアント-サーバーの関係は日常的に使っています。ウェブブラウザ（クライアント）がウェブサイトにアクセスすると、ウェブサーバーがページの内容を送ります。ブラウザは情報を要求し、サーバーは応答を返します。
MCPでも似た関係があります。AIモデルが情報や機能をリクエストするクライアント役で、MCPサーバーがそれを提供します。まるでAIが頼める助っ人（サーバー）がいるようなイメージです。
もし自動車メーカーがそれぞれ異なる形状のガスポンプを使っていたら、車ごとに別のアダプターが必要になってしまいます。標準化は共通の方法を決めて、スムーズに接続できるようにすることです。
MCPはAIアプリのためのこの標準化を実現します。全てのAIモデルがツールごとにカスタムコードを書く代わりに、MCPによって共通の通信方法が作られます。開発者は一度ツールを作れば、多くの異なるAIシステムで動作させられます。
あなたのMCP学習は自信とスキルを段階的に構築するために注意深く構成されています。各フェーズが新しい概念を導入しながら、これまでの学びを強化します。
ここから冒険が始まります！身近な例えと簡単な実例でMCPの概念を紹介します。MCPとは何か、なぜ必要なのか、AI開発の世界でどう役立つのかを理解します。
• モジュール 0 - MCPの紹介：MCPとは何か、なぜ現代のAIアプリで重要なのかを探ります。実際の例を見て、開発者が直面する問題をどう解決するかを理解します。
• モジュール 1 - コアコンセプトの解説：MCPの基本的な構成要素を学びます。わかりやすい例とアナロジーで、内容を自然に理解できるようにします。
• モジュール 2 - MCPのセキュリティ：セキュリティは難しそうに感じるかもしれませんが、MCPに組み込まれた安全機能と最初からアプリを守るベストプラクティスを紹介します。
さて、本当の楽しみの始まりです！実際のMCPサーバーとクライアントの構築を体験できます。心配はいりません — シンプルなところから始めて、一歩一歩丁寧に案内します。
このモジュールには、好みのプログラミング言語で練習できる複数のハンズオンガイドが含まれています。最初のサーバーを作成し、それに接続するクライアントを構築し、さらにはVS Codeのような人気の開発ツールと統合する方法も学びます。
各ガイドには完全なコード例、トラブルシューティングのヒント、特定の設計選択を行う理由の説明が含まれています。この段階を終えるころには、誇れる動作するMCP実装が完成しています！
基礎をマスターしたら、より洗練されたMCP機能を探求する準備ができています。実践的な実装戦略、デバッグ技術、マルチモーダルAI統合などの高度なトピックを扱います。
さらに、生産環境でMCP実装をスケールさせる方法や、Azureのようなクラウドプラットフォームとの統合も学習します。これらのモジュールは現実世界の要求に対応可能なMCPソリューション構築の準備を整えるものです。
最終段階はMCPコミュニティへの参加と、最も興味のある分野での専門性の向上に焦点を当てます。オープンソースMCPプロジェクトへの貢献方法、高度な認証パターンの実装、包括的なデータベース統合ソリューションの構築を学習します。
モジュール11は特に注目です。PostgreSQL統合による生産準備が整ったMCPサーバー構築を学ぶ13ラボの実践的学習パスで、これまで学んだすべてを結集させるキャップストーンプロジェクトのような内容です！
| モジュール | トピック | 説明 | リンク |
|---|---|---|---|
| モジュール 0-3: 基礎 | |||
| 00 | MCPの紹介 | モデルコンテキストプロトコルの概要とAIパイプラインでの重要性 | 続きを読む |
| 01 | コアコンセプトの解説 | MCPの主要概念の詳細な探究 | 続きを読む |
| 02 | MCPにおけるセキュリティ | セキュリティの脅威とベストプラクティス | 続きを読む |
| 03 | MCPのはじめかた | 環境構築、基本的なサーバーとクライアントの作成、統合方法 | 続きを読む |
| モジュール 3: 最初のサーバー＆クライアント構築 | |||
| 3.1 | 最初のサーバー | 最初のMCPサーバーを作成 | ガイド |
| 3.2 | 最初のクライアント | 基本的なMCPクライアントを開発 | ガイド |
| 3.3 | LLMを使ったクライアント | 大規模言語モデルの統合 | ガイド |
| 3.4 | VS Code統合 | VS CodeでMCPサーバーを利用 | ガイド |
| 3.5 | stdioサーバー | stdioトランスポートを使ったサーバー作成 | ガイド |
| 3.6 | HTTPストリーミング | MCPでのHTTPストリーミングの実装 | ガイド |
| 3.7 | AIツールキット | AIツールキットをMCPで使用 | ガイド |
| 3.8 | テスト | MCPサーバー実装のテスト | ガイド |
| 3.9 | デプロイ | MCPサーバーの本番環境への展開 | ガイド |
| 3.10 | 高度なサーバー利用 | 高度な機能利用やアーキテクチャ向上のためのサーバー使用 | ガイド |
| 3.11 | シンプル認証 | 初心者向けの認証とRBACの解説 | ガイド |
| 3.12 | MCPホスト | Claude Desktop、Cursor、ClineなどのMCPホスト設定 | ガイド |
| 3.13 | MCPインスペクター | InspectorツールでMCPサーバーをデバッグ・テスト | ガイド |
| 3.14 | サンプリング | クライアントとのコラボレーションにサンプリングを利用 | ガイド |
| 3.15 | MCPアプリ | MCPアプリを構築 | ガイド |
| モジュール 4-5: 実践と高度応用 | |||
| 04 | 実践的実装 | SDK、デバッグ、テスト、再利用可能なプロンプトテンプレート | 続きを読む |
| 4.1 | ページネーション | カーソルベースのページネーションで大量結果を処理 | ガイド |
| 05 | MCPの高度トピック | マルチモーダルAI、スケーリング、企業利用 | 続きを読む |
| 5.1 | Azure統合 | AzureとのMCP統合 | ガイド |
| 5.2 | マルチモダリティ | 複数のモダリティの取り扱い | ガイド |
| 5.3 | OAuth2デモ | OAuth2認証の実装 | ガイド |
| 5.4 | ルートコンテキスト | ルートコンテキストの理解と実装 | ガイド |
| 5.5 | ルーティング | MCPのルーティング戦略 | ガイド |
| 5.6 | サンプリング | MCPにおけるサンプリング技術 | ガイド |
| 5.7 | スケーリング | MCP実装のスケールアップ | ガイド |
| 5.8 | セキュリティ | 高度なセキュリティの考慮点 | ガイド |
| 5.9 | ウェブ検索 | ウェブ検索機能の実装 | ガイド |
| 5.10 | リアルタイムストリーミング | リアルタイムストリーミングの構築 | ガイド |
| 5.11 | リアルタイム検索 | リアルタイム検索の実装 | ガイド |
| 5.12 | Entra ID認証 | Microsoft Entra IDによる認証 | ガイド |
| 5.13 | Foundry統合 | Azure AI Foundryとの統合 | ガイド |
| 5.14 | コンテキストエンジニアリング | 効果的なコンテキスト設計技術 | ガイド |
| 5.15 | MCPカスタムトランスポート | カスタムトランスポート実装 | ガイド |
| 5.16 | プロトコル機能 | 進捗通知、キャンセル、リソーステンプレート | ガイド |
| モジュール 6-10: コミュニティとベストプラクティス | |||
| 06 | コミュニティ貢献 | MCPエコシステムへの貢献方法 | ガイド |
| 07 | 早期導入の知見 | 実践導入事例 | ガイド |
| 08 | MCPのベストプラクティス | パフォーマンス、フォールトトレランス、レジリエンス | ガイド |
| 09 | MCP事例研究 | 実践的な実装例 | ガイド |
| 10 | ハンズオンワークショップ | AIツールキットでMCPサーバー構築 | ラボ |
| モジュール 11: MCPサーバーハンズオンラボ | |||
| 11 | MCPサーバーデータベース統合 | PostgreSQL統合の総合13ラボの実践学習パス | ラボ |
| 11.1 | はじめに | データベース統合と小売分析ユースケースの概要 | ラボ00 |
| 11.2 | コアアーキテクチャ | MCPサーバーアーキテクチャ、データベース層、セキュリティパターンの理解 | ラボ01 |
| 11.3 | セキュリティ＆マルチテナンシー | 行レベルセキュリティ、認証、マルチテナントデータアクセス | ラボ02 |
| 11.4 | 環境構築 | 開発環境セットアップ、Docker、Azureリソース | ラボ03 |
| 11.5 | データベース設計 | PostgreSQLセットアップ、小売スキーマ設計、サンプルデータ | ラボ04 |
| 11.6 | MCPサーバー実装 | データベース統合を含むFastMCPサーバー構築 | ラボ05 |
| 11.7 | ツール開発 | データベースクエリツールとスキーマ introspectionの作成 | ラボ06 |
| 11.8 | セマンティックサーチ | Azure OpenAIとpgvectorを使ったベクトル埋め込みの実装 | ラボ07 |
| 11.9 | テスト＆デバッグ | テスト戦略、デバッグツール、検証手法 | ラボ08 |
| 11.10 | VS Code統合 | VS CodeのMCP統合設定とAIチャットの利用 | ラボ09 |
| 11.11 | デプロイ戦略 | Dockerデプロイ、Azure Container Apps、スケーリングの考慮点 | ラボ10 |
| 11.12 | モニタリング | Application Insights、ログ記録、パフォーマンス監視 | ラボ11 |
| 11.13 | ベストプラクティス | パフォーマンス最適化、セキュリティ強化、本番運用のヒント | ラボ12 |
MCPを学ぶ上で最もエキサイティングな部分のひとつは、コードスキルが徐々に向上していく様子を見ることです。コード例はシンプルなところから始まり、理解が深まるにつれて高度な内容に発展するよう設計されています。ここでは、理解しやすく本物のMCP原理を示すコードでコンセプトを紹介しているため、コードの機能だけでなく、なぜその構造なのか、より大きなMCPアプリケーションにどう組み込まれるのかも理解できます。
| 言語 | 説明 | リンク |
|---|---|---|
| C# | MCPサーバー例 | コードを見る |
| Java | MCP電卓 | コードを見る |
| JavaScript | MCPデモ | コードを見る |
| Python | MCPサーバー | コードを見る |
| TypeScript | MCP例 | コードを見る |
| Rust | MCP例 | コードを見る |
| 言語 | 説明 | リンク |
|---|---|---|
| C# | 高度なサンプル | コードを見る |
| Springを使用したJava | コンテナーアプリの例 | コードを見る |
| JavaScript | 高度なサンプル | コードを見る |
| Python | 複雑な実装 | コードを見る |
| TypeScript | コンテナーサンプル | コードを見る |
このカリキュラムを最大限に活用するには、以下の知識があることが望ましいです：
-
C#、Java、JavaScript、Python、または TypeScript のいずれかの言語でのプログラミングの基本知識
-
クライアントサーバーモデルとAPIの理解
-
RESTおよびHTTPの概念に慣れていること
-
（任意）AI/MLの概念のバックグラウンド
-
サポートのためにコミュニティディスカッションに参加すること
このリポジトリには、効果的に学習を進めるためのさまざまなリソースが含まれています：
包括的な 学習ガイド が用意されており、このリポジトリを効果的にナビゲートできます。このビジュアルカリキュラムマップは、すべてのトピックのつながりを示し、サンプルプロジェクトの使い方についての指針を提供します。ビジュアル学習者で全体像を把握したい方に特に役立ちます。
ガイドには以下が含まれます：
- カバーされているすべてのトピックを示すビジュアルカリキュラムマップ
- リポジトリ各セクションの詳細な内訳
- サンプルプロジェクトの使い方のガイダンス
- スキルレベル別の推奨学習パス
- 学習を補完するための追加リソース
カリキュラムの資料に関するすべての重要な更新を追跡する詳細な 変更履歴 を維持しているため、最新の改善点や追加情報を常に把握できます。
- 新規コンテンツの追加
- 体系の変更
- 機能の改善
- ドキュメントの更新
このガイドの各レッスンには以下が含まれます：
- MCPの概念の明確な説明
- 複数言語でのライブコード例
- 実際のMCPアプリケーションを構築する演習
- 上級学習者向けの追加リソース
AIモデルとクライアントアプリケーション間のやり取りを標準化する最先端フレームワーク、Model Context Protocol（MCP）について学びましょう。この初心者向けセッションでは、MCPを紹介し、最初のMCPサーバー作成を案内します。
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
おめでとうございます！あなたはプログラミング能力を拡げ、AI開発の最先端に触れるワクワクする旅の第一歩を踏み出しました。
このイントロダクションを読むことで、MCPの知識基盤構築を開始しました。MCPとは何か、それがなぜ重要か、このカリキュラムが学習をどう支援するかを理解しています。これは大きな成果であり、この重要な技術の専門知識への第一歩です。
モジュールを進めるうちに、すべての専門家もかつては初心者だったことを忘れないでください。今は複雑に思える概念も、練習して応用するうちに自然と身につきます。一歩ずつ積み重ねることで、開発キャリアを通じて役立つ強力なスキルが形成されます。
あなたはMCPに情熱を持つ学習者と専門家のコミュニティに参加します。コーディングの課題で行き詰まったときや新しい発見を共有したいときも、コミュニティがあなたの旅を支えます。
AIアプリ開発で困ったり質問があったりしたら、他の学習者や経験豊富な開発者とMCPについて議論しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有されるサポートネットワークです。
製品のフィードバックや構築中のエラーがあれば、次を訪問してください：
あなたのMCPの冒険は今から始まります！モジュール0から始めて最初の実践的なMCP体験に飛び込み、またはサンプルプロジェクトを見てこれから作るものを探検しましょう。すべての専門家は今のあなたと同じ場所から始まり、忍耐と練習で達成できることにきっと驚くでしょう。
Model Context Protocol開発の世界へようこそ。一緒に素晴らしいものを作りましょう！
このカリキュラムは、あなたのような学習者からの貢献によってより強くなります。誤字修正、説明の明確化提案、新しい例の追加など、あなたの貢献は他の初心者の成功を助けます。
Microsoft Valued Professional の Shivam Goyal にコードサンプルの提供で感謝します。
貢献プロセスは歓迎的で支援的な設計になっています。ほとんどの貢献には寄稿者ライセンス契約（CLA）が必要ですが、自動ツールがスムーズに手続きを案内します。
このカリキュラム全体はMIT LICENSE の下で提供されており、自由に使用、修正、共有が可能です。これは世界中の開発者にMCP知識を普及させるという私たちの使命を支えています。
このプロジェクトは貢献と提案を歓迎します。ほとんどの貢献には、寄稿者ライセンス契約（CLA）への同意が必要です。CLAは、あなたが貢献物の権利を持ち、実際に使用許可を与えていることを宣言します。詳細は https://cla.opensource.microsoft.com を参照してください。
プルリクエストを送信すると、CLAボットが自動的にCLAが必要かどうかを判断し、PRに適切なタグ（例：ステータスチェック、コメント）を付与します。ボットの指示に従うだけでよく、すべてのリポジトリで一度だけの対応で済みます。
このプロジェクトは Microsoft Open Source Code of Conduct を採用しています。詳細は Code of Conduct FAQ をご覧ください。また、ご質問やご意見は opencode@microsoft.com までお問い合わせください。
MCPの旅を始める準備はできましたか？Module 00 - Introduction to MCP から始めて、Model Context Protocol開発の世界へ最初の一歩を踏み出しましょう！
私たちのチームは他にもコースを制作しています！ぜひご覧ください：
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免責事項:
本書類は AI 翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる場合があります。原文の原語版が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用に起因するいかなる誤解や解釈の相違についても責任を負いかねます。