Ten przewodnik nauki zawiera przegląd struktury i zawartości repozytorium dla kursu "Model Context Protocol (MCP) dla początkujących". Użyj tego przewodnika, aby efektywnie poruszać się po repozytorium i w pełni wykorzystać dostępne zasoby.
Model Context Protocol (MCP) to standardowy framework do interakcji między modelami AI a aplikacjami klienckimi. Początkowo stworzony przez Anthropic, MCP jest obecnie utrzymywany przez szerszą społeczność MCP poprzez oficjalną organizację na GitHub. To repozytorium oferuje kompleksowy program nauczania z praktycznymi przykładami kodu w C#, Java, JavaScript, Python oraz TypeScript, zaprojektowany dla deweloperów AI, architektów systemów i inżynierów oprogramowania.
mindmap
root((MCP dla Początkujących))
00. Wprowadzenie
::icon(fa fa-book)
(Przegląd Protokołu)
(Korzyści ze Standaryzacji)
(Praktyczne Przykłady Zastosowań)
(Podstawy Integracji AI)
01. Podstawowe Pojęcia
::icon(fa fa-puzzle-piece)
(Architektura Klient-Serwer)
(Komponenty Protokołu)
(Wzorce Komunikacji)
(Mechanizmy Transportu)
(Zadania - Eksperymentalne)
(Adnotacje Narzędzi)
02. Bezpieczeństwo
::icon(fa fa-shield)
(Zagrożenia Specyficzne dla AI)
(Najlepsze Praktyki 2025)
(Bezpieczeństwo Treści Azure)
(Uwierzytelnianie i Autoryzacja)
(Ochrona Pobudzania Microsoft)
(OWASP MCP Top 10)
(Warsztaty Bezpieczeństwa Sherpa)
03. Pierwsze Kroki
::icon(fa fa-rocket)
(Pierwsza Implementacja Serwera)
(Rozwój Klienta)
(Integracja Klienta LLM)
(Rozszerzenia VS Code)
(Konfiguracja Serwera SSE)
(Strumieniowanie HTTP)
(Integracja Zestawu Narzędzi AI)
(Frameworki Testowe)
(Zaawansowane Użycie Serwera)
(Proste Uwierzytelnianie)
(Strategie Wdrażania)
(Konfiguracja Hostów MCP)
(Inspektor MCP)
04. Praktyczna Implementacja
::icon(fa fa-code)
(SDK Wielojęzyczne)
(Testowanie i Debugowanie)
(Szablony Promptów)
(Przykładowe Projekty)
(Wzorce Produkcyjne)
(Strategie Paginacji)
05. Zaawansowane Tematy
::icon(fa fa-graduation-cap)
(Inżynieria Kontekstu)
(Integracja Agenta Foundry)
(Wielomodalne Workflow AI)
(Uwierzytelnianie OAuth2)
(Wyszukiwanie w Czasie Rzeczywistym)
(Protokoły Strumieniowe)
(Konteksty Root)
(Strategie Trasowania)
(Techniki Próbkowania)
(Rozwiązania Skalujące)
(Wzmacnianie Bezpieczeństwa)
(Integracja Entra ID)
(Wyszukiwanie w Sieci MCP)
(Szczegółowa Analiza Funkcji Protokołu)
06. Społeczność
::icon(fa fa-users)
(Wkłady w Kod)
(Dokumentacja)
(Ekosystem Klientów MCP)
(Rejestr Serwerów MCP)
(Narzędzia Generowania Obrazów)
(Współpraca na GitHub)
07. Wczesna Adopcja
::icon(fa fa-lightbulb)
(Wdrożenia Produkcyjne)
(Serwery MCP Microsoft)
(Usługa MCP Azure)
(Studia Przypadków Enterprise)
(Mapa Drogowa Przyszłości)
08. Najlepsze Praktyki
::icon(fa fa-check)
(Optymalizacja Wydajności)
(Odporność na Błędy)
(Odporność Systemu)
(Monitorowanie i Obserwowalność)
09. Studia Przypadków
::icon(fa fa-file-text)
(Zarządzanie API Azure)
(Agent Podróży AI)
(Integracja Azure DevOps)
(Dokumentacja MCP)
(Rejestr MCP na GitHub)
(Integracja VS Code)
(Praktyczne Realizacje)
10. Warsztat Praktyczny
::icon(fa fa-laptop)
(Podstawy Serwera MCP)
(Zaawansowany Rozwój)
(Integracja Zestawu Narzędzi AI)
(Wdrożenie Produkcyjne)
(Struktura 4 Laboratoriów)
11. Laboratoria Integracji Baz Danych
::icon(fa fa-database)
(Integracja PostgreSQL)
(Przykład Zastosowania Analizy Detalicznej)
(Bezpieczeństwo na Poziomie Wiersza)
(Wyszukiwanie Semantyczne)
(Wdrożenie Produkcyjne)
(Struktura 13 Laboratoriów)
(Nauka Praktyczna)
Repozytorium jest zorganizowane w jedenaście głównych sekcji, z których każda skupia się na różnych aspektach MCP:
-
Wprowadzenie (00-Introduction/)
- Przegląd Model Context Protocol
- Dlaczego standaryzacja ma znaczenie w pipeline'ach AI
- Praktyczne zastosowania i korzyści
-
Podstawowe pojęcia (01-CoreConcepts/)
- Architektura klient-serwer
- Kluczowe elementy protokołu
- Wzorce przesyłania wiadomości w MCP
-
Bezpieczeństwo (02-Security/)
- Zagrożenia bezpieczeństwa w systemach opartych na MCP
- Najlepsze praktyki zabezpieczania implementacji
- Strategie uwierzytelniania i autoryzacji
- Obszerna dokumentacja bezpieczeństwa:
- Najlepsze praktyki bezpieczeństwa MCP 2025
- Przewodnik po implementacji Azure Content Safety
- Kontrole i techniki bezpieczeństwa MCP
- Szybka ściąga najlepszych praktyk MCP
- Kluczowe tematy bezpieczeństwa:
- Ataki polegające na wstrzykiwaniu promptów i zatruwaniu narzędzi
- Przejęcie sesji i problemy z „confused deputy”
- Luki związane z przekazywaniem tokenów
- Nadmierne uprawnienia i kontrola dostępu
- Bezpieczeństwo łańcucha dostaw komponentów AI
- Integracja Microsoft Prompt Shields
-
Pierwsze kroki (03-GettingStarted/)
- Konfiguracja środowiska
- Tworzenie podstawowych serwerów i klientów MCP
- Integracja z istniejącymi aplikacjami
- Sekcje obejmujące:
- Pierwsza implementacja serwera
- Rozwój klienta
- Integracja klienta LLM
- Integracja z VS Code
- Serwer Server-Sent Events (SSE)
- Zaawansowane użycie serwera
- Strumieniowanie HTTP
- Integracja z AI Toolkit
- Strategie testowania
- Wytyczne do wdrożenia
-
Praktyczna implementacja (04-PracticalImplementation/)
- Używanie SDK w różnych językach programowania
- Techniki debugowania, testowania i walidacji
- Tworzenie wielokrotnego użytku szablonów promptów i przepływów pracy
- Przykładowe projekty z przykładami implementacji
-
Tematy zaawansowane (05-AdvancedTopics/)
- Techniki inżynierii kontekstu
- Integracja agenta Foundry
- Wielomodalne przepływy AI
- Demos uwierzytelniania OAuth2
- Wyszukiwanie w czasie rzeczywistym
- Strumieniowanie w czasie rzeczywistym
- Implementacja root contextów
- Strategie routingu
- Techniki próbkowania
- Metody skalowania
- Rozważania dotyczące bezpieczeństwa
- Integracja zabezpieczeń Entra ID
- Integracja wyszukiwania internetowego
-
Wkład społeczności (06-CommunityContributions/)
- Jak wnosić wkład do kodu i dokumentacji
- Współpraca przez GitHub
- Ulepszenia i opinie napędzane przez społeczność
- Używanie różnych klientów MCP (Claude Desktop, Cline, VSCode)
- Praca z popularnymi serwerami MCP, w tym generowaniem obrazów
-
Lekcje z wczesnej adopcji (07-LessonsfromEarlyAdoption/)
- Implementacje w rzeczywistych zastosowaniach i historie sukcesu
- Budowanie i wdrażanie rozwiązań opartych na MCP
- Trendy i przyszła mapa drogowa
- Przewodnik po serwerach Microsoft MCP: Kompleksowy przewodnik po 10 produkcyjnych serwerach Microsoft MCP, w tym:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ specjalizowanych konektorów)
- GitHub MCP Server
- Azure DevOps MCP Server
- MarkItDown MCP Server
- SQL Server MCP Server
- Playwright MCP Server
- Dev Box MCP Server
- Azure AI Foundry MCP Server
- Microsoft 365 Agents Toolkit MCP Server
-
Najlepsze praktyki (08-BestPractices/)
- Optymalizacja wydajności i strojenie
- Projektowanie odpornych systemów MCP
- Strategie testowania i odporności
-
Studia przypadków (09-CaseStudy/)
- Siedem kompleksowych studiów przypadków pokazujących wszechstronność MCP w różnych scenariuszach:
- Azure AI Travel Agents: Orkiestracja wielu agentów z Azure OpenAI i AI Search
- Integracja Azure DevOps: Automatyzacja procesów workflow z aktualizacjami danych YouTube
- Pobieranie dokumentacji w czasie rzeczywistym: Klient konsolowy Python z strumieniowaniem HTTP
- Interaktywny generator planów nauki: Aplikacja webowa Chainlit z konwersacyjną AI
- Dokumentacja w edytorze: Integracja VS Code z przepływami pracy GitHub Copilot
- Zarządzanie API Azure: Integracja korporacyjnego API z tworzeniem serwera MCP
- Rejestr MCP GitHub: Platforma rozwoju ekosystemu i integracji agentów
- Przykłady implementacji obejmujące integrację korporacyjną, zwiększanie produktywności deweloperów i rozwój ekosystemu
-
Warsztaty praktyczne (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)
- Kompleksowe warsztaty praktyczne łączące MCP z AI Toolkit
- Budowanie inteligentnych aplikacji łączących modele AI z narzędziami rzeczywistymi
- Praktyczne moduły obejmujące podstawy, tworzenie niestandardowych serwerów i strategie produkcyjnego wdrożenia
- Struktura laboratorium:
- Laboratorium 1: Podstawy serwera MCP
- Laboratorium 2: Zaawansowany rozwój serwera MCP
- Laboratorium 3: Integracja AI Toolkit
- Laboratorium 4: Produkcyjne wdrożenie i skalowanie
- Nauka oparta na laboratoriach z instrukcjami krok po kroku
-
Labs integracji bazy danych serwera MCP (11-MCPServerHandsOnLabs/)
- Kompleksowa ścieżka uczenia się z 13 laboratoriami do budowy produkcyjnych serwerów MCP z integracją PostgreSQL
- Implementacja analityki retail w realnym świecie na przykładzie przypadku użycia Zava Retail
- Wzorce korporacyjne obejmujące Row Level Security (RLS), wyszukiwanie semantyczne i wielosenantowy dostęp do danych
- Pełna struktura laboratoriów:
- Laboratoria 00-03: Fundamenty - Wprowadzenie, Architektura, Bezpieczeństwo, Konfiguracja środowiska
- Laboratoria 04-06: Budowa serwera MCP - Projekt bazy danych, implementacja serwera MCP, rozwój narzędzi
- Laboratoria 07-09: Funkcje zaawansowane - Wyszukiwanie semantyczne, testowanie i debugowanie, integracja z VS Code
- Laboratoria 10-12: Produkcja i najlepsze praktyki - Wdrożenie, monitorowanie, optymalizacja
- Technologie: framework FastMCP, PostgreSQL, Azure OpenAI, Azure Container Apps, Application Insights
- Efekty nauczania: produkcyjne serwery MCP, wzorce integracji baz danych, analizowanie wspomagane AI, bezpieczeństwo korporacyjne
Repozytorium zawiera zasoby wspierające:
- Folder Images: Zawiera diagramy i ilustracje używane w całym programie nauczania
- Tłumaczenia: Wsparcie wielojęzyczne z automatycznymi tłumaczeniami dokumentacji
- Oficjalne zasoby MCP:
- Nauka sekwencyjna: Przechodź przez rozdziały po kolei (od 00 do 11) dla uporządkowanej nauki.
- Skupienie na konkretnym języku: Jeśli interesuje Cię konkretny język programowania, eksploruj katalogi sample dla implementacji w wybranym języku.
- Praktyczna implementacja: Zacznij od sekcji "Pierwsze kroki", aby skonfigurować środowisko i stworzyć pierwszy serwer i klient MCP.
- Zaawansowane zgłębianie: Po opanowaniu podstaw przejdź do tematów zaawansowanych, by rozszerzyć wiedzę.
- Zaangażowanie społeczności: Dołącz do społeczności MCP poprzez dyskusje na GitHub i kanały Discord, aby łączyć się z ekspertami i innymi deweloperami.
Program nauczania obejmuje różne klientów i narzędzia MCP:
-
Oficjalni klienci:
- Visual Studio Code
- MCP w Visual Studio Code
- Claude Desktop
- Claude w VSCode
- Claude API
-
Klienci społecznościowi:
- Cline (terminalowy)
- Cursor (edytor kodu)
- ChatMCP
- Windsurf
-
Narzędzia zarządzające MCP:
- MCP CLI
- MCP Manager
- MCP Linker
- MCP Router
Repozytorium przedstawia różne serwery MCP, w tym:
-
Oficjalne serwery Microsoft MCP:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ specjalizowanych konektorów)
- GitHub MCP Server
- Azure DevOps MCP Server
- MarkItDown MCP Server
- SQL Server MCP Server
- Playwright MCP Server
- Dev Box MCP Server
- Azure AI Foundry MCP Server
- Microsoft 365 Agents Toolkit MCP Server
-
Oficjalne serwery referencyjne:
- Filesystem
- Fetch
- Memory
- Sequential Thinking
-
Generowanie obrazów:
- Azure OpenAI DALL-E 3
- Stable Diffusion WebUI
- Replicate
-
Narzędzia deweloperskie:
- Git MCP
- Terminal Control
- Code Assistant
-
Serwery specjalistyczne:
- Salesforce
- Microsoft Teams
- Jira & Confluence
To repozytorium zaprasza społeczność do współpracy. Zobacz sekcję Wkład społeczności, aby poznać wskazówki, jak efektywnie współtworzyć ekosystem MCP.
Ten przewodnik nauki został ostatnio zaktualizowany 5 lutego 2026 r., uwzględniając najnowszą specyfikację MCP 2025-11-25 oraz przedstawia stan repozytorium na ten dzień. Zawartość repozytorium może być aktualizowana po tej dacie.
Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczeń AI Co-op Translator. Chociaż dążymy do dokładności, prosimy mieć na uwadze, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być traktowany jako wiarygodne źródło informacji. W przypadku informacji krytycznych zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędną interpretację wynikającą z korzystania z tego tłumaczenia.