Tento studijní průvodce nabízí přehled struktury a obsahu repozitáře pro kurz „Model Context Protocol (MCP) pro začátečníky“. Použijte ho k efektivní orientaci v repozitáři a maximálnímu využití dostupných zdrojů.
Model Context Protocol (MCP) je standardizovaný rámec pro interakce mezi AI modely a klientskými aplikacemi. Původně vytvořený společností Anthropic, je MCP nyní spravován širší komunitou MCP prostřednictvím oficiální organizace na GitHubu. Tento repozitář nabízí komplexní kurz s praktickými ukázkami kódu v jazycích C#, Java, JavaScript, Python a TypeScript, určený pro vývojáře AI, systémové architekty a softwarové inženýry.
mindmap
root((MCP for Beginners))
00. Introduction
::icon(fa fa-book)
(Protocol Overview)
(Standardization Benefits)
(Real-world Use Cases)
(AI Integration Fundamentals)
01. Core Concepts
::icon(fa fa-puzzle-piece)
(Client-Server Architecture)
(Protocol Components)
(Messaging Patterns)
(Transport Mechanisms)
02. Security
::icon(fa fa-shield)
(AI-Specific Threats)
(Best Practices 2025)
(Azure Content Safety)
(Auth & Authorization)
(Microsoft Prompt Shields)
03. Getting Started
::icon(fa fa-rocket)
(First Server Implementation)
(Client Development)
(LLM Client Integration)
(VS Code Extensions)
(SSE Server Setup)
(HTTP Streaming)
(AI Toolkit Integration)
(Testing Frameworks)
(Deployment Strategies)
04. Practical Implementation
::icon(fa fa-code)
(Multi-Language SDKs)
(Testing & Debugging)
(Prompt Templates)
(Sample Projects)
(Production Patterns)
05. Advanced Topics
::icon(fa fa-graduation-cap)
(Context Engineering)
(Foundry Agent Integration)
(Multi-modal AI Workflows)
(OAuth2 Authentication)
(Real-time Search)
(Streaming Protocols)
(Root Contexts)
(Routing Strategies)
(Sampling Techniques)
(Scaling Solutions)
(Security Hardening)
(Entra ID Integration)
(Web Search MCP)
06. Community
::icon(fa fa-users)
(Code Contributions)
(Documentation)
(MCP Client Ecosystem)
(MCP Server Registry)
(Image Generation Tools)
(GitHub Collaboration)
07. Early Adoption
::icon(fa fa-lightbulb)
(Production Deployments)
(Microsoft MCP Servers)
(Azure MCP Service)
(Enterprise Case Studies)
(Future Roadmap)
08. Best Practices
::icon(fa fa-check)
(Performance Optimization)
(Fault Tolerance)
(System Resilience)
(Monitoring & Observability)
09. Case Studies
::icon(fa fa-file-text)
(Azure API Management)
(AI Travel Agent)
(Azure DevOps Integration)
(Documentation MCP)
(Real-world Implementations)
10. Hands-on Workshop
::icon(fa fa-laptop)
(MCP Server Fundamentals)
(Advanced Development)
(AI Toolkit Integration)
(Production Deployment)
(4-Lab Structure)
Repozitář je rozdělen do deseti hlavních sekcí, z nichž každá se zaměřuje na různé aspekty MCP:
-
Úvod (00-Introduction/)
- Přehled Model Context Protocol
- Proč je standardizace důležitá v AI pipelinech
- Praktické případy použití a přínosy
-
Základní koncepty (01-CoreConcepts/)
- Klient-server architektura
- Klíčové komponenty protokolu
- Vzory zpráv v MCP
-
Bezpečnost (02-Security/)
- Hrozby bezpečnosti v systémech založených na MCP
- Nejlepší postupy pro zabezpečení implementací
- Strategie autentizace a autorizace
- Komplexní dokumentace bezpečnosti:
- MCP Security Best Practices 2025
- Azure Content Safety Implementation Guide
- MCP Security Controls and Techniques
- MCP Best Practices Quick Reference
- Klíčová bezpečnostní témata:
- Útoky typu prompt injection a tool poisoning
- Únos relace a problémy confused deputy
- Zranitelnosti při průchodu tokenů
- Nadměrná oprávnění a kontrola přístupu
- Bezpečnost dodavatelského řetězce AI komponent
- Integrace Microsoft Prompt Shields
-
Začínáme (03-GettingStarted/)
- Nastavení a konfigurace prostředí
- Vytvoření základních MCP serverů a klientů
- Integrace do stávajících aplikací
- Obsahuje sekce pro:
- První implementaci serveru
- Vývoj klienta
- Integraci LLM klienta
- Integraci ve VS Code
- Server-Sent Events (SSE) server
- HTTP streaming
- Integraci AI Toolkit
- Testovací strategie
- Pokyny pro nasazení
-
Praktická implementace (04-PracticalImplementation/)
- Použití SDK v různých programovacích jazycích
- Ladění, testování a ověřování
- Tvorba znovupoužitelných šablon promptů a workflow
- Ukázkové projekty s příklady implementace
-
Pokročilá témata (05-AdvancedTopics/)
- Techniky kontextového inženýrství
- Integrace Foundry agenta
- Multimodální AI workflow
- Ukázky autentizace OAuth2
- Realtime vyhledávání
- Realtime streaming
- Implementace root kontextů
- Směrovací strategie
- Techniky vzorkování
- Přístupy k škálování
- Bezpečnostní aspekty
- Integrace bezpečnosti Entra ID
- Integrace webového vyhledávání
-
Příspěvky komunity (06-CommunityContributions/)
- Jak přispívat kódem a dokumentací
- Spolupráce přes GitHub
- Vylepšení a zpětná vazba řízená komunitou
- Používání různých MCP klientů (Claude Desktop, Cline, VSCode)
- Práce s populárními MCP servery včetně generování obrázků
-
Zkušenosti z raného nasazení (07-LessonsfromEarlyAdoption/)
- Reálné implementace a úspěšné příběhy
- Budování a nasazení řešení založených na MCP
- Trendy a budoucí plán rozvoje
- Průvodce Microsoft MCP servery: Komplexní přehled 10 produkčně připravených Microsoft MCP serverů včetně:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ specializovaných konektorů)
- 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
-
Nejlepší postupy (08-BestPractices/)
- Ladění výkonu a optimalizace
- Návrh odolných MCP systémů
- Testování a strategie odolnosti
-
Případové studie (09-CaseStudy/)
- Ukázka integrace Azure API Management
- Ukázka implementace cestovní agentury
- Integrace Azure DevOps s aktualizacemi YouTube
- Příklady implementace MCP v dokumentaci
- Implementační příklady s podrobnou dokumentací
-
Praktický workshop (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)
- Komplexní praktický workshop kombinující MCP s AI Toolkit
- Vytváření inteligentních aplikací propojujících AI modely s reálnými nástroji
- Praktické moduly pokrývající základy, vývoj vlastního serveru a strategie produkčního nasazení
- Struktura laboratoří:
- Laboratoř 1: Základy MCP serveru
- Laboratoř 2: Pokročilý vývoj MCP serveru
- Laboratoř 3: Integrace AI Toolkit
- Laboratoř 4: Produkční nasazení a škálování
- Výuka založená na laboratořích s podrobnými instrukcemi krok za krokem
Repozitář obsahuje podpůrné zdroje:
- Složka obrázků: Obsahuje diagramy a ilustrace používané v kurzu
- Překlady: Podpora více jazyků s automatizovanými překlady dokumentace
- Oficiální MCP zdroje:
- Sekvenční učení: Projděte kapitoly v pořadí (00 až 10) pro strukturované studium.
- Jazykové zaměření: Pokud vás zajímá konkrétní programovací jazyk, prozkoumejte složky se vzory implementací ve vámi preferovaném jazyce.
- Praktická implementace: Začněte sekcí „Začínáme“ pro nastavení prostředí a vytvoření prvního MCP serveru a klienta.
- Pokročilé prozkoumání: Jakmile zvládnete základy, ponořte se do pokročilých témat pro rozšíření znalostí.
- Zapojení komunity: Připojte se ke komunitě MCP přes diskuse na GitHubu a kanály Discord, kde můžete komunikovat s odborníky a dalšími vývojáři.
Kurz pokrývá různé MCP klienty a nástroje:
-
Oficiální klienti:
- Visual Studio Code
- MCP ve Visual Studio Code
- Claude Desktop
- Claude ve VSCode
- Claude API
-
Klienti komunity:
- Cline (terminálový)
- Cursor (editor kódu)
- ChatMCP
- Windsurf
-
Nástroje pro správu MCP:
- MCP CLI
- MCP Manager
- MCP Linker
- MCP Router
Repozitář představuje různé MCP servery, včetně:
-
Oficiální Microsoft MCP servery:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ specializovaných konektorů)
- 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
-
Oficiální referenční servery:
- Filesystem
- Fetch
- Memory
- Sequential Thinking
-
Generování obrázků:
- Azure OpenAI DALL-E 3
- Stable Diffusion WebUI
- Replicate
-
Vývojové nástroje:
- Git MCP
- Terminal Control
- Code Assistant
-
Specializované servery:
- Salesforce
- Microsoft Teams
- Jira & Confluence
Tento repozitář vítá příspěvky od komunity. Viz sekce Příspěvky komunity pro pokyny, jak efektivně přispívat do ekosystému MCP.
| Datum | Změny |
|---|---|
| 18. července 2025 | - Aktualizovaná struktura repozitáře zahrnující Průvodce Microsoft MCP servery - Přidán komplexní seznam 10 produkčně připravených Microsoft MCP serverů - Rozšířená sekce Populární MCP servery o Oficiální Microsoft MCP servery - Aktualizace Případových studií o skutečné příklady souborů - Přidány detaily struktury laboratoří pro Praktický workshop |
| 16. července 2025 | - Aktualizace struktury repozitáře podle aktuálního obsahu - Přidána sekce MCP klienti a nástroje - Přidána sekce Populární MCP servery - Aktualizace Vizualizace osnovy kurzu o všechna aktuální témata - Rozšíření sekce Pokročilá témata o všechny specializované oblasti - Aktualizace Případových studií s reálnými příklady - Upřesnění původu MCP jako projektu vytvořeného Anthropic |
| 11. června 2025 | - První vytvoření studijního průvodce - Přidána Vizualizace osnovy kurzu - Vymezení struktury repozitáře - Zařazení ukázkových projektů a dalších zdrojů |
Tento studijní průvodce byl aktualizován 18. července 2025 a poskytuje přehled repozitáře k tomuto datu. Obsah repozitáře může být po tomto datu aktualizován.
Prohlášení o vyloučení odpovědnosti:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. I když usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatizované překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Původní dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace se doporučuje profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoliv nedorozumění nebo nesprávné výklady vyplývající z použití tohoto překladu.