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- Repository forken: Klicken Sie
- Repository klonen:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Treten Sie dem Azure AI Foundry Discord bei und treffen Sie Experten und andere Entwickler
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Das Model Context Protocol (MCP) ist ein hochmodernes Framework, das Interaktionen zwischen KI-Modellen und Client-Anwendungen standardisiert. Dieses Open-Source-Curriculum bietet einen strukturierten Lernpfad mit praktischen Codebeispielen und realen Anwendungsfällen in beliebten Programmiersprachen wie C#, Java, JavaScript, TypeScript und Python.
Egal, ob Sie KI-Entwickler, Systemarchitekt oder Softwareingenieur sind, dieser Leitfaden ist Ihre umfassende Ressource, um die Grundlagen und Implementierungsstrategien von MCP zu meistern.
- 📘 MCP-Dokumentation – Detaillierte Tutorials und Benutzerhandbücher
- 📜 MCP-Spezifikation – Protokollarchitektur und technische Referenzen
- 📜 Originale MCP-Spezifikation – Technische Referenzen der Vorgängerversion (könnte zusätzliche Details enthalten)
- 🧑💻 MCP GitHub Repository – Open-Source-SDKs, Tools und Codebeispiele
- 🌐 MCP-Community – Treten Sie Diskussionen bei und tragen Sie zur Community bei
| Modul | Thema | Beschreibung | Link |
|---|---|---|---|
| Modul 1-3: Grundlagen | |||
| 00 | Einführung in MCP | Überblick über das Model Context Protocol und seine Bedeutung in KI-Pipelines | Mehr erfahren |
| 01 | Kernkonzepte erklärt | Detaillierte Erkundung der Kernkonzepte von MCP | Mehr erfahren |
| 02 | Sicherheit in MCP | Sicherheitsbedrohungen und bewährte Praktiken | Mehr erfahren |
| 03 | Erste Schritte mit MCP | Einrichtung der Umgebung, grundlegende Server/Clients, Integration | Mehr erfahren |
| Modul 3: Erstellen Ihres ersten Servers & Clients | |||
| 3.1 | Erster Server | Erstellen Sie Ihren ersten MCP-Server | Anleitung |
| 3.2 | Erster Client | Entwickeln Sie einen grundlegenden MCP-Client | Anleitung |
| 3.3 | Client mit LLM | Integration von großen Sprachmodellen | Anleitung |
| 3.4 | VS Code-Integration | Nutzung von MCP-Servern in VS Code | Anleitung |
| 3.5 | stdio-Server | Erstellen von Servern mit stdio-Transport | Anleitung |
| 3.6 | HTTP-Streaming | Implementierung von HTTP-Streaming in MCP | Anleitung |
| 3.7 | AI Toolkit | Nutzung des AI Toolkits mit MCP | Anleitung |
| 3.8 | Testen | Testen Ihrer MCP-Server-Implementierung | Anleitung |
| 3.9 | Bereitstellung | Bereitstellung von MCP-Servern in der Produktion | Anleitung |
| Modul 4-5: Praktisch & Fortgeschritten | |||
| 04 | Praktische Implementierung | SDKs, Debugging, Tests, wiederverwendbare Prompt-Vorlagen | Mehr erfahren |
| 05 | Fortgeschrittene Themen in MCP | Multi-modale KI, Skalierung, Unternehmensanwendungen | Mehr erfahren |
| 5.1 | Azure-Integration | MCP-Integration mit Azure | Anleitung |
| 5.2 | Multi-Modularität | Arbeiten mit mehreren Modalitäten | Anleitung |
| 5.3 | OAuth2-Demo | Implementierung von OAuth2-Authentifizierung | Anleitung |
| 5.4 | Root-Kontexte | Verständnis und Implementierung von Root-Kontexten | Anleitung |
| 5.5 | Routing | MCP-Routing-Strategien | Anleitung |
| 5.6 | Sampling | Sampling-Techniken in MCP | Anleitung |
| 5.7 | Skalierung | Skalierung von MCP-Implementierungen | Anleitung |
| 5.8 | Sicherheit | Erweiterte Sicherheitsüberlegungen | Anleitung |
| 5.9 | Websuche | Implementierung von Websuchfunktionen | Anleitung |
| 5.10 | Echtzeit-Streaming | Aufbau von Echtzeit-Streaming-Funktionalität | Anleitung |
| 5.11 | Echtzeit-Suche | Implementierung von Echtzeit-Suche | Anleitung |
| 5.12 | Entra ID-Authentifizierung | Authentifizierung mit Microsoft Entra ID | Anleitung |
| 5.13 | Foundry-Integration | Integration mit Azure AI Foundry | Anleitung |
| 5.14 | Kontext-Engineering | Techniken für effektives Kontext-Engineering | Anleitung |
| Modul 6-10: Community & Best Practices | |||
| 06 | Beiträge der Community | Wie Sie zum MCP-Ökosystem beitragen können | Anleitung |
| 07 | Erkenntnisse aus der frühen Einführung | Geschichten aus der realen Implementierung | Anleitung |
| 08 | Best Practices für MCP | Leistung, Fehlertoleranz, Resilienz | Anleitung |
| 09 | MCP-Fallstudien | Praktische Implementierungsbeispiele | Anleitung |
| 10 | Praktischer Workshop | Aufbau eines MCP-Servers mit AI Toolkit | Lab |
| Sprache | Beschreibung | Link |
|---|---|---|
| C# | MCP-Server-Beispiel | Code anzeigen |
| Java | MCP-Rechner | Code anzeigen |
| JavaScript | MCP-Demo | Code anzeigen |
| Python | MCP-Server | Code anzeigen |
| TypeScript | MCP-Beispiel | Code anzeigen |
| Rust | MCP-Beispiel | Code anzeigen |
| Sprache | Beschreibung | Link |
|---|---|---|
| C# | Fortgeschrittenes Beispiel | Code anzeigen |
| Java mit Spring | Container-App-Beispiel | Code anzeigen |
| JavaScript | Fortgeschrittenes Beispiel | Code anzeigen |
| Python | Komplexe Implementierung | Code anzeigen |
| TypeScript | Container-Beispiel | Code anzeigen |
Um das Beste aus diesem Lehrplan herauszuholen, solltest du Folgendes mitbringen:
-
Grundkenntnisse in mindestens einer der folgenden Programmiersprachen: C#, Java, JavaScript, Python oder TypeScript
-
Verständnis des Client-Server-Modells und von APIs
-
Vertrautheit mit REST- und HTTP-Konzepten
-
(Optional) Grundlagenwissen in den Bereichen KI/ML
-
Teilnahme an unseren Community-Diskussionen für Unterstützung
Dieses Repository enthält verschiedene Ressourcen, die dir helfen, dich effektiv zurechtzufinden und zu lernen:
Ein umfassender Lernleitfaden steht zur Verfügung, um dir zu helfen, dieses Repository effektiv zu nutzen. Der Leitfaden enthält:
- Eine visuelle Übersicht des Lehrplans mit allen behandelten Themen
- Detaillierte Aufschlüsselung der einzelnen Repository-Abschnitte
- Anleitungen zur Nutzung der Beispielprojekte
- Empfohlene Lernpfade für verschiedene Fähigkeitsstufen
- Zusätzliche Ressourcen, um dein Lernabenteuer zu ergänzen
Wir führen ein detailliertes Änderungsprotokoll, das alle wesentlichen Aktualisierungen der Lehrmaterialien dokumentiert, einschließlich:
- Neue Inhalte
- Strukturelle Änderungen
- Verbesserungen von Funktionen
- Aktualisierungen der Dokumentation
Jede Lektion in diesem Leitfaden enthält:
- Klare Erklärungen zu MCP-Konzepten
- Live-Code-Beispiele in mehreren Sprachen
- Übungen zur Entwicklung von echten MCP-Anwendungen
- Zusätzliche Ressourcen für fortgeschrittene Lernende
Mach dich bereit für zwei Tage voller technischer Einblicke, Community-Verbindungen und praxisorientiertem Lernen bei den MCP Dev Days, einem virtuellen Event, das sich dem Model Context Protocol (MCP) widmet – dem aufkommenden Standard, der KI-Modelle und die von ihnen genutzten Tools verbindet. Du kannst die MCP Dev Days ansehen, indem du dich auf unserer Veranstaltungsseite registrierst: https://aka.ms/mcpdevdays.
Hier dreht sich alles darum, Entwickler zu befähigen, MCP in ihren Arbeitsablauf zu integrieren, und die großartige MCP-Community zu feiern. Wir werden von Community-Mitgliedern und Partnern wie Arcade, Block, Okta und Neon begleitet, um zu sehen, wie sie mit Microsoft zusammenarbeiten, um ein offenes, erweiterbares MCP-Ökosystem zu gestalten.
Echte Demos aus der Praxis mit VS Code, Visual Studio, GitHub Copilot und beliebten Community-Tools
Praktische, kontextgesteuerte Entwickler-Workflows
Community-geführte Sitzungen und Einblicke
Egal, ob du gerade erst mit MCP anfängst oder bereits damit arbeitest, Tag 1 bietet Inspiration und umsetzbare Erkenntnisse.
Dieser Tag richtet sich an MCP-Entwickler. Wir tauchen tief in Implementierungsstrategien und Best Practices für die Erstellung von MCP-Servern und die Integration von MCP in deine KI-Workflows ein.
- Aufbau von MCP-Servern und deren Integration in Agenten-Erfahrungen
- Entwicklungsansätze, die auf Prompts basieren
- Sicherheitsbest Practices
- Nutzung von Bausteinen wie Functions, ACA und API Management
- Abstimmung und Tools für Registrierungen (1P + 3P)
Wenn du Entwickler, Tool-Builder oder KI-Produktstratege bist, bietet dieser Tag die Einblicke, die du benötigst, um skalierbare, sichere und zukunftssichere MCP-Lösungen zu entwickeln.
Lerne in intensiven Videositzungen, wie du MCP-Server erstellst, mit VS Code integrierst und professionell auf Azure bereitstellst, basierend auf Inhalten aus dem MCP für Anfänger-Lehrplan. Verlasse das Bootcamp mit praktischen Fähigkeiten in einer Technologie, die bereits von großen Unternehmen genutzt wird.
Vielen Dank an den Microsoft Valued Professional Shivam Goyal für die Bereitstellung wichtiger Code-Beispiele.
Diese Inhalte sind unter der MIT-Lizenz lizenziert. Die Bedingungen findest du unter LICENSE.
Dieses Projekt begrüßt Beiträge und Vorschläge. Die meisten Beiträge erfordern, dass du einer Contributor License Agreement (CLA) zustimmst, die erklärt, dass du das Recht hast, uns die Rechte zur Nutzung deines Beitrags zu gewähren. Details findest du unter
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Dieses Projekt hat den Microsoft Open Source Code of Conduct übernommen.
Weitere Informationen findest du in den Code of Conduct FAQ oder kontaktiere opencode@microsoft.com bei zusätzlichen Fragen oder Kommentaren.
Das Repository ist wie folgt organisiert:
- Kernlehrplan (00-10): Die Hauptinhalte, organisiert in zehn aufeinanderfolgenden Modulen
- images/: Diagramme und Illustrationen, die im Lehrplan verwendet werden
- translations/: Mehrsprachige Unterstützung mit automatisierten Übersetzungen
- translated_images/: Lokalisierte Versionen von Diagrammen und Illustrationen
- study_guide.md: Umfassender Leitfaden zur Navigation im Repository
- changelog.md: Aufzeichnung aller wesentlichen Änderungen an den Lehrmaterialien
- mcp.json: Konfigurationsdatei für die MCP-Spezifikation
- CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md: Dokumente zur Projektverwaltung
Unser Team erstellt weitere Kurse! Schau dir an:
- AI Agents For Beginners
- Generative AI for Beginners using .NET
- Generative AI for Beginners using JavaScript
- Generative AI for Beginners
- Generative AI for Beginners using Java
- ML for Beginners
- Data Science for Beginners
- AI for Beginners
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- Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
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