按照以下步驟開始使用這些資源：
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git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - 加入 Azure AI Foundry Discord，與專家及其他開發者交流
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**模型上下文協議（MCP）**是一個前沿框架，旨在標準化 AI 模型與客戶端應用程式之間的互動。這個開源課程提供了一個結構化的學習路徑，包含實際的程式碼範例和真實世界的使用案例，涵蓋 C#、Java、JavaScript、TypeScript 和 Python 等流行程式語言。
無論您是 AI 開發者、系統架構師還是軟體工程師，這份指南都是您掌握 MCP 基礎知識和實作策略的全面資源。
- 📘 MCP 文件 – 詳細的教程和使用指南
- 📜 MCP 規範 – 協議架構和技術參考
- 📜 原始 MCP 規範 – 舊版技術參考（可能包含更多細節）
- 🧑💻 MCP GitHub 儲存庫 – 開源 SDK、工具和程式碼範例
- 🌐 MCP 社群 – 加入討論並為社群做出貢獻
| 模組 | 主題 | 描述 | 連結 |
|---|---|---|---|
| 模組 1-3：基礎知識 | |||
| 00 | MCP 簡介 | MCP 的概述及其在 AI 管道中的重要性 | 了解更多 |
| 01 | 核心概念解析 | 深入探討 MCP 的核心概念 | 了解更多 |
| 02 | MCP 的安全性 | 安全威脅及最佳實踐 | 了解更多 |
| 03 | 開始使用 MCP | 環境設置、基本伺服器/客戶端、整合 | 了解更多 |
| 模組 3：建立您的第一個伺服器和客戶端 | |||
| 3.1 | 第一個伺服器 | 建立您的第一個 MCP 伺服器 | 指南 |
| 3.2 | 第一個客戶端 | 開發一個基本的 MCP 客戶端 | 指南 |
| 3.3 | 客戶端與 LLM | 整合大型語言模型 | 指南 |
| 3.4 | VS Code 整合 | 在 VS Code 中使用 MCP 伺服器 | 指南 |
| 3.5 | stdio 伺服器 | 使用 stdio 傳輸建立伺服器 | 指南 |
| 3.6 | HTTP 串流 | 在 MCP 中實作 HTTP 串流 | 指南 |
| 3.7 | AI 工具包 | 使用 MCP 的 AI 工具包 | 指南 |
| 3.8 | 測試 | 測試您的 MCP 伺服器實作 | 指南 |
| 3.9 | 部署 | 將 MCP 伺服器部署到生產環境 | 指南 |
| 模組 4-5：實用與進階 | |||
| 04 | 實用實作 | SDK、除錯、測試、可重用的提示模板 | 了解更多 |
| 05 | MCP 的進階主題 | 多模態 AI、擴展、企業應用 | 了解更多 |
| 5.1 | Azure 整合 | MCP 與 Azure 的整合 | 指南 |
| 5.2 | 多模態 | 處理多種模態 | 指南 |
| 5.3 | OAuth2 範例 | 實作 OAuth2 驗證 | 指南 |
| 5.4 | 根上下文 | 理解並實作根上下文 | 指南 |
| 5.5 | 路由 | MCP 的路由策略 | 指南 |
| 5.6 | 取樣 | MCP 中的取樣技術 | 指南 |
| 5.7 | 擴展 | 擴展 MCP 的實作 | 指南 |
| 5.8 | 安全性 | 進階安全考量 | 指南 |
| 5.9 | 網頁搜尋 | 實作網頁搜尋功能 | 指南 |
| 5.10 | 即時串流 | 建立即時串流功能 | 指南 |
| 5.11 | 即時搜尋 | 實作即時搜尋 | 指南 |
| 5.12 | Entra ID 驗證 | 使用 Microsoft Entra ID 進行驗證 | 指南 |
| 5.13 | Foundry 整合 | 與 Azure AI Foundry 整合 | 指南 |
| 5.14 | 上下文工程 | 有效上下文工程的技巧 | 指南 |
| 模組 6-10：社群與最佳實踐 | |||
| 06 | 社群貢獻 | 如何為 MCP 生態系統做出貢獻 | 指南 |
| 07 | 早期採用的洞察 | 真實世界的實作故事 | 指南 |
| 08 | MCP 的最佳實踐 | 性能、容錯、韌性 | 指南 |
| 09 | MCP 案例研究 | 實際的實作範例 | 指南 |
| 10 | 實作工作坊 | 使用 AI 工具包建立 MCP 伺服器 | 實驗室 |
| 語言 | 描述 | 連結 |
|---|---|---|
| C# | MCP 伺服器範例 | 查看程式碼 |
| Java | MCP 計算器 | 查看程式碼 |
| JavaScript | MCP 示範 | 查看程式碼 |
| Python | MCP 伺服器 | 查看程式碼 |
| TypeScript | MCP 範例 | 查看程式碼 |
| Rust | MCP 範例 | 查看程式碼 |
| 語言 | 描述 | 連結 |
|---|---|---|
| C# | 高級範例 | View Code |
| Java with Spring | 容器應用程式範例 | View Code |
| JavaScript | 高級範例 | View Code |
| Python | 複雜實作 | View Code |
| TypeScript | 容器範例 | View Code |
為了充分利用此課程內容，您應具備以下條件：
-
至少熟悉以下其中一種程式語言的基本知識：C#、Java、JavaScript、Python 或 TypeScript
-
理解客戶端-伺服器模型及 API
-
熟悉 REST 和 HTTP 的概念
-
（可選）具備 AI/ML 概念的背景知識
-
加入我們的社群討論以獲得支援
此存儲庫包含多種資源，幫助您有效學習和導航：
一份全面的 學習指南 可幫助您有效地使用此存儲庫。指南內容包括：
- 顯示所有涵蓋主題的視覺課程地圖
- 每個存儲庫部分的詳細分解
- 如何使用範例專案的指導
- 根據不同技能水平推薦的學習路徑
- 補充學習旅程的額外資源
我們維護了一份詳細的 更新記錄，追蹤課程材料的所有重要更新，包括：
- 新內容的添加
- 結構變更
- 功能改進
- 文件更新
此指南中的每一課都包括：
- MCP 概念的清晰解釋
- 多種程式語言的即時程式碼範例
- 建立真實 MCP 應用程式的練習
- 提供進階學習者的額外資源
準備好參加為期兩天的深入技術洞察、社群連結和實作學習的 MCP 開發者日活動，這是一個專注於模型上下文協議（MCP）的虛擬活動——這項新興標準連接 AI 模型及其依賴的工具。 您可以透過註冊活動頁面觀看 MCP 開發者日：https://aka.ms/mcpdevdays。
第一天的重點是幫助開發者將 MCP 整合到開發工作流程中，並慶祝 MCP 社群的成就。我們將與社群成員和合作夥伴（如 Arcade、Block、Okta 和 Neon）一起探討他們如何與 Microsoft 合作，共同打造開放且可擴展的 MCP 生態系統。
實際範例展示 VS Code、Visual Studio、GitHub Copilot 和流行社群工具
實用的、以上下文為導向的開發工作流程
社群主導的會議和洞察
無論您是剛開始接觸 MCP 還是已經在使用它，第一天將提供靈感和可行的建議。
第二天適合 MCP 建設者。我們將深入探討構建 MCP 伺服器的實作策略和最佳實踐，以及如何將 MCP 整合到您的 AI 工作流程中。
- 構建 MCP 伺服器並將其整合到代理體驗中
- 以提示為驅動的開發
- 安全性最佳實踐
- 使用功能、ACA 和 API 管理等構建模組
- 註冊表對齊與工具（1P + 3P）
如果您是開發者、工具建設者或 AI 產品策略師，第二天將提供您需要的洞察，幫助您構建可擴展、安全且面向未來的 MCP 解決方案。
透過密集的影片課程學習如何構建 MCP 伺服器、整合 VS Code 並根據 MCP 初學者課程內容在 Azure 上專業部署。掌握主要公司已經使用的技術的實用技能。
感謝 Microsoft Valued Professional Shivam Goyal 提供重要的程式碼範例。
此內容依 MIT 授權 授權。欲了解條款和條件，請參閱 LICENSE。
此專案歡迎貢獻和建議。大多數貢獻需要您同意一份 貢獻者授權協議（CLA），聲明您有權並實際授予我們使用您的貢獻的權利。詳情請訪問 https://cla.opensource.microsoft.com。
當您提交拉取請求時，CLA 機器人會自動判斷您是否需要提供 CLA 並適當地標記 PR（例如，狀態檢查、評論）。只需按照機器人提供的指示操作即可。您只需在所有使用 CLA 的存儲庫中執行一次。
此專案已採用 Microsoft 開源行為準則。 欲了解更多資訊，請參閱 行為準則 FAQ 或 聯繫 opencode@microsoft.com 提出其他問題或意見。
此存儲庫的組織結構如下：
- 核心課程 (00-10)：主要內容分為十個連續模組
- images/：課程中使用的圖表和插圖
- translations/：多語言支援及自動翻譯
- translated_images/：本地化版本的圖表和插圖
- study_guide.md：全面的存儲庫導航指南
- changelog.md：課程材料所有重要變更的記錄
- mcp.json：MCP 規範的配置文件
- CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md：專案治理文件
我們的團隊還製作了其他課程！查看以下內容：
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- 使用 .NET 的生成式 AI 初學者課程
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