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開始使用

建立您的第一個 MCP 伺服器

（點擊上方圖片觀看本課程的影片）

本節包含以下幾個課程：

  • 1 您的第一個伺服器，在這第一課中，您將學習如何建立您的第一個伺服器，並使用檢查工具進行檢查，這是一種測試和除錯伺服器的寶貴方式，前往課程

  • 2 客戶端，在這課中，您將學習如何撰寫一個可以連接到伺服器的客戶端，前往課程

  • 3 使用 LLM 的客戶端，更進一步的方式是為客戶端加入 LLM，使其能與伺服器進行「協商」該如何操作，前往課程

  • 4 在 Visual Studio Code 中以 GitHub Copilot Agent 模式運行伺服器，這裡我們將探討如何在 Visual Studio Code 中運行 MCP 伺服器，前往課程

  • 5 stdio 傳輸伺服器，stdio 傳輸是目前規範中推薦的 MCP 伺服器與客戶端通訊的標準，提供安全的子程序基礎通訊，前往課程

  • 6 使用 MCP 的 HTTP 串流（可串流 HTTP），學習現代 HTTP 串流、進度通知，以及如何使用可串流 HTTP 實現可擴展的即時 MCP 伺服器與客戶端，前往課程

  • 7 在 VSCode 中使用 AI 工具包，用於消費和測試您的 MCP 客戶端與伺服器，前往課程

  • 8 測試，本課將特別關注如何以不同方式測試伺服器與客戶端，前往課程

  • 9 部署，本章將探討部署 MCP 解決方案的不同方式，前往課程

Model Context Protocol (MCP) 是一種開放協議，標準化應用程式如何向 LLM 提供上下文。可以將 MCP 想像成 AI 應用程式的 USB-C 接口——它提供了一種標準化的方式來連接 AI 模型與不同的數據來源和工具。

學習目標

完成本課程後，您將能夠：

  • 為 MCP 在 C#、Java、Python、TypeScript 和 JavaScript 中設置開發環境
  • 建立並部署具有自訂功能（資源、提示和工具）的基本 MCP 伺服器
  • 建立能夠連接 MCP 伺服器的主機應用程式
  • 測試和除錯 MCP 實現
  • 理解常見的設置挑戰及其解決方案
  • 將您的 MCP 實現連接到流行的 LLM 服務

設置您的 MCP 環境

在開始使用 MCP 之前，準備開發環境並了解基本工作流程非常重要。本節將指導您完成初始設置步驟，以確保順利開始使用 MCP。

先決條件

在進入 MCP 開發之前，請確保您已具備：

  • 開發環境：適用於您選擇的語言（C#、Java、Python、TypeScript 或 JavaScript）
  • IDE/編輯器：Visual Studio、Visual Studio Code、IntelliJ、Eclipse、PyCharm 或任何現代代碼編輯器
  • 套件管理工具：NuGet、Maven/Gradle、pip 或 npm/yarn
  • API 金鑰：用於您計劃在主機應用程式中使用的 AI 服務

官方 SDK

在接下來的章節中，您將看到使用 Python、TypeScript、Java 和 .NET 建立的解決方案。以下是所有官方支持的 SDK。

MCP 提供多種語言的官方 SDK：

關鍵要點

  • 使用語言特定的 SDK 設置 MCP 開發環境非常簡單
  • 建立 MCP 伺服器涉及創建並註冊具有清晰架構的工具
  • MCP 客戶端連接到伺服器和模型以利用擴展功能
  • 測試和除錯對於可靠的 MCP 實現至關重要
  • 部署選項從本地開發到基於雲的解決方案不等

練習

我們提供了一組範例，補充本節所有章節中的練習。此外，每個章節也有自己的練習和作業。

其他資源

下一步

下一步：建立您的第一個 MCP 伺服器

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本文件已使用 AI 翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議尋求專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。