Este guia de estudo oferece uma visão geral da estrutura e conteúdo do repositório para o currículo "Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) para Iniciantes". Utilize este guia para navegar pelo repositório de forma eficiente e tirar o máximo proveito dos recursos disponíveis.
O Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é uma estrutura padronizada para interações entre modelos de IA e aplicações cliente. Inicialmente criado pela Anthropic, o MCP é agora mantido pela comunidade mais ampla do MCP através da organização oficial no GitHub. Este repositório oferece um currículo abrangente com exemplos práticos de código em C#, Java, JavaScript, Python e TypeScript, destinado a desenvolvedores de IA, arquitetos de sistemas e engenheiros de software.
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
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(Client-Server Architecture)
(Protocol Components)
(Messaging Patterns)
(Transport Mechanisms)
02. Security
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(AI-Specific Threats)
(Best Practices 2025)
(Azure Content Safety)
(Auth & Authorization)
(Microsoft Prompt Shields)
03. Getting Started
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(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
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(Multi-Language SDKs)
(Testing & Debugging)
(Prompt Templates)
(Sample Projects)
(Production Patterns)
05. Advanced Topics
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(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
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(Code Contributions)
(Documentation)
(MCP Client Ecosystem)
(MCP Server Registry)
(Image Generation Tools)
(GitHub Collaboration)
07. Early Adoption
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(Production Deployments)
(Microsoft MCP Servers)
(Azure MCP Service)
(Enterprise Case Studies)
(Future Roadmap)
08. Best Practices
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(Performance Optimization)
(Fault Tolerance)
(System Resilience)
(Monitoring & Observability)
09. Case Studies
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(Azure API Management)
(AI Travel Agent)
(Azure DevOps Integration)
(Documentation MCP)
(Real-world Implementations)
10. Hands-on Workshop
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(MCP Server Fundamentals)
(Advanced Development)
(AI Toolkit Integration)
(Production Deployment)
(4-Lab Structure)
O repositório está organizado em dez seções principais, cada uma focada em diferentes aspetos do MCP:
-
Introdução (00-Introduction/)
- Visão geral do Protocolo de Contexto de Modelo
- Por que a padronização é importante em pipelines de IA
- Casos de uso práticos e benefícios
-
Conceitos Fundamentais (01-CoreConcepts/)
- Arquitetura cliente-servidor
- Componentes chave do protocolo
- Padrões de mensagens no MCP
-
Segurança (02-Security/)
- Ameaças de segurança em sistemas baseados em MCP
- Melhores práticas para garantir implementações seguras
- Estratégias de autenticação e autorização
- Documentação Completa de Segurança:
- Melhores Práticas de Segurança MCP 2025
- Guia de Implementação de Segurança de Conteúdo Azure
- Controlo e Técnicas de Segurança MCP
- Referência Rápida de Melhores Práticas MCP
- Tópicos Principais de Segurança:
- Ataques de injeção de prompt e envenenamento de ferramentas
- Sequestro de sessão e problemas de delegado confuso
- Vulnerabilidades de passagem de token
- Permissões excessivas e controlo de acesso
- Segurança da cadeia de fornecimento para componentes de IA
- Integração com Microsoft Prompt Shields
-
Primeiros Passos (03-GettingStarted/)
- Configuração e preparação do ambiente
- Criação de servidores e clientes MCP básicos
- Integração com aplicações existentes
- Inclui secções para:
- Primeira implementação de servidor
- Desenvolvimento de cliente
- Integração de cliente LLM
- Integração com VS Code
- Servidor Server-Sent Events (SSE)
- Streaming HTTP
- Integração com AI Toolkit
- Estratégias de testes
- Diretrizes de deployment
-
Implementação Prática (04-PracticalImplementation/)
- Utilização de SDKs em várias linguagens de programação
- Técnicas de debugging, testes e validação
- Criação de templates de prompt reutilizáveis e workflows
- Projetos de exemplo com exemplos de implementação
-
Tópicos Avançados (05-AdvancedTopics/)
- Técnicas de engenharia de contexto
- Integração com agente Foundry
- Workflows multimodais de IA
- Demonstrações de autenticação OAuth2
- Capacidades de pesquisa em tempo real
- Streaming em tempo real
- Implementação de contextos raiz
- Estratégias de routing
- Técnicas de sampling
- Abordagens de escalabilidade
- Considerações de segurança
- Integração de segurança Entra ID
- Integração de pesquisa web
-
Contribuições da Comunidade (06-CommunityContributions/)
- Como contribuir com código e documentação
- Colaboração via GitHub
- Melhorias e feedback orientados pela comunidade
- Utilização de vários clientes MCP (Claude Desktop, Cline, VSCode)
- Trabalho com servidores MCP populares, incluindo geração de imagens
-
Lições da Adoção Inicial (07-LessonsfromEarlyAdoption/)
- Implementações reais e histórias de sucesso
- Construção e deployment de soluções baseadas em MCP
- Tendências e roadmap futuro
- Guia de Servidores MCP Microsoft: Guia completo de 10 servidores MCP Microsoft prontos para produção, incluindo:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ conectores especializados)
- 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
-
Melhores Práticas (08-BestPractices/)
- Otimização e tuning de performance
- Design de sistemas MCP tolerantes a falhas
- Estratégias de testes e resiliência
-
Estudos de Caso (09-CaseStudy/)
- Exemplo de integração com Azure API Management
- Exemplo de implementação para agente de viagens
- Integração Azure DevOps com atualizações do YouTube
- Exemplos de implementação MCP para documentação
- Exemplos de implementação com documentação detalhada
-
Workshop Prático (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)
- Workshop prático abrangente combinando MCP com AI Toolkit
- Construção de aplicações inteligentes que ligam modelos de IA a ferramentas do mundo real
- Módulos práticos cobrindo fundamentos, desenvolvimento de servidor personalizado e estratégias de deployment em produção
- Estrutura do Lab:
- Lab 1: Fundamentos do Servidor MCP
- Lab 2: Desenvolvimento Avançado de Servidor MCP
- Lab 3: Integração com AI Toolkit
- Lab 4: Deployment e Escalabilidade em Produção
- Abordagem de aprendizagem baseada em labs com instruções passo a passo
O repositório inclui recursos de apoio:
- Pasta de Imagens: Contém diagramas e ilustrações usadas ao longo do currículo
- Traduções: Suporte multilíngue com traduções automáticas da documentação
- Recursos Oficiais MCP:
- Aprendizagem Sequencial: Siga os capítulos por ordem (00 a 10) para uma experiência de aprendizagem estruturada.
- Foco em Linguagem Específica: Se estiver interessado numa linguagem de programação específica, explore as pastas de exemplos para implementações na sua linguagem preferida.
- Implementação Prática: Comece pela secção "Primeiros Passos" para configurar o ambiente e criar o seu primeiro servidor e cliente MCP.
- Exploração Avançada: Depois de dominar o básico, aprofunde-se nos tópicos avançados para expandir o seu conhecimento.
- Envolvimento Comunitário: Junte-se à comunidade MCP através das discussões no GitHub e canais Discord para conectar-se com especialistas e outros desenvolvedores.
O currículo cobre vários clientes e ferramentas MCP:
-
Clientes Oficiais:
- Visual Studio Code
- MCP no Visual Studio Code
- Claude Desktop
- Claude no VSCode
- Claude API
-
Clientes da Comunidade:
- Cline (baseado em terminal)
- Cursor (editor de código)
- ChatMCP
- Windsurf
-
Ferramentas de Gestão MCP:
- MCP CLI
- MCP Manager
- MCP Linker
- MCP Router
O repositório apresenta vários servidores MCP, incluindo:
-
Servidores MCP Oficiais Microsoft:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ conectores especializados)
- 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
-
Servidores de Referência Oficiais:
- Filesystem
- Fetch
- Memory
- Sequential Thinking
-
Geração de Imagens:
- Azure OpenAI DALL-E 3
- Stable Diffusion WebUI
- Replicate
-
Ferramentas de Desenvolvimento:
- Git MCP
- Terminal Control
- Code Assistant
-
Servidores Especializados:
- Salesforce
- Microsoft Teams
- Jira & Confluence
Este repositório acolhe contribuições da comunidade. Consulte a secção Contribuições da Comunidade para orientações sobre como contribuir eficazmente para o ecossistema MCP.
| Data | Alterações |
|---|---|
| 18 de julho de 2025 | - Atualizada a estrutura do repositório para incluir o Guia de Servidores MCP Microsoft - Adicionada lista completa de 10 servidores MCP Microsoft prontos para produção - Melhorada a secção de Servidores MCP Populares com Servidores Oficiais Microsoft - Atualizada a secção de Estudos de Caso com exemplos reais de ficheiros - Adicionados detalhes da Estrutura do Lab para o Workshop Prático |
| 16 de julho de 2025 | - Atualizada a estrutura do repositório para refletir o conteúdo atual - Adicionada secção de Clientes e Ferramentas MCP - Adicionada secção de Servidores MCP Populares - Atualizado o Mapa Visual do Currículo com todos os tópicos atuais - Melhorada a secção de Tópicos Avançados com todas as áreas especializadas - Atualizados os Estudos de Caso para refletir exemplos reais - Clarificada a origem do MCP como criado pela Anthropic |
| 11 de junho de 2025 | - Criação inicial do guia de estudo - Adicionado Mapa Visual do Currículo - Estruturado o repositório - Incluídos projetos de exemplo e recursos adicionais |
Este guia de estudo foi atualizado a 18 de julho de 2025 e oferece uma visão geral do repositório até essa data. O conteúdo do repositório pode ser atualizado após esta data.
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Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução automática Co-op Translator. Embora nos esforcemos pela precisão, por favor tenha em conta que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autorizada. Para informações críticas, recomenda-se tradução profissional humana. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.