Välkommen till Model Context Protocol (MCP) Workshop! Denna omfattande praktiska workshop kombinerar två banbrytande teknologier för att revolutionera utvecklingen av AI-applikationer:
- 🔗 Model Context Protocol (MCP): En öppen standard för smidig integration av AI-verktyg
- 🛠️ AI Toolkit för Visual Studio Code (AITK): Microsofts kraftfulla AI-utvecklingsverktyg
Efter denna workshop kommer du att behärska konsten att bygga intelligenta applikationer som kopplar AI-modeller till verkliga verktyg och tjänster. Från automatiserad testning till anpassade API-integrationer, du kommer att få praktiska färdigheter för att lösa komplexa affärsutmaningar.
MCP är "USB-C för AI" - en universell standard som kopplar AI-modeller till externa verktyg och datakällor.
✨ Nyckelfunktioner:
- 🔄 Standardiserad integration: Universellt gränssnitt för AI-verktygsanslutningar
- 🏛️ Flexibel arkitektur: Lokala och fjärrservrar via stdio/SSE-transport
- 🧰 Rikt ekosystem: Verktyg, prompts och resurser i ett protokoll
- 🔒 Företagsklar: Inbyggd säkerhet och tillförlitlighet
🎯 Varför MCP är viktigt: Precis som USB-C eliminerade kabelkaos, eliminerar MCP komplexiteten i AI-integrationer. Ett protokoll, oändliga möjligheter.
Microsofts flaggskeppsutvidgning för AI-utveckling som förvandlar VS Code till en AI-kraftstation.
🚀 Kärnfunktioner:
- 📦 Modellkatalog: Tillgång till modeller från Azure AI, GitHub, Hugging Face, Ollama
- ⚡ Lokal inferens: ONNX-optimerad CPU/GPU/NPU-exekvering
- 🏗️ Agent Builder: Visuell AI-agentutveckling med MCP-integration
- 🎭 Multimodal: Stöd för text, bild och strukturerad output
💡 Fördelar med utveckling:
- Modellutplacering utan konfiguration
- Visuell promptdesign
- Realtidstestning
- Smidig integration av MCP-servrar
Tid: 15 minuter
- 🛠️ Installera och konfigurera AI Toolkit för VS Code
- 🗂️ Utforska modellkatalogen (100+ modeller från GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google)
- 🎮 Behärska den interaktiva testmiljön för realtidsmodelltestning
- 🤖 Bygg din första AI-agent med Agent Builder
- 📊 Utvärdera modellprestanda med inbyggda mätvärden (F1, relevans, likhet, sammanhang)
- ⚡ Lär dig batchbearbetning och multimodala funktioner
🎯 Lärandemål: Skapa en fungerande AI-agent med en omfattande förståelse för AITK:s kapabiliteter
Tid: 20 minuter
- 🧠 Behärska Model Context Protocol (MCP)-arkitektur och koncept
- 🌐 Utforska Microsofts MCP-serverekosystem
- 🤖 Bygg en webbläsarautomationsagent med Playwright MCP-server
- 🔧 Integrera MCP-servrar med AI Toolkit Agent Builder
- 📊 Konfigurera och testa MCP-verktyg inom dina agenter
- 🚀 Exportera och distribuera MCP-drivna agenter för produktionsbruk
🎯 Lärandemål: Distribuera en AI-agent förstärkt med externa verktyg via MCP
Tid: 20 minuter
- 💻 Skapa anpassade MCP-servrar med AI Toolkit
- 🐍 Konfigurera och använd den senaste MCP Python SDK (v1.9.3)
- 🔍 Ställ in och använd MCP Inspector för felsökning
- 🛠️ Bygg en väder-MCP-server med professionella felsökningsarbetsflöden
- 🧪 Felsök MCP-servrar i både Agent Builder och Inspector-miljöer
🎯 Lärandemål: Utveckla och felsök anpassade MCP-servrar med moderna verktyg
Tid: 30 minuter
- 🏗️ Bygg en verklig GitHub Clone MCP-server för utvecklingsarbetsflöden
- 🔄 Implementera smart repository-kloning med validering och felhantering
- 📁 Skapa intelligent kataloghantering och VS Code-integration
- 🤖 Använd GitHub Copilot Agent Mode med anpassade MCP-verktyg
- 🛡️ Tillämpa produktionsklar tillförlitlighet och plattformsoberoende
🎯 Lärandemål: Distribuera en produktionsklar MCP-server som effektiviserar verkliga utvecklingsarbetsflöden
Transformera din utvecklingsprocess med intelligent automation:
- Smart repository-hantering: AI-drivna kodgranskningar och sammanslagningsbeslut
- Intelligent CI/CD: Automatiserad pipelineoptimering baserad på kodändringar
- Problemtriage: Automatisk klassificering och tilldelning av buggar
Höj testningen med AI-drivna automatiseringar:
- Intelligent testgenerering: Skapa omfattande testsviter automatiskt
- Visuell regressionstestning: AI-driven upptäckt av UI-förändringar
- Prestandaövervakning: Proaktiv identifiering och lösning av problem
Bygg smartare arbetsflöden för databehandling:
- Adaptiva ETL-processer: Självoptimerande datatransformationer
- Anomalidetektion: Realtidsövervakning av datakvalitet
- Intelligent routing: Smart hantering av dataflöden
Skapa exceptionella kundinteraktioner:
- Kontextmedveten support: AI-agenter med tillgång till kundhistorik
- Proaktiv problemlösning: Prediktiv kundservice
- Multikanalsintegration: Enhetlig AI-upplevelse över plattformar
| Komponent | Krav | Anteckningar |
|---|---|---|
| Operativsystem | Windows 10+, macOS 10.15+, Linux | Valfritt modernt OS |
| Visual Studio Code | Senaste stabila versionen | Krävs för AITK |
| Node.js | v18.0+ och npm | För MCP-serverutveckling |
| Python | 3.10+ | Valfritt för Python MCP-servrar |
| Minne | Minst 8GB RAM | 16GB rekommenderas för lokala modeller |
- AI Toolkit (ms-windows-ai-studio.windows-ai-studio)
- Python (ms-python.python)
- Python Debugger (ms-python.debugpy)
- GitHub Copilot (GitHub.copilot) - Valfritt men användbart
- uv: Modern Python-pakethanterare
- MCP Inspector: Visuellt felsökningsverktyg för MCP-servrar
- Playwright: För exempel på webautomation
Genom att slutföra denna workshop kommer du att uppnå följande:
- MCP-protokollbehärskning: Djup förståelse för arkitektur och implementeringsmönster
- AITK-färdighet: Expertanvändning av AI Toolkit för snabb utveckling
- Utveckling av anpassade servrar: Bygg, distribuera och underhåll produktions-MCP-servrar
- Excellens i verktygsintegration: Smidig koppling av AI till befintliga utvecklingsarbetsflöden
- Problemlösning: Tillämpa inlärda färdigheter på verkliga affärsutmaningar
- Installera och konfigurera AI Toolkit i VS Code
- Designa och implementera anpassade MCP-servrar
- Integrera GitHub-modeller med MCP-arkitektur
- Bygg automatiserade testarbetsflöden med Playwright
- Distribuera AI-agenter för produktionsbruk
- Felsök och optimera MCP-serverprestanda
- Arkitektera AI-integrationer i företagsklass
- Implementera säkerhetsbästa praxis för AI-applikationer
- Designa skalbara MCP-serverarkitekturer
- Skapa anpassade verktygskedjor för specifika domäner
- Mentorskap i AI-inriktad utveckling
🚀 Redo att revolutionera ditt AI-utvecklingsarbetsflöde?
Låt oss bygga framtiden för intelligenta applikationer tillsammans med MCP och AI Toolkit!
Ansvarsfriskrivning:
Detta dokument har översatts med hjälp av AI-översättningstjänsten Co-op Translator. Även om vi strävar efter noggrannhet, bör du vara medveten om att automatiserade översättningar kan innehålla fel eller felaktigheter. Det ursprungliga dokumentet på dess ursprungliga språk bör betraktas som den auktoritativa källan. För kritisk information rekommenderas professionell mänsklig översättning. Vi ansvarar inte för eventuella missförstånd eller feltolkningar som uppstår vid användning av denna översättning.