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शुरुआत करना

यह सेक्शन कई पाठों से मिलकर बना है:

  • 1 आपका पहला सर्वर, इस पहले पाठ में, आप सीखेंगे कि अपना पहला सर्वर कैसे बनाएं और इसे इंस्पेक्टर टूल से जांचें, जो आपके सर्वर को टेस्ट और डिबग करने का एक उपयोगी तरीका है, पाठ पर जाएं

  • 2 क्लाइंट, इस पाठ में, आप सीखेंगे कि एक क्लाइंट कैसे लिखें जो आपके सर्वर से कनेक्ट हो सके, पाठ पर जाएं

  • 3 LLM के साथ क्लाइंट, क्लाइंट लिखने का एक बेहतर तरीका है कि आप इसमें LLM जोड़ें ताकि यह आपके सर्वर के साथ "नेगोशिएट" कर सके कि क्या करना है, पाठ पर जाएं

  • 4 Visual Studio Code में GitHub Copilot एजेंट मोड से सर्वर का उपयोग। यहां, हम Visual Studio Code के भीतर से अपना MCP सर्वर चलाने पर ध्यान दे रहे हैं, पाठ पर जाएं

  • 5 SSE (Server Sent Events) से कंज्यूम करना SSE एक स्टैंडर्ड है सर्वर-से-क्लाइंट स्ट्रीमिंग के लिए, जो HTTP के माध्यम से क्लाइंट्स को रियल-टाइम अपडेट्स भेजने की अनुमति देता है पाठ पर जाएं

  • 6 MCP के साथ HTTP स्ट्रीमिंग (Streamable HTTP)। आधुनिक HTTP स्ट्रीमिंग, प्रोग्रेस नोटिफिकेशन और स्केलेबल, रियल-टाइम MCP सर्वर और क्लाइंट्स को Streamable HTTP के जरिए कैसे लागू करें, जानें। पाठ पर जाएं

  • 7 VSCode के लिए AI Toolkit का उपयोग अपने MCP क्लाइंट्स और सर्वर्स का परीक्षण और उपयोग करने के लिए पाठ पर जाएं

  • 8 परीक्षण। यहां हम खासतौर पर यह देखेंगे कि अपने सर्वर और क्लाइंट को विभिन्न तरीकों से कैसे टेस्ट करें, पाठ पर जाएं

  • 9 डिप्लॉयमेंट। यह अध्याय आपके MCP सॉल्यूशंस को डिप्लॉय करने के विभिन्न तरीकों पर नजर डालेगा, पाठ पर जाएं

Model Context Protocol (MCP) एक खुला प्रोटोकॉल है जो यह मानकीकृत करता है कि एप्लिकेशन LLMs को संदर्भ कैसे प्रदान करते हैं। MCP को AI एप्लिकेशन के लिए USB-C पोर्ट की तरह समझें - यह AI मॉडल्स को विभिन्न डेटा स्रोतों और टूल्स से जोड़ने का एक मानकीकृत तरीका प्रदान करता है।

सीखने के उद्देश्य

इस पाठ के अंत तक, आप सक्षम होंगे:

  • C#, Java, Python, TypeScript, और JavaScript में MCP के लिए विकास वातावरण सेटअप करना
  • कस्टम फीचर्स (resources, prompts, और tools) के साथ बेसिक MCP सर्वर बनाना और डिप्लॉय करना
  • होस्ट एप्लिकेशन बनाना जो MCP सर्वर्स से कनेक्ट हो
  • MCP इम्प्लीमेंटेशन का परीक्षण और डिबगिंग करना
  • सामान्य सेटअप चुनौतियों और उनके समाधान को समझना
  • अपने MCP इम्प्लीमेंटेशन को लोकप्रिय LLM सेवाओं से कनेक्ट करना

अपने MCP वातावरण की स्थापना

MCP के साथ काम शुरू करने से पहले, अपने विकास वातावरण को तैयार करना और बुनियादी वर्कफ़्लो को समझना जरूरी है। यह सेक्शन आपको शुरूआती सेटअप चरणों के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा ताकि MCP के साथ एक सहज शुरुआत हो सके।

पूर्व आवश्यकताएं

MCP विकास में उतरने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास हैं:

  • डेवलपमेंट एनवायरनमेंट: अपनी पसंदीदा भाषा के लिए (C#, Java, Python, TypeScript, या JavaScript)
  • IDE/एडिटर: Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ, Eclipse, PyCharm, या कोई भी आधुनिक कोड एडिटर
  • पैकेज मैनेजर्स: NuGet, Maven/Gradle, pip, या npm/yarn
  • API Keys: उन किसी भी AI सेवाओं के लिए जिन्हें आप अपने होस्ट एप्लिकेशन में उपयोग करने वाले हैं

आधिकारिक SDKs

आगामी अध्यायों में आप Python, TypeScript, Java और .NET का उपयोग करके बनाए गए सॉल्यूशंस देखेंगे। यहां सभी आधिकारिक समर्थित SDKs हैं।

MCP कई भाषाओं के लिए आधिकारिक SDKs प्रदान करता है:

  • C# SDK - Microsoft के सहयोग से मेंटेन किया गया
  • Java SDK - Spring AI के सहयोग से मेंटेन किया गया
  • TypeScript SDK - आधिकारिक TypeScript इम्प्लीमेंटेशन
  • Python SDK - आधिकारिक Python इम्प्लीमेंटेशन
  • Kotlin SDK - आधिकारिक Kotlin इम्प्लीमेंटेशन
  • Swift SDK - Loopwork AI के सहयोग से मेंटेन किया गया
  • Rust SDK - आधिकारिक Rust इम्प्लीमेंटेशन

मुख्य निष्कर्ष

  • MCP विकास वातावरण स्थापित करना भाषा-विशिष्ट SDKs के साथ सरल है
  • MCP सर्वर बनाना टूल्स को स्पष्ट स्कीमाओं के साथ बनाना और रजिस्टर करना शामिल है
  • MCP क्लाइंट्स सर्वर्स और मॉडल्स से कनेक्ट होकर विस्तारित क्षमताओं का लाभ उठाते हैं
  • परीक्षण और डिबगिंग विश्वसनीय MCP इम्प्लीमेंटेशन के लिए जरूरी है
  • डिप्लॉयमेंट विकल्प स्थानीय विकास से लेकर क्लाउड-आधारित सॉल्यूशंस तक हैं

अभ्यास

हमारे पास कुछ सैंपल्स हैं जो इस सेक्शन के सभी अध्यायों में देखे जाने वाले अभ्यासों को पूरा करते हैं। इसके अलावा, प्रत्येक अध्याय के अपने स्वयं के अभ्यास और असाइनमेंट भी हैं।

अतिरिक्त संसाधन

अगला क्या है

अगला: अपना पहला MCP सर्वर बनाना

अस्वीकरण:
यह दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके अनूदित किया गया है। हम सटीकता के लिए प्रयासरत हैं, लेकिन कृपया ध्यान रखें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही आधिकारिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सलाह दी जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम जिम्मेदार नहीं हैं।