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MCP-for-beginners

GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

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Microsoft Azure AI Foundry Discord

請依照以下步驟開始使用這些資源：

  1. Fork 該儲存庫：點擊 GitHub forks
  2. Clone 該儲存庫： git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
  3. 加入 Azure AI Foundry Discord，與專家及其他開發者交流

🌐 多語言支援

透過 GitHub Action 支援（自動化且隨時更新）

🚀 Model Context Protocol (MCP) 初學者課程

透過 C#、Java、JavaScript、Python 及 TypeScript 的實作範例學習 MCP

🧠 Model Context Protocol 課程概覽

Model Context Protocol (MCP) 是一個先進的框架，旨在標準化 AI 模型與客戶端應用程式之間的互動。這個開源課程提供有結構的學習路徑，搭配實務程式碼範例及真實案例，涵蓋熱門程式語言如 C#、Java、JavaScript、TypeScript 與 Python。

無論你是 AI 開發者、系統架構師或軟體工程師，本指南都是你掌握 MCP 基礎與實作策略的全面資源。

🔗 MCP 官方資源

🧭 MCP 課程總覽

00-03：基礎篇
  • 00. MCP 簡介
    介紹 Model Context Protocol 及其在 AI 流程中的重要性。 閱讀更多
  • 01. 核心概念說明
    深入探討 MCP 的核心概念。 閱讀更多
  • 02. MCP 的安全性
    安全威脅與最佳實務。 閱讀更多
  • 03. MCP 入門
    環境設定、基礎伺服器/客戶端、整合。 閱讀更多
03.x：實作實驗室
  • 3.1. 第一個伺服器 – 指南
  • 3.2. 第一個客戶端 – 指南
  • 3.3. 搭配 LLM 的客戶端 – 指南
  • 3.4. 使用 Visual Studio Code 存取伺服器 – 指南
  • 3.5. 使用 SSE 建立伺服器 – 指南
  • 3.6. HTTP 串流 – 指南
  • 3.7. 使用 AI 工具包 – 指南
  • 3.8. 測試你的伺服器 – 指南
  • 3.9. 部署你的伺服器 – 指南
04-05：實務與進階篇
  • 04. 實務應用
    SDK、除錯、測試、可重複使用的提示範本。 閱讀更多
  • 05. MCP 進階主題
    多模態 AI、擴展性、企業應用。 閱讀更多
  • 5.1. MCP 與 Azure 整合 – 指南
  • 5.2. 多模態 – 指南
  • 5.3. MCP OAuth2 示範 – 指南
  • 5.4. Root Contexts – 指南
  • 5.5. Routing – 指南
  • 5.6. Sampling – 指南
  • 5.7. Scaling – 指南
  • 5.8. Security – 指南
  • 5.9. Web Search MCP – 指南
  • 5.10. 即時串流 – 指南
  • 5.11. 即時網路搜尋 – 指南
06-10：社群、最佳實踐與實驗室
  • 06. 社群貢獻 – 指南
  • 07. 早期採用的見解 – Guide
  • 08. MCP 最佳實踐 – Guide
  • 09. MCP 案例研究 – Guide
  • 10. 精簡 AI 工作流程：使用 AI 工具包構建 MCP 伺服器 – Hands On Lab

範例專案

🧮 MCP 計算器範例專案：

按語言探索程式碼實作

💡 MCP 進階計算器專案：

探索進階範例

🎯 學習 MCP 的先決條件

為了能最大化利用此課程，你應該具備：

  • 基本的 C#、Java 或 Python 知識
  • 了解客戶端-伺服器模型與 API
  • （選擇性）熟悉機器學習概念

📚 學習指南

我們提供一份完整的 學習指南，幫助你有效瀏覽此儲存庫。指南內容包括：

  • 顯示所有主題的視覺課程地圖
  • 各儲存庫章節的詳細拆解
  • 如何使用範例專案的指引
  • 針對不同技能層級的推薦學習路徑
  • 補充學習旅程的額外資源

🛠️ 如何有效使用此課程

本指南中每堂課包含：

  1. 清楚解釋 MCP 概念
  2. 多種語言的實作範例
  3. 練習題，幫助建立實際 MCP 應用
  4. 進階學習者的額外資源

📜 授權資訊

本內容採用 MIT 授權條款。相關條款請參閱 LICENSE。

🤝 貢獻指南

本專案歡迎各種貢獻與建議。大多數貢獻需你同意並簽署一份 貢獻者授權協議 (CLA)，聲明你有權且確實授權我們使用你的貢獻。詳情請參閱 https://cla.opensource.microsoft.com。

當你提交拉取請求時，CLA 機器人會自動判斷你是否需要提供 CLA，並適當標記 PR（例如狀態檢查、留言）。請依照機器人指示操作。你只需在所有使用我們 CLA 的儲存庫中完成一次。

本專案已採用 Microsoft 開源行為守則。更多資訊請參考 行為守則常見問題 或聯絡 opencode@microsoft.com 提出任何問題或建議。

🎒 其他課程

我們團隊還有其他課程！歡迎參考：

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