Skip to content

Latest commit

 

History

History
101 lines (68 loc) · 6.55 KB

README.md

File metadata and controls

101 lines (68 loc) · 6.55 KB

Začíname

Táto sekcia obsahuje niekoľko lekcií:

  • 1 Váš prvý server, v tejto prvej lekcii sa naučíte, ako vytvoriť svoj prvý server a skontrolovať ho pomocou nástroja inspector, čo je cenný spôsob, ako testovať a ladiť váš server, k lekcii

  • 2 Klient, v tejto lekcii sa naučíte, ako napísať klienta, ktorý sa dokáže pripojiť k vášmu serveru, k lekcii

  • 3 Klient s LLM, ešte lepší spôsob písania klienta je pridať k nemu LLM, aby mohol „vyjednávať“ s vaším serverom o tom, čo robiť, k lekcii

  • 4 Použitie režimu GitHub Copilot Agent na serveri vo Visual Studio Code. Tu sa pozrieme na spustenie nášho MCP Servera priamo vo Visual Studio Code, k lekcii

  • 5 Konzumovanie zo SSE (Server Sent Events) SSE je štandard pre streamovanie zo servera na klienta, ktorý umožňuje serverom posielať klientom aktualizácie v reálnom čase cez HTTP k lekcii

  • 6 HTTP streamovanie s MCP (Streamable HTTP). Naučte sa o modernom HTTP streamovaní, notifikáciách o priebehu a o tom, ako implementovať škálovateľné, real-time MCP servery a klientov pomocou Streamable HTTP. k lekcii

  • 7 Využitie AI Toolkit pre VSCode na konzumovanie a testovanie vašich MCP klientov a serverov k lekcii

  • 8 Testovanie. Tu sa zameriame najmä na rôzne spôsoby testovania nášho servera a klienta, k lekcii

  • 9 Nasadenie. Táto kapitola sa pozrie na rôzne spôsoby nasadenia vašich MCP riešení, k lekcii

Model Context Protocol (MCP) je otvorený protokol, ktorý štandardizuje spôsob, akým aplikácie poskytujú kontext LLM. Predstavte si MCP ako USB-C port pre AI aplikácie – poskytuje štandardizovaný spôsob, ako pripojiť AI modely k rôznym zdrojom dát a nástrojom.

Ciele učenia

Na konci tejto lekcie budete schopní:

  • Nastaviť vývojové prostredia pre MCP v C#, Java, Python, TypeScript a JavaScript
  • Vytvárať a nasadzovať základné MCP servery s vlastnými funkciami (zdroje, výzvy a nástroje)
  • Vytvárať hostiteľské aplikácie, ktoré sa pripájajú k MCP serverom
  • Testovať a ladiť implementácie MCP
  • Pochopiť bežné problémy pri nastavovaní a ich riešenia
  • Pripojiť svoje MCP implementácie k populárnym LLM službám

Nastavenie vášho MCP prostredia

Predtým, než začnete pracovať s MCP, je dôležité pripraviť si vývojové prostredie a pochopiť základný pracovný postup. Táto sekcia vás prevedie po úvodných krokoch nastavenia, aby ste mali hladký štart s MCP.

Predpoklady

Predtým, než sa pustíte do vývoja s MCP, uistite sa, že máte:

  • Vývojové prostredie: Pre váš zvolený jazyk (C#, Java, Python, TypeScript alebo JavaScript)
  • IDE/Editory: Visual Studio, Visual Studio Code, IntelliJ, Eclipse, PyCharm alebo akýkoľvek moderný kódový editor
  • Správca balíčkov: NuGet, Maven/Gradle, pip alebo npm/yarn
  • API kľúče: Pre akékoľvek AI služby, ktoré plánujete použiť vo vašich hostiteľských aplikáciách

Oficiálne SDK

V nasledujúcich kapitolách uvidíte riešenia vytvorené v Pythone, TypeScripte, Jave a .NET. Tu sú všetky oficiálne podporované SDK.

MCP poskytuje oficiálne SDK pre viaceré jazyky:

  • C# SDK - Udržiavané v spolupráci s Microsoftom
  • Java SDK - Udržiavané v spolupráci so Spring AI
  • TypeScript SDK - Oficiálna implementácia pre TypeScript
  • Python SDK - Oficiálna implementácia pre Python
  • Kotlin SDK - Oficiálna implementácia pre Kotlin
  • Swift SDK - Udržiavané v spolupráci s Loopwork AI
  • Rust SDK - Oficiálna implementácia pre Rust

Kľúčové poznatky

  • Nastavenie vývojového prostredia pre MCP je jednoduché vďaka SDK špecifickým pre jednotlivé jazyky
  • Vytváranie MCP serverov zahŕňa tvorbu a registráciu nástrojov s jasnými schémami
  • MCP klienti sa pripájajú k serverom a modelom, aby využili rozšírené funkcie
  • Testovanie a ladenie sú nevyhnutné pre spoľahlivé MCP implementácie
  • Možnosti nasadenia sa pohybujú od lokálneho vývoja až po cloudové riešenia

Precvičovanie

Máme súbor príkladov, ktoré dopĺňajú cvičenia, ktoré uvidíte vo všetkých kapitolách v tejto sekcii. Každá kapitola má tiež svoje vlastné cvičenia a zadania.

Dodatočné zdroje

Čo bude ďalej

Ďalej: Vytvorenie vášho prvého MCP servera

Vyhlásenie o zodpovednosti:
Tento dokument bol preložený pomocou AI prekladateľskej služby Co-op Translator. Aj keď sa snažíme o presnosť, prosím, majte na pamäti, že automatizované preklady môžu obsahovať chyby alebo nepresnosti. Originálny dokument v jeho pôvodnom jazyku by mal byť považovaný za autoritatívny zdroj. Pre dôležité informácie sa odporúča profesionálny ľudský preklad. Nie sme zodpovední za akékoľvek nedorozumenia alebo nesprávne interpretácie vyplývajúce z použitia tohto prekladu.