Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:
- Depoyu Forklayın: Tıklayın
- Depoyu Klonlayın:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Azure AI Foundry Discord’a Katılın ve uzmanlar ile diğer geliştiricilerle tanışın
Model Context Protocol (MCP), yapay zeka modelleri ile istemci uygulamaları arasındaki etkileşimleri standartlaştırmak için geliştirilmiş ileri seviye bir çerçevedir. Bu açık kaynaklı müfredat, C#, Java, JavaScript, TypeScript ve Python gibi popüler programlama dillerinde pratik kod örnekleri ve gerçek dünya kullanım senaryoları içeren yapılandırılmış bir öğrenme yolu sunar.
İster bir yapay zeka geliştiricisi, sistem mimarı ya da yazılım mühendisi olun, bu rehber MCP temellerini ve uygulama stratejilerini ustalıkla öğrenmeniz için kapsamlı bir kaynaktır.
- 📘 MCP Dokümantasyonu – Detaylı eğitimler ve kullanıcı kılavuzları
- 📜 MCP Spesifikasyonu – Protokol mimarisi ve teknik referanslar
- 🧑💻 MCP GitHub Deposu – Açık kaynak SDK’lar, araçlar ve kod örnekleri
00-03: Temeller
- 00. MCP’ye Giriş
Model Context Protocol’un genel tanıtımı ve yapay zeka süreçlerindeki önemi. Devamını oku - 01. Temel Kavramların Açıklaması
MCP’nin temel kavramlarının detaylı incelenmesi. Devamını oku - 02. MCP’de Güvenlik
Güvenlik tehditleri ve en iyi uygulamalar. Devamını oku - 03. MCP ile Başlarken
Ortam kurulumu, temel sunucu/istemci yapıları, entegrasyon. Devamını oku
03.x: Uygulamalı Laboratuvarlar
- 3.1. İlk sunucu – Kılavuz
- 3.2. İlk istemci – Kılavuz
- 3.3. LLM ile istemci – Kılavuz
- 3.4. Visual Studio Code ile sunucu kullanımı – Kılavuz
- 3.5. SSE kullanarak sunucu oluşturma – Kılavuz
- 3.6. HTTP Akışı – Kılavuz
- 3.7. AI Toolkit kullanımı – Kılavuz
- 3.8. Sunucunuzu test etme – Kılavuz
- 3.9. Sunucunuzu dağıtma – Kılavuz
04-05: Pratik ve İleri Seviye
- 04. Pratik Uygulama
SDK’lar, hata ayıklama, test etme, tekrar kullanılabilir prompt şablonları. Devamını oku - 05. MCP’de İleri Konular
Çok modlu yapay zeka, ölçeklendirme, kurumsal kullanım. Devamını oku - 5.1. Azure ile MCP Entegrasyonu – Kılavuz
- 5.2. Çok modluluk – Kılavuz
- 5.3. MCP OAuth2 Demo – Kılavuz
- 5.4. Root Contexts – Kılavuz
- 5.5. Yönlendirme – Kılavuz
- 5.6. Örnekleme – Kılavuz
- 5.7. Ölçeklendirme – Kılavuz
- 5.8. Güvenlik – Kılavuz
- 5.9. Web Arama MCP – Kılavuz
- 5.10. Gerçek Zamanlı Akış – Kılavuz
- 5.11. Gerçek Zamanlı Web Arama – Kılavuz
06-10: Topluluk, En İyi Uygulamalar ve Laboratuvarlar
- 06. Topluluk Katkıları – Kılavuz
- 07. Erken Benimsemeden Alınan Dersler – Kılavuz
- 08. MCP İçin En İyi Uygulamalar – Kılavuz
- 09. MCP Vaka Çalışmaları – Kılavuz
- 10. Yapay Zeka İş Akışlarını Kolaylaştırma: AI Toolkit ile MCP Sunucusu Oluşturma – Uygulamalı Laboratuvar
Dil Bazında Kod Uygulamalarını Keşfedin
Gelişmiş Örnekleri Keşfedin
Bu müfredattan en iyi şekilde faydalanmak için:
- C#, Java veya Python hakkında temel bilgi sahibi olmalısınız
- İstemci-sunucu modeli ve API’leri anlamalısınız
- (İsteğe bağlı) Makine öğrenimi kavramlarına aşina olmanız faydalı olur
Bu depoyu etkili şekilde kullanmanız için kapsamlı bir Çalışma Rehberi mevcut. Rehberde şunlar yer alır:
- Tüm konuları gösteren görsel müfredat haritası
- Her depo bölümünün detaylı açıklaması
- Örnek projelerin nasıl kullanılacağına dair yönlendirmeler
- Farklı beceri seviyeleri için önerilen öğrenme yolları
- Öğrenme sürecinizi destekleyecek ek kaynaklar
Her derste şunlar bulunur:
- MCP kavramlarının net açıklamaları
- Birden fazla dilde canlı kod örnekleri
- Gerçek MCP uygulamaları geliştirmek için alıştırmalar
- İleri seviye öğrenenler için ek kaynaklar
Bu içerik MIT Lisansı altında lisanslanmıştır. Şartlar için LICENSE dosyasına bakınız.
Bu proje katkı ve önerilere açıktır. Çoğu katkı için, katkınızın kullanım hakkını bize verdiğinizi beyan eden bir Contributor License Agreement (CLA) kabul etmeniz gerekir. Detaylar için https://cla.opensource.microsoft.com adresini ziyaret edin.
Bir pull request gönderdiğinizde, CLA botu otomatik olarak CLA gerekip gerekmediğini belirler ve PR’ı uygun şekilde işaretler (örneğin, durum kontrolü, yorum). Botun verdiği talimatları takip etmeniz yeterlidir. CLA işlemini, CLA kullanan tüm depolar için sadece bir kez yapmanız gerekir.
Bu proje Microsoft Açık Kaynak Davranış Kuralları’nu benimsemiştir. Daha fazla bilgi için Davranış Kuralları SSS sayfasına bakabilir veya sorularınız için opencode@microsoft.com adresine yazabilirsiniz.
Ekibimiz başka kurslar da sunmaktadır! Göz atın:
- Yeni Başlayanlar İçin AI Ajanları
- .NET Kullanarak Yeni Başlayanlar İçin Üretken AI
- JavaScript Kullanarak Yeni Başlayanlar İçin Üretken AI
- Yeni Başlayanlar İçin Üretken AI
- Yeni Başlayanlar İçin ML
- Yeni Başlayanlar İçin Veri Bilimi
- Yeni Başlayanlar İçin AI
- Yeni Başlayanlar İçin Siber Güvenlik
- Yeni Başlayanlar İçin Web Geliştirme
- Yeni Başlayanlar İçin IoT
- Yeni Başlayanlar İçin XR Geliştirme
- Yapay Zeka Eşli Programlama için GitHub Copilot'u Ustalaştırmak
- C#/.NET Geliştiricileri için GitHub Copilot'u Ustalaştırmak
- Kendi Copilot Maceranı Seç
Bu proje, projeler, ürünler veya hizmetler için ticari markalar veya logolar içerebilir. Microsoft ticari markalarının veya logolarının yetkili kullanımı, Microsoft'un Ticari Marka ve Marka Kılavuzları doğrultusunda olmalı ve bu kurallara uyulmalıdır. Microsoft ticari markalarının veya logolarının bu projenin değiştirilmiş sürümlerinde kullanımı, karışıklığa yol açmamalı veya Microsoft sponsorluğunu ima etmemelidir. Üçüncü taraf ticari markalarının veya logolarının kullanımı ise ilgili üçüncü tarafların politikalarına tabidir.
Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hatalar veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu oluşabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz.