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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 此儲存庫：點擊 GitHub forks
  2. Clone 此儲存庫： 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（自動化且隨時保持最新）

🚀 初學者的 Model Context Protocol (MCP) 課程

透過 C#、Java、JavaScript、Python 和 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系統的學習路徑，搭配實用的程式碼範例與真實案例，涵蓋包括 C#、Java、JavaScript、TypeScript 和 Python 等熱門程式語言。

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 基礎與實作策略的完整資源。

🔗 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. 核心概念解析
    深入探討 MCP 的核心概念。 閱讀更多
  • 02. MCP 的安全性
    安全威脅與最佳實踐。 閱讀更多
  • 03. MCP 入門
    環境設定、基礎伺服器/客戶端與整合。 閱讀更多
03.x：實作實驗室
  • 3.1. 第一個伺服器 – 教學
  • 3.2. 第一個客戶端 – 教學
  • 3.3. 帶有 LLM 的客戶端 – 教學
  • 3.4. 使用 Visual Studio Code 消費伺服器 – 教學
  • 3.5. 使用 SSE 建立伺服器 – 教學
  • 3.6. HTTP 串流 – 教學
  • 3.7. 使用 AI 工具包 – 教學
  • 3.8. 測試你的伺服器 – 教學
  • 3.9. 部署你的伺服器 – 教學
04-05：實務與進階
  • 04. 實務應用
    SDK、除錯、測試與可重用的提示模板。 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 – 教學
  • 5.2. 多模態 – 教學
  • 5.3. MCP OAuth2 示範 – 教學
  • 5.4. 根上下文 – 教學
  • 5.5. 路由 – 教學
  • 5.6. 取樣 – 教學
  • 5.7. 擴展 – 教學
  • 5.8. 安全性 – 教學
  • 5.9. Web 搜尋 MCP – 教學
  • 5.10. 即時串流 – 教學
  • 5.11. 即時網路搜尋 – 教學
06-10：社群、最佳實踐與實驗室
  • 06. 社群貢獻 – 教學
  • 07. 早期採用的見解 – 指南
  • 08. MCP 最佳實踐 – 指南
  • 09. MCP 案例研究 – 指南
  • 10. 精簡 AI 工作流程：使用 AI Toolkit 建立 MCP 伺服器 – 實作實驗

範例專案

🧮 MCP 計算機範例專案：

依程式語言探索程式碼實作

💡 MCP 進階計算機專案：

探索進階範例

🎯 MCP 學習前置條件

為了能充分利用這份課程內容，你應該具備：

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

📚 學習指南

我們提供了完整的 學習指南 來幫助你有效瀏覽本資源庫。指南內容包含：

  • 視覺化的課程地圖，涵蓋所有主題
  • 各資源庫章節的詳細拆解
  • 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
  • 補充學習資源

🛠️ 如何有效使用本課程

本指南中的每一課都包含：

  1. 清楚說明 MCP 概念
  2. 多種語言的即時程式碼範例
  3. 實作練習，打造真實的 MCP 應用程式
  4. 進階學習者的額外資源

📜 授權資訊

本內容採用 MIT License 授權。相關條款請參閱 LICENSE。

🤝 貢獻指南

本專案歡迎貢獻與建議。大多數貢獻需同意簽署貢獻者授權協議（CLA），聲明你有權利並確實授權我們使用你的貢獻。詳情請參考 https://cla.opensource.microsoft.com。

當你提交 Pull Request 時，CLA 機器人會自動判斷是否需要你提供 CLA，並在 PR 上標示狀態（例如狀態檢查、留言）。只要依照機器人指示操作即可。你只需在所有使用我們 CLA 的資源庫中完成一次此程序。

本專案已採用 Microsoft 開放原始碼行為準則。更多資訊請參閱 行為準則常見問題 或透過電子郵件聯絡 opencode@microsoft.com 提出問題或建議。

🎒 其他課程

我們團隊還有其他課程！歡迎參考：

™️ 商標聲明

本專案可能包含專案、產品或服務的商標或標誌。授權使用 Microsoft 商標或標誌須遵守並遵循 Microsoft 的商標與品牌指南。 在本專案的修改版本中使用 Microsoft 商標或標誌，不得造成混淆或暗示 Microsoft 贊助。 任何第三方商標或標誌的使用，皆須遵守該第三方的相關政策。

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