🚀 初学者的模型上下文协议（MCP）课程
🧠 模型上下文协议课程概述
模型上下文协议（MCP） 是一个前沿框架，旨在标准化 AI 模型与客户端应用程序之间的交互。这个开源课程提供了一个结构化的学习路径，包含实用的代码示例和真实的使用案例，涵盖 C#、Java、JavaScript、TypeScript 和 Python 等流行编程语言。
无论您是 AI 开发者、系统架构师还是软件工程师，本指南都是您掌握 MCP 基础知识和实施策略的全面资源。
🔗 官方 MCP 资源
- 📘 MCP 文档 – 详细教程和用户指南
- 📜 MCP 规范 – 协议架构和技术参考
- 📜 原始 MCP 规范 – 旧版技术参考（可能包含更多细节）
- 🧑💻 MCP GitHub 仓库 – 开源 SDK、工具和代码示例
- 🌐 MCP 社区 – 加入讨论并为社区做出贡献
➡️ 按需观看 - MCP 开发者日
准备好迎接两天的深度技术洞察、社区交流和实践学习吧！MCP 开发者日是一个专注于模型上下文协议（MCP）的虚拟活动，这一新兴标准连接了 AI 模型及其依赖的工具。
您可以通过注册活动页面观看 MCP 开发者日：https://aka.ms/mcpdevdays。
第一天：MCP 生产力、开发工具和社区
专注于帮助开发者将 MCP 融入开发工作流，并庆祝 MCP 社区的卓越成就。我们将与社区成员和合作伙伴（如 Arcade、Block、Okta 和 Neon）一起探讨他们如何与微软合作，共同打造一个开放、可扩展的 MCP 生态系统。
- 展示 VS Code、Visual Studio、GitHub Copilot 和流行社区工具的真实案例
- 实用的、以上下文为驱动的开发工作流
- 社区主导的会议和见解
无论您是刚开始接触 MCP 还是已经在使用它，第一天将为您提供灵感和可操作的收获。
第二天：自信地构建 MCP 服务器
专为 MCP 构建者设计。我们将深入探讨创建 MCP 服务器的实施策略和最佳实践，并将 MCP 集成到您的 AI 工作流中。
主题包括：
- 构建 MCP 服务器并将其集成到代理体验中
- 基于提示的开发
- 安全最佳实践
- 使用 Functions、ACA 和 API 管理等构建模块
- 注册表对齐和工具（1P + 3P）
如果您是开发者、工具构建者或 AI 产品策略师，这一天将为您提供构建可扩展、安全且面向未来的 MCP 解决方案所需的见解。
🧭 MCP 课程概览
📚 完整课程结构
| 模块 | 主题 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|---|
| 模块 1-3：基础知识 | |||
| 00 | MCP 简介 | 概述模型上下文协议及其在 AI 流程中的重要性 | 阅读更多 |
| 01 | 核心概念解析 | 深入探讨 MCP 核心概念 | 阅读更多 |
| 02 | MCP 安全性 | 安全威胁和最佳实践 | 阅读更多 |
| 03 | 开始使用 MCP | 环境设置、基础服务器/客户端、集成 | 阅读更多 |
| 模块 3：构建您的第一个服务器和客户端 | |||
| 3.1 | 第一个服务器 | 创建您的第一个 MCP 服务器 | 指南 |
| 3.2 | 第一个客户端 | 开发一个基础 MCP 客户端 | 指南 |
| 3.3 | 带 LLM 的客户端 | 集成大型语言模型 | 指南 |
| 3.4 | VS Code 集成 | 在 VS Code 中使用 MCP 服务器 | 指南 |
| 3.5 | SSE 服务器 | 使用服务器发送事件创建服务器 | 指南 |
| 3.6 | HTTP 流式传输 | 在 MCP 中实现 HTTP 流式传输 | 指南 |
| 3.7 | AI 工具包 | 使用 MCP 的 AI 工具包 | 指南 |
| 3.8 | 测试 | 测试您的 MCP 服务器实现 | 指南 |
| 3.9 | 部署 | 将 MCP 服务器部署到生产环境 | 指南 |
| 模块 4-5：实践与高级 | |||
| 04 | 实践实施 | SDK、调试、测试、可重用提示模板 | 阅读更多 |
| 05 | MCP 高级主题 | 多模态 AI、扩展、企业应用 | 阅读更多 |
| 5.1 | Azure 集成 | MCP 与 Azure 的集成 | 指南 |
| 5.2 | 多模态 | 使用多种模态 | 指南 |
| 5.3 | OAuth2 演示 | 实现 OAuth2 认证 | 指南 |
| 5.4 | 根上下文 | 理解并实现根上下文 | 指南 |
| 5.5 | 路由 | MCP 路由策略 | 指南 |
| 5.6 | 采样 | MCP 中的采样技术 | 指南 |
| 5.7 | 扩展 | 扩展 MCP 实现 | 指南 |
| 5.8 | 安全性 | 高级安全性考虑 | 指南 |
| 5.9 | 网络搜索 | 实现网络搜索功能 | 指南 |
| 5.10 | 实时流式传输 | 构建实时流式传输功能 | 指南 |
| 5.11 | 实时搜索 | 实现实时搜索 | 指南 |
| 5.12 | Entra ID 认证 | 使用 Microsoft Entra ID 进行认证 | 指南 |
| 5.13 | Foundry 集成 | 与 Azure AI Foundry 集成 | 指南 |
| 5.14 | 上下文工程 | 有效上下文工程的技术 | 指南 |
| 模块 6-10：社区与最佳实践 | |||
| 06 | 社区贡献 | 如何为 MCP 生态系统做贡献 | 指南 |
| 07 | 早期采用的经验 | 实际实施案例分享 | 指南 |
| 08 | MCP 的最佳实践 | 性能、容错性、弹性 | 指南 |
| 09 | MCP 案例研究 | 实际实施示例 | 指南 |
| 10 | 实践工作坊 | 使用 AI 工具包构建 MCP 服务器 | 实验 |
💻 示例代码项目
基础 MCP 计算器示例
| 编程语言 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| C# | MCP 服务器示例 | 查看代码 |
| Java | MCP 计算器 | 查看代码 |
| JavaScript | MCP 演示 | 查看代码 |
| Python | MCP 服务器 | 查看代码 |
| TypeScript | MCP 示例 | 查看代码 |
高级 MCP 实现
| 编程语言 | 描述 | 链接 |
|---|---|---|
| C# | 高级示例 | 查看代码 |
| Java with Spring | 容器应用示例 | 查看代码 |
| JavaScript | 高级示例 | 查看代码 |
| Python | 复杂实现 | 查看代码 |
| TypeScript | 容器示例 | 查看代码 |
🎯 学习 MCP 的前置条件
为了充分利用本课程内容，您需要具备以下知识：
- 至少掌握以下编程语言之一的基础知识：C#、Java、JavaScript、Python 或 TypeScript
- 理解客户端-服务器模型和 API
- 熟悉 REST 和 HTTP 概念
- （可选）具备 AI/ML 概念的背景知识
- 加入我们的社区讨论以获得支持
📚 学习指南与资源
本仓库包含多种资源，帮助您高效学习和导航：
学习指南
我们提供了一个全面的学习指南，帮助您有效地使用本仓库。指南内容包括：
- 展示所有涵盖主题的视觉课程地图
- 每个仓库部分的详细分解
- 如何使用示例项目的指导
- 针对不同技能水平的推荐学习路径
- 补充学习旅程的额外资源
更新日志
我们维护了一个详细的更新日志，记录了课程材料的所有重要更新，包括：
- 新内容的添加
- 结构性变更
- 功能改进
- 文档更新
🛠️ 如何高效使用本课程
本指南中的每一课都包括：
- 清晰的 MCP 概念解释
- 多种编程语言的实时代码示例
- 构建实际 MCP 应用的练习
- 为高级学习者提供的额外资源
🌟 社区感谢
感谢 Microsoft Valued Professional Shivam Goyal 提供的重要代码示例。
📜 许可信息
本内容依据 MIT 许可协议 授权。有关条款和条件，请参阅 LICENSE。
🤝 贡献指南
本项目欢迎贡献和建议。大多数贡献需要您同意一份贡献者许可协议 (CLA)，声明您有权并确实授予我们使用您的贡献的权利。详情请访问
https://cla.opensource.microsoft.com。
当您提交拉取请求时，CLA 机器人会自动判断您是否需要提供 CLA，并适当地标注 PR（例如状态检查、评论）。只需按照机器人提供的说明操作即可。您只需在所有使用 CLA 的仓库中完成一次此操作。
本项目已采用 Microsoft 开源行为准则。
有关更多信息，请参阅 行为准则 FAQ 或联系 opencode@microsoft.com 提出其他问题或意见。
📂 仓库结构
本仓库组织如下：
- 核心课程 (00-10)：主要内容分为十个连续模块
- images/：课程中使用的图表和插图
- translations/：支持多语言的自动翻译
- translated_images/：本地化版本的图表和插图
- study_guide.md：全面的仓库导航指南
- changelog.md：课程材料所有重要变更的记录
- mcp.json：MCP 规范的配置文件
- CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md：项目治理文件
免责声明：
本文档使用AI翻译服务 Co-op Translator 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原始语言的文档作为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们不对因使用此翻译而产生的任何误解或误读承担责任。