面向初学者的模型上下文协议（MCP）学习指南

本学习指南概述了“面向初学者的模型上下文协议（MCP）”课程的仓库结构和内容。请使用本指南高效浏览仓库，充分利用可用资源。

仓库概览

模型上下文协议（MCP）是AI模型与客户端应用之间交互的标准化框架。最初由Anthropic创建，现由更广泛的MCP社区通过官方GitHub组织维护。本仓库提供了涵盖C#、Java、JavaScript、Python和TypeScript的实操代码示例的完整课程，面向AI开发者、系统架构师和软件工程师。

课程视觉地图

mindmap
  root((MCP for Beginners))
    00. Introduction
      ::icon(fa fa-book)
      (Protocol Overview)
      (Standardization Benefits)
      (Real-world Use Cases)
      (AI Integration Fundamentals)
    01. Core Concepts
      ::icon(fa fa-puzzle-piece)
      (Client-Server Architecture)
      (Protocol Components)
      (Messaging Patterns)
      (Transport Mechanisms)
    02. Security
      ::icon(fa fa-shield)
      (AI-Specific Threats)
      (Best Practices 2025)
      (Azure Content Safety)
      (Auth & Authorization)
      (Microsoft Prompt Shields)
    03. Getting Started
      ::icon(fa fa-rocket)
      (First Server Implementation)
      (Client Development)
      (LLM Client Integration)
      (VS Code Extensions)
      (SSE Server Setup)
      (HTTP Streaming)
      (AI Toolkit Integration)
      (Testing Frameworks)
      (Deployment Strategies)
    04. Practical Implementation
      ::icon(fa fa-code)
      (Multi-Language SDKs)
      (Testing & Debugging)
      (Prompt Templates)
      (Sample Projects)
      (Production Patterns)
    05. Advanced Topics
      ::icon(fa fa-graduation-cap)
      (Context Engineering)
      (Foundry Agent Integration)
      (Multi-modal AI Workflows)
      (OAuth2 Authentication)
      (Real-time Search)
      (Streaming Protocols)
      (Root Contexts)
      (Routing Strategies)
      (Sampling Techniques)
      (Scaling Solutions)
      (Security Hardening)
      (Entra ID Integration)
      (Web Search MCP)
      
    06. Community
      ::icon(fa fa-users)
      (Code Contributions)
      (Documentation)
      (MCP Client Ecosystem)
      (MCP Server Registry)
      (Image Generation Tools)
      (GitHub Collaboration)
    07. Early Adoption
      ::icon(fa fa-lightbulb)
      (Production Deployments)
      (Microsoft MCP Servers)
      (Azure MCP Service)
      (Enterprise Case Studies)
      (Future Roadmap)
    08. Best Practices
      ::icon(fa fa-check)
      (Performance Optimization)
      (Fault Tolerance)
      (System Resilience)
      (Monitoring & Observability)
    09. Case Studies
      ::icon(fa fa-file-text)
      (Azure API Management)
      (AI Travel Agent)
      (Azure DevOps Integration)
      (Documentation MCP)
      (Real-world Implementations)
    10. Hands-on Workshop
      ::icon(fa fa-laptop)
      (MCP Server Fundamentals)
      (Advanced Development)
      (AI Toolkit Integration)
      (Production Deployment)
      (4-Lab Structure)

仓库结构

仓库分为十个主要部分，每部分聚焦MCP的不同方面：

介绍 (00-Introduction/)
- 模型上下文协议概述
- AI流程中标准化的重要性
- 实际应用场景与优势
核心概念 (01-CoreConcepts/)
- 客户端-服务器架构
- 关键协议组件
- MCP中的消息传递模式
安全 (02-Security/)
- 基于MCP系统的安全威胁
- 安全实现的最佳实践
- 认证与授权策略
- 全面的安全文档：
  - MCP安全最佳实践2025
  - Azure内容安全实施指南
  - MCP安全控制与技术
  - MCP最佳实践速查
- 重点安全议题：
  - 提示注入与工具中毒攻击
  - 会话劫持与混淆代理问题
  - 令牌透传漏洞
  - 过度权限与访问控制
  - AI组件的供应链安全
  - Microsoft提示防护集成
入门指南 (03-GettingStarted/)
- 环境搭建与配置
- 创建基础MCP服务器和客户端
- 与现有应用集成
- 包含章节：
  - 第一个服务器实现
  - 客户端开发
  - 大型语言模型客户端集成
  - VS Code集成
  - 服务器推送事件（SSE）服务器
  - HTTP流式传输
  - AI工具包集成
  - 测试策略
  - 部署指南
实战实现 (04-PracticalImplementation/)
- 跨语言SDK使用
- 调试、测试与验证技巧
- 设计可复用的提示模板和工作流
- 示例项目与实现案例
高级主题 (05-AdvancedTopics/)
- 上下文工程技术
- Foundry代理集成
- 多模态AI工作流
- OAuth2认证演示
- 实时搜索功能
- 实时流处理
- 根上下文实现
- 路由策略
- 采样技术
- 扩展方案
- 安全考量
- Entra ID安全集成
- 网络搜索集成
社区贡献 (06-CommunityContributions/)
- 如何贡献代码和文档
- 通过GitHub协作
- 社区驱动的改进与反馈
- 使用多种MCP客户端（Claude Desktop、Cline、VSCode）
- 使用流行的MCP服务器，包括图像生成
早期采用经验 (07-LessonsfromEarlyAdoption/)
- 真实案例与成功故事
- 构建和部署基于MCP的解决方案
- 发展趋势与未来路线图
- 微软MCP服务器指南：涵盖10个生产级微软MCP服务器的全面指南，包括：
  - Microsoft Learn Docs MCP服务器
  - Azure MCP服务器（15+专用连接器）
  - GitHub MCP服务器
  - Azure DevOps MCP服务器
  - MarkItDown MCP服务器
  - SQL Server MCP服务器
  - Playwright MCP服务器
  - Dev Box MCP服务器
  - Azure AI Foundry MCP服务器
  - Microsoft 365 Agents Toolkit MCP服务器
最佳实践 (08-BestPractices/)
- 性能调优与优化
- 设计容错MCP系统
- 测试与弹性策略
案例研究 (09-CaseStudy/)
- Azure API管理集成示例
- 旅行代理实现示例
- Azure DevOps与YouTube更新集成
- 文档MCP实现示例
- 详细文档的实现案例
实操工作坊 (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)
- 结合MCP与AI工具包的综合实操工作坊
- 构建连接AI模型与现实工具的智能应用
- 涵盖基础知识、自定义服务器开发及生产部署策略的实用模块
- 实验室结构：
  - 实验室1：MCP服务器基础
  - 实验室2：高级MCP服务器开发
  - 实验室3：AI工具包集成
  - 实验室4：生产部署与扩展
- 基于实验室的学习方式，提供逐步指导

额外资源

仓库还包含支持资源：

Images文件夹：包含课程中使用的图表和插图
翻译：多语言支持，自动翻译文档
官方MCP资源：

如何使用本仓库

按顺序学习：依次阅读章节（00至10），获得系统化学习体验。
语言专项：如果关注特定编程语言，可浏览对应语言的示例目录。
实战入门：从“入门指南”开始，搭建环境并创建第一个MCP服务器和客户端。
深入探索：掌握基础后，深入高级主题，拓展知识面。
社区互动：通过GitHub讨论和Discord频道加入MCP社区，连接专家和开发者。

MCP客户端和工具

课程涵盖多种MCP客户端和工具：

官方客户端：
- Visual Studio Code
- Visual Studio Code中的MCP
- Claude Desktop
- VSCode中的Claude
- Claude API
社区客户端：
- Cline（终端版）
- Cursor（代码编辑器）
- ChatMCP
- Windsurf
MCP管理工具：
- MCP CLI
- MCP Manager
- MCP Linker
- MCP Router

流行的MCP服务器

仓库介绍了多种MCP服务器，包括：

微软官方MCP服务器：
- Microsoft Learn Docs MCP服务器
- Azure MCP服务器（15+专用连接器）
- GitHub MCP服务器
- Azure DevOps MCP服务器
- MarkItDown MCP服务器
- SQL Server MCP服务器
- Playwright MCP服务器
- Dev Box MCP服务器
- Azure AI Foundry MCP服务器
- Microsoft 365 Agents Toolkit MCP服务器
官方参考服务器：
- Filesystem
- Fetch
- Memory
- Sequential Thinking
图像生成：
- Azure OpenAI DALL-E 3
- Stable Diffusion WebUI
- Replicate
开发工具：
- Git MCP
- Terminal Control
- Code Assistant
专用服务器：
- Salesforce
- Microsoft Teams
- Jira & Confluence

贡献指南

本仓库欢迎社区贡献。请参阅社区贡献部分，了解如何有效参与MCP生态系统。

更新日志

日期	变更内容
2025年7月18日	- 更新仓库结构，新增微软MCP服务器指南 - 添加10个生产级微软MCP服务器完整列表 - 丰富流行MCP服务器部分，加入微软官方服务器 - 更新案例研究部分，包含实际文件示例 - 添加实操工作坊的实验室结构细节
2025年7月16日	- 更新仓库结构以反映当前内容 - 新增MCP客户端和工具部分 - 新增流行MCP服务器部分 - 更新视觉课程地图，涵盖所有当前主题 - 丰富高级主题部分，涵盖所有专业领域 - 更新案例研究，反映实际示例 - 明确MCP由Anthropic创建
2025年6月11日	- 初版学习指南创建 - 添加视觉课程地图 - 概述仓库结构 - 包含示例项目和额外资源

本学习指南更新于2025年7月18日，内容反映该日期的仓库概况。仓库内容可能在此日期之后有所更新。

免责声明：
本文件使用 AI 翻译服务 Co-op Translator 进行翻译。虽然我们力求准确，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。原始文件的母语版本应被视为权威来源。对于重要信息，建议采用专业人工翻译。对于因使用本翻译而产生的任何误解或误释，我们不承担任何责任。

初学者的模型上下文协议（MCP）课程

面向初学者的模型上下文协议（MCP）学习指南