Ikuti langkah-langkah ini untuk mula menggunakan sumber ini:
- Fork Repositori: Klik
- Clone Repositori:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Sertai
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Lebih suka Clone Secara Tempatan?
Repositori ini termasuk lebih 50+ terjemahan bahasa yang secara signifikan meningkatkan saiz muat turun. Untuk clone tanpa terjemahan, gunakan sparse checkout:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git cd mcp-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git cd mcp-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Ini memberi anda segala yang anda perlukan untuk melengkapkan kursus dengan muat turun yang lebih cepat.
Selamat datang ke perjalanan anda dalam Protokol Konteks Model! Jika anda pernah tertanya-tanya bagaimana aplikasi AI berkomunikasi dengan pelbagai alat dan perkhidmatan, anda akan menemui penyelesaian elegan yang mengubah cara pembangun membina sistem pintar.
Fikirkan MCP sebagai penterjemah universal untuk aplikasi AI - sama seperti bagaimana port USB membolehkan anda menyambungkan mana-mana peranti ke komputer anda, MCP membolehkan model AI disambungkan ke mana-mana alat atau perkhidmatan secara piawai. Sama ada anda membina chatbot pertama anda atau bekerja pada aliran kerja AI kompleks, memahami MCP akan memberi anda kuasa untuk mencipta aplikasi yang lebih mampu dan fleksibel.
Kurikulum ini direka dengan kesabaran dan penjagaan untuk perjalanan pembelajaran anda. Kami akan bermula dengan konsep mudah yang anda sudah faham dan secara beransur-ansur membina kepakaran anda melalui latihan praktikal dalam bahasa pengaturcaraan kegemaran anda. Setiap langkah termasuk penerangan yang jelas, contoh praktikal, dan banyak galakan di sepanjang jalan.
Apabila anda selesai dengan perjalanan ini, anda akan mempunyai keyakinan untuk membina pelayan MCP anda sendiri, mengintegrasikannya dengan platform AI popular, dan memahami bagaimana teknologi ini membentuk masa depan pembangunan AI. Mari kita mulakan pengembaraan menarik ini bersama-sama!
Kurikulum ini selaras dengan Spesifikasi MCP 2025-11-25 (rilis stabil terkini). Spesifikasi MCP menggunakan penomboran versi berasaskan tarikh (format YYYY-MM-DD) untuk memastikan penjejakan versi protokol yang jelas.
Sumber ini menjadi lebih berharga apabila kefahaman anda berkembang, tetapi jangan rasa tertekan untuk membaca semuanya serta-merta. Mula dengan bidang yang paling menarik minat anda!
- 📘 Dokumentasi MCP – Ini adalah sumber utama anda untuk tutorial langkah demi langkah dan panduan pengguna. Dokumentasi ditulis dengan pemula dalam fikiran, menyediakan contoh jelas yang boleh anda ikuti mengikut kadar sendiri.
- 📜 Spesifikasi MCP – Anggap ini sebagai manual rujukan komprehensif anda. Semasa anda menjalani kurikulum, anda akan sering kembali ke sini untuk mencari butiran tertentu dan meneroka ciri lanjutan.
- 📜 Penomboran Versi Spesifikasi MCP – Ini mengandungi maklumat tentang sejarah versi protokol dan bagaimana MCP menggunakan penomboran versi berasaskan tarikh (format YYYY-MM-DD).
- 🧑💻 Repositori GitHub MCP – Di sini anda akan menemui SDK, alat, dan sampel kod dalam pelbagai bahasa pengaturcaraan. Ia seperti khazanah contoh praktikal dan komponen siap guna.
- 🌐 Komuniti MCP – Sertai pembelajar lain dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan tentang MCP. Ia adalah komuniti sokongan di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi secara bebas.
Menjelang akhir kurikulum ini, anda akan berasa yakin dan teruja dengan kebolehan baru anda. Berikut adalah apa yang anda akan capai:
• Fahami asas MCP: Anda akan menguasai apa itu Protokol Konteks Model dan mengapa ia merevolusikan cara aplikasi AI berkerjasama, menggunakan analogi dan contoh yang mudah difahami.
• Bina pelayan MCP pertama anda: Anda akan mencipta pelayan MCP yang berfungsi dalam bahasa pengaturcaraan pilihan anda, bermula dengan contoh mudah dan meningkatkan kemahiran secara bertahap.
• Sambungkan model AI ke alat sebenar: Anda akan belajar bagaimana menjembatani jurang antara model AI dan perkhidmatan sebenar, memberikan aplikasi anda keupayaan baru yang hebat.
• Laksanakan amalan terbaik keselamatan: Anda akan memahami bagaimana menjaga pelaksanaan MCP anda selamat dan terjamin, melindungi aplikasi dan pengguna anda.
• Sebarkan dengan yakin: Anda akan tahu cara membawa projek MCP anda dari pembangunan ke produksi, dengan strategi penyebaran praktikal yang berkesan di dunia nyata.
• Sertai komuniti MCP: Anda akan menjadi sebahagian dari komuniti pembangun yang berkembang yang membentuk masa depan pembangunan aplikasi AI.
Sebelum kita menyelami butiran MCP, pastikan anda berasa selesa dengan beberapa konsep asas. Jangan risau jika anda bukan pakar dalam bidang ini - kami akan terangkan segala yang anda perlu tahu sepanjang perjalanan!
Fikirkan protokol seperti peraturan untuk perbualan. Apabila anda menghubungi rakan, anda berdua tahu untuk berkata "hello" semasa menjawab, bergilir-gilir bercakap, dan mengucapkan "selamat tinggal" apabila selesai. Program komputer memerlukan peraturan serupa untuk berkomunikasi dengan efektif.
MCP adalah protokol – satu set peraturan yang dipersetujui yang membantu model AI dan aplikasi mengadakan "perbualan" yang produktif dengan alat dan perkhidmatan. Sama seperti peraturan perbualan membuat komunikasi manusia lebih lancar, adanya MCP membuat komunikasi aplikasi AI lebih boleh dipercayai dan berkuasa.
Anda sudah menggunakan hubungan klien-pelayan setiap hari! Apabila anda menggunakan pelayar web (klien) untuk melayari laman web, anda menyambung ke pelayan web yang menghantar kandungan halaman tersebut. Pelayar tahu cara meminta maklumat, pelayan tahu cara memberi respons.
Dalam MCP, kami mempunyai hubungan serupa: model AI bertindak sebagai klien yang meminta maklumat atau tindakan, sementara pelayan MCP menyediakan kebolehan tersebut. Ia seperti mempunyai pembantu yang membantu (pelayan) yang AI boleh minta untuk melaksanakan tugas tertentu.
Bayangkan jika setiap pengeluar kereta menggunakan bentuk pam minyak yang berbeza - anda perlu penyesuai yang berbeza untuk setiap kereta! Piawaian bermaksud persetujuan pendekatan supaya perkara berfungsi bersama dengan lancar.
MCP menyediakan piawaian ini untuk aplikasi AI. Sebaliknya setiap model AI memerlukan kod khas untuk bekerja dengan setiap alat, MCP mencipta cara universal untuk mereka berkomunikasi. Ini bermakna pembangun boleh membuat alat sekali sahaja dan membuatnya berfungsi dengan banyak sistem AI berbeza.
Perjalanan MCP anda disusun dengan rapi untuk membina keyakinan dan kemahiran secara berperingkat. Setiap fasa memperkenalkan konsep baru sambil mengukuhkan apa yang telah anda pelajari.
Inilah permulaan pengembaraan anda! Kami akan memperkenalkan konsep MCP menggunakan analogi biasa dan contoh mudah. Anda akan faham apa itu MCP, mengapa ia wujud, dan bagaimana ia sesuai dalam dunia pembangunan AI yang lebih besar.
• Modul 0 - Pengenalan kepada MCP: Kami akan mula dengan meneroka apa itu MCP dan mengapa ia sangat penting untuk aplikasi AI moden. Anda akan melihat contoh sebenar MCP berfungsi dan memahami bagaimana ia menyelesaikan masalah biasa yang dihadapi pembangun.
• Modul 1 - Konsep Teras Dijelaskan: Di sini anda akan belajar blok binaan penting MCP. Kami akan menggunakan banyak analogi dan contoh visual supaya konsep ini menjadi mudah dan difahami.
• Modul 2 - Keselamatan dalam MCP: Keselamatan mungkin kedengaran menakutkan, tetapi kami akan tunjukkan bagaimana MCP mengandungi ciri keselamatan bawaan dan mengajar anda amalan terbaik untuk melindungi aplikasi anda dari awal.
Kini keseronokan sebenar bermula! Anda akan mendapat pengalaman langsung membina pelayan dan klien MCP sebenar. Jangan risau - kami akan bermula secara mudah dan membimbing anda melalui setiap langkah.
Modul ini merangkumi pelbagai panduan praktikal yang membolehkan anda berlatih dalam bahasa pengaturcaraan pilihan anda. Anda akan mencipta pelayan pertama anda, membina klien untuk berhubung dengannya, dan juga mengintegrasi dengan alat pembangunan popular seperti VS Code.
Setiap panduan termasuk contoh kod lengkap, petua penyelesaian masalah, dan penerangan mengapa kami membuat pilihan reka bentuk tertentu. Pada akhir fasa ini, anda akan mempunyai pelaksanaan MCP yang berfungsi dan boleh dibanggakan!
Dengan asas dikuasai, anda sudah bersedia untuk meneroka ciri MCP yang lebih canggih. Kami akan membincangkan strategi pelaksanaan praktikal, teknik pengesanan ralat, dan topik lanjutan seperti integrasi AI berbilang mod.
Anda juga akan belajar bagaimana untuk menskalakan pelaksanaan MCP untuk penggunaan produksi dan mengintegrasi dengan platform awan seperti Azure. Modul-modul ini mempersiapkan anda untuk membina penyelesaian MCP yang boleh mengendalikan permintaan dunia sebenar.
Fasa terakhir memberi tumpuan pada menyertai komuniti MCP dan mengkhususkan dalam bidang yang paling menarik minat anda. Anda akan belajar bagaimana menyumbang kepada projek MCP sumber terbuka, melaksanakan corak pengesahan lanjutan, dan membina penyelesaian terpadu pangkalan data yang komprehensif.
Modul 11 layak mendapat sebutan istimewa - ia adalah laluan pembelajaran praktikal lengkap dengan 13 makmal yang mengajar anda membina pelayan MCP yang sedia untuk produksi dengan integrasi PostgreSQL. Ia seperti projek puncak yang menggabungkan segala yang telah anda pelajari!
| Modul | Topik | Penerangan | Pautan |
|---|---|---|---|
| Modul 0-3: Asas | |||
| 00 | Pengenalan kepada MCP | Gambaran keseluruhan Protokol Konteks Model dan kepentingannya dalam saluran AI | Baca lanjut |
| 01 | Konsep Teras Diterangkan | Penerokaan mendalam konsep teras MCP | Baca lanjut |
| 02 | Keselamatan dalam MCP | Ancaman keselamatan dan amalan terbaik | Baca lanjut |
| 03 | Memulakan dengan MCP | Persediaan persekitaran, pelayan/klien asas, integrasi | Baca lanjut |
| Modul 3: Membina Pelayan & Klien Pertama Anda | |||
| 3.1 | Pelayan Pertama | Cipta pelayan MCP pertama anda | Panduan |
| 3.2 | Klien Pertama | Bangunkan klien MCP asas | Panduan |
| 3.3 | Klien dengan LLM | Integrasi model bahasa besar | Panduan |
| 3.4 | Integrasi VS Code | Gunakan pelayan MCP dalam VS Code | Panduan |
| 3.5 | Pelayan stdio | Cipta pelayan menggunakan pengangkutan stdio | Panduan |
| 3.6 | Penstriman HTTP | Laksanakan penstriman HTTP dalam MCP | Panduan |
| 3.7 | AI Toolkit | Gunakan AI Toolkit dengan MCP | Panduan |
| 3.8 | Ujian | Uji pelaksanaan pelayan MCP anda | Panduan |
| 3.9 | Pengeluaran | Terapkan pelayan MCP ke produksi | Panduan |
| 3.10 | Penggunaan pelayan lanjutan | Gunakan pelayan lanjutan untuk ciri lanjutan dan seni bina yang lebih baik | Panduan |
| 3.11 | Pengesahan mudah | Bab menunjukkan anda pengesahan dari awal dan RBAC | Panduan |
| 3.12 | Hos MCP | Konfigurasi Claude Desktop, Cursor, Cline, dan hos MCP lain | Panduan |
| 3.13 | Pemeriksa MCP | Jejak dan uji pelayan MCP dengan alat Inspector | Panduan |
| 3.14 | Sampling | Gunakan sampling untuk bekerjasama dengan klien | Panduan |
| 3.15 | Aplikasi MCP | Bangunkan Aplikasi MCP | Panduan |
| Modul 4-5: Praktikal & Lanjutan | |||
| 04 | Pelaksanaan Praktikal | SDK, pengesanan ralat, ujian, templat arahan boleh guna semula | Baca lanjut |
| 4.1 | Penomboran | Mengendalikan set hasil besar dengan penomboran berasaskan kursor | Panduan |
| 05 | Topik Lanjutan dalam MCP | AI berbilang mod, penyesuaian skala, penggunaan perusahaan | Baca lanjut |
| 5.1 | Integrasi Azure | Integrasi MCP dengan Azure | Panduan |
| 5.2 | Multi-modaliti | Bekerja dengan pelbagai modaliti | Panduan |
| 5.3 | Demo OAuth2 | Laksanakan pengesahan OAuth2 | Panduan |
| 5.4 | Konteks Root | Fahami dan laksanakan konteks root | Panduan |
| 5.5 | Penghalaan | Strategi penghalaan MCP | Panduan |
| 5.6 | Sampling | Teknik sampling dalam MCP | Panduan |
| 5.7 | Penskalaan | Skala pelaksanaan MCP | Panduan |
| 5.8 | Keselamatan | Pertimbangan keselamatan lanjutan | Panduan |
| 5.9 | Carian Web | Laksanakan keupayaan carian web | Panduan |
| 5.10 | Penstriman Masa Nyata | Bina fungsi penstriman masa nyata | Panduan |
| 5.11 | Carian Masa Nyata | Laksanakan carian masa nyata | Panduan |
| 5.12 | Pengesahan Entra ID | Pengesahan dengan Microsoft Entra ID | Panduan |
| 5.13 | Integrasi Foundry | Integrasi dengan Azure AI Foundry | Panduan |
| 5.14 | Kejuruteraan Konteks | Teknik untuk kejuruteraan konteks yang berkesan | Panduan |
| 5.15 | Pengangkutan Tersuai MCP | Pelaksanaan Pengangkutan Tersuai | Panduan |
| 5.16 | Ciri Protokol | Notifikasi kemajuan, pembatalan, templat sumber | Panduan |
| 5.17 | Penalaran Agen Pelbagai Lawan | Dua agen berhujah sisi bertentangan menggunakan alat MCP bersama, dinilai oleh agen hakim | Panduan |
| Modul 6-10: Komuniti & Amalan Terbaik | |||
| 06 | Sumbangan Komuniti | Cara menyumbang kepada ekosistem MCP | Panduan |
| 07 | Wawasan dari Pengambilan Awal | Cerita pelaksanaan dunia sebenar | Panduan |
| 08 | Amalan Terbaik untuk MCP | Prestasi, ketahanan ralat, ketahanan sistem | Panduan |
| 09 | Kajian Kes MCP | Contoh pelaksanaan praktikal | Panduan |
| 10 | Bengkel Hands-on | Membina Pelayan MCP dengan AI Toolkit | Makmal |
| Modul 11: Makmal Hands On Pelayan MCP | |||
| 11 | Integrasi Pangkalan Data Pelayan MCP | Laluan pembelajaran praktikal 13 makmal komprehensif untuk integrasi PostgreSQL | Makmal-makmal |
| 11.1 | Pengenalan | Gambaran MCP dengan integrasi pangkalan data dan kes penggunaan analitik runcit | Makmal 00 |
| 11.2 | Seni Bina Teras | Memahami seni bina pelayan MCP, lapisan pangkalan data, dan corak keselamatan | Makmal 01 |
| 11.3 | Keselamatan & Multi-Penyewa | Keselamatan Tahap Baris, pengesahan, dan akses data berbilang penyewa | Makmal 02 |
| 11.4 | Persediaan Persekitaran | Menyiapkan persekitaran pembangunan, Docker, sumber Azure | Makmal 03 |
| 11.5 | Rekabentuk Pangkalan Data | Persediaan PostgreSQL, reka bentuk skema runcit, dan data sampel | Makmal 04 |
| 11.6 | Pelaksanaan Pelayan MCP | Membina pelayan FastMCP dengan integrasi pangkalan data | Makmal 05 |
| 11.7 | Pembangunan Alat | Membuat alat pertanyaan pangkalan data dan introspeksi skema | Makmal 06 |
| 11.8 | Carian Semantik | Melaksanakan penyalinan vektor dengan Azure OpenAI dan pgvector | Makmal 07 |
| 11.9 | Ujian & Pengesanan Ralat | Strategi ujian, alat pengesanan ralat, dan pendekatan pengesahan | Makmal 08 |
| 11.10 | Integrasi VS Code | Mengkonfigurasi integrasi VS Code MCP dan penggunaan AI Chat | Makmal 09 |
| 11.11 | Strategi Pengeluaran | Pengeluaran Docker, Azure Container Apps, dan pertimbangan penskalaan | Makmal 10 |
| 11.12 | Pemantauan | Application Insights, logging, pemantauan prestasi | Makmal 11 |
| 11.13 | Amalan Terbaik | Pengoptimuman prestasi, pengukuhan keselamatan, dan petua produksi | Makmal 12 |
Salah satu bahagian paling menarik dalam pembelajaran MCP adalah melihat kemahiran kod anda berkembang secara berperingkat. Kami telah mereka contoh kod kami supaya bermula dengan mudah dan menjadi lebih canggih selari dengan pertambahan kefahaman anda. Berikut adalah cara kami memperkenalkan konsep - dengan kod yang mudah difahami tetapi menunjukkan prinsip MCP sebenar, anda akan memahami bukan sahaja apa yang kod ini lakukan, tetapi juga mengapa ia disusun sedemikian dan bagaimana ia sesuai dalam aplikasi MCP yang lebih besar.
| Bahasa | Penerangan | Pautan |
|---|---|---|
| C# | Contoh Pelayan MCP | Lihat Kod |
| Java | Kalkulator MCP | Lihat Kod |
| JavaScript | Demo MCP | Lihat Kod |
| Python | Pelayan MCP | Lihat Kod |
| TypeScript | Contoh MCP | Lihat Kod |
| Rust | Contoh MCP | Lihat Kod |
| Bahasa | Penerangan | Pautan |
|---|---|---|
| C# | Contoh Lanjutan | Lihat Kod |
| Java dengan Spring | Contoh Aplikasi Kontena | Lihat Kod |
| JavaScript | Contoh Lanjutan | Lihat Kod |
| Python | Pelaksanaan Kompleks | Lihat Kod |
| TypeScript | Contoh Bekas | Lihat Kod |
Untuk mendapatkan manfaat maksimum dari kurikulum ini, anda harus mempunyai:
-
Pengetahuan asas pengaturcaraan dalam sekurang-kurangnya salah satu daripada bahasa berikut: C#, Java, JavaScript, Python, atau TypeScript
-
Pemahaman tentang model klien-server dan API
-
Kefahaman tentang konsep REST dan HTTP
-
(Pilihan) Latar belakang dalam konsep AI/ML
-
Menyertai perbincangan komuniti kami untuk sokongan
Repositori ini merangkumi beberapa sumber untuk membantu anda menavigasi dan belajar dengan berkesan:
Satu Panduan Kajian yang komprehensif tersedia untuk membantu anda menavigasi repositori ini dengan berkesan. Peta kurikulum visual ini menunjukkan bagaimana semua topik bersambung dan menyediakan panduan tentang cara menggunakan projek contoh dengan efektif. Ia sangat membantu jika anda pembelajar visual yang suka melihat gambaran besar.
Panduan ini termasuk:
- Peta kurikulum visual yang menunjukkan semua topik yang dibincangkan
- Pecahan terperinci setiap seksyen repositori
- Panduan bagaimana menggunakan projek contoh
- Laluan pembelajaran yang disyorkan untuk tahap kemahiran berbeza
- Sumber tambahan untuk melengkapkan perjalanan pembelajaran anda
Kami menyelenggara Log Perubahan yang terperinci yang menjejaki semua kemaskini penting bahan kurikulum, supaya anda boleh kekal terkini dengan penambahbaikan dan penambahan terbaru.
- Penambahan kandungan baru
- Perubahan struktural
- Penambahbaikan ciri
- Kemaskini dokumentasi
Setiap pelajaran dalam panduan ini termasuk:
- Penjelasan jelas tentang konsep MCP
- Contoh kod secara langsung dalam pelbagai bahasa
- Latihan untuk membina aplikasi MCP sebenar
- Sumber tambahan untuk pelajar lanjutan
Mari belajar mengenai Model Context Protocol (MCP), rangka kerja terkini yang direka untuk menstandardkan interaksi antara model AI dan aplikasi klien. Melalui sesi mesra pemula ini, kami akan memperkenalkan anda kepada MCP dan membimbing anda membuat pelayan MCP pertama anda.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Tahniah! Anda baru sahaja mengambil langkah pertama dalam perjalanan menarik yang akan mengembangkan keupayaan pengaturcaraan anda dan menghubungkan anda dengan teknologi termaju pembangunan AI.
Dengan membaca pengenalan ini, anda sudah mula membina asas pengetahuan MCP anda. Anda memahami apa itu MCP, mengapa ia penting, dan bagaimana kurikulum ini akan menyokong perjalanan pembelajaran anda. Itu satu pencapaian yang besar dan permulaan kepakaran anda dalam teknologi penting ini.
Semasa anda maju melalui modul, ingat bahawa setiap pakar pernah menjadi pemula. Konsep yang mungkin kelihatan kompleks sekarang akan menjadi biasa apabila anda berlatih dan mengaplikasikannya. Setiap langkah kecil membina keupayaan hebat yang akan berguna sepanjang kerjaya pembangunan anda.
Anda menyertai komuniti pelajar dan pakar yang bersemangat tentang MCP dan bersedia membantu orang lain berjaya. Sama ada anda tersekat dalam cabaran pengkodan atau teruja untuk berkongsi pencapaian, komuniti ini sedia menyokong perjalanan anda.
Jika anda tersekat atau mempunyai sebarang pertanyaan tentang membina aplikasi AI, sertai para pelajar dan pembangun berpengalaman dalam perbincangan mengenai MCP. Ia adalah komuniti yang menyokong di mana soalan dialu-alukan dan pengetahuan dikongsi dengan bebas.
Jika anda mempunyai maklum balas produk atau menghadapi kesilapan semasa membina, lawati:
Pengembaraan MCP anda bermula sekarang! Mulakan dengan Modul 0 untuk menerokai pengalaman MCP secara langsung pertama anda, atau jelajahi projek contoh untuk melihat apa yang akan anda bina. Ingat - setiap pakar bermula tepat di tempat anda sekarang, dan dengan kesabaran dan latihan, anda akan terkejut dengan apa yang boleh anda capai.
Selamat datang ke dunia pembangunan Model Context Protocol. Mari bina sesuatu yang hebat bersama!
Kurikulum ini semakin kuat dengan sumbangan daripada pelajar seperti anda! Sama ada anda membetulkan kesilapan taip, mencadangkan penjelasan yang lebih jelas, atau menambah contoh baru, sumbangan anda membantu pemula lain berjaya.
Terima kasih kepada Microsoft Valued Professional Shivam Goyal atas sumbangan contoh kod.
Proses sumbangan direka untuk menjadi mesra dan menyokong. Kebanyakan sumbangan memerlukan Perjanjian Lesen Penyumbang (CLA), tetapi alat automatik akan membimbing anda melalui proses dengan lancar.
Keseluruhan kurikulum ini tersedia di bawah MIT LICENSE, bermakna anda boleh menggunakan, mengubah suai, dan berkongsi dengan bebas. Ini menyokong misi kami untuk menjadikan pengetahuan MCP dapat diakses oleh pembangun di mana-mana.
Projek ini mengalu-alukan sumbangan dan cadangan. Kebanyakan sumbangan memerlukan anda bersetuju dengan Perjanjian Lesen Penyumbang (CLA) yang menyatakan bahawa anda mempunyai hak, dan benar-benar memberikan, hak kepada kami untuk menggunakan sumbangan anda. Untuk butiran, lawati https://cla.opensource.microsoft.com.
Apabila anda menghantar permintaan tarik, bot CLA secara automatik akan menentukan sama ada anda perlu menyediakan CLA dan menghias PR dengan sewajarnya (contohnya, pemeriksaan status, komen). Ikut sahaja arahan yang diberikan oleh bot. Anda hanya perlu melakukan ini sekali untuk semua repositori yang menggunakan CLA kami.
Projek ini telah mengamalkan Kod Etika Sumber Terbuka Microsoft. Untuk maklumat lanjut lihat Soalan Lazim Kod Etika atau hubungi opencode@microsoft.com untuk sebarang soalan atau komen tambahan.
Bersedia untuk memulakan perjalanan MCP anda? Mulakan dengan Modul 00 - Pengenalan kepada MCP dan ambil langkah pertama anda ke dunia pembangunan Model Context Protocol!
Pasukan kami menghasilkan kursus lain! Lihat:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan perkhidmatan terjemahan AI Co-op Translator. Walaupun kami berusaha untuk ketepatan, sila ambil perhatian bahawa terjemahan automatik mungkin mengandungi kesilapan atau ketidaktepatan. Dokumen asal dalam bahasa asalnya harus dianggap sebagai sumber yang sahih. Untuk maklumat penting, terjemahan profesional oleh manusia disyorkan. Kami tidak bertanggungjawab atas sebarang salah faham atau salah tafsir yang timbul daripada penggunaan terjemahan ini.