Sledite tem korakom, da začnete uporabljati te vire:
- Razvejajte repozitorij: Kliknite
- Klonirajte repozitorij:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Pridružite se
Arabsko | Bengalsko | Bolgarščina | Burmanski (Mjanmar) | Kitajsko (poenostavljeno) | Kitajsko (tradicionalno, Hong Kong) | Kitajsko (tradicionalno, Macau) | Kitajsko (tradicionalno, Taiwan) | Hrvaško | Češko | Dansko | Nizozemsko | Estonsko | Finsko | Francosko | Nemško | Grško | Hebrejsko | Hindsko | Madžarsko | Indonezijsko | Italijansko | Japonsko | Kannada | Kmersko | Korejsko | Litovsko | Malezijsko | Malayalam | Marathi | Nepalsko | Nigerijski pidžin | Norveško | Perzijsko (Farsi) | Poljsko | Portugalsko (Brazilija) | Portugalsko (Portugal) | Pandžabsko (Gurmuki) | Romunsko | Rusko | Srbščina (cirilica) | Slovaško | Slovensko | Špansko | Svahili | Švedsko | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Tajsko | Turško | Ukrajinsko | Urdu | Vietnamsko
Raje klonirate lokalno?
Ta repozitorij vključuje več kot 50 jezikovnih prevodov, kar znatno poveča velikost prenosa. Za kloniranje brez prevodov uporabite 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"Tako dobite vse kar potrebujete za dokončanje tečaja z veliko hitrejšim prenosom.
Dobrodošli na poti v svet Model Context Protocol! Če ste se kdaj spraševali, kako AI aplikacije komunicirajo z različnimi orodji in storitvami, boste kmalu odkrili elegantno rešitev, ki spreminja način, kako razvijalci gradijo inteligentne sisteme.
Predstavljajte si MCP kot univerzalnega prevajalca za AI aplikacije - podobno kot USB priključki, ki dovoljujejo priklop katerekoli naprave na računalnik, MCP omogoča AI modelom povezavo z vsako storitvijo ali orodjem na standardiziran način. Ne glede na to, ali gradite svoj prvi klepetalnik ali delate na kompleksnih AI delovnih tokovih, bo razumevanje MCP dalo moč ustvarjati zmogljivejše in bolj prilagodljive aplikacije.
Ta kurikulum je zasnovan z vztrajnostjo in skrbnostjo za vaš proces učenja. Začeli bomo z osnovnimi pojmi, ki jih že poznate, in postopoma gradili vaše znanje preko praktičnih vaj v vašem najljubšem programskem jeziku. Vsak korak vključuje jasne razlage, praktične primere in veliko spodbude ob poti.
Ko boste ta proces zaključili, boste samozavestni v ustvarjanju svojih MCP strežnikov, njihovo integracijo s priljubljenimi AI platformami in razumevanju, kako ta tehnologija preoblikuje prihodnost razvoja AI. Začnimo to razburljivo pustolovščino skupaj!
Ta kurikulum je usklajen z MCP specifikacijo 2025-11-25 (najnovejša stabilna različica). MCP specifikacija uporablja različice na osnovi datuma (format LLLL-MM-DD), ki zagotavlja jasno sledenje različicam protokola.
Ti viri postajajo še bolj vredni, ko boste pridobivali več znanja, vendar se ne počutite prisiljeni, da vse takoj preberete. Začnite s področji, ki vas najbolj zanimajo!
- 📘 MCP dokumentacija – To je vaš primarni vir za korak za korakom vodiče in uporabniške priročnike. Dokumentacija je pisana z mislijo na začetnike in vsebuje jasne primere, s katerimi lahko sledite lastnim tempom.
- 📜 MCP specifikacija – Predstavljajte si jo kot vaš obsežen referenčni priročnik. Medtem ko boste delali skozi kurikulum, se boste pogosto vračali sem po konkretne podrobnosti in raziskovali napredne funkcije.
- 📜 Upravljanje različic MCP specifikacije – Vsebuje informacije o zgodovini različic protokola in način, kako MCP uporablja različice na osnovi datuma (LLLL-MM-DD).
- 🧑💻 MCP GitHub repozitorij – Tukaj boste našli SDK-je, orodja in primere kode v več programskih jezikih. To je zakladnica praktičnih primerov in komponent, pripravljenih za uporabo.
- 🌐 Skupnost MCP – Pridružite se tudi drugim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podpirajoča skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in se znanje prosto deli.
Ob koncu tega kurikuluma se boste počutili samozavestne in navdušene nad svojimi novimi sposobnostmi. Dosegli boste:
• Razumevanje osnov MCP: Spoznali boste, kaj je Model Context Protocol in zakaj revolucionira način sodelovanja AI aplikacij, z uporabo analogij in primerov, ki so lahko razumljivi.
• Izdelava prvega MCP strežnika: Ustvarili boste delujoč MCP strežnik v želenem programskem jeziku, začenši s preprostimi primeri in postopoma razvijali svoje veščine.
• Povezovanje AI modelov z dejanskimi orodji: Naučili se boste, kako premostiti vrzel med AI modeli in resničnimi storitvami, kar vašim aplikacijam daje nove zmogljivosti.
• Vpeljava najboljših praks za varnost: Razumeli boste, kako ohraniti svoje MCP implementacije varne, zaščititi tako aplikacije kot uporabnike.
• Zanesljivo uvajanje: Naučili se boste, kako vaše MCP projekte prenesti iz razvoja v produkcijo, z uporabo praktičnih strategij uvajanja, ki delujejo v resničnem svetu.
• Pridružitev skupnosti MCP: Postali boste del rastoče skupnosti razvijalcev, ki oblikuje prihodnost razvoja AI aplikacij.
Preden se potopimo v specifičnosti MCP, poskrbimo, da se udobno počutite z nekaterimi temeljni pojmi. Ne skrbite, če niste strokovnjak na teh področjih – vse bomo razložili sproti!
Predstavljajte si protokol kot pravila za pogovor. Ko pokličete prijatelja, oba veste, da rečete "živjo" ko odgovorite, izmenjujete govor in se poslovite z "nasvidenje", ko končate. Računalniški programi potrebujejo podobna pravila, da učinkovito komunicirajo.
MCP je protokol – niz dogovorjenih pravil, ki pomagajo AI modelom in aplikacijam imeti produktivne "pogovore" z orodji in storitvami. Tako kot pravila pogovora olajšajo komunikacijo med ljudmi, MCP omogoča, da je komunikacija med AI aplikacijami zanesljivejša in učinkovitejša.
Vsak dan uporabljate odnose klient-strežnik! Ko uporabljate spletni brskalnik (klient), da obiščete spletno stran, se povežete s spletnim strežnikom, ki vam pošlje vsebino strani. Brskalnik ve, kako zahtevati informacije, strežnik pa, kako odgovoriti.
V MCP imamo podoben odnos: AI modeli delujejo kot klienti, ki zahtevajo informacije ali akcije, MCP strežniki pa zagotavljajo te zmogljivosti. To je kot imeti pomočnika (strežnik), ki ga AI lahko prosi, da izvede določena opravila.
Predstavljajte si, da bi vsak proizvajalec avtomobilov uporabljal drugačne oblike črpalk za gorivo – potrebovali bi različne adapterje za vsak avto! Standardizacija pomeni dogovor o skupnih pristopih, da stvari delujejo nemoteno skupaj.
MCP zagotavlja to standardizacijo za AI aplikacije. Namesto da bi vsak AI model potreboval posebno kodo za delo z vsakim orodjem, MCP ustvari univerzalen način komunikacije. To omogoča razvijalcem, da orodja zgradijo enkrat in jih uporabljajo z mnogimi različnimi AI sistemi.
Vaša MCP pot je skrbno strukturirana, da postopoma gradi vašo samozavest in znanje. Vsaka faza uvaja nove pojme in utrjuje že pridobljeno znanje.
Tu se začne vaša pustolovščina! Predstavili vam bomo koncepte MCP z uporabo poznanih analogij in preprostih primerov. Spoznali boste, kaj je MCP, zakaj obstaja in kako se vklaplja v širši svet razvoja AI.
• Modul 0 - Uvod v MCP: Začeli bomo z raziskovanjem, kaj je MCP in zakaj je tako pomemben za sodobne AI aplikacije. Videli boste primere MCP v praksi in razumeli, kako rešuje pogoste težave razvijalcev.
• Modul 1 - Razlaga osnovnih pojmov: Naučili se boste bistvene gradnike MCP. Uporabili bomo veliko analogij in vizualnih primerov, da ti pojmi postanejo naravni in razumljivi.
• Modul 2 - Varnost v MCP: Varnost morda zveni zastrašujoče, a pokazali vam bomo, kako MCP vključuje varnostne funkcije in vas naučili najboljših praks, ki vaše aplikacije varujejo že od začetka.
Zdaj se začne prava zabava! Dobili boste praktične izkušnje z gradnjo dejanskih MCP strežnikov in odjemalcev. Brez skrbi – začeli bomo preprosto in vas vodili skozi vsak korak.
Ta modul vključuje več praktičnih vodičev, ki vam omogočajo vadbo v vašem priljubljenem programskem jeziku. Ustvarili boste svoj prvi strežnik, zgradili odjemalca za povezavo z njim in celo integrirali priljubljena razvojna orodja, kot je VS Code.
Vsak vodič vsebuje popolne primere kode, nasvete za odpravljanje težav in pojasnila, zakaj sprejemamo določene oblikovalske odločitve. Do konca te faze boste imeli delujoče implementacije MCP, na katere boste lahko ponosni!
Ko obvladate osnove, ste pripravljeni raziskati bolj sofisticirane funkcije MCP. Pokrivamo praktične strategije implementacije, tehnike odpravljanja napak in napredne teme, kot so integracija multi-modalne AI.
Poleg tega se boste naučili, kako razširiti svoje MCP implementacije za uporabo v produkciji in integrirati z oblačnimi platformami, kot je Azure. Ti moduli vas pripravijo na gradnjo MCP rešitev, ki lahko obvladujejo zahteve resničnega sveta.
Zadnja faza se osredotoča na pridružitev MCP skupnosti in specializacijo na področjih, ki vas najbolj zanimajo. Naučili se boste, kako prispevati k odprtokodnim MCP projektom, izvajati napredne vzorce avtentikacije in graditi obsežne rešitve z integracijo baz podatkov.
Modul 11 zasluži posebno omembo – to je celovita 13-delna praktična učna pot, ki vas nauči graditi produkcijsko pripravljen MCP strežnik z integracijo PostgreSQL. Kot zaključni projekt, ki združi vse, kar ste se naučili!
| Modul | Tema | Opis | Povezava |
|---|---|---|---|
| Modul 0-3: Osnove | |||
| 00 | Uvod v MCP | Pregled protokola Model Context in njegov pomen v AI potekih | Preberi več |
| 01 | Razlaga osnovnih konceptov | Poglobljen pregled osnovnih konceptov MCP | Preberi več |
| 02 | Varnost v MCP | Varnostne grožnje in najboljše prakse | Preberi več |
| 03 | Začetek z MCP | Nastavitev okolja, osnovni strežniki/odjemalci, integracija | Preberi več |
| Modul 3: Gradnja vašega prvega strežnika in odjemalca | |||
| 3.1 | Prvi strežnik | Ustvarite svoj prvi MCP strežnik | Vodič |
| 3.2 | Prvi odjemalec | Razvijte osnovni MCP odjemalec | Vodič |
| 3.3 | Odjemalec z LLM | Integrirajte velike jezikovne modele | Vodič |
| 3.4 | Integracija VS Code | Uporabite MCP strežnike v VS Code | Vodič |
| 3.5 | stdio strežnik | Ustvarite strežnike z uporabo stdio transporta | Vodič |
| 3.6 | HTTP pretakanje | Implementirajte HTTP pretakanje v MCP | Vodič |
| 3.7 | AI orodjarna | Uporabljajte AI orodjarno z MCP | Vodič |
| 3.8 | Testiranje | Testirajte implementacijo MCP strežnika | Vodič |
| 3.9 | Razmestitev | Razmestite MCP strežnike v produkcijo | Vodič |
| 3.10 | Napredna uporaba strežnika | Uporabljajte napredne strežnike za uporabo naprednih funkcij in izboljšano arhitekturo | Vodič |
| 3.11 | Preprosta avtentikacija | Poglavje, ki prikazuje avtentikacijo od začetka in RBAC | Vodič |
| 3.12 | MCP gostitelji | Konfigurirajte Claude Desktop, Cursor, Cline in druge MCP gostitelje | Vodič |
| 3.13 | MCP inšpektor | Odpravljanje napak in testiranje MCP strežnikov z orodjem Inšpektor | Vodič |
| 3.14 | Vzorec | Uporabite vzorčenje za sodelovanje z odjemalcem | Vodič |
| 3.15 | MCP aplikacije | Gradite MCP aplikacije | Vodič |
| Modul 4-5: Praktično in napredno | |||
| 04 | Praktična implementacija | SDK-ji, odpravljanje napak, testiranje, ponovno uporabni predlogi poizvedb | Preberi več |
| 4.1 | Straničenje | Upravljanje velikih nizov rezultatov s straničenjem na osnovi kazalcev | Vodič |
| 05 | Napredne teme v MCP | Multi-modalna AI, skaliranje, podjetniška raba | Preberi več |
| 5.1 | Integracija Azure | MCP integracija z Azure | Vodič |
| 5.2 | Multi-modalnost | Delo z več modalnostmi | Vodič |
| 5.3 | OAuth2 Demo | Implementacija OAuth2 avtentikacije | Vodič |
| 5.4 | Korenski konteksti | Razumevanje in implementacija korenskih kontekstov | Vodič |
| 5.5 | Usmerjanje | Strategije usmerjanja v MCP | Vodič |
| 5.6 | Vzorčenje | Tehnike vzorčenja v MCP | Vodič |
| 5.7 | Skaliranje | Skalirajte MCP implementacije | Vodič |
| 5.8 | Varnost | Napredni varnostni premisleki | Vodič |
| 5.9 | Iskanje po spletu | Implementirajte možnosti iskanja po spletu | Vodič |
| 5.10 | Pretakanje v realnem času | Gradite funkcionalnost pretakanja v realnem času | Vodič |
| 5.11 | Iskanje v realnem času | Implementirajte iskanje v realnem času | Vodič |
| 5.12 | Avtentikacija z Entra ID | Avtentikacija z Microsoft Entra ID | Vodič |
| 5.13 | Integracija Foundry | Integracija z Azure AI Foundry | Vodič |
| 5.14 | Inženiring konteksta | Tehnike učinkovitega inženiringa konteksta | Vodič |
| 5.15 | MCP prilagojeni transport | Implementacije prilagojenih transportov | Vodič |
| 5.16 | Funkcije protokola | Obvestila o napredku, preklic, predloge virov | Vodič |
| 5.17 | Adversarialno večagentno sklepanje | Dva agenta zagovarjata nasprotni strani z uporabo skupnih MCP orodij, ocenjevanje z agentom sodnikom | Vodič |
| Modul 6-10: Skupnost in najboljše prakse | |||
| 06 | Prispevki skupnosti | Kako prispevati k MCP ekosistemu | Vodič |
| 07 | Izkušnje iz zgodnje uporabe | Zgodbe o implementaciji v resničnem svetu | Vodič |
| 08 | Najboljše prakse za MCP | Zmogljivost, odpornost na napake, vzdržljivost | Vodič |
| 09 | MCP študije primerov | Praktični primeri implementacije | Vodič |
| 10 | Praktična delavnica | Gradnja MCP strežnika z AI orodjarno | Lab |
| Modul 11: MCP strežnik praktični laboratorij | |||
| 11 | MCP strežnik z integracijo baze podatkov | Celostna 13-delna praktična učna pot za integracijo PostgreSQL | Labi |
| 11.1 | Uvod | Pregled MCP z integracijo baze podatkov in primer uporabe maloprodajnih analiz | Lab 00 |
| 11.2 | Osnovna arhitektura | Razumevanje arhitekture MCP strežnika, plasti baze podatkov in varnostnih vzorcev | Lab 01 |
| 11.3 | Varnost in večnajemništvo | Varnost na ravni vrstic, avtentikacija in večnajemniški dostop do podatkov | Lab 02 |
| 11.4 | Nastavitev okolja | Postavitev razvojnega okolja, Docker, Azure viri | Lab 03 |
| 11.5 | Oblikovanje baze podatkov | Nastavitev PostgreSQL, zasnova maloprodajnega shematskega načrta in vzorčnih podatkov | Lab 04 |
| 11.6 | Implementacija MCP strežnika | Gradnja FastMCP strežnika z integracijo baze podatkov | Lab 05 |
| 11.7 | Razvoj orodij | Ustvarjanje orodij za poizvedbe baze podatkov in introspekcija sheme | Lab 06 |
| 11.8 | Semantično iskanje | Implementacija vektorskih vdelav z Azure OpenAI in pgvector | Lab 07 |
| 11.9 | Testiranje in odpravljanje napak | Strategije testiranja, orodja za odpravljanje napak in pristopi validacije | Lab 08 |
| 11.10 | Integracija VS Code | Konfiguracija VS Code MCP integracije in uporaba AI klepeta | Lab 09 |
| 11.11 | Strategije razmestitve | Razmestitev z Dockerjem, Azure Container Apps in premisleki skaliranja | Lab 10 |
| 11.12 | Nadzor | Application Insights, beleženje, spremljanje zmogljivosti | Lab 11 |
| 11.13 | Najboljše prakse | Optimizacija zmogljivosti, utrjevanje varnosti in nasveti za produkcijo | Lab 12 |
Ena najbolj zanimivih stvari pri učenju MCP je opazovanje postopnega razvoja vaših programerskih veščin. Naše primere kode smo zasnovali tako, da začnejo preprosto in postopoma postajajo bolj sofisticirani, ko vaše razumevanje raste. Tako predstavljamo koncepte – s kodo, ki je enostavna za razumevanje, a prikazuje resnične MCP principe, boste razumeli ne le kaj koda počne, ampak tudi, zakaj je strukturirana tako in kako se prilega večjim MCP aplikacijam.
| Jezik | Opis | Povezava |
|---|---|---|
| C# | Primer MCP strežnika | Ogled kode |
| Java | MCP kalkulator | Ogled kode |
| JavaScript | MCP demo | Ogled kode |
| Python | MCP strežnik | Ogled kode |
| TypeScript | MCP primer | Ogled kode |
| Rust | MCP primer | Ogled kode |
| Jezik | Opis | Povezava |
|---|---|---|
| C# | Napredni primer | Ogled kode |
| Java s Spring | Primer kontejnerske aplikacije | Ogled kode |
| JavaScript | Napredni primer | Ogled kode |
| Python | Kompleksna implementacija | Ogled kode |
| TypeScript | Vzorec vsebnika | Ogled kode |
Da boste iz tega učnega načrta kar največ izvlekli, morate imeti:
-
Osnovno znanje programiranja v vsaj enem od naslednjih jezikov: C#, Java, JavaScript, Python ali TypeScript
-
Razumevanje modela odjemalec-strežnik in API-jev
-
Poznavanje konceptov REST in HTTP
-
(Neobvezno) Ozadje v AI/ML konceptih
-
Sodelovanje v naših skupnostnih razpravah za podporo
Ta repozitorij vsebuje več virov, ki vam pomagajo pri učinkovitemu učenju in premikanju skozi vsebino:
Na voljo je obsežen učen vodič, ki vam pomaga učinkovito krmariti po tem repozitoriju. Ta vizualna karta kurikuluma prikazuje, kako so vse teme povezane, in daje navodila, kako učinkovito uporabljati vzorčne projekte. Posebej je uporaben, če ste vizualni učenec, ki rad vidi širšo sliko.
Vodič vsebuje:
- Vizualno karto kurikuluma, ki prikazuje vse obravnavane teme
- Podroben razčlenek vsakega dela repozitorija
- Navodila za uporabo vzorčnih projektov
- Priporočene učne poti za različne ravni znanja
- Dodatne vire za dopolnitev vaše učne poti
Vzdržujemo podroben zapis sprememb, ki sledi vsem pomembnim posodobitvam gradiv kurikuluma, da boste vedno na tekočem z zadnjimi izboljšavami in dopolnitvami.
- Dodajanje nove vsebine
- Strukturne spremembe
- Izboljšave funkcij
- Posodobitve dokumentacije
Vsaka lekcija v tem vodiču vključuje:
- Jasna pojasnila konceptov MCP
- Žive primere kode v več jezikih
- Vaje za izdelavo pravih MCP aplikacij
- Dodatne vire za napredne učence
Spoznajmo Model Context Protocol (MCP), najsodobnejši okvir, zasnovan za standardizacijo interakcij med AI modeli in klijentskimi aplikacijami. S to začetniško prijazno sejo vas bomo uvedli v MCP in vas vodili skozi ustvarjanje vašega prvega MCP strežnika.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Čestitamo! Pravkar ste naredili prvi korak na vznemirljivi poti, ki bo razširila vaše programerske sposobnosti in vas povezala z najsodobnejšim razvojem AI.
Z branjem tega uvoda ste že začeli graditi svojo MCP osnovo znanja. Razumete, kaj je MCP, zakaj je pomemben in kako vam bo ta učni načrt pomagal pri učenju. To je pomemben dosežek in začetek vašega strokovnega znanja o tej pomembni tehnologiji.
Ko boste napredovali skozi module, ne pozabite, da je vsak strokovnjak nekoč bil začetnik. Koncepti, ki se vam zdaj zdijo zapleteni, bodo postali druga narava, ko jih boste vadili in uporabljali. Vsak mali korak gradi k močnim zmožnostim, ki vam bodo služile skozi celotno razvojno kariero.
Pridružujete se skupnosti učencev in strokovnjakov, ki so navdušeni nad MCP in željni pomagati drugim uspeti. Ne glede na to, ali ste se zataknili pri težavi s kodo ali pa ste navdušeni, da delite preboj, je skupnost tukaj, da podpira vašo pot.
Če se zataknete ali imate kakršnakoli vprašanja glede izdelave AI aplikacij, se pridružite ostalim učencem in izkušenim razvijalcem v razpravah o MCP. To je podporna skupnost, kjer so vprašanja dobrodošla in znanje se prosto deli.
Če imate povratne informacije o izdelku ali napake med izdelavo, obiščite:
Vaša MCP avantura se začne zdaj! Začnite z Modulom 0, da se potopite v prve praktične izkušnje z MCP, ali pa raziščite vzorčne projekte, da vidite, kaj boste gradili. Ne pozabite – vsak strokovnjak je začel natanko tam, kjer ste vi zdaj, in s potrpežljivostjo ter vajo boste presenečeni nad tem, kaj lahko dosežete.
Dobrodošli v svet razvoja Model Context Protocol. Zgradimo nekaj neverjetnega skupaj!
Ta kurikulum postaja močnejši z prispevki učencev, kot ste vi! Ne glede na to, ali popravljate tipkarsko napako, predlagate jasnejšo razlago ali dodajate nov primer, vaše prispevke pomagajo drugim začetnikom uspeti.
Hvala Microsoftovemu cenjenemu strokovnjaku Shivam Goyal za prispevek vzorčnih kod.
Postopek prispevanja je zasnovan tako, da je prijeten in podpira sodelovanje. Večina prispevkov zahteva Pogodbo o licenčnih pravicah prispevka (CLA), vendar vas samodejna orodja gladko vodijo skozi postopek.
Celoten ta kurikulum je na voljo pod MIT LICENCO, kar pomeni, da ga lahko prosto uporabljate, spreminjate in delite. To podpira našo misijo, da znanje MCP naredimo dostopno razvijalcem povsod.
Ta projekt sprejema prispevke in predloge. Večina prispevkov zahteva, da se strinjate s Pogodbo o licenčnih pravicah prispevka (CLA), s katero izjavljate, da imate pravico in dejansko dajete pravice za uporabo vašega prispevka. Za podrobnosti obiščite https://cla.opensource.microsoft.com.
Ko oddate zahtevo za združitev (pull request), bo CLA bot samodejno presodil, ali morate zagotoviti CLA in po potrebi označil PR (npr. statusni pregled, komentar). Preprosto sledite navodilom, ki jih poda bot. To boste morali narediti le enkrat za vse repozitorije, ki uporabljajo naš CLA.
Ta projekt je sprejel Microsoftov kodeks ravnanja pri odprtokodni kodi. Za več informacij glejte Pogosta vprašanja o kodeksu ravnanja ali kontaktirajte opencode@microsoft.com za dodatna vprašanja ali komentarje.
Pripravljeni začeti svojo MCP pot? Začnite z Modulom 00 - Uvod v MCP in naredite prve korake v svet razvoja Model Context Protocol!
Naša ekipa pripravlja tudi druge tečaje! Oglejte si:
-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}
Omejitev odgovornosti: Ta dokument je bil preveden z uporabo AI prevajalske storitve Co-op Translator. Čeprav si prizadevamo za natančnost, vas opozarjamo, da lahko avtomatizirani prevodi vsebujejo napake ali netočnosti. Izvirni dokument v svojem izvirnem jeziku naj velja za avtoritativni vir. Za ključne informacije priporočamo strokovni človeški prevod. Nismo odgovorni za morebitna nesporazume ali napačne interpretacije, ki izhajajo iz uporabe tega prevoda.