(ఈ పాఠం వీడియో చూడటానికి పై చిత్రం మీద క్లిక్ చేయండి)
Model Context Protocol (MCP) వర్క్షాప్కు స్వాగతం! ఈ సమగ్ర హ్యాండ్స్-ఆన్ వర్క్షాప్ రెండు ఆధునిక సాంకేతికతలను కలిపి AI అనువర్తన అభివృద్ధిని విప్లవాత్మకంగా మార్చుతుంది:
- 🔗 Model Context Protocol (MCP): సాఫీగా AI-పరికర విలీనం కోసం ఓపెన్ స్టాండర్డు
- 🛠️ Visual Studio Code కోసం AI Toolkit (AITK): Microsoft యొక్క శక్తివంతమైన AI అభివృద్ధి విస్తరణ
ఈ వర్క్షాప్ చివరికి, మీరు AI నమూనాలను వాస్తవ ప్రపంచ పరికరాలు మరియు సేవలతో కలుపుకొని అర్థవంతమైన అనువర్తనాలు నిర్మించడాన్ని నేర్చుకుంటారు. ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్ నుండి కస్టమ్ API విలీనం వరకు, మీరు సంక్లిష్ట వ్యాపార సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి ప్రత्यक्ष నైపుణ్యాలు పొందుతారు.
MCP అనేది "AI కోసం USB-C" - ఇది AI నమూనాలను బాహ్య పరికరాలు మరియు డేటా మూలాలతో అనుసంధానించే విశ్వవ్యాప్తంగా ప్రామాణికం.
✨ ముఖ్య లక్షణాలు:
- 🔄 ప్రామాణిక విలీనం: AI-పరికర కనెక్షన్లకు యూనివర్సల్ ఇంటర్ఫేస్
- 🏛️ సరళమైన నిర్మాణం: స్థానిక & రిమోట్ సర్వర్లు stdio/SSE రవాణా ద్వారా
- 🧰 సంపన్నమైన ఎకోసిస్టమ్: ఒక ప్రోటోకాల్లో పరికరాలు, ప్రాంప్ట్లు, వనరులు
- 🔒 ఎంటర్ప్రైజ్-రెడి: అంతర్లీన భద్రత మరియు నమ్మకత
🎯 MCP ఎందుకు ముఖ్యం: USB-C కేబుల్ అవ్యవస్థని అల్లించినట్లే, MCP AI విలీనం యొక్క క్లిష్టతని తొలగిస్తుంది. ఒక ప్రోటోకాల్, అనంత అవకాశాలు.
Microsoft యొక్క ప్రధాన AI అభివృద్ధి ఎక్స్టెన్షన్, VS Code ని AI శక్తిస్థానంగా మార్చుతుంది.
🚀 ప్రాథమిక సామర్థ్యాలు:
- 📦 మోడల్ కాటలాగ్: Azure AI, GitHub, Hugging Face, Ollama నుండి నమూనాలు పొందు
- ⚡ స్థానిక ఇన్ఫరెన్స్: ONNX ఉత్తమ CPU/GPU/NPU అమలు
- 🏗️ ఏజెంట్ బిల్డర్: MCP విలీనం ద్వారా విజువల్ AI ఏజెంట్ అభివృద్ధి
- 🎭 బహుముఖ మోడ్: టెక్స్ట్, విజన్, మరియు సమర్ధిత అవుట్పుట్ మద్దతు
💡 అభివృద్ధి ప్రయోజనాలు:
- జీరో-కాన్ఫిగ్ మోడల్ అమలు
- దృశ్య ప్రాంప్ట్ ఇంజనీరింగ్
- రియల్-టైం టెస్టింగ్ ప్లేగ్రౌండ్
- సజావుగా MCP సర్వర్ విలీనం
కాలవ్యవధి: 15 నిమిషాలు
- 🛠️ VS Code కోసం AI Toolkit ఇన్స్టాల్ చేసి కాన్ఫిగర్ చేయండి
- 🗂️ మోడల్ కాటలాగ్ను పరిగణించండి (GitHub, ONNX, OpenAI, Anthropic, Google నుండి 100+ నమూనాలు)
- 🎮 రియల్-టైం మోడల్ టెస్టింగ్ కోసం ఇంటరాక్టివ్ ప్లేగ్రౌండ్ లో పనిచేయండి
- 🤖 Agent Builder తో మీ మొదటి AI ఏజెంట్ ను నిర్మించండి
- 📊 F1, సంబంధిత, సాదృశ్య, సుష్టు అంచనాలతో మోడల్ పనితీరు మూల్యాంకనం చేయండి
- ⚡ బ్యాచ్ ప్రాసెసింగ్ మరియు బహుముఖ మద్దతు విధులను నేర్చుకోండి
🎯 నేర్చుకున్న ఫలితం: AITK సామర్థ్యాల సమగ్ర అవగాహనతో ఫంక్షనల్ AI ఏజెంట్ సృష్టించుట
కాలవ్యవధి: 20 నిమిషాలు
- 🧠 Model Context Protocol (MCP) నిర్మాణం మరియు భావనలు లోపల ఆచరించండి
- 🌐 Microsoft యొక్క MCP సర్వర్ ఎకోసిస్టమ్ అన్వేషించండి
- 🤖 Playwright MCP సర్వర్ ఉపయోగించి బ్రౌజర్ ఆటోమేషన్ ఏజెంట్ రూపొందించండి
- 🔧 MCP సర్వర్లను AI Toolkit Agent Builder తో విలీనం చేయండి
- 📊 మీ ఏజెంట్లలో MCP పరికరాలను కాన్ఫిగర్ చేసి పరీక్షించండి
- 🚀 MCP ఆధారిత ఏజెంట్లను ఎగుమతి చేసి ఉత్పత్తిలో అమలు చేయండి
🎯 నేర్చుకున్న ఫలితం: బాహ్య పరికరాలతో సుపర్చి AI ఏజెంట్ ను అమలు చేయడం
కాలవ్యవధి: 20 నిమిషాలు
- 💻 AI Toolkit ఉపయోగించి కస్టమ్ MCP సర్వర్లు సృష్టించండి
- 🐍 తాజా MCP Python SDK (v1.9.3)ని కాన్ఫిగర్ చేసి ఉపయోగించండి
- 🔍 డీబగ్గింగ్ కోసం MCP ఇన్స్పెక్టర్ సెట్ అప్ చేయండి మరియు ఉపయోగించండి
- 🛠️ వృత్తిపరమైన డీబగింగ్ పనితనాలతో వాతావరణం MCP సర్వర్ నిర్మాణం చేయండి
- 🧪 Agent Builder మరియు ఇన్స్పెక్టర్ పర్యావరణాల్లో MCP సర్వర్లను డీబగ్గ్ చేయండి
🎯 నేర్చుకున్న ఫలితం: ఆధునిక టూలింగ్తో కస్టమ్ MCP సర్వర్లను అభివృద్ధి చేసి డీబగ్ చేయడం
కాలవ్యవధి: 30 నిమిషాలు
- 🏗️ అభివృద్ధి పని ప్రవాహాల కోసం వాస్తవ GitHub క్లోన్ MCP సర్వర్ నిర్మించండి
- 🔄 ధ్రువీకరణ మరియు లోప నిర్వహణతో స్మార్ట్ రిపోజిటరీ క్లోనింగ్ అమలు చేయండి
- 📁 బుద్ధిమంతమైన డైరెక్టరీ నిర్వహణ మరియు VS Code అనుసంధానాన్ని సృష్టించండి
- 🤖 GitHub Copilot Agent మోడ్ను కస్టమ్ MCP పరికరాలతో ఉపయోగించండి
- 🛡️ ఉత్పత్తి-సిద్ధమైన నమ్మకత మరియు క్రాస్-ప్లాట్ఫారమ్ అనుకూలతను వర్తింపజేయండి
🎯 నేర్చుకున్న ఫలితం: అసలు అభివృద్ధి పని ప్రవాహాలను సరళీకరించే ఉత్పత్తి-సిద్ధ MCP సర్వర్ను అమలు చేయడం
మీ అభివృద్ధి పని ప్రవాహాలను తెలివైన ఆటోమేషన్తో మార్చండి:
- స్మార్ట్ రిపోజిటరీ నిర్వహణ: AI ఆధారిత కోడ్ సమీక్ష మరియు విలీనం నిర్ణయాలు
- తెలివైన CI/CD: కోడ్ మార్పుల ఆధారంగా ఆటోమేటెడ్ పైప్లైన్ మెరుగుదల
- ఇష్యూ ట్రైయాజ్: ఆటోమేటిక్ బగ్ వర్గీకరణ మరియు నియామకం
AI-శక్తివంతమైన ఆటోమేషన్తో పరీక్షని ఎత్తగించండి:
- తెలివైన పరీక్షా తియ్యడం: సమగ్ర టెస్ట్ సూట్లు ఆటోమేటెడ్ గా సృష్టించండి
- దృశ్య పునరావృత పరీక్ష: AI ఆధారిత UI మార్పుల గుర్తింపు
- పనితీరు పర్యవేక్షణ: ముందస్తుగా సమస్యలను గుర్తించి పరిష్కరించటం
తెలివిగా డేటా ప్రాసెసింగ్ పని ప్రవాహాలను నిర్మించండి:
- అనుకూల ETL ప్రక్రియలు: స్వయంచాలక డేటా మార్పులు
- అసాధారణత గుర్తింపు: రియల్-టైం డేటా నాణ్యత పర్యవేక్షణ
- తెలివైన మార్గనిర్దేశనం: స్మార్ట్ డేటా ప్రవాహ నిర్వహణ
అత్యుత్తమ వినియోగదారు ఇంటరాక్షన్లను సృష్టించండి:
- ప్రాతిపదికన్న సపోర్ట్: వినియోగదారు చరిత్ర యాక్సెస్ కలిగిన AI ఏజెంట్లు
- ప్రయోజనకర సమస్య పరిష్కారం: ముందస్తుగా ఊహించే కస్టమర్ సేవ
- బహు-చానెల్ విలీనం: వేదికలలో ఏకీకృత AI అనుభవం
| భాగం | అవసరం | గమనికలు |
|---|---|---|
| ఆపరేటింగ్ సిస్టమ్ | Windows 10+, macOS 10.15+, Linux | ఏ ఆధునిక OS కూడా సరిపోతుంది |
| Visual Studio Code | తాజా స్థిరమైన సంస్కరణ | AITK కోసం అవసరం |
| Node.js | v18.0+ మరియు npm | MCP సర్వర్ అభివృద్ధికి |
| Python | 3.10+ | Python MCP సర్వర్ల కోసం ఐచ్ఛికం |
| మెమరీ | కనీసం 8GB RAM | స్థానిక నమూనాల కోసం 16GB సిఫార్సు |
- AI Toolkit (ms-windows-ai-studio.windows-ai-studio)
- Python (ms-python.python)
- Python డీబగ్గర్ (ms-python.debugpy)
- GitHub Copilot (GitHub.copilot) - ఐచ్ఛికము కానీ సహాయకం
- uv: ఆధునిక Python ప్యాకేజ్ మేనేజర్
- MCP Inspector: MCP సర్వర్లకు దృశ్య డీబగ్గింగ్ సాధనం
- Playwright: వెబ్ ఆటోమెషన్ ఉదాహరణల కోసం
ఈ వర్క్షాప్ పూర్తి చేయడంతో, మీరు కింది వాటిలో ప్రావీణ్యం పొందుతారు:
- MCP ప్రోటోకాల్ ప్రావీణ్యం: నిర్మాణం మరియు అమలు నమూనాలలో లోతైన అవగాహన
- AITK నైపుణ్యం: AI Toolkit ను వేగవంతమైన అభివృద్ధికి నైపుణ్యం
- కస్టమ్ సర్వర్ అభివృద్ధి: ఉత్పత్తి MCP సర్వర్లను నిర్మించటం, అమలు చేయటం మరియు నిర్వహణ
- పరికర విలీనం ఉత్తమత: AI ను ఉన్న అభివృద్ధి పని ప్రవాహాలకు సజావుగా అనుసంధానం చేయడం
- సమస్య పరిష్కార అన్వయము: నేర్చుకున్న నైపుణ్యాలను వాస్తవ వ్యాపార సవాళ్లకు వర్తించడం
- VS Code లో AI Toolkit ను సెట్ అప్ చేసి కన్ఫిగర్ చేయడం
- కస్టమ్ MCP సర్వర్లు రూపకల్పన చేసి అమలు చేయడం
- MCP నిర్మాణంతో GitHub మోడల్స్ను విలీనం చేయడం
- Playwright తో ఆటోమేటెడ్ టెస్టింగ్ పని ప్రవాహాలు నిర్మించడం
- ఉత్పత్తి కోసం AI ఏజెంట్లను అమలు చేయడం
- MCP సర్వర్ పనితీరు డీబగ్ చేసి మెరుగుపరచడం
- ఎంటర్ప్రైజ్-స్థాయి AI విలీనాల ఆర్కిటెక్చర్ రూపకల్పన
- AI అనువర్తనాల భద్రత ఉత్తమ అభ్యాసాలను అమలు చేయడం
- స్కేలబుల్ MCP సర్వర్ నిర్మాణాలను రూపకల్పన
- నిర్దిష్ట డొమైన్లకోసం కస్టమ్ పరికర శ్రేణులు రూపొందించడం
- AI-దేశీయ అభివృద్ధిలో మరొకరికి మార్గదర్శకత్వం ఇవ్వడం
- MCP స్పెసిఫికేషన్ (2025-11-25)
- AI Toolkit GitHub రిపోజిటరీ
- నమూనా MCP సర్వర్లు సంకలనం
- ఉత్తమ అభ్యాసాల గైడ్
- OWASP MCP టాప్ 10 - భద్రత ఉత్తమ అభ్యాసాలు
🚀 మీ AI అభివృద్ధి పని ప్రవాహాన్ని విప్లవాత్మకంగా మార్చడానికి సిద్ధమా?
ముందుకు రావాలి, MCP మరియు AI Toolkit తో తెలివైన అనువర్తన భవిష్యత్తును కలసికట్టుగా నిర్ముద్దాం!
కొనసాగించండి: మాడ్యూల్ 11: MCP సర్వర్ హ్యాండ్స్-ఆన్ ల్యాబ్స్
అస్పష్టత:
ఈ పత్రాన్ని AI అనువాద సేవ Co-op Translator ఉపయోగించి అనువదించబడింది. మేము ఖచ్చితత్వానికి ప్రయత్నించినప్పటికీ, స్వయంచాలక అనువాదాల్లో పొరపాట్లు లేదా లోపాలు ఉండొచ్చు అని దయచేసి గమనించండి. అసలు పత్రం native భాషలోనే అధికారిక మూలంగా పరిగణించబడాలి. ముఖ్యమైన సమాచారానికి, నిపుణుల చేతులైన అనువాదం చేయించడం మంచిది. ఈ అనువాదం ఉపయోగానికి సంబందించిన ఏవైనా అపార్థాలు లేదా తప్పుగా అర్థం చేసుకునతలకు మేము బాధ్యువులేమం కాదని సూచిస్తున్నాము.