Follow these steps to get started using these resources:
- Fork the Repository: Click
- Clone the Repository:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Join The
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
Бажаєте клонувати локально?
У цьому репозиторії є понад 50 мовних перекладів, що значно збільшує розмір завантаження. Щоб клонувати без перекладів, використовуйте 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"Це дасть вам усе необхідне для проходження курсу з набагато швидшим завантаженням.
Ласкаво просимо у вашу подорож у світ Model Context Protocol! Якщо ви коли-небудь цікавилися, як AI-застосунки взаємодіють з різними інструментами та сервісами, ви ось-ось відкриєте елегантне рішення, що змінює спосіб розробки інтелектуальних систем.
Уявіть MCP як універсальний перекладач для AI-застосунків — так само, як USB-порти дозволяють підключати будь-який пристрій до комп’ютера, MCP дозволяє AI-моделям з'єднуватися з будь-яким інструментом чи сервісом у стандартизований спосіб. Незалежно від того, чи ви створюєте свого першого чатбота, чи працюєте над складними AI-робочими процесами, розуміння MCP дасть вам змогу створювати більш можливі та гнучкі застосунки.
Ця навчальна програма розроблена з терпінням і турботою про ваш процес навчання. Ми почнемо з простих концепцій, які ви вже розумієте, і поступово нарощуватимемо ваші навички через практичну роботу на улюблених мовах програмування. Кожен крок містить чіткі пояснення, практичні приклади та багато заохочення.
До завершення цього курсу ви будете впевнено створювати власні MCP-сервери, інтегрувати їх із популярними AI-платформами та розуміти, як ця технологія змінює майбутнє розробки AI. Розпочнемо цю захопливу пригоду разом!
Ця навчальна програма узгоджена з MCP Specification 2025-11-25 (остання стабільна версія). Специфікація MCP використовує версіонування за датою (формат YYYY-MM-DD), що забезпечує чіткий контроль версій протоколу.
Ці ресурси стають кориснішими, коли ваше розуміння зростає, проте не відчувайте тиску читати все одразу. Починайте з тих розділів, які вас найбільше цікавлять!
- 📘 Документація MCP – ваш основний ресурс із покроковими навчальними матеріалами та посібниками користувача. Документація написана з урахуванням початківців, надаючи зрозумілі приклади для самостійного вивчення.
- 📜 Специфікація MCP – вважайте це вашим повним довідником. Під час проходження курсу ви будете повертатися сюди, щоб шукати конкретні деталі та вивчати розширені функції.
- 📜 Версіонування специфікації MCP – містить інформацію про історію версій протоколу та як MCP використовує версіонування за датою (формат YYYY-MM-DD).
- 🧑💻 Репозиторій MCP на GitHub – тут ви знайдете SDK, інструменти та приклади коду на різних мовах програмування. Це сховище практичних прикладів та готових компонентів.
- 🌐 Спільнота MCP – приєднуйтесь до інших учнів та досвідчених розробників для обговорень MCP. Це підтримуюча спільнота, де питання вітаються, а знання вільно обмінюються.
Наприкінці цієї навчальної програми ви відчуєте впевненість і захоплення своїми новими можливостями. Ось що ви досягнете:
• Зрозумієте основи MCP: Ви усвідомите, що таке Model Context Protocol і чому він революціонізує співпрацю AI-застосунків, використовуючи аналогії та приклади, які легко зрозуміти.
• Створите свій перший MCP-сервер: Ви розробите працюючий MCP-сервер на вибраній мові програмування, починаючи з простих прикладів та поступово підвищуючи свої навички.
• Підключите AI-моделі до реальних інструментів: Ви навчитесь з'єднувати AI-моделі з реальними сервісами, надаючи своїм застосункам потужні нові можливості.
• Реалізуєте найкращі практики безпеки: Ви дізнаєтесь, як захистити свої реалізації MCP, оберігаючи і застосунки, і користувачів.
• Здійсните розгортання з упевненістю: Ви знатимете, як перевести проекти MCP з розробки у виробниче середовище, з практичними стратегіями розгортання, що працюють у реальному житті.
• Приєднаєтесь до спільноти MCP: Ви станете частиною зростаючої спільноти розробників, що формують майбутнє розробки AI-застосунків.
Перш ніж перейти до специфіки MCP, переконаємось, що ви комфортно почуваєтеся з деякими базовими поняттями. Не хвилюйтеся, якщо ви не є експертом у цих сферах — ми пояснимо все, що потрібно, по ходу!
Уявіть протокол як правила для розмови. Коли ви телефонуєте другу, ви обоє знаєте, що слід казати «привіт» при відповіді, говорити по черзі та сказати «до побачення» наприкінці. Комп'ютерні програми також потребують таких правил для ефективної комунікації.
MCP — це протокол, набір узгоджених правил, що допомагають AI-моделям і застосункам вести продуктивні «розмови» з інструментами та сервісами. Так само, як правила розмови роблять людське спілкування гладшим, MCP робить комунікацію AI-застосунків надійнішою та потужнішою.
Ви вже щодня використовуєте відносини клієнт-сервер! Коли ви користуєтесь веб-браузером (клієнтом), щоб зайти на сайт, ви з'єднуєтесь із веб-сервером, який надсилає вам вміст сторінки. Браузер знає, як запитувати інформацію, а сервер знає, як відповідати.
У MCP є подібне співвідношення: AI-моделі — це клієнти, які запитують інформацію чи дії, а MCP-сервери надають ці можливості. Це як мати помічника (сервер), якому AI може доручати виконання конкретних завдань.
Уявіть, якби кожен виробник автомобілів використовував різні форми бензоколонок — вам потрібен був би адаптер для кожного авто! Стандартизація — це узгодження загальних правил, щоб усе працювало бездоганно разом.
MCP забезпечує таку стандартизацію для AI-застосунків. Замість того, щоб кожна AI-модель потребувала спеціального коду для роботи з кожним інструментом, MCP створює універсальний спосіб їхньої взаємодії. Це означає, що розробники можуть будувати інструменти один раз і мати їх сумісність з багатьма AI-системами.
Ваша подорож MCP побудована так, щоб поступово нарощувати вашу впевненість та навички. Кожен етап вводить нові поняття, одночасно закріплюючи вивчене раніше.
Саме тут починається ваша пригода! Ми познайомимо вас з концепціями MCP через знайомі аналогії та прості приклади. Ви зрозумієте, що таке MCP, навіщо він потрібен і як вписується у ширший контекст розвитку AI.
• Модуль 0 – Вступ до MCP: Ми почнемо з огляду того, що таке MCP і чому він такий важливий для сучасних AI-застосунків. Ви побачите приклади роботи MCP у реальному світі та зрозумієте, як він розв’язує типові проблеми розробників.
• Модуль 1 – Пояснення основних концепцій: Тут ви вивчите ключові будівельні блоки MCP. Ми використаємо багато аналогій і візуальних прикладів, щоб ці поняття стали для вас зрозумілими та природними.
• Модуль 2 – Безпека в MCP: Безпека може здатися складною темою, але ми покажемо, як MCP має вбудовані функції захисту, а також навчимо найкращим практикам, що забезпечують безпеку вашого застосунку з самого початку.
Тепер справжня розвага починається! Ви отримаєте практичний досвід створення реальних серверів і клієнтів MCP. Не хвилюйтеся — ми почнемо з простого і проведемо вас через кожен крок.
Цей модуль включає кілька практичних посібників, які дозволяють тренуватися на вашій улюбленій мові програмування. Ви створите свій перший сервер, побудуєте клієнта для підключення до нього і навіть інтегруєтесь з популярними інструментами розробки, такими як VS Code.
Кожен посібник включає повні приклади коду, поради з усунення неполадок і пояснення, чому ми робимо певні дизайнерські вибори. До кінця цього етапу у вас будуть робочі реалізації MCP, якими ви зможете пишатися!
З опануванням основ ви готові досліджувати більш складні функції MCP. Ми розглянемо практичні стратегії впровадження, методи налагодження та просунуті теми, такі як мультимодальна інтеграція штучного інтелекту.
Ви також навчитеся масштабувати ваші реалізації MCP для виробничого використання та інтегруватися з хмарними платформами, такими як Azure. Ці модулі готують вас створювати рішення MCP, які можуть витримувати реальні навантаження.
Останній етап зосереджений на приєднанні до спільноти MCP і спеціалізації у тих напрямках, які вас найбільше цікавлять. Ви дізнаєтеся, як робити внесок у проекти MCP з відкритим кодом, впроваджувати просунуті патерни аутентифікації і створювати комплексні рішення з інтеграцією баз даних.
Модуль 11 заслуговує окремої уваги — це повний шлях навчання з 13 лабораторних робіт, який навчає створювати сервери MCP, готові до виробництва, з інтеграцією PostgreSQL. Це як випускний проєкт, який узагальнює все, що ви вивчили!
| Модуль | Тема | Опис | Посилання |
|---|---|---|---|
| Модулі 0-3: Основи | |||
| 00 | Вступ до MCP | Огляд протоколу Model Context Protocol та його значення в AI пайплайнах | Читати далі |
| 01 | Пояснення основних концепцій | Глибоке вивчення основних концепцій MCP | Читати далі |
| 02 | Безпека в MCP | Загрози безпеці та найкращі практики | Читати далі |
| 03 | Початок роботи з MCP | Налаштування середовища, базові сервери/клієнти, інтеграція | Читати далі |
| Модуль 3: Створення першого сервера та клієнта | |||
| 3.1 | Перший сервер | Створіть свій перший MCP сервер | Посібник |
| 3.2 | Перший клієнт | Розробіть базовий MCP клієнт | Посібник |
| 3.3 | Клієнт з LLM | Інтеграція великих мовних моделей | Посібник |
| 3.4 | Інтеграція VS Code | Використання MCP серверів у VS Code | Посібник |
| 3.5 | Сервер stdio | Створення серверів за допомогою stdio транспорту | Посібник |
| 3.6 | HTTP стрімінг | Впровадження HTTP стрімінгу в MCP | Посібник |
| 3.7 | AI набір інструментів | Використання AI Toolkit з MCP | Посібник |
| 3.8 | Тестування | Тестуйте свою реалізацію MCP сервера | Посібник |
| 3.9 | Розгортання | Розгортання MCP серверів у продакшн | Посібник |
| 3.10 | Просунуте використання сервера | Використання просунутих серверів для розширених функцій і покращеної архітектури | Посібник |
| 3.11 | Проста аутентифікація | Розділ про аутентифікацію з самого початку та RBAC | Посібник |
| 3.12 | Хости MCP | Налаштування Claude Desktop, Cursor, Cline та інших MCP хостів | Посібник |
| 3.13 | Інспектор MCP | Відлагоджуйте і тестуйте MCP сервери за допомогою інструменту Inspector | Посібник |
| 3.14 | Вибірка | Використання вибірки для співпраці з клієнтом | Посібник |
| 3.15 | MCP додатки | Створення MCP Apps | Посібник |
| Модулі 4-5: Практичні та просунуті теми | |||
| 04 | Практична реалізація | SDK, налагодження, тестування, багаторазові шаблони запитів | Читати далі |
| 4.1 | Пагінація | Обробка великих наборів результатів за допомогою пагінації з курсором | Посібник |
| 05 | Просунуті теми в MCP | Мультимодальний ШІ, масштабування, корпоративне використання | Читати далі |
| 5.1 | Інтеграція Azure | Інтеграція MCP з Azure | Посібник |
| 5.2 | Мультимодальність | Робота з кількома модальностями | Посібник |
| 5.3 | Демонстрація OAuth2 | Впровадження аутентифікації OAuth2 | Посібник |
| 5.4 | Кореневі контексти | Розуміння та впровадження кореневих контекстів | Посібник |
| 5.5 | Маршрутизація | Стратегії маршрутизації MCP | Посібник |
| 5.6 | Вибірка | Техніки вибірки в MCP | Посібник |
| 5.7 | Масштабування | Масштабування реалізацій MCP | Посібник |
| 5.8 | Безпека | Просунуті питання безпеки | Посібник |
| 5.9 | Веб-пошук | Впровадження можливостей веб-пошуку | Посібник |
| 5.10 | Потокове передавання в реальному часі | Створення функціоналу потокової передачі у реальному часі | Посібник |
| 5.11 | Пошук у реальному часі | Впровадження пошуку в реальному часі | Посібник |
| 5.12 | Аутентифікація через Entra ID | Аутентифікація з Microsoft Entra ID | Посібник |
| 5.13 | Інтеграція Foundry | Інтеграція з Azure AI Foundry | Посібник |
| 5.14 | Контекстне проектування | Техніки ефективного проектування контексту | Посібник |
| 5.15 | Користувацький транспорт MCP | Впровадження користувацьких транспортів | Посібник |
| 5.16 | Функції протоколу | Повідомлення про прогрес, скасування, шаблони ресурсів | Посібник |
| 5.17 | Адверсарний мультиагентний розум | Два агенти сперечаються за протилежні сторони, використовуючи спільні інструменти MCP, оцінювані суддею-агентом | Посібник |
| Модулі 6-10: Спільнота та найкращі практики | |||
| 06 | Внески спільноти | Як зробити внесок у екосистему MCP | Посібник |
| 07 | Уроки раннього впровадження | Історії реального застосування | Посібник |
| 08 | Найкращі практики для MCP | Продуктивність, відмовостійкість, стійкість | Посібник |
| 09 | Кейси MCP | Практичні приклади реалізації | Посібник |
| 10 | Практичний семінар | Створення MCP сервера з AI Toolkit | Лабораторна |
| Модуль 11: Практична лабораторія MCP сервера | |||
| 11 | Інтеграція баз даних MCP сервера | Комплексний шлях навчання з 13 лабораторних робіт для інтеграції з PostgreSQL | Лабораторні |
| 11.1 | Вступ | Огляд MCP з інтеграцією бази даних та кейсом роздрібної аналітики | Лабораторія 00 |
| 11.2 | Основна архітектура | Розуміння архітектури MCP сервера, шарів бази даних і патернів безпеки | Лабораторія 01 |
| 11.3 | Безпека та мультиорендність | Безпека на рівні рядків, аутентифікація і багатокористувацький доступ до даних | Лабораторія 02 |
| 11.4 | Налаштування середовища | Налаштування середовища розробки, Docker, ресурси Azure | Лабораторія 03 |
| 11.5 | Проєктування бази даних | Налаштування PostgreSQL, проєктування схеми роздрібної торгівлі, приклади даних | Лабораторія 04 |
| 11.6 | Реалізація MCP сервера | Створення FastMCP сервера з інтеграцією бази даних | Лабораторія 05 |
| 11.7 | Розробка інструментів | Створення інструментів запитів до бази даних та інспекція схеми | Лабораторія 06 |
| 11.8 | Семантичний пошук | Впровадження векторних вбудовувань з Azure OpenAI та pgvector | Лабораторія 07 |
| 11.9 | Тестування та налагодження | Стратегії тестування, інструменти налагодження, підходи валідації | Лабораторія 08 |
| 11.10 | Інтеграція VS Code | Налаштування інтеграції MCP у VS Code та використання AI Chat | Лабораторія 09 |
| 11.11 | Стратегії розгортання | Розгортання у Docker, Azure Container Apps та аспекти масштабування | Лабораторія 10 |
| 11.12 | Моніторинг | Application Insights, логування, моніторинг продуктивності | Лабораторія 11 |
| 11.13 | Найкращі практики | Оптимізація продуктивності, посилення безпеки та поради для продакшну | Лабораторія 12 |
Одна з найцікавіших частин вивчення MCP — це поступове покращення ваших навичок кодування. Ми спроектували наші приклади коду так, щоб почати з простого і ставати більш складними зі зростанням вашого розуміння. Ось як ми вводимо концепції — з кодом, який легко зрозуміти, але який демонструє реальні принципи MCP, ви будете розуміти не тільки що робить цей код, але й чому він структурований саме так і як це вписується у великі MCP додатки.
| Мова | Опис | Посилання |
|---|---|---|
| C# | Приклад MCP сервера | Переглянути код |
| Java | Калькулятор MCP | Переглянути код |
| JavaScript | Демонстрація MCP | Переглянути код |
| Python | MCP сервер | Переглянути код |
| TypeScript | Приклад MCP | Переглянути код |
| Rust | Приклад MCP | Переглянути код |
| Мова | Опис | Посилання |
|---|---|---|
| C# | Просунутий приклад | Переглянути код |
| Java зі Spring | Приклад Container App | Переглянути код |
| JavaScript | Просунутий приклад | Переглянути код |
| Python | Складна реалізація | Переглянути код |
| TypeScript | Зразок контейнера | Переглянути код |
Щоб максимально ефективно опанувати цю програму, вам слід мати:
-
Базові знання програмування принаймні в одній із наступних мов: C#, Java, JavaScript, Python або TypeScript
-
Розуміння моделі клієнт-сервер і API
-
Знайомство з концепціями REST і HTTP
-
(За бажанням) Фонові знання з тем ШІ/машинного навчання
-
Участь у дискусіях у нашій спільноті для підтримки
Це сховище містить кілька ресурсів, які допоможуть вам орієнтуватися та ефективно вчитися:
Доступний всебічний Посібник для навчання, який допоможе вам ефективно орієнтуватися у цьому сховищі. Ця візуальна карта навчальної програми показує, як усі теми пов’язані між собою, і надає рекомендації, як ефективно використовувати зразкові проекти. Особливо корисно, якщо вам зручніше сприймати інформацію візуально і бачити загальну картину.
Посібник містить:
- Візуальну карту навчальної програми з усіма охопленими темами
- Детальний розподіл секцій сховища
- Рекомендації щодо використання зразкових проєктів
- Рекомендовані шляхи навчання для різних рівнів навичок
- Додаткові ресурси для доповнення вашого навчального шляху
Ми ведемо детальний Журнал змін, який відстежує всі значущі оновлення матеріалів навчальної програми, щоб ви могли бути в курсі найновіших покращень і доповнень.
- Додавання нового контенту
- Структурні зміни
- Покращення функцій
- Оновлення документації
Кожен урок у цьому посібнику містить:
- Чіткі пояснення концепцій MCP
- Живі приклади коду на кількох мовах
- Вправи для створення реальних MCP-застосунків
- Додаткові ресурси для просунутих учнів
Давайте вивчимо Model Context Protocol (MCP), сучасний фреймворк, створений для стандартизації взаємодій між AI-моделями та клієнтськими застосунками. У цій дружній для початківців сесії ми познайомимо з MCP і допоможемо створити ваш перший MCP-сервер.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Вітаємо! Ви зробили перший крок у захоплюючу подорож, яка розширить ваші програмістські можливості та познайомить з найсучаснішими технологіями розробки ШІ.
Перейшовши через це введення, ви вже почали будувати фундамент своїх знань з MCP. Ви розумієте, що таке MCP, чому це важливо і як ця навчальна програма допоможе вам у навчанні. Це вагоме досягнення і початок вашої експертизи в цій важливій технології.
Прокладаючи шлях через модулі, пам'ятайте, що кожен експерт колись був початківцем. Концепції, які можуть здатися складними на початку, стануть цілком зрозумілими з практикою та застосуванням на практиці. Кожен маленький крок веде до потужних можливостей, які служитимуть вам протягом усієї вашої кар’єри розробника.
Ви вступаєте в спільноту учнів і експертів, натхненних MCP і готових допомогти іншим досягти успіху. Чи застрягли ви на складній задачі кодування, чи хочете поділитися своїм проривом — спільнота завжди готова підтримати вашу подорож.
Якщо у вас виникають труднощі або питання щодо створення AI-застосунків, приєднуйтесь до інших учнів і досвідчених розробників у обговореннях про MCP. Це дружня спільнота, де вітаються питання і вільно ділиться знаннями.
Якщо у вас є відгуки про продукт або ви зіштовхнулися з помилками під час розробки, відвідайте:
Ваша авантюра з MCP починається зараз! Почніть з Модуля 0, щоб зануритися у перший практичний досвід MCP, або перегляньте зразкові проєкти, щоб побачити, що ви будете створювати. Пам’ятайте — кожен експерт починав саме там, де ви зараз, а з терпінням і практикою ви будете вражені тим, чого зможете досягти.
Ласкаво просимо у світ розробки Model Context Protocol. Давайте створювати щось неймовірне разом!
Ця навчальна програма стає кращою завдяки внескам таких учнів як ви! Чи виправляєте ви друкарську помилку, чи пропонуєте більш зрозуміле пояснення, чи додаєте новий приклад — ваш внесок допомагає іншим початківцям досягати успіху.
Дякуємо Microsoft Valued Professional Shivam Goyal за внесок із зразками коду.
Процес внеску створений, щоб бути привітним і підтримувальним. Більшість внесків вимагають Contributor License Agreement (CLA), але автоматизовані інструменти допоможуть вам пройти цей процес легко.
Вся ця навчальна програма доступна за ліцензією MIT LICENSE, що означає, що ви можете вільно використовувати, змінювати та поширювати її. Це підтримує нашу місію зробити знання MCP доступними для розробників у всьому світі.
Цей проєкт вітає внески і пропозиції. Більшість внесків вимагають, щоб ви погодилися з Contributor License Agreement (CLA), заявляючи, що маєте право і фактично надаєте нам права використовувати ваш внесок. Деталі дивіться на https://cla.opensource.microsoft.com.
Коли ви подаєте pull request, бот CLA автоматично визначить, чи потрібно вам надати CLA, і позначить PR відповідно (наприклад, статус перевірки, коментар). Просто дотримуйтеся вказівок бота. Вам потрібно робити це лише один раз для всіх репозиторіїв, що використовують наш CLA.
Цей проєкт прийняв Кодекс поведінки Microsoft Open Source. Детальніше дивіться у FAQ з Кодексу поведінки або звертайтеся на opencode@microsoft.com з іншими питаннями чи коментарями.
Готові розпочати свій шлях у MCP? Почніть з Модуль 00 - Вступ до MCP та зробіть перші кроки у світі розробки Model Context Protocol!
Наша команда також створює інші курси! Ознайомтеся:
-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}
Відмова від відповідальності: Цей документ було перекладено за допомогою сервісу машинного перекладу Co-op Translator. Хоча ми прагнемо до точності, будь ласка, майте на увазі, що автоматичні переклади можуть містити помилки або неточності. Оригінальний документ рідною мовою слід вважати авторитетним джерелом. Для критично важливої інформації рекомендується професійний людський переклад. Ми не несемо відповідальності за будь-які непорозуміння чи неправильне тлумачення, що виникають унаслідок використання цього перекладу.