Theo các bước sau để bắt đầu sử dụng các tài nguyên này:
- Fork kho lưu trữ: Nhấn vào
- Clone kho lưu trữ:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Tham gia
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
Ưu tiên Clone cục bộ?
Kho lưu trữ này bao gồm hơn 50 bản dịch ngôn ngữ, điều này làm tăng đáng kể kích thước tải về. Để clone mà không lấy các bản dịch, sử dụng 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"Điều này cho bạn mọi thứ bạn cần để hoàn thành khóa học với tốc độ tải về nhanh hơn nhiều.
Chào mừng bạn đến với hành trình khám phá Model Context Protocol! Nếu bạn từng thắc mắc cách các ứng dụng AI giao tiếp với các công cụ và dịch vụ khác nhau như thế nào, bạn sắp khám phá giải pháp tinh tế đang thay đổi cách các nhà phát triển xây dựng hệ thống thông minh.
Hãy nghĩ MCP như một bộ phiên dịch đa năng cho các ứng dụng AI - tương tự như cách cổng USB cho phép bạn kết nối bất kỳ thiết bị nào với máy tính, MCP cho phép các mô hình AI kết nối với bất kỳ công cụ hoặc dịch vụ nào theo cách tiêu chuẩn hóa. Cho dù bạn đang xây dựng chatbot đầu tiên của mình hay làm việc với các luồng AI phức tạp, hiểu MCP sẽ giúp bạn tạo ra những ứng dụng linh hoạt và mạnh mẽ hơn.
Khóa học này được thiết kế với sự kiên nhẫn và tỉ mỉ cho hành trình học tập của bạn. Chúng ta sẽ bắt đầu với những khái niệm đơn giản bạn đã hiểu và dần dần nâng cao chuyên môn qua thực hành trực tiếp bằng ngôn ngữ lập trình yêu thích của bạn. Mỗi bước đều có giải thích rõ ràng, ví dụ thực tiễn và rất nhiều động viên trong suốt quá trình.
Khi hoàn thành hành trình này, bạn sẽ tự tin xây dựng các máy chủ MCP riêng, tích hợp chúng với các nền tảng AI phổ biến, và hiểu cách công nghệ này đang định hình tương lai phát triển AI. Hãy bắt đầu cuộc phiêu lưu thú vị này cùng nhau!
Khóa học này phù hợp với Thông số kỹ thuật MCP 2025-11-25 (phiên bản ổn định mới nhất). Thông số kỹ thuật MCP sử dụng đánh số phiên bản theo ngày tháng (định dạng NĂM-THÁNG-NGÀY) để đảm bảo theo dõi phiên bản giao thức rõ ràng.
Các tài nguyên này sẽ có giá trị hơn khi bạn hiểu sâu hơn, nhưng đừng cảm thấy bị áp lực phải đọc hết tất cả ngay lập tức. Bắt đầu với những lĩnh vực bạn quan tâm nhất!
- 📘 Tài liệu MCP – Đây là nguồn tài nguyên chính của bạn với hướng dẫn từng bước và tài liệu sử dụng. Tài liệu được viết dành cho người mới, cung cấp những ví dụ rõ ràng giúp bạn theo kịp tốc độ học của mình.
- 📜 Thông số kỹ thuật MCP – Đây như cuốn sổ tay tham khảo toàn diện. Khi theo học khóa này, bạn sẽ thường xuyên quay lại đây để tra cứu chi tiết cụ thể và khám phá các tính năng nâng cao.
- 📜 Phiên bản Thông số kỹ thuật MCP – Bao gồm thông tin về lịch sử phiên bản giao thức và cách MCP sử dụng đánh số phiên bản theo ngày tháng (định dạng NĂM-THÁNG-NGÀY).
- 🧑💻 Kho MCC GitHub – Tại đây bạn sẽ tìm thấy SDK, công cụ, và các mẫu mã bằng nhiều ngôn ngữ lập trình. Đây là kho tàng các ví dụ thực tế và thành phần sẵn dùng.
- 🌐 Cộng đồng MCP – Tham gia cùng những người học và nhà phát triển có kinh nghiệm để thảo luận về MCP. Đây là cộng đồng hỗ trợ, nơi mọi câu hỏi được chào đón và kiến thức được chia sẻ rộng rãi.
Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ cảm thấy tự tin và hào hứng với các kỹ năng mới. Đây là những gì bạn sẽ đạt được:
• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của MCP: Bạn sẽ nắm được Model Context Protocol là gì và vì sao nó cách mạng hóa cách các ứng dụng AI làm việc cùng nhau, kèm theo các phép ẩn dụ và ví dụ dễ hiểu.
• Xây dựng máy chủ MCP đầu tiên: Bạn sẽ tạo máy chủ MCP hoạt động bằng ngôn ngữ lập trình ưa thích, bắt đầu với các ví dụ đơn giản và nâng cao kỹ năng theo từng bước.
• Kết nối mô hình AI với công cụ thực tế: Bạn sẽ học cách cầu nối giữa các mô hình AI và các dịch vụ thật, giúp ứng dụng của bạn có thêm nhiều khả năng mạnh mẽ.
• Triển khai các thực hành bảo mật tốt nhất: Bạn sẽ hiểu cách giữ cho các triển khai MCP an toàn, bảo vệ ứng dụng và người dùng của mình.
• Triển khai với sự tự tin: Bạn sẽ biết cách đưa các dự án MCP từ phát triển đến sản xuất, với các chiến lược triển khai thực tế hiệu quả.
• Tham gia cộng đồng MCP: Bạn sẽ trở thành thành viên của một cộng đồng nhà phát triển đang góp phần định hình tương lai phát triển ứng dụng AI.
Trước khi đi sâu vào các chi tiết cụ thể của MCP, hãy chắc chắn bạn cảm thấy thoải mái với một số khái niệm căn bản. Đừng lo nếu bạn không phải chuyên gia trong các lĩnh vực này - chúng tôi sẽ giải thích tất cả những gì bạn cần trong quá trình học!
Hãy nghĩ giao thức giống như quy tắc cho một cuộc trò chuyện. Khi bạn gọi cho bạn bè, cả hai đều biết phải nói "xin chào" khi bắt máy, lần lượt nói chuyện, và nói "tạm biệt" khi kết thúc. Các chương trình máy tính cũng cần những quy tắc tương tự để liên lạc hiệu quả.
MCP là một giao thức – tập hợp các quy tắc được đồng thuận giúp các mô hình và ứng dụng AI có những "cuộc trò chuyện" hiệu quả với các công cụ và dịch vụ. Giống như có quy tắc cuộc trò chuyện làm cho giao tiếp con người trơn tru hơn, MCP làm cho liên lạc giữa các ứng dụng AI tin cậy và mạnh mẽ hơn nhiều.
Bạn đã sử dụng mối quan hệ client-server hàng ngày rồi! Khi bạn dùng trình duyệt web (client) để truy cập một trang web, bạn kết nối tới máy chủ web gửi nội dung trang về cho bạn. Trình duyệt biết cách yêu cầu thông tin, còn máy chủ biết cách phản hồi.
Trong MCP, chúng ta có mối quan hệ tương tự: các mô hình AI đóng vai trò client yêu cầu thông tin hoặc hành động, trong khi các máy chủ MCP cung cấp các khả năng đó. Nó giống như có một trợ lý hữu ích (server) mà AI có thể yêu cầu thực hiện các tác vụ cụ thể.
Hãy tưởng tượng nếu mỗi hãng xe dùng các vòi xăng khác hình dạng - bạn sẽ cần một bộ chuyển đổi khác cho mỗi xe! Chuẩn hóa nghĩa là đồng ý dùng các cách chung để mọi thứ hoạt động trơn tru với nhau.
MCP cung cấp sự chuẩn hóa này cho các ứng dụng AI. Thay vì mỗi mô hình AI phải viết mã riêng để làm việc với từng công cụ, MCP tạo ra cách chung để chúng giao tiếp. Điều này nghĩa là các nhà phát triển có thể xây dựng công cụ một lần và dùng với nhiều hệ thống AI khác nhau.
Hành trình MCP của bạn được cấu trúc cẩn thận để xây dựng sự tự tin và kỹ năng từ từ. Mỗi giai đoạn giới thiệu các khái niệm mới đồng thời củng cố những gì bạn đã học.
Đây là nơi cuộc phiêu lưu của bạn bắt đầu! Chúng tôi sẽ giới thiệu bạn với các khái niệm MCP bằng những phép ẩn dụ quen thuộc và ví dụ đơn giản. Bạn sẽ hiểu MCP là gì, vì sao nó tồn tại, và nó phù hợp như thế nào trong thế giới phát triển AI rộng lớn.
• Mô-đun 0 - Giới thiệu về MCP: Chúng tôi bắt đầu khám phá MCP là gì và tại sao nó quan trọng với các ứng dụng AI hiện đại. Bạn sẽ thấy các ví dụ thực tế về MCP đang được sử dụng và hiểu cách nó giải quyết các vấn đề phổ biến mà nhà phát triển gặp phải.
• Mô-đun 1 - Giải thích Các Khái Niệm Cốt lõi: Tại đây bạn sẽ học các khối xây dựng thiết yếu của MCP. Chúng tôi sử dụng nhiều phép ẩn dụ và ví dụ hình ảnh để đảm bảo các khái niệm này trở nên tự nhiên và dễ hiểu.
• Mô-đun 2 - Bảo mật trong MCP: Bảo mật có thể nghe có vẻ đáng sợ, nhưng chúng tôi sẽ cho bạn thấy MCP có các tính năng bảo vệ tích hợp và dạy bạn các thực hành tốt nhất để bảo vệ ứng dụng của bạn ngay từ đầu.
Bây giờ thì phần thú vị thực sự bắt đầu! Bạn sẽ có trải nghiệm thực hành xây dựng các máy chủ và khách MCP thực tế. Đừng lo - chúng ta sẽ bắt đầu đơn giản và hướng dẫn bạn từng bước một.
Module này bao gồm nhiều hướng dẫn thực hành cho phép bạn luyện tập với ngôn ngữ lập trình bạn ưa thích. Bạn sẽ tạo máy chủ đầu tiên, xây dựng khách để kết nối với nó, và thậm chí tích hợp với các công cụ phát triển phổ biến như VS Code.
Mỗi hướng dẫn đều có ví dụ mã đầy đủ, mẹo khắc phục sự cố, và giải thích lý do chúng ta chọn các thiết kế cụ thể. Cuối giai đoạn này, bạn sẽ có các triển khai MCP hoạt động mà bạn có thể tự hào!
Khi đã nắm vững cơ bản, bạn đã sẵn sàng khám phá các tính năng MCP phức tạp hơn. Chúng ta sẽ đề cập các chiến lược thực thi thực tiễn, kỹ thuật gỡ lỗi, và các chủ đề nâng cao như tích hợp AI đa phương thức.
Bạn cũng sẽ học cách mở rộng các triển khai MCP cho môi trường sản xuất và tích hợp với các nền tảng đám mây như Azure. Những module này chuẩn bị cho bạn xây dựng các giải pháp MCP đáp ứng được các yêu cầu thực tế.
Giai đoạn cuối tập trung vào việc tham gia cộng đồng MCP và chuyên sâu vào các lĩnh vực bạn quan tâm nhất. Bạn sẽ học cách đóng góp vào các dự án MCP mã nguồn mở, áp dụng các mẫu xác thực nâng cao, và xây dựng các giải pháp tích hợp cơ sở dữ liệu toàn diện.
Module 11 xứng đáng được nhắc đến đặc biệt - đó là chuỗi 13 bài lab thực hành đầy đủ, hướng dẫn bạn xây dựng máy chủ MCP sẵn sàng sản xuất với tích hợp PostgreSQL. Nó gần như một dự án tổng kết tập hợp tất cả những gì bạn đã học!
| Module | Chủ đề | Mô tả | Liên kết |
|---|---|---|---|
| Module 0-3: Cơ bản | |||
| 00 | Giới thiệu về MCP | Tổng quan về Giao thức Ngữ cảnh Mô hình và tầm quan trọng của nó trong các pipeline AI | Đọc thêm |
| 01 | Giải thích các Khái niệm Cốt lõi | Khám phá chi tiết các khái niệm cốt lõi của MCP | Đọc thêm |
| 02 | Bảo mật trong MCP | Các mối đe dọa bảo mật và thực hành tốt nhất | Đọc thêm |
| 03 | Bắt đầu với MCP | Cài đặt môi trường, máy chủ/khách cơ bản, tích hợp | Đọc thêm |
| Module 3: Xây dựng Máy chủ & Khách đầu tiên của bạn | |||
| 3.1 | Máy chủ đầu tiên | Tạo máy chủ MCP đầu tiên của bạn | Hướng dẫn |
| 3.2 | Khách đầu tiên | Phát triển khách MCP cơ bản | Hướng dẫn |
| 3.3 | Khách với LLM | Tích hợp các mô hình ngôn ngữ lớn | Hướng dẫn |
| 3.4 | Tích hợp VS Code | Sử dụng máy chủ MCP trong VS Code | Hướng dẫn |
| 3.5 | Máy chủ stdio | Tạo máy chủ bằng giao thức stdio | Hướng dẫn |
| 3.6 | HTTP Streaming | Thực hiện streaming HTTP trong MCP | Hướng dẫn |
| 3.7 | Bộ công cụ AI | Sử dụng AI Toolkit với MCP | Hướng dẫn |
| 3.8 | Kiểm thử | Kiểm thử triển khai máy chủ MCP của bạn | Hướng dẫn |
| 3.9 | Triển khai | Triển khai các máy chủ MCP vào môi trường sản xuất | Hướng dẫn |
| 3.10 | Sử dụng máy chủ nâng cao | Sử dụng máy chủ nâng cao cho tính năng cao cấp và kiến trúc cải tiến | Hướng dẫn |
| 3.11 | Xác thực đơn giản | Chương trình trình bày xác thực từ đầu và RBAC | Hướng dẫn |
| 3.12 | Máy chủ MCP | Cấu hình Claude Desktop, Cursor, Cline, và các máy chủ MCP khác | Hướng dẫn |
| 3.13 | MCP Inspector | Gỡ lỗi và kiểm thử máy chủ MCP với công cụ Inspector | Hướng dẫn |
| 3.14 | Lấy mẫu | Sử dụng lấy mẫu để cộng tác với khách | Hướng dẫn |
| 3.15 | Ứng dụng MCP | Xây dựng ứng dụng MCP | Hướng dẫn |
| Module 4-5: Thực tiễn & Nâng cao | |||
| 04 | Triển khai Thực tế | SDK, gỡ lỗi, kiểm thử, mẫu lời nhắc tái sử dụng | Đọc thêm |
| 4.1 | Phân trang | Xử lý tập kết quả lớn bằng phân trang dựa trên con trỏ | Hướng dẫn |
| 05 | Chủ đề Nâng cao trong MCP | AI đa phương thức, mở rộng quy mô, sử dụng doanh nghiệp | Đọc thêm |
| 5.1 | Tích hợp Azure | Tích hợp MCP với Azure | Hướng dẫn |
| 5.2 | Đa phương thức | Làm việc với nhiều phương thức | Hướng dẫn |
| 5.3 | Demo OAuth2 | Thực hiện xác thực OAuth2 | Hướng dẫn |
| 5.4 | Ngữ cảnh gốc | Hiểu và triển khai ngữ cảnh gốc | Hướng dẫn |
| 5.5 | Định tuyến | Chiến lược định tuyến MCP | Hướng dẫn |
| 5.6 | Lấy mẫu | Kỹ thuật lấy mẫu trong MCP | Hướng dẫn |
| 5.7 | Mở rộng quy mô | Mở rộng triển khai MCP | Hướng dẫn |
| 5.8 | Bảo mật | Những cân nhắc bảo mật nâng cao | Hướng dẫn |
| 5.9 | Tìm kiếm Web | Triển khai khả năng tìm kiếm web | Hướng dẫn |
| 5.10 | Streaming Thời gian Thực | Xây dựng chức năng streaming thời gian thực | Hướng dẫn |
| 5.11 | Tìm kiếm Thời gian Thực | Triển khai tìm kiếm thời gian thực | Hướng dẫn |
| 5.12 | Xác thực Entra ID | Xác thực với Microsoft Entra ID | Hướng dẫn |
| 5.13 | Tích hợp Foundry | Tích hợp với Azure AI Foundry | Hướng dẫn |
| 5.14 | Kỹ thuật Ngữ cảnh | Các kỹ thuật kỹ thuật ngữ cảnh hiệu quả | Hướng dẫn |
| 5.15 | Giao thức Tùy chỉnh MCP | Triển khai Giao thức tùy chỉnh | Hướng dẫn |
| 5.16 | Tính năng Giao thức | Thông báo tiến độ, hủy bỏ, mẫu tài nguyên | Hướng dẫn |
| 5.17 | Lý luận đa tác nhân đối kháng | Hai tác nhân tranh luận hai phía đối nhau sử dụng công cụ MCP chung, do tác nhân thẩm phán đánh giá | Hướng dẫn |
| Module 6-10: Cộng đồng & Thực hành Tốt nhất | |||
| 06 | Đóng góp Cộng đồng | Cách đóng góp vào hệ sinh thái MCP | Hướng dẫn |
| 07 | Bài học từ Áp dụng Sớm | Câu chuyện triển khai thực tế | Hướng dẫn |
| 08 | Thực hành Tốt nhất cho MCP | Hiệu suất, chống lỗi, độ bền | Hướng dẫn |
| 09 | Nghiên cứu Tình huống MCP | Ví dụ triển khai thực tế | Hướng dẫn |
| 10 | Workshop Thực hành | Xây dựng Máy chủ MCP với AI Toolkit | Lab |
| Module 11: Lab Thực hành Máy chủ MCP | |||
| 11 | Tích hợp Cơ sở dữ liệu Máy chủ MCP | Chuỗi 13 bài lab thực hành toàn diện cho tích hợp PostgreSQL | Labs |
| 11.1 | Giới thiệu | Tổng quan MCP với tích hợp cơ sở dữ liệu và trường hợp phân tích bán lẻ | Lab 00 |
| 11.2 | Kiến trúc Cốt lõi | Hiểu kiến trúc máy chủ MCP, lớp cơ sở dữ liệu, và mẫu bảo mật | Lab 01 |
| 11.3 | Bảo mật & Đa khách thuê | Bảo mật cấp hàng, xác thực và truy cập dữ liệu đa khách thuê | Lab 02 |
| 11.4 | Cài đặt Môi trường | Thiết lập môi trường phát triển, Docker, tài nguyên Azure | Lab 03 |
| 11.5 | Thiết kế Cơ sở dữ liệu | Cài đặt PostgreSQL, thiết kế schema bán lẻ, và dữ liệu mẫu | Lab 04 |
| 11.6 | Triển khai Máy chủ MCP | Xây dựng máy chủ FastMCP tích hợp cơ sở dữ liệu | Lab 05 |
| 11.7 | Phát triển Công cụ | Tạo công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu và introspection schema | Lab 06 |
| 11.8 | Tìm kiếm Ngữ nghĩa | Thực hiện vector embeddings với Azure OpenAI và pgvector | Lab 07 |
| 11.9 | Kiểm thử & Gỡ lỗi | Chiến lược kiểm thử, công cụ gỡ lỗi và phương pháp xác thực | Lab 08 |
| 11.10 | Tích hợp VS Code | Cấu hình tích hợp MCP trong VS Code và sử dụng AI Chat | Lab 09 |
| 11.11 | Chiến lược Triển khai | Triển khai Docker, Azure Container Apps và cân nhắc mở rộng | Lab 10 |
| 11.12 | Giám sát | Application Insights, ghi nhật ký, giám sát hiệu năng | Lab 11 |
| 11.13 | Thực hành Tốt nhất | Tối ưu hóa hiệu suất, tăng cường bảo mật và mẹo sản xuất | Lab 12 |
Một trong những phần thú vị nhất của việc học MCP là thấy kỹ năng code của bạn phát triển dần dần. Chúng tôi đã thiết kế các ví dụ mã để bắt đầu đơn giản và dần tinh vi hơn khi bạn hiểu sâu hơn. Dưới đây là cách chúng tôi giới thiệu các khái niệm - với mã dễ hiểu nhưng thể hiện các nguyên tắc MCP thực tế, bạn sẽ không chỉ hiểu mã làm gì mà còn tại sao cấu trúc như vậy và nó phù hợp thế nào trong các ứng dụng MCP lớn hơn.
| Ngôn ngữ | Mô tả | Liên kết |
|---|---|---|
| C# | Ví dụ Máy chủ MCP | Xem mã |
| Java | Máy tính MCP | Xem mã |
| JavaScript | Demo MCP | Xem mã |
| Python | Máy chủ MCP | Xem mã |
| TypeScript | Ví dụ MCP | Xem mã |
| Rust | Ví dụ MCP | Xem mã |
| Ngôn ngữ | Mô tả | Liên kết |
|---|---|---|
| C# | Ví dụ Nâng cao | Xem mã |
| Java với Spring | Ví dụ Ứng dụng Container | Xem mã |
| JavaScript | Ví dụ Nâng cao | Xem mã |
| Python | Triển khai Phức tạp | Xem mã |
| TypeScript | Ví dụ Container | Xem Mã |
Để tận dụng tối đa chương trình học này, bạn nên có:
-
Kiến thức cơ bản về lập trình ít nhất một trong các ngôn ngữ sau: C#, Java, JavaScript, Python hoặc TypeScript
-
Hiểu biết về mô hình client-server và API
-
Quen thuộc với các khái niệm REST và HTTP
-
(Tuỳ chọn) Kiến thức nền tảng về AI/ML
-
Tham gia các cuộc thảo luận cộng đồng để được hỗ trợ
Kho lưu trữ này bao gồm nhiều tài nguyên giúp bạn điều hướng và học tập hiệu quả:
Một Hướng dẫn học toàn diện có sẵn để giúp bạn điều hướng kho lưu trữ này hiệu quả. Bản đồ chương trình học trực quan này cho thấy cách tất cả các chủ đề kết nối với nhau và cung cấp hướng dẫn cách sử dụng các dự án mẫu hiệu quả. Nó đặc biệt hữu ích nếu bạn là người học trực quan thích nhìn thấy bức tranh tổng thể.
Hướng dẫn bao gồm:
- Bản đồ chương trình học trực quan hiển thị tất cả các chủ đề được đề cập
- Phân tích chi tiết từng phần của kho lưu trữ
- Hướng dẫn sử dụng các dự án mẫu
- Các lộ trình học đề xuất cho các cấp độ kỹ năng khác nhau
- Tài nguyên bổ sung để hỗ trợ hành trình học tập của bạn
Chúng tôi duy trì một Nhật ký thay đổi chi tiết theo dõi tất cả các cập nhật quan trọng về tài liệu chương trình học, giúp bạn luôn cập nhật những cải tiến và bổ sung mới nhất.
- Thêm nội dung mới
- Thay đổi cấu trúc
- Cải tiến tính năng
- Cập nhật tài liệu
Mỗi bài học trong hướng dẫn này bao gồm:
- Giải thích rõ ràng các khái niệm MCP
- Ví dụ mã trực tiếp bằng nhiều ngôn ngữ
- Bài tập xây dựng các ứng dụng MCP thực tế
- Tài nguyên bổ sung cho người học nâng cao
Hãy cùng tìm hiểu về Model Context Protocol (MCP), một khuôn khổ tiên tiến nhằm chuẩn hóa tương tác giữa các mô hình AI và ứng dụng khách. Qua buổi học dành cho người mới bắt đầu này, chúng tôi sẽ giới thiệu MCP và hướng dẫn bạn tạo server MCP đầu tiên của mình.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Chúc mừng! Bạn vừa bước những bước đầu tiên trong một hành trình đầy thú vị sẽ mở rộng khả năng lập trình và kết nối bạn với công nghệ AI tiên tiến.
Bằng việc đọc phần giới thiệu này, bạn đã bắt đầu xây dựng nền tảng kiến thức về MCP. Bạn hiểu MCP là gì, tại sao nó quan trọng, và cách chương trình học này sẽ hỗ trợ hành trình học tập của bạn. Đó là thành tựu lớn và là bước đầu tiên trong chuyên môn hóa công nghệ quan trọng này.
Khi bạn tiến bộ qua các module, hãy nhớ rằng mọi chuyên gia đều từng là người mới. Những khái niệm có thể phức tạp bây giờ sẽ trở nên quen thuộc khi bạn luyện tập và áp dụng chúng. Mỗi bước nhỏ đều xây dựng nên năng lực mạnh mẽ phục vụ sự nghiệp phát triển của bạn về sau.
Bạn đang gia nhập cộng đồng người học và chuyên gia nhiệt huyết với MCP và sẵn sàng giúp đỡ người khác thành công. Dù bạn gặp khó khăn khi lập trình hay hào hứng chia sẻ thành quả, cộng đồng luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn.
Nếu bạn gặp khó khăn hoặc có câu hỏi về xây dựng ứng dụng AI, hãy tham gia các cuộc thảo luận với những người học và nhà phát triển dày dạn kinh nghiệm về MCP. Đây là cộng đồng thân thiện, nơi câu hỏi được hoan nghênh và kiến thức được chia sẻ rộng rãi.
Nếu bạn có phản hồi về sản phẩm hoặc lỗi khi phát triển, hãy truy cập:
Hành trình MCP của bạn bắt đầu ngay bây giờ! Bắt đầu với Module 0 để trải nghiệm thực hành MCP đầu tiên, hoặc khám phá các dự án mẫu để xem bạn sẽ xây dựng gì. Hãy nhớ - mọi chuyên gia đều bắt đầu từ vị trí như bạn, và với sự kiên nhẫn cùng luyện tập, bạn sẽ kinh ngạc về những điều có thể đạt được.
Chào mừng bạn đến với thế giới phát triển Model Context Protocol. Hãy cùng tạo ra điều tuyệt vời!
Chương trình học này mạnh lên nhờ các đóng góp từ người học như bạn! Dù là sửa lỗi chính tả, đề xuất giải thích rõ ràng hơn, hay thêm ví dụ mới, những đóng góp của bạn giúp nhiều người mới thành công.
Cảm ơn Microsoft Valued Professional Shivam Goyal đã đóng góp các mẫu mã.
Quy trình đóng góp được thiết kế thân thiện và hỗ trợ. Hầu hết đóng góp yêu cầu Thỏa thuận Giấy phép Người đóng góp (CLA), nhưng các công cụ tự động sẽ hướng dẫn bạn quy trình suôn sẻ.
Toàn bộ chương trình học có giấy phép MIT LICENSE, bạn có thể sử dụng, chỉnh sửa và chia sẻ tự do. Điều này hỗ trợ sứ mệnh làm cho kiến thức MCP dễ dàng tiếp cận cho các nhà phát triển trên toàn thế giới.
Dự án này hoan nghênh các đóng góp và gợi ý. Hầu hết đóng góp yêu cầu bạn đồng ý một Thỏa thuận Giấy phép Người đóng góp (CLA) cam kết rằng bạn có quyền và thực sự cấp cho chúng tôi quyền sử dụng đóng góp của bạn. Chi tiết xem tại https://cla.opensource.microsoft.com.
Khi bạn gửi yêu cầu hợp nhất (pull request), bot CLA sẽ tự động xác định xem bạn có cần cung cấp CLA hay không và đánh dấu PR phù hợp (ví dụ: kiểm tra trạng thái, bình luận). Chỉ cần làm theo hướng dẫn do bot cung cấp. Bạn chỉ cần làm điều này một lần trên tất cả các kho sử dụng CLA của chúng tôi.
Dự án này đã áp dụng Bộ Quy tắc Ứng xử Mã nguồn mở Microsoft. Xem thêm tại FAQ về Bộ Quy tắc Ứng xử Code of Conduct FAQ hoặc liên hệ opencode@microsoft.com nếu có câu hỏi hay góp ý thêm.
Bạn đã sẵn sàng bắt đầu hành trình MCP? Bắt đầu với Module 00 - Giới thiệu về MCP và bước chân đầu tiên vào thế giới phát triển Model Context Protocol!
Nhóm chúng tôi còn sản xuất các khóa học khác! Hãy xem:
-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}
Tuyên bố từ chối trách nhiệm:
Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng các bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sự không chính xác. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ bản địa nên được xem là nguồn chính xác và có thẩm quyền. Đối với các thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp của con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm cho bất kỳ sự hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.