Skip to content

Latest commit

 

History

History
329 lines (285 loc) · 19.2 KB

File metadata and controls

329 lines (285 loc) · 19.2 KB

Протокол за контекст на модела (MCP) за начинаещи - Ръководство за обучение

Това ръководство предоставя общ преглед на структурата и съдържанието на хранилището за учебната програма "Протокол за контекст на модела (MCP) за начинаещи". Използвайте това ръководство, за да навигирате ефективно в хранилището и да се възползвате максимално от наличните ресурси.

Общ преглед на хранилището

Протоколът за контекст на модела (MCP) е стандартизирана рамка за взаимодействие между AI модели и клиентски приложения. Първоначално създаден от Anthropic, MCP сега се поддържа от по-широката MCP общност чрез официалната GitHub организация. Това хранилище предоставя цялостна учебна програма с практически примери за код на C#, Java, JavaScript, Python и TypeScript, предназначена за AI разработчици, системни архитекти и софтуерни инженери.

Визуална карта на учебната програма

mindmap
  root((MCP for Beginners))
    00. Introduction
      ::icon(fa fa-book)
      (Protocol Overview)
      (Standardization Benefits)
      (Real-world Use Cases)
      (AI Integration Fundamentals)
    01. Core Concepts
      ::icon(fa fa-puzzle-piece)
      (Client-Server Architecture)
      (Protocol Components)
      (Messaging Patterns)
      (Transport Mechanisms)
    02. Security
      ::icon(fa fa-shield)
      (AI-Specific Threats)
      (Best Practices 2025)
      (Azure Content Safety)
      (Auth & Authorization)
      (Microsoft Prompt Shields)
    03. Getting Started
      ::icon(fa fa-rocket)
      (First Server Implementation)
      (Client Development)
      (LLM Client Integration)
      (VS Code Extensions)
      (SSE Server Setup)
      (HTTP Streaming)
      (AI Toolkit Integration)
      (Testing Frameworks)
      (Deployment Strategies)
    04. Practical Implementation
      ::icon(fa fa-code)
      (Multi-Language SDKs)
      (Testing & Debugging)
      (Prompt Templates)
      (Sample Projects)
      (Production Patterns)
    05. Advanced Topics
      ::icon(fa fa-graduation-cap)
      (Context Engineering)
      (Foundry Agent Integration)
      (Multi-modal AI Workflows)
      (OAuth2 Authentication)
      (Real-time Search)
      (Streaming Protocols)
      (Root Contexts)
      (Routing Strategies)
      (Sampling Techniques)
      (Scaling Solutions)
      (Security Hardening)
      (Entra ID Integration)
      (Web Search MCP)
      
    06. Community
      ::icon(fa fa-users)
      (Code Contributions)
      (Documentation)
      (MCP Client Ecosystem)
      (MCP Server Registry)
      (Image Generation Tools)
      (GitHub Collaboration)
    07. Early Adoption
      ::icon(fa fa-lightbulb)
      (Production Deployments)
      (Microsoft MCP Servers)
      (Azure MCP Service)
      (Enterprise Case Studies)
      (Future Roadmap)
    08. Best Practices
      ::icon(fa fa-check)
      (Performance Optimization)
      (Fault Tolerance)
      (System Resilience)
      (Monitoring & Observability)
    09. Case Studies
      ::icon(fa fa-file-text)
      (Azure API Management)
      (AI Travel Agent)
      (Azure DevOps Integration)
      (Documentation MCP)
      (GitHub MCP Registry)
      (VS Code Integration)
      (Real-world Implementations)
    10. Hands-on Workshop
      ::icon(fa fa-laptop)
      (MCP Server Fundamentals)
      (Advanced Development)
      (AI Toolkit Integration)
      (Production Deployment)
      (4-Lab Structure)
Loading

Структура на хранилището

Хранилището е организирано в десет основни секции, всяка от които се фокусира върху различни аспекти на MCP:

  1. Въведение (00-Introduction/)

    • Общ преглед на протокола за контекст на модела
    • Защо стандартизацията е важна в AI процесите
    • Практически приложения и ползи
  2. Основни концепции (01-CoreConcepts/)

    • Архитектура клиент-сървър
    • Основни компоненти на протокола
    • Модели за съобщения в MCP
  3. Сигурност (02-Security/)

    • Заплахи за сигурността в системи, базирани на MCP
    • Най-добри практики за осигуряване на имплементации
    • Стратегии за автентикация и авторизация
    • Подробна документация за сигурност:
      • Най-добри практики за сигурност на MCP 2025
      • Ръководство за имплементация на Azure Content Safety
      • Контроли и техники за сигурност на MCP
      • Бърза справка за най-добрите практики на MCP
    • Ключови теми за сигурност:
      • Атаки чрез инжектиране на подсказки и отравяне на инструменти
      • Отвличане на сесии и проблеми с объркани заместници
      • Уязвимости при предаване на токени
      • Прекомерни разрешения и контрол на достъпа
      • Сигурност на веригата за доставки за AI компоненти
      • Интеграция на Microsoft Prompt Shields
  4. Първи стъпки (03-GettingStarted/)

    • Настройка и конфигурация на средата
    • Създаване на основни MCP сървъри и клиенти
    • Интеграция със съществуващи приложения
    • Включва секции за:
      • Първа имплементация на сървър
      • Разработка на клиенти
      • Интеграция на LLM клиенти
      • Интеграция с VS Code
      • Сървър за събития, изпратени от сървъра (SSE)
      • HTTP стрийминг
      • Интеграция на AI Toolkit
      • Стратегии за тестване
      • Насоки за внедряване
  5. Практическа имплементация (04-PracticalImplementation/)

    • Използване на SDKs за различни програмни езици
    • Техники за дебъгване, тестване и валидиране
    • Създаване на многократни шаблони за подсказки и работни потоци
    • Примерни проекти с имплементационни примери
  6. Разширени теми (05-AdvancedTopics/)

    • Техники за инженеринг на контекста
    • Интеграция на Foundry агенти
    • Мултимодални AI работни потоци
    • Демонстрации за автентикация с OAuth2
    • Възможности за търсене в реално време
    • Стрийминг в реално време
    • Имплементация на основни контексти
    • Стратегии за маршрутизация
    • Техники за семплиране
    • Подходи за мащабиране
    • Съображения за сигурност
    • Интеграция на Entra ID сигурност
    • Интеграция на уеб търсене
  7. Приноси от общността (06-CommunityContributions/)

    • Как да допринесете с код и документация
    • Сътрудничество чрез GitHub
    • Подобрения и обратна връзка, водени от общността
    • Използване на различни MCP клиенти (Claude Desktop, Cline, VSCode)
    • Работа с популярни MCP сървъри, включително генериране на изображения
  8. Уроци от ранното внедряване (07-LessonsfromEarlyAdoption/)

    • Реални имплементации и успешни истории
    • Създаване и внедряване на решения, базирани на MCP
    • Тенденции и бъдеща пътна карта
    • Ръководство за Microsoft MCP сървъри: Подробно ръководство за 10 готови за производство Microsoft MCP сървъри, включително:
      • Microsoft Learn Docs MCP Server
      • Azure MCP Server (15+ специализирани конектори)
      • GitHub MCP Server
      • Azure DevOps MCP Server
      • MarkItDown MCP Server
      • SQL Server MCP Server
      • Playwright MCP Server
      • Dev Box MCP Server
      • Azure AI Foundry MCP Server
      • Microsoft 365 Agents Toolkit MCP Server
  9. Най-добри практики (08-BestPractices/)

    • Оптимизация на производителността
    • Проектиране на устойчиви MCP системи
    • Стратегии за тестване и устойчивост
  10. Казуси (09-CaseStudy/)

    • Седем подробни казуса, демонстриращи гъвкавостта на MCP в различни сценарии:
    • Azure AI Travel Agents: Оркестрация на множество агенти с Azure OpenAI и AI Search
    • Интеграция на Azure DevOps: Автоматизиране на работни процеси с актуализации на данни от YouTube
    • Извличане на документация в реално време: Python конзолен клиент със стрийминг HTTP
    • Интерактивен генератор на учебни планове: Chainlit уеб приложение с разговорен AI
    • Документация в редактора: Интеграция на VS Code с GitHub Copilot работни потоци
    • Управление на API на Azure: Интеграция на корпоративни API с MCP сървър
    • GitHub MCP Registry: Развитие на екосистемата и платформа за агентна интеграция
    • Примери за имплементация, обхващащи корпоративна интеграция, производителност на разработчиците и развитие на екосистемата
  11. Практически семинар (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)

    • Цялостен практически семинар, комбиниращ MCP с AI Toolkit
    • Създаване на интелигентни приложения, свързващи AI модели с реални инструменти
    • Практически модули, обхващащи основи, разработка на персонализирани сървъри и стратегии за внедряване в производство
    • Структура на лабораторията:
      • Лаборатория 1: Основи на MCP сървъра
      • Лаборатория 2: Разширена разработка на MCP сървъри
      • Лаборатория 3: Интеграция на AI Toolkit
      • Лаборатория 4: Внедряване и мащабиране в производство
    • Подход за обучение, базиран на лаборатории, със стъпка по стъпка инструкции

Допълнителни ресурси

Хранилището включва поддържащи ресурси:

Как да използвате това хранилище

  1. Последователно обучение: Следвайте главите по ред (00 до 10) за структурирано обучение.
  2. Фокус върху конкретен език: Ако се интересувате от определен програмен език, разгледайте директориите със примери за имплементации на предпочитания от вас език.
  3. Практическа имплементация: Започнете с секцията "Първи стъпки", за да настроите средата си и да създадете първия си MCP сървър и клиент.
  4. Разширено изследване: След като се запознаете с основите, навлезте в разширените теми, за да разширите знанията си.
  5. Ангажиране с общността: Присъединете се към MCP общността чрез GitHub дискусии и Discord канали, за да се свържете с експерти и други разработчици.

MCP Клиенти и инструменти

Учебната програма обхваща различни MCP клиенти и инструменти:

  1. Официални клиенти:

    • Visual Studio Code
    • MCP в Visual Studio Code
    • Claude Desktop
    • Claude в VSCode
    • Claude API
  2. Клиенти от общността:

    • Cline (базиран на терминал)
    • Cursor (редактор на код)
    • ChatMCP
    • Windsurf
  3. Инструменти за управление на MCP:

    • MCP CLI
    • MCP Manager
    • MCP Linker
    • MCP Router

Популярни MCP сървъри

Хранилището представя различни MCP сървъри, включително:

  1. Официални Microsoft MCP сървъри:

    • Microsoft Learn Docs MCP Server
    • Azure MCP Server (15+ специализирани конектори)
    • GitHub MCP Server
    • Azure DevOps MCP Server
    • MarkItDown MCP Server
    • SQL Server MCP Server
    • Playwright MCP Server
    • Dev Box MCP Server
    • Azure AI Foundry MCP Server
    • Microsoft 365 Agents Toolkit MCP Server
  2. Официални референтни сървъри:

    • Файлова система
    • Fetch
    • Памет
    • Последователно мислене
  3. Генериране на изображения:

    • Azure OpenAI DALL-E 3
    • Stable Diffusion WebUI
    • Replicate
  4. Инструменти за разработка:

    • Git MCP
    • Контрол на терминала
    • Асистент за код
  5. Специализирани сървъри:

    • Salesforce
    • Microsoft Teams
    • Jira & Confluence

Принос

Това хранилище приветства приноси от общността. Вижте секцията "Приноси от общността" за насоки как да допринесете ефективно за MCP екосистемата.

Промени

Дата Промени
26 септември 2025 - Добавен казус GitHub MCP Registry към секцията 09-CaseStudy
- Актуализирани казусите, за да отразяват седем подробни казуса
- Подобрени описания на казусите със специфични детайли за имплементация
- Актуализирана визуалната карта на учебната програма, за да включва GitHub MCP Registry
- Ревизирана структура на ръководството, за да отразява фокуса върху развитието на екосистемата
18 юли 2025 - Актуализирана структура на хранилището, за да включва ръководство за Microsoft MCP сървъри
- Добавен подробен списък с 10 готови за производство Microsoft MCP сървъри
- Подобрена секцията за популярни MCP сървъри с официални Microsoft MCP сървъри
- Актуализирана секцията за казуси с реални файлови примери
- Добавени детайли за структурата на лабораторията в практическия семинар
16 юли 2025 - Актуализирана структура на хранилището, за да отразява текущото съдържание
- Добавена секция MCP Клиенти и инструменти
- Добавена секция Популярни MCP сървъри
- Актуализирана визуалната карта на учебната програма с всички текущи теми
- Подобрена секцията за разширени теми с всички специализирани области
- Актуализирани казусите, за да отразяват реални примери
- Уточнено, че MCP е създаден от Anthropic
11 юни 2025 - Първоначално създаване на ръководството за обучение
- Добавена визуална карта на учебната програма
- Очертана структура на хранилището
- Включени примерни проекти и допълнителни ресурси

Това ръководство за обучение е актуализирано на 26 септември 2025 г. и предоставя общ преглед на хранилището към тази дата. Съдържанието на хранилището може да бъде актуализирано след тази дата.