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MCP-for-beginners

GitHub contributors GitHub issues GitHub pull-requests PRs Welcome

GitHub watchers GitHub forks GitHub stars

Microsoft Azure AI Foundry Discord

以下の手順に従って、これらのリソースを使い始めましょう:

  1. リポジトリをフォークする: GitHub forks をクリック
  2. リポジトリをクローンする: git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
  3. Azure AI Foundry Discordに参加して、専門家や開発者仲間と交流する

🌐 多言語対応

GitHub Actionによるサポート (自動化 & 常に最新)

アラビア語 | ベンガル語 | ブルガリア語 | ビルマ語 (ミャンマー) | 中国語 (簡体字) | 中国語 (繁体字、香港) | 中国語 (繁体字、マカオ) | 中国語 (繁体字、台湾) | クロアチア語 | チェコ語 | デンマーク語 | オランダ語 | フィンランド語 | フランス語 | ドイツ語 | ギリシャ語 | ヘブライ語 | ヒンディー語 | ハンガリー語 | インドネシア語 | イタリア語 | 日本語 | 韓国語 | マレー語 | マラーティー語 | ネパール語 | ノルウェー語 | ペルシャ語 (ファルシー) | ポーランド語 | ポルトガル語 (ブラジル) | ポルトガル語 (ポルトガル) | パンジャブ語 (グルムキー) | ルーマニア語 | ロシア語 | セルビア語 (キリル文字) | スロバキア語 | スロベニア語 | スペイン語 | スワヒリ語 | スウェーデン語 | タガログ語 (フィリピン) | タイ語 | トルコ語 | ウクライナ語 | ウルドゥー語 | ベトナム語

🚀 モデルコンテキストプロトコル (MCP) 初心者向けカリキュラム

C#、Java、JavaScript、Rust、Python、TypeScriptでコード例を使ってMCPを学ぶ

🧠 モデルコンテキストプロトコルカリキュラムの概要

モデルコンテキストプロトコル (MCP) は、AIモデルとクライアントアプリケーション間のやり取りを標準化するための最先端フレームワークです。このオープンソースカリキュラムは、C#、Java、JavaScript、TypeScript、Pythonなどの人気プログラミング言語を使った実践的なコード例や実際のユースケースを含む、体系的な学習パスを提供します。

AI開発者、システムアーキテクト、ソフトウェアエンジニアのいずれであっても、このガイドはMCPの基本と実装戦略を習得するための包括的なリソースです。

🔗 MCP公式リソース

🧭 MCPカリキュラム概要

📚 完全なカリキュラム構成

モジュール トピック 説明 リンク
モジュール1-3: 基礎
00 MCPの紹介 モデルコンテキストプロトコルの概要とAIパイプラインにおける重要性 詳細はこちら
01 コアコンセプトの解説 MCPのコアコンセプトを深く掘り下げる 詳細はこちら
02 MCPのセキュリティ セキュリティ脅威とベストプラクティス 詳細はこちら
03 MCPの始め方 環境設定、基本的なサーバー/クライアント、統合 詳細はこちら
モジュール3: 初めてのサーバーとクライアントの構築
3.1 初めてのサーバー MCPサーバーを初めて作成する ガイド
3.2 初めてのクライアント 基本的なMCPクライアントを開発する ガイド
3.3 LLMを使ったクライアント 大規模言語モデルを統合する ガイド
3.4 VS Code統合 VS CodeでMCPサーバーを利用する ガイド
3.5 stdioサーバー stdioトランスポートを使用してサーバーを作成する ガイド
3.6 HTTPストリーミング MCPでHTTPストリーミングを実装する ガイド
3.7 AIツールキット MCPでAIツールキットを使用する ガイド
3.8 テスト MCPサーバーの実装をテストする ガイド
3.9 デプロイメント MCPサーバーを本番環境にデプロイする ガイド
モジュール4-5: 実践 & 高度な内容
04 実践的な実装 SDK、デバッグ、テスト、再利用可能なプロンプトテンプレート 詳細はこちら
05 MCPの高度なトピック マルチモーダルAI、スケーリング、エンタープライズ利用 詳細はこちら
5.1 Azure統合 MCPとAzureの統合 ガイド
5.2 マルチモーダリティ 複数のモーダリティを扱う ガイド
5.3 OAuth2デモ OAuth2認証を実装する ガイド
5.4 ルートコンテキスト ルートコンテキストを理解し実装する ガイド
5.5 ルーティング MCPのルーティング戦略 ガイド
5.6 サンプリング MCPでのサンプリング技術 ガイド
5.7 スケーリング MCPの実装をスケールする ガイド
5.8 セキュリティ 高度なセキュリティ考慮事項 ガイド
5.9 ウェブ検索 ウェブ検索機能を実装する ガイド
5.10 リアルタイムストリーミング リアルタイムストリーミング機能を構築する ガイド
5.11 リアルタイム検索 リアルタイム検索を実装する ガイド
5.12 Entra ID認証 Microsoft Entra IDで認証する ガイド
5.13 Foundry統合 Azure AI Foundryと統合する ガイド
5.14 コンテキストエンジニアリング 効果的なコンテキストエンジニアリングの技術 ガイド
5.15 MCPカスタムトランスポート カスタムトランスポートの実装 ガイド

| モジュール6-10: コミュニティ & ベストプラクティス | | | | | 06 | コミュニティ貢献 | MCPエコシステムへの貢献方法 | ガイド | | 07 | 初期採用からの洞察 | 実際の実装事例 | ガイド | | 08 | MCPのベストプラクティス | パフォーマンス、フォールトトレランス、回復力 | ガイド | | 09 | MCPケーススタディ | 実践的な実装例 | ガイド | | 10 | ハンズオンワークショップ | AIツールキットを使ったMCPサーバーの構築 | ラボ |

💻 サンプルコードプロジェクト

基本的なMCP計算機サンプル

言語 説明 リンク
C# MCPサーバー例 コードを見る
Java MCP計算機 コードを見る
JavaScript MCPデモ コードを見る
Python MCPサーバー コードを見る
TypeScript MCP例 コードを見る
Rust MCP例 コードを見る

高度なMCP実装

言語 説明 リンク
C# 高度なサンプル コードを見る
Java with Spring コンテナアプリの例 コードを見る
JavaScript 高度なサンプル コードを見る
Python 複雑な実装 コードを見る
TypeScript コンテナサンプル コードを見る

🎯 MCP学習の前提条件

このカリキュラムを最大限活用するために、以下の知識が必要です:

  • C#、Java、JavaScript、Python、TypeScriptのいずれかの基本的なプログラミング知識

  • クライアント-サーバーモデルとAPIの理解

  • RESTとHTTPの概念への親しみ

  • (オプション)AI/MLの基本的な知識

  • コミュニティディスカッションへの参加でサポートを得る

📚 学習ガイドとリソース

このリポジトリには、効果的に学習を進めるためのさまざまなリソースが含まれています:

学習ガイド

包括的な学習ガイドが用意されており、このリポジトリを効果的に活用する方法を示しています。ガイドには以下が含まれます:

  • カバーされるすべてのトピックを示す視覚的なカリキュラムマップ
  • 各リポジトリセクションの詳細な内訳
  • サンプルプロジェクトの使用方法に関するガイダンス
  • スキルレベルに応じた推奨学習パス
  • 学習を補完する追加リソース

変更履歴

カリキュラム資料の重要な更新を追跡する詳細な変更履歴を維持しています:

  • 新しいコンテンツの追加
  • 構造的変更
  • 機能改善
  • ドキュメントの更新

🛠️ カリキュラムを効果的に活用する方法

このガイドの各レッスンには以下が含まれます:

  1. MCPの概念に関する明確な説明
  2. 複数の言語でのライブコード例
  3. 実際のMCPアプリケーションを構築するための演習
  4. 上級学習者向けの追加リソース

イベント

MCP Dev Daysは、AIモデルとそれを支えるツールをつなぐ新しい標準であるModel Context Protocol (MCP)に特化した仮想イベントです。深い技術的洞察、コミュニティとのつながり、実践的な学習を2日間にわたってお届けします。 イベントページで登録してMCP Dev Daysを視聴できます: https://aka.ms/mcpdevdays。

MCPを開発者のワークフローで活用する方法を学び、素晴らしいMCPコミュニティを祝う日です。Arcade、Block、Okta、NeonなどのコミュニティメンバーやパートナーがMicrosoftと協力してオープンで拡張可能なMCPエコシステムを形成する様子を紹介します。

  • VS Code、Visual Studio、GitHub Copilot、人気のコミュニティツールを使った実際のデモ
  • 実践的でコンテキストに基づいた開発ワークフロー
  • コミュニティ主導のセッションと洞察

MCPを始めたばかりの方も、すでにMCPを活用している方も、1日目はインスピレーションと実践的な知識を得る場となります。

MCP構築者向けの日です。MCPサーバーを作成し、AIワークフローに統合するための実装戦略とベストプラクティスを深く掘り下げます。

トピックには以下が含まれます:

  • MCPサーバーの構築とエージェント体験への統合
  • プロンプト駆動型開発
  • セキュリティのベストプラクティス
  • Functions、ACA、API Managementなどの構築ブロックの使用
  • レジストリの整合性とツール(1P + 3P)

開発者、ツール構築者、AI製品戦略家にとって、スケーラブルで安全、そして将来に対応したMCPソリューションを構築するための洞察が詰まった日です。

MCPブートキャンプ 2025年8月

MCPサーバーの作成方法、VS Codeとの統合、Azureでのプロフェッショナルなデプロイ方法を学ぶ集中ビデオセッション。初心者向けMCPカリキュラムの内容に基づいて実践的なスキルを習得できます。

C#で学ぶMCP - チュートリアルシリーズ

Model Context Protocol (MCP)について学びましょう。MCPはAIモデルとクライアントアプリケーション間のやり取りを標準化するために設計された最先端のフレームワークです。この初心者向けセッションでは、MCPを紹介し、最初のMCPサーバーの作成をガイドします。

🌟 コミュニティへの感謝

重要なコードサンプルを提供してくださったMicrosoft Valued Professional Shivam Goyalに感謝します。

📜 ライセンス情報

このコンテンツはMITライセンスの下で提供されています。利用条件については、LICENSEをご覧ください。

🤝 コントリビューションガイドライン

このプロジェクトは貢献と提案を歓迎します。ほとんどの貢献には、コントリビューターライセンス契約(CLA)に同意する必要があります。CLAは、貢献者がその貢献を使用する権利を持ち、実際にその権利を提供することを宣言するものです。詳細はhttps://cla.opensource.microsoft.comをご覧ください。

プルリクエストを送信すると、CLAボットが自動的にCLAが必要かどうかを判断し、PRに適切な装飾(例:ステータスチェック、コメント)を行います。ボットの指示に従うだけで、CLAを提供する必要がある場合は一度だけ行えば済みます。

このプロジェクトはMicrosoft Open Source Code of Conductを採用しています。 詳細についてはCode of Conduct FAQをご覧いただくか、opencode@microsoft.comまで追加の質問やコメントをお送りください。

📂 リポジトリ構造

リポジトリは以下のように構成されています:

  • Core Curriculum (00-10): 10の連続モジュールで構成された主要コンテンツ
  • images/: カリキュラム全体で使用される図やイラスト
  • translations/: 自動翻訳による多言語サポート
  • translated_images/: 図やイラストのローカライズ版
  • study_guide.md: リポジトリをナビゲートするための包括的なガイド
  • changelog.md: カリキュラム資料の重要な変更の記録
  • mcp.json: MCP仕様の設定ファイル
  • CODE_OF_CONDUCT.md, LICENSE, SECURITY.md, SUPPORT.md: プロジェクトガバナンス文書

🎒 その他のコース

私たちのチームは他にもコースを提供しています!ぜひチェックしてください:

™️ 商標に関する注意事項

このプロジェクトには、プロジェクト、製品、またはサービスの商標やロゴが含まれている場合があります。Microsoftの商標やロゴの使用は、Microsoftの商標およびブランドガイドラインに従う必要があります。 改変されたバージョンでMicrosoftの商標やロゴを使用する場合、混乱を招いたりMicrosoftのスポンサーシップを暗示したりしてはなりません。 第三者の商標やロゴの使用は、それぞれの第三者のポリシーに従う必要があります。


免責事項:
この文書は、AI翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書を正式な情報源としてお考えください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤解釈について、当方は一切の責任を負いません。