《模型上下文协议（MCP）初学者课程》是微软推出的MCP课程，专注于教授模型上下文协议（MCP）的基础知识和应用。课程为初学者提供一条系统的学习路径，涵盖从核心概念、安全实践到实际开发的全方位内容。课程支持法语、西班牙语、德语、俄语、阿拉伯语、中文（简体和繁体）、日语、韩语在内的40多种语言。课程基于多种编程语言（包括 C#、Java、JavaScript、Python 和 TypeScript）的实战代码示例，帮助开发者快速理解MCP在AI模型与客户端交互中的标准化作用。课程包含环境搭建、测试、部署及社区贡献等实用模块，助力学习者从理论到实践的全方位提升，适合 AI 开发者、系统架构师及软件工程师学习和应用。

MCP课程内容

• 00 MCP介绍：概述Model Context Protocol及其在 AI 流水线中的重要性，包括协议标准化意义和实际用例。
• 01 核心概念详解：深入解析MCP核心概念：客户端-服务端架构、关键协议组件和消息模式。
• 02 MCP安全机制：识别MCP系统安全威胁，实现安全防护的技术与最佳实践。

• 03 MCP快速入门：环境配置指南，基础服务端/客户端搭建，与现有应用集成。
  • 3.1 首个服务端：用MCP协议搭建基础服务端，理解服务端-客户端交互。
  • 3.2 首个客户端：用MCP协议搭建基础客户端并测试通信。
  • 3.3 LLM集成客户端：构建支持大语言模型(LLM)的MCP客户端。
  • 3.4 VS Code连接服务端：配置VS Code作为MCP协议消费端。
  • 3.5 SSE服务端开发：基于Server-Sent Events技术暴露互联网服务。
  • 3.6 AI工具包应用：用Microsoft AI Toolkit管理 AI 工作流。
  • 3.7 服务端测试：多工具链服务端测试方法论。
  • 3.8 服务端部署：从开发到生产的全流程部署指南。

• 04 实战开发：跨语言SDK应用、调试与验证、可复用提示模板开发。
• 05 高级主题：多模态AI工作流扩展、企业级安全扩展策略。
  • 5.1 Azure集成：与Azure云服务的深度集成方案。
  • 5.2 多模态处理：支持图像等多模态数据的处理流程。
  • 5.3 OAuth2鉴权：Spring Boot实现的安全令牌体系演示。
  • 5.4 根上下文管理：上下文根节点的设计与实现。
  • 5.5 路由策略：动态路由与负载均衡技术。
  • 5.6 采样机制：数据采样算法与性能优化。
  • 5.7 扩展方案：水平/垂直扩展与资源调优。
  • 5.8 安全加固：认证授权与数据保护进阶方案。
  • 5.9 网络搜索集成：基于SerpAPI实现实时网络搜索的Python服务端。
  • 5.10 实时流处理：低延迟数据流处理架构。

• 06 社区贡献：代码/文档贡献指南与协作规范。
• 07 实施洞察：真实场景落地经验与未来路线图。
• 08 最佳实践：性能调优、容错设计、韧性测试策略
• 09 案例研究：典型解决方案架构与部署蓝图。
• 10 AI 工作流实战：基于AI Toolkit的MCP服务端开发全流程。

MCP课程示例项目

• MCP计算器示例项目：按语言探索代码实现。
  • C# MCP服务端示例
  • Java MCP计算器应用
  • JavaScript MCP演示项目
  • Python MCP服务端
  • TypeScript MCP示例

• MCP高级计算器项目：探索高级示例。
  • C# 高级实现方案
  • Java容器化应用范例
  • JavaScript高阶应用样本
  • Python复杂系统实现
  • TypeScript容器化样例

MCP课程地址

• 课程地址：https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners/

MCP课程的适用人群

• AI开发者：适合希望掌握AI模型与客户端标准化交互的开发者，提供多语言实践代码，助力AI开发应用。
• 系统架构师：帮助架构师了解MCP在AI管道中的作用，设计大规模、安全且可扩展的AI系统。
• 软件工程师：为有一定编程基础的工程师提供从基础到高级的逐步学习路径，快速上手MCP开发。
• 对 AI 和编程感兴趣的学习者：是AI和编程初学者的良好起点，提供多种语言示例项目供学习。
• 希望扩展技能的技术人员：助力技术人员扩展 AI 和机器学习技能，通过MCP与AI模型交互。