Postępuj zgodnie z tymi krokami, aby rozpocząć korzystanie z tych zasobów:
- Utwórz Fork Repozytorium: Kliknij
- Sklonuj Repozytorium:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Dołącz do
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
Wolisz Klonować Lokalnie?
To repozytorium zawiera ponad 50 tłumaczeń na różne języki, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj 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"To zapewni Ci wszystko, czego potrzebujesz do ukończenia kursu, z dużo szybszym pobieraniem.
Witamy w Twojej podróży po Model Context Protocol! Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak aplikacje AI komunikują się z różnymi narzędziami i usługami, zaraz odkryjesz eleganckie rozwiązanie, które zmienia sposób, w jaki deweloperzy budują inteligentne systemy.
Pomyśl o MCP jak o uniwersalnym tłumaczu dla aplikacji AI - tak jak porty USB pozwalają podłączyć dowolne urządzenie do komputera, MCP pozwala modelom AI łączyć się z dowolnym narzędziem lub usługą w ustandaryzowany sposób. Niezależnie od tego, czy tworzysz swojego pierwszego chatbota, czy pracujesz nad złożonymi przepływami AI, zrozumienie MCP da Ci moc tworzenia bardziej zaawansowanych i elastycznych aplikacji.
Ten program nauczania został zaprojektowany z cierpliwością i troską o Twoją drogę nauki. Zaczniemy od prostych pojęć, które już znasz, i stopniowo zbudujemy Twoje umiejętności poprzez praktyczne ćwiczenia w Twoim ulubionym języku programowania. Każdy krok zawiera jasne wyjaśnienia, praktyczne przykłady i mnóstwo wsparcia po drodze.
Do czasu ukończenia tej podróży będziesz miał pewność, że potrafisz tworzyć własne serwery MCP, integrować je z popularnymi platformami AI i rozumieć, jak ta technologia zmienia przyszłość rozwoju AI. Zacznijmy tę ekscytującą przygodę razem!
Ten program nauczania jest zgodny ze Specyfikacją MCP 2025-11-25 (najnowsza stabilna wersja). Specyfikacja MCP używa wersjonowania opartego na dacie (format RRRR-MM-DD), aby zapewnić jasne śledzenie wersji protokołu.
Te zasoby stają się coraz cenniejsze, gdy Twoja wiedza rośnie, ale nie czuj presji, aby czytać wszystko od razu. Zacznij od obszarów, które Cię najbardziej interesują!
- 📘 Dokumentacja MCP – To jest Twoje główne źródło krok po kroku z samouczkami i przewodnikami użytkownika. Dokumentacja jest napisana z myślą o początkujących, dostarczając jasne przykłady, które możesz śledzić we własnym tempie.
- 📜 Specyfikacja MCP – Traktuj to jak obszerny podręcznik referencyjny. Podczas pracy z programem nauczania będziesz tu wracać, aby sprawdzić konkretne szczegóły i zbadać zaawansowane funkcje.
- 📜 Wersjonowanie Specyfikacji MCP – Zawiera informacje o historii wersji protokołu i o tym, jak MCP wykorzystuje wersjonowanie oparte na dacie (format RRRR-MM-DD).
- 🧑💻 Repozytorium MCP na GitHub – Znajdziesz tu SDK, narzędzia i przykłady kodu w wielu językach programowania. To jak skarbnica praktycznych przykładów i gotowych do użycia komponentów.
- 🌐 Społeczność MCP – Dołącz do innych uczących się i doświadczonych deweloperów w dyskusjach na temat MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza swobodnie dzielona.
Pod koniec tego programu nauczania poczujesz się pewnie i podekscytowany swoimi nowymi umiejętnościami. Oto, co osiągniesz:
• Zrozumiesz podstawy MCP: Pojmiesz, czym jest Model Context Protocol i dlaczego zmienia sposób, w jaki aplikacje AI współpracują, dzięki analogiom i przykładom, które łatwo zrozumieć.
• Zbudujesz swój pierwszy serwer MCP: Stworzysz działający serwer MCP w wybranym języku programowania, zaczynając od prostych przykładów i rozwijając swoje umiejętności krok po kroku.
• Połączysz modele AI z prawdziwymi narzędziami: Nauczysz się, jak połączyć modele AI z rzeczywistymi usługami, dając swoim aplikacjom potężne nowe możliwości.
• Wdrożysz najlepsze praktyki z zakresu bezpieczeństwa: Zrozumiesz, jak utrzymać swoje implementacje MCP bezpieczne, chroniąc zarówno aplikacje, jak i użytkowników.
• Będziesz wdrażać z pewnością: Dowiesz się, jak zabrać swoje projekty MCP z etapu rozwoju do produkcji, korzystając z praktycznych strategii wdrażania, które działają w rzeczywistości.
• Dołączysz do społeczności MCP: Staniesz się częścią rosnącej społeczności deweloperów, którzy kształtują przyszłość rozwoju aplikacji AI.
Zanim zagłębimy się w szczegóły MCP, upewnijmy się, że czujesz się komfortowo z kilkoma podstawowymi pojęciami. Nie martw się, jeśli nie jesteś ekspertem w tych dziedzinach - wyjaśnimy wszystko, co musisz wiedzieć, w trakcie.
Pomyśl o protokole jak o zasadach prowadzenia rozmowy. Kiedy dzwonisz do przyjaciela, oboje wiecie, że po odebraniu mówicie "cześć", mówicie na przemian i na koniec żegnacie się. Programy komputerowe potrzebują podobnych zasad, aby skutecznie się komunikować.
MCP to protokół - zestaw uzgodnionych reguł, które pomagają modelom AI i aplikacjom prowadzić produktywne „rozmowy” z narzędziami i usługami. Tak jak zasady rozmowy ułatwiają komunikację międzyludzką, tak MCP sprawia, że komunikacja aplikacji AI jest znacznie bardziej niezawodna i potężna.
Codziennie korzystasz z relacji klient-serwer! Gdy używasz przeglądarki internetowej (klienta), aby odwiedzić stronę, łączysz się z serwerem WWW, który wysyła Ci zawartość strony. Przeglądarka wie, jak prosić o informacje, a serwer wie, jak odpowiedzieć.
W MCP mamy podobny układ: modele AI pełnią rolę klientów, którzy proszą o informacje lub wykonanie działania, podczas gdy serwery MCP dostarczają te możliwości. To jak posiadanie pomocnego asystenta (serwera), o którego AI może prosić o wykonanie określonych zadań.
Wyobraź sobie, że każdy producent samochodów stosował inną kształtowaną końcówkę do tankowania paliwa - potrzebowałbyś innego adaptera do każdego auta! Standaryzacja oznacza uzgadnianie wspólnych rozwiązań, by rzeczy działały płynnie razem.
MCP zapewnia tę standaryzację dla aplikacji AI. Zamiast konieczności pisania niestandardowego kodu dla każdego modelu AI i narzędzia, MCP tworzy uniwersalny sposób komunikacji. Dzięki temu deweloperzy mogą budować narzędzia raz i sprawić, że działają z wieloma różnymi systemami AI.
Twoja podróż z MCP jest starannie zaprojektowana, aby stopniowo budować Twoją pewność i umiejętności. Każda faza wprowadza nowe pojęcia, jednocześnie wzmacniając te, które już poznałeś.
To tutaj zaczyna się Twoja przygoda! Przedstawimy Ci koncepcje MCP za pomocą znanych analogii i prostych przykładów. Zrozumiesz, czym jest MCP, dlaczego istnieje i jak wpisuje się w szerszy świat rozwoju AI.
• Moduł 0 - Wprowadzenie do MCP: Zaczniemy od zbadania, czym jest MCP i dlaczego jest tak ważne dla nowoczesnych aplikacji AI. Zobaczysz rzeczywiste przykłady działania MCP i zrozumiesz, jak rozwiązuje powszechne problemy, z którymi mierzą się deweloperzy.
• Moduł 1 - Wyjaśnienie kluczowych koncepcji: Tutaj poznasz podstawowe elementy MCP. Użyjemy wielu analogii i wizualnych przykładów, aby te koncepcje były naturalne i zrozumiałe.
• Moduł 2 - Bezpieczeństwo w MCP: Bezpieczeństwo może brzmieć onieśmielająco, ale pokażemy Ci, jak MCP zawiera wbudowane funkcje bezpieczeństwa i nauczymy Cię najlepszych praktyk, które chronią Twoje aplikacje od samego początku.
Teraz zaczyna się prawdziwa zabawa! Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w tworzeniu rzeczywistych serwerów i klientów MCP. Nie martw się – zaczniemy od podstaw i przeprowadzimy Cię przez każdy krok.
Ten moduł zawiera wiele praktycznych przewodników, które pozwalają ćwiczyć w wybranym przez Ciebie języku programowania. Stworzysz swój pierwszy serwer, zbudujesz klienta do połączenia z nim, a nawet zintegrujesz się z popularnymi narzędziami deweloperskimi takimi jak VS Code.
Każdy przewodnik zawiera kompletne przykłady kodu, wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów oraz wyjaśnienia, dlaczego podejmujemy konkretne decyzje projektowe. Po zakończeniu tego etapu będziesz mieć działające implementacje MCP, z których możesz być dumny!
Po opanowaniu podstaw jesteś gotowy poznać bardziej zaawansowane funkcje MCP. Omówimy praktyczne strategie wdrażania, techniki debugowania oraz zaawansowane tematy, takie jak integracja wielomodalnej Sztucznej Inteligencji.
Nauczysz się także, jak skalować swoje implementacje MCP do użytku produkcyjnego oraz integrować je z platformami chmurowymi takimi jak Azure. Te moduły przygotują Cię do budowania rozwiązań MCP, które poradzą sobie z rzeczywistymi wyzwaniami.
Ostatni etap koncentruje się na dołączeniu do społeczności MCP i specjalizacji w obszarach, które Cię najbardziej interesują. Nauczysz się, jak wnosić wkład do projektów open-source MCP, wdrażać zaawansowane wzorce uwierzytelniania oraz tworzyć kompleksowe rozwiązania z integracją baz danych.
Moduł 11 zasługuje na szczególną uwagę – to kompletny, 13-częściowy praktyczny kurs uczący budować produkcyjne serwery MCP z integracją PostgreSQL. To jak projekt finałowy, który łączy wszystko, czego się nauczyłeś!
| Moduł | Temat | Opis | Link |
|---|---|---|---|
| Moduł 0-3: Podstawy | |||
| 00 | Wprowadzenie do MCP | Przegląd Model Context Protocol i jego znaczenie w pipeline’ach AI | Przeczytaj więcej |
| 01 | Wyjaśnienie podstawowych koncepcji | Dogłębne omówienie podstawowych pojęć MCP | Przeczytaj więcej |
| 02 | Bezpieczeństwo w MCP | Zagrożenia bezpieczeństwa i najlepsze praktyki | Przeczytaj więcej |
| 03 | Pierwsze kroki z MCP | Konfiguracja środowiska, podstawowe serwery/klienci, integracja | Przeczytaj więcej |
| Moduł 3: Tworzenie pierwszego serwera i klienta | |||
| 3.1 | Pierwszy serwer | Stwórz swój pierwszy serwer MCP | Przewodnik |
| 3.2 | Pierwszy klient | Stwórz prostego klienta MCP | Przewodnik |
| 3.3 | Klient z LLM | Integracja z dużymi modelami językowymi | Przewodnik |
| 3.4 | Integracja z VS Code | Konsumuj serwery MCP w VS Code | Przewodnik |
| 3.5 | Serwer stdio | Twórz serwery używając transportu stdio | Przewodnik |
| 3.6 | Strumieniowanie HTTP | Wdrażaj strumieniowanie HTTP w MCP | Przewodnik |
| 3.7 | Zestaw narzędzi AI | Używaj AI Toolkit z MCP | Przewodnik |
| 3.8 | Testowanie | Testuj implementację serwera MCP | Przewodnik |
| 3.9 | Wdrożenie | Wdrażaj serwery MCP do produkcji | Przewodnik |
| 3.10 | Zaawansowane użycie serwera | Używaj zaawansowanych serwerów dla bardziej rozbudowanych funkcji i lepszej architektury | Przewodnik |
| 3.11 | Prosta autoryzacja | Rozdział pokazujący uwierzytelnianie od podstaw i RBAC | Przewodnik |
| 3.12 | Hosty MCP | Konfiguracja Claude Desktop, Cursor, Cline i innych hostów MCP | Przewodnik |
| 3.13 | Inspektor MCP | Debugowanie i testowanie serwerów MCP za pomocą narzędzia Inspector | Przewodnik |
| 3.14 | Próbkowanie | Używaj próbkowania do współpracy z klientem | Przewodnik |
| 3.15 | Aplikacje MCP | Buduj aplikacje MCP | Przewodnik |
| Moduł 4-5: Praktyka i zaawansowane zagadnienia | |||
| 04 | Praktyczna implementacja | SDK, debugowanie, testowanie, wielokrotnego użytku szablony promptów | Przeczytaj więcej |
| 4.1 | Paginacja | Obsługa dużych zestawów wyników z paginacją opartą na kursorze | Przewodnik |
| 05 | Zaawansowane tematy MCP | Wielomodalna AI, skalowanie, zastosowania korporacyjne | Przeczytaj więcej |
| 5.1 | Integracja z Azure | Integracja MCP z Azure | Przewodnik |
| 5.2 | Wielomodalność | Praca z wieloma modalnościami | Przewodnik |
| 5.3 | Demo OAuth2 | Wdrażanie uwierzytelniania OAuth2 | Przewodnik |
| 5.4 | Konteksty root | Zrozumienie i implementacja kontekstów root | Przewodnik |
| 5.5 | Routing | Strategie routingu w MCP | Przewodnik |
| 5.6 | Próbkowanie | Techniki próbkowania w MCP | Przewodnik |
| 5.7 | Skalowanie | Skalowanie implementacji MCP | Przewodnik |
| 5.8 | Bezpieczeństwo | Zaawansowane zagadnienia bezpieczeństwa | Przewodnik |
| 5.9 | Wyszukiwanie w sieci | Wdrażanie funkcji wyszukiwania w sieci | Przewodnik |
| 5.10 | Strumieniowanie w czasie rzeczywistym | Tworzenie funkcji strumieniowania w czasie rzeczywistym | Przewodnik |
| 5.11 | Wyszukiwanie w czasie rzeczywistym | Implementacja wyszukiwania w czasie rzeczywistym | Przewodnik |
| 5.12 | Uwierzytelnianie Entra ID | Uwierzytelnianie za pomocą Microsoft Entra ID | Przewodnik |
| 5.13 | Integracja Foundry | Integracja z Azure AI Foundry | Przewodnik |
| 5.14 | Inżynieria kontekstu | Techniki efektywnej inżynierii kontekstu | Przewodnik |
| 5.15 | Niestandardowe transporty MCP | Implementacje niestandardowych transportów | Przewodnik |
| 5.16 | Funkcje protokołu | Powiadomienia o postępie, anulowanie, szablony zasobów | Przewodnik |
| Moduł 6-10: Społeczność i najlepsze praktyki | |||
| 06 | Wkład społeczności | Jak przyczyniać się do ekosystemu MCP | Przewodnik |
| 07 | Wnioski z wczesnej adopcji | Historie wdrożeń w praktyce | Przewodnik |
| 08 | Najlepsze praktyki MCP | Wydajność, odporność na błędy, niezawodność | Przewodnik |
| 09 | Studia przypadków MCP | Przykłady realizacji w praktyce | Przewodnik |
| 10 | Warsztaty praktyczne | Budowa serwera MCP z AI Toolkit | Laboratorium |
| Moduł 11: Praktyczne laboratorium serwera MCP | |||
| 11 | Integracja serwera MCP z bazą danych | Kompletny 13-częściowy praktyczny kurs integracji z PostgreSQL | Laboratoria |
| 11.1 | Wprowadzenie | Przegląd MCP z integracją bazy danych i przypadek użycia analityki handlowej | Laboratorium 00 |
| 11.2 | Architektura rdzenia | Zrozumienie architektury serwera MCP, warstw bazy danych i wzorców bezpieczeństwa | Laboratorium 01 |
| 11.3 | Bezpieczeństwo i multi-tenantowość | Bezpieczeństwo na poziomie wiersza, uwierzytelnianie i dostęp do danych wielodostępnych | Laboratorium 02 |
| 11.4 | Konfiguracja środowiska | Konfiguracja środowiska programistycznego, Docker, zasoby Azure | Laboratorium 03 |
| 11.5 | Projektowanie bazy danych | Konfiguracja PostgreSQL, projektowanie schematu handlowego i dane przykładowe | Laboratorium 04 |
| 11.6 | Implementacja serwera MCP | Budowa serwera FastMCP z integracją bazy danych | Laboratorium 05 |
| 11.7 | Tworzenie narzędzi | Tworzenie narzędzi zapytań do bazy oraz introspekcja schematu | Laboratorium 06 |
| 11.8 | Wyszukiwanie semantyczne | Implementacja wektorowych osadzeń z Azure OpenAI i pgvector | Laboratorium 07 |
| 11.9 | Testowanie i debugowanie | Strategie testowe, narzędzia debugujące i podejścia walidacyjne | Laboratorium 08 |
| 11.10 | Integracja z VS Code | Konfiguracja integracji MCP w VS Code oraz korzystanie z AI Chat | Laboratorium 09 |
| 11.11 | Strategie wdrażania | Wdrożenie Docker, Azure Container Apps oraz kwestie skalowania | Laboratorium 10 |
| 11.12 | Monitorowanie | Application Insights, logowanie, monitorowanie wydajności | Laboratorium 11 |
| 11.13 | Najlepsze praktyki | Optymalizacja wydajności, hardening bezpieczeństwa i wskazówki produkcyjne | Laboratorium 12 |
Jedną z najbardziej ekscytujących części nauki MCP jest stopniowe rozwijanie umiejętności programistycznych. Zaprojektowaliśmy nasze przykłady kodu tak, aby zaczynały się prosto, a wraz z postępem stawały się bardziej zaawansowane. Oto, jak wprowadzamy koncepcje – za pomocą kodu, który jest łatwy do zrozumienia, ale demonstruje prawdziwe zasady MCP, zrozumiesz nie tylko, co robi ten kod, ale też dlaczego jest tak zbudowany i jak pasuje do większych aplikacji MCP.
| Język | Opis | Link |
|---|---|---|
| C# | Przykład serwera MCP | Zobacz kod |
| Java | Kalkulator MCP | Zobacz kod |
| JavaScript | Demo MCP | Zobacz kod |
| Python | Serwer MCP | Zobacz kod |
| TypeScript | Przykład MCP | Zobacz kod |
| Rust | Przykład MCP | Zobacz kod |
| Język | Opis | Link |
|---|---|---|
| C# | Zaawansowany przykład | Zobacz kod |
| Java ze Spring | Przykład aplikacji kontenerowej | Zobacz kod |
| JavaScript | Zaawansowany przykład | Zobacz kod |
| Python | Złożona implementacja | Zobacz kod |
| TypeScript | Przykład kontenera | Zobacz kod |
Aby jak najlepiej wykorzystać ten program nauczania, powinieneś mieć:
-
Podstawową znajomość programowania w co najmniej jednym z następujących języków: C#, Java, JavaScript, Python lub TypeScript
-
Zrozumienie modelu klient-serwer oraz API
-
Znajomość pojęć REST i HTTP
-
(Opcjonalnie) Podstawy koncepcji AI/ML
-
Udział w dyskusjach naszej społeczności w celu uzyskania wsparcia
To repozytorium zawiera kilka zasobów, które pomogą Ci skutecznie nawigować i uczyć się:
Dostępny jest kompleksowy Przewodnik nauki, który pomoże Ci sprawnie poruszać się po tym repozytorium. Ten wizualny mapownik programu nauczania pokazuje, jak wszystkie tematy są ze sobą powiązane i dostarcza wskazówek, jak efektywnie korzystać z przykładów projektów. Jest szczególnie pomocny dla osób uczących się wizualnie, które lubią widzieć całość w jednym miejscu.
Przewodnik zawiera:
- Wizualną mapę programu nauczania obejmującą wszystkie tematy
- Szczegółowy podział każdej sekcji repozytorium
- Wskazówki, jak korzystać z projektów przykładowych
- Rekomendowane ścieżki nauki dla różnych poziomów umiejętności
- Dodatkowe zasoby uzupełniające Twoją naukę
Prowadzimy szczegółowy Dziennik zmian, który śledzi wszystkie istotne aktualizacje materiałów programowych, abyś mógł być na bieżąco z najnowszymi usprawnieniami i dodatkami.
- Nowe dodatki do treści
- Zmiany strukturalne
- Ulepszenia funkcji
- Aktualizacje dokumentacji
Każda lekcja w tym przewodniku zawiera:
- Jasne wyjaśnienia koncepcji MCP
- Przykłady kodu na żywo w kilku językach
- Ćwiczenia do tworzenia prawdziwych aplikacji MCP
- Dodatkowe zasoby dla zaawansowanych uczniów
Poznaj Model Context Protocol (MCP), nowoczesne środowisko zaprojektowane do standaryzacji interakcji między modelami AI a aplikacjami klienckimi. Podczas tej przyjaznej dla początkujących sesji wprowadzimy Cię w MCP i przeprowadzimy przez tworzenie pierwszego serwera MCP.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Gratulacje! Właśnie zrobiłeś pierwszy krok w ekscytującej podróży, która poszerzy Twoje umiejętności programistyczne i połączy Cię z najnowszymi osiągnięciami w rozwoju AI.
Przeczytaniem tego wprowadzenia rozpocząłeś już budowę fundamentu wiedzy o MCP. Rozumiesz, czym jest MCP, dlaczego jest ważny oraz jak ten program nauczania wesprze Twoją naukę. To znaczące osiągnięcie i początek Twojej biegłości w tej istotnej technologii.
W miarę postępów w modułach pamiętaj, że każdy ekspert był kiedyś początkującym. Koncepcje, które mogą wydawać się teraz skomplikowane, staną się drugą naturą dzięki praktyce i zastosowaniu ich w działaniu. Każdy mały krok prowadzi do potężnych umiejętności, które przydadzą się w całej Twojej karierze deweloperskiej.
Dołączasz do społeczności uczących się i ekspertów, którzy są pasjonatami MCP i chętni do pomagania innym w osiąganiu sukcesów. Niezależnie od tego, czy utkniesz przy wyzwaniu kodowania, czy zechcesz podzielić się przełomowym odkryciem, społeczność jest tutaj, aby wspierać Twoją podróż.
Jeśli napotkasz trudności lub masz pytania dotyczące budowania aplikacji AI, dołącz do dyskusji z innymi uczącymi się i doświadczonymi programistami na temat MCP. To wspierająca społeczność, w której pytania są mile widziane, a wiedza chętnie dzielona.
Jeśli masz opinie o produkcie lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź:
Twoja przygoda z MCP zaczyna się teraz! Zacznij od Modułu 0, aby zanurzyć się w pierwsze praktyczne doświadczenia z MCP, lub przeglądaj projekty przykładowe, by zobaczyć, co będziesz budować. Pamiętaj – każdy ekspert zaczynał dokładnie tam, gdzie Ty jesteś teraz, a dzięki cierpliwości i praktyce będziesz zdumiony swoimi osiągnięciami.
Witamy w świecie rozwoju Model Context Protocol. Zbudujmy coś niesamowitego razem!
Ten program nauczania rozwija się dzięki wkładowi uczniów takich jak Ty! Niezależnie od tego, czy poprawiasz literówkę, sugerujesz jaśniejsze wyjaśnienie, czy dodajesz nowy przykład, Twój wkład pomaga innym początkującym odnieść sukces.
Dziękujemy Microsoft Valued Professional Shivam Goyal za wkład w przykłady kodu.
Proces współtworzenia jest zaprojektowany tak, aby był przyjazny i wspierający. Większość wkładów wymaga podpisania Contributor License Agreement (CLA), ale automatyczne narzędzia poprowadzą Cię przez ten proces bezproblemowo.
Cały ten program nauczania jest dostępny na podstawie licencji MIT LICENSE, co oznacza, że możesz go swobodnie używać, modyfikować i udostępniać. Wspiera to naszą misję udostępniania wiedzy o MCP wszystkim programistom na świecie.
Ten projekt zaprasza do współpracy i sugestii. Większość wkładów wymaga zgody na Contributor License Agreement (CLA), w którym potwierdzasz, że masz prawo i rzeczywiście udzielasz nam praw do korzystania z Twojego wkładu. Szczegóły znajdziesz pod adresem https://cla.opensource.microsoft.com.
W momencie przesłania pull requesta, bot CLA automatycznie sprawdzi, czy musisz dostarczyć CLA i odpowiednio oznaczy PR (np. kontrola statusu, komentarz). Po prostu postępuj zgodnie z instrukcjami podanymi przez bota. Wystarczy wykonać to raz we wszystkich repozytoriach korzystających z naszej CLA.
Projekt przyjmuje Microsoft Open Source Code of Conduct.
Więcej informacji znajdziesz w Code of Conduct FAQ lub kontaktując się pod adresem opencode@microsoft.com.
Gotowy, by rozpocząć swoją podróż z MCP? Zacznij od Moduł 00 - Wprowadzenie do MCP i postaw pierwsze kroki w świecie rozwoju Model Context Protocol!
Nasz zespół tworzy także inne kursy! Sprawdź:
-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}
Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony przy użyciu usługi tłumaczenia AI Co-op Translator. Mimo że dokładamy starań, aby tłumaczenie było precyzyjne, prosimy pamiętać, że tłumaczenia automatyczne mogą zawierać błędy lub niedokładności. Oryginalny dokument w jego języku źródłowym powinien być traktowany jako źródło autorytatywne. W przypadku informacji o krytycznym znaczeniu zalecane jest skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.