Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:
- Depoyu Forklayın: Tıklayın
- Depoyu Klonlayın:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Katılın
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
Yerel olarak Klonlamayı mı Tercih Edersiniz?
Bu depo, indirme boyutunu önemli ölçüde artıran 50'den fazla dil çevirisini içerir. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:
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"Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı bir indirme ile sağlar.
Model Context Protocol yolculuğunuza hoş geldiniz! AI uygulamalarının farklı araçlar ve servislerle nasıl iletişim kurduğunu hiç merak ettiyseniz, geliştiricilerin zeki sistemler inşa etme şeklini dönüştüren bu zarif çözümü keşfetmek üzeresiniz.
MCP’yi, AI uygulamaları için evrensel bir çevirmen olarak düşünün — USB portlarının her cihazı bilgisayarınıza bağlamanıza izin verdiği gibi, MCP de AI modellerinin herhangi bir araç ya da hizmete standart bir şekilde bağlanmasını sağlar. İlk sohbet botunuzu oluşturuyor ya da karmaşık AI iş akışları üzerinde çalışıyor olun, MCP’yi anlamak size daha yetenekli ve esnek uygulamalar geliştirme gücü verecek.
Bu müfredat öğrenme yolculuğunuz için sabır ve özenle hazırlandı. Zaten bildiğiniz basit kavramlarla başlayacak ve favori programlama dilinizde pratik yaparak uzmanlığınızı aşama aşama geliştireceksiniz. Her adımda net açıklamalar, pratik örnekler ve bolca destek bulacaksınız.
Bu yolculuğu tamamladığınızda kendi MCP sunucularınızı inşa etme, bunları popüler AI platformlarına entegre etme konusunda kendinize güveneceksiniz ve bu teknolojinin AI geliştirme geleceğini nasıl şekillendirdiğini anlayacaksınız. Haydi bu heyecan verici maceraya birlikte başlayalım!
Bu müfredat MCP Spesifikasyonu 2025-11-25 (en son kararlı sürüm) ile uyumludur. MCP spesifikasyonu, protokol versiyon takibini netleştirmek için tarih tabanlı sürümleme (YYYY-AA-GG formatı) kullanır.
Bu kaynaklar anlayışınız arttıkça daha değerli hale gelir, ancak her şeyi hemen okumanız için baskı hissetmeyin. Öncelikle sizi en çok ilgilendiren alanlardan başlayın!
- 📘 MCP Dokümantasyonu – Bu, adım adım kılavuzlar ve kullanıcı rehberleri için başvuracağınız kaynaktır. Dokümantasyon yeni başlayanlar için yazılmıştır ve kendi hızınızda takip edebileceğiniz net örnekler sunar.
- 📜 MCP Spesifikasyonu – Bunu kapsamlı başvuru el kitabınız olarak düşünün. Müfredat boyunca belirli detayları aramak ve gelişmiş özellikleri keşfetmek için buraya sıkça döneceksiniz.
- 📜 MCP Spesifikasyon Sürümleme – Bu sayfada protokol sürüm geçmişi ve MCP’nin nasıl tarih tabanlı sürümleme kullandığı anlatılır.
- 🧑💻 MCP GitHub Deposu – Burada birden fazla programlama dilinde SDK’lar, araçlar ve kod örnekleri bulacaksınız. Pratik örnekler ve kullanıma hazır bileşenler için adeta bir hazine sandığı.
- 🌐 MCP Topluluğu – MCP hakkında tartışmalar için diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilere katılın. Soru sormanın hoş karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluk.
Bu müfredatın sonunda yeni becerilerinizden emin ve heyecanlı hissedeceksiniz. İşte kazanacaklarınız:
• MCP temellerini anlamak: Model Context Protocol’un ne olduğunu ve AI uygulamalarının birlikte çalışma şeklini nasıl devrimleştirdiğini, mantıklı benzetmeler ve örneklerle kavrayacaksınız.
• İlk MCP sunucunuzu oluşturmak: Tercih ettiğiniz programlama dilinde çalışan bir MCP sunucusu yaratacaksınız; basit örneklerle başlayıp adım adım becerilerinizi geliştireceksiniz.
• AI modellerini gerçek araçlara bağlamak: AI modelleri ile gerçek servisler arasında köprü kurmayı öğrenecek, uygulamalarınıza güçlü yeni yetenekler katacaksınız.
• Güvenlik en iyi uygulamalarını uygulamak: MCP uygulamalarınızı nasıl güvenli tutacağınızı, hem uygulamalarınızı hem kullanıcılarınızı nasıl koruyacağınızı kavrayacaksınız.
• Güvenle dağıtım yapmak: MCP projelerinizi geliştirmeden üretime alma sürecini ve gerçek dünyada işe yarayan dağıtım stratejilerini öğreneceksiniz.
• MCP topluluğuna katılmak: AI uygulama geliştirme geleceğini şekillendiren büyüyen bir geliştirici topluluğunun parçası olacaksınız.
MCP detaylarına girmeden önce bazı temel kavramlarla rahat ettiğinizden emin olalım. Endişelenmeyin, bu alanlarda uzman olmanıza gerek yok — ilerledikçe bilmeniz gereken her şeyi açıklayacağız!
Bir protokolü, bir konuşma kuralları gibi düşünün. Bir arkadaşınızı aradığınızda, telefonu açınca “merhaba” dersiniz, sırayla konuşur ve işiniz bittiğinde “güle güle” söylersiniz. Bilgisayar programlarının da etkili iletişim için benzer kurallara ihtiyacı vardır.
MCP, AI modellerinin ve uygulamaların araçlar ve servislerle verimli "konuşmalar" yapmasına yardımcı olan üzerinde anlaşılan kurallar kümesidir. İnsan iletişimini kolaylaştıran konuşma kuralları gibi, MCP olmak AI uygulama iletişimini çok daha güvenilir ve güçlü kılar.
Her gün istemci-sunucu ilişkilerini kullanıyorsunuz! Bir web tarayıcısı (istemci) ile bir web sitesini ziyaret ettiğinizde, sayfa içeriğini gönderen web sunucusuna bağlanırsınız. Tarayıcı bilgi istemeyi bilir, sunucu da nasıl cevap vereceğini.
MCP’de benzer bir ilişki vardır: AI modelleri bilgi veya aksiyon isteyen istemciler gibi davranır, MCP sunucuları ise bu yetenekleri sağlar. Sanki AI’nın belirli görevleri yapmasını isteyen yardımcı bir asistanı (sunucu) var gibidir.
Her araba üreticisi farklı şekillerde benzin pompası kullansa, her araba için ayrı adaptör gerekirdi! Standardizasyon, ortak yaklaşımlarda anlaşmak ve işlerin sorunsuz çalışmasını sağlamak demektir.
MCP, AI uygulamaları için bu standardizasyonu sağlar. Her AI modelinin her araçla çalışması için özel kod yazmak yerine, MCP iletişim için evrensel bir yol yaratır. Böylece geliştiriciler araçları bir kez yapar, pek çok farklı yapay zeka sisteminde çalıştırabilir.
MCP yolculuğunuz, kendinize güveninizi ve becerilerinizi kademeli olarak geliştirecek şekilde dikkatle yapılandırılmıştır. Her aşama yeni kavramlar tanıtırken daha önce öğrendiklerinizi pekiştirir.
Macera burada başlıyor! Tanıdık benzetmeler ve basit örneklerle MCP kavramlarını tanıtacağız. MCP’nin ne olduğunu, neden var olduğunu ve AI geliştirme evreninde nasıl bir yer tuttuğunu anlayacaksınız.
• Modül 0 - MCP’ye Giriş: MCP’nin ne olduğunu ve modern AI uygulamaları için neden önemli olduğunu keşfederek başlayacağız. MCP’nin gerçek hayattaki örneklerini görecek ve geliştiricilerin sıkça karşılaştığı sorunları nasıl çözdüğünü anlayacaksınız.
• Modül 1 - Temel Kavramlar Açıklaması: Burada MCP’nin ana yapı taşlarını öğreneceksiniz. Bu kavramların doğal ve anlaşılır hissettirmesi için bolca benzetme ve görsel örnek kullanacağız.
• Modül 2 - MCP’de Güvenlik: Güvenlik gözünüzü korkutabilir, ancak MCP’nin yerleşik güvenlik özellikleri olduğunu göstereceğiz ve uygulamalarınızı baştan koruyan en iyi uygulamalarla tanışacaksınız.
Şimdi gerçek eğlence başlıyor! Gerçek MCP sunucuları ve istemcileri oluşturma konusunda pratik deneyim kazanacaksınız. Endişelenmeyin - basitten başlayacağız ve her adımda size rehberlik edeceğiz.
Bu modül, tercih ettiğiniz programlama dilinde pratik yapmanızı sağlayan birden fazla uygulamalı rehber içerir. İlk sunucunuzu oluşturacak, bağlanmak için bir istemci geliştirecek ve hatta VS Code gibi popüler geliştirme araçlarıyla entegrasyon yapacaksınız.
Her rehber, tam kod örnekleri, sorun giderme ipuçları ve belirli tasarım seçimlerini neden yaptığımızı açıklamalar içerir. Bu aşamanın sonunda gurur duyabileceğiniz çalışan MCP uygulamalarınız olacak!
Temelleri öğrendikten sonra, daha gelişmiş MCP özelliklerini keşfetmeye hazırsınız. Pratik uygulama stratejileri, hata ayıklama teknikleri ve çok modlu yapay zeka entegrasyonu gibi ileri konuları ele alacağız.
Ayrıca, MCP uygulamalarınızı üretim kullanımına ölçeklendirmeyi ve Azure gibi bulut platformlarıyla entegrasyon yapmayı öğreneceksiniz. Bu modüller, gerçek dünya taleplerini karşılayabilecek MCP çözümleri oluşturmanız için sizi hazırlar.
Son aşama, MCP topluluğuna katılmaya ve en çok ilgilendiğiniz alanlarda uzmanlaşmaya odaklanır. Açık kaynak MCP projelerine nasıl katkıda bulunacağınızı, gelişmiş kimlik doğrulama desenlerini nasıl uygulayacağınızı ve kapsamlı veritabanı entegrasyonlu çözümler nasıl inşa edeceğinizi öğreneceksiniz.
Modül 11 özel bir ilgiye layıktır - PostgreSQL entegrasyonuyla üretime hazır MCP sunucuları oluşturmayı öğreten kapsamlı 13 laboratuvarlık uygulamalı bir öğrenme yoludur. Öğrendiklerinizin hepsini bir araya getiren bir bitirme projesi gibidir!
| Modül | Konu | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|---|
| Modül 0-3: Temeller | |||
| 00 | MCP'ye Giriş | Model Context Protocol'ün genel bakışı ve yapay zeka boru hatlarındaki önemi | Daha fazla oku |
| 01 | Temel Kavramların Açıklaması | Temel MCP kavramlarının derinlemesine incelenmesi | Daha fazla oku |
| 02 | MCP'de Güvenlik | Güvenlik tehditleri ve en iyi uygulamalar | Daha fazla oku |
| 03 | MCP ile Başlarken | Ortam kurulumu, temel sunucular/istemciler, entegrasyon | Daha fazla oku |
| Modül 3: İlk Sunucunuz ve İstemcinizi Oluşturma | |||
| 3.1 | İlk Sunucu | İlk MCP sunucunuzu oluşturun | Rehber |
| 3.2 | İlk İstemci | Temel bir MCP istemcisi geliştirin | Rehber |
| 3.3 | LLM ile İstemci | Büyük dil modelleri ile entegrasyon | Rehber |
| 3.4 | VS Code Entegrasyonu | MCP sunucularını VS Code'da kullanma | Rehber |
| 3.5 | stdio Sunucu | stdio taşıma kullanarak sunucular oluşturun | Rehber |
| 3.6 | HTTP Akışı | MCP'de HTTP akışı uygulayın | Rehber |
| 3.7 | AI Araç Takımı | MCP ile AI Toolkit kullanımı | Rehber |
| 3.8 | Test Etme | MCP sunucu uygulamanızı test edin | Rehber |
| 3.9 | Dağıtım | MCP sunucularını üretime dağıtın | Rehber |
| 3.10 | Gelişmiş sunucu kullanımı | Gelişmiş özellik kullanımı ve iyileştirilmiş mimari için gelişmiş sunucuları kullanma | Rehber |
| 3.11 | Basit kimlik doğrulama | Başlangıçtan itibaren kimlik doğrulama ve RBAC anlatan bölüm | Rehber |
| 3.12 | MCP Hostları | Claude Desktop, Cursor, Cline ve diğer MCP hostlarını yapılandırma | Rehber |
| 3.13 | MCP Inspector | Inspector aracı ile MCP sunucularını hata ayıklama ve test etme | Rehber |
| 3.14 | Örnekleme | İstemci ile iş birliği yapmak için örnekleme kullanımı | Rehber |
| 3.15 | MCP Uygulamaları | MCP Uygulamaları oluşturma | Rehber |
| Modül 4-5: Pratik & İleri | |||
| 04 | Pratik Uygulama | SDK'lar, hata ayıklama, test, yeniden kullanılabilir prompt şablonları | Daha fazla oku |
| 4.1 | Sayfalama | İmleç tabanlı sayfalama ile büyük sonuç kümelerini yönetme | Rehber |
| 05 | MCP'de İleri Konular | Çok modlu yapay zeka, ölçeklendirme, kurumsal kullanım | Daha fazla oku |
| 5.1 | Azure Entegrasyonu | MCP'nin Azure ile entegrasyonu | Rehber |
| 5.2 | Çok Moda | Birden fazla mod ile çalışma | Rehber |
| 5.3 | OAuth2 Demo | OAuth2 kimlik doğrulaması uygulama | Rehber |
| 5.4 | Kök Bağlamlar | Kök bağlamları anlama ve uygulama | Rehber |
| 5.5 | Yönlendirme | MCP yönlendirme stratejileri | Rehber |
| 5.6 | Örnekleme | MCP'de örnekleme teknikleri | Rehber |
| 5.7 | Ölçeklendirme | MCP uygulamalarını ölçeklendirme | Rehber |
| 5.8 | Güvenlik | İleri güvenlik konuları | Rehber |
| 5.9 | Web Arama | Web arama yetenekleri uygulama | Rehber |
| 5.10 | Gerçek Zamanlı Akış | Gerçek zamanlı akış işlevselliği oluşturma | Rehber |
| 5.11 | Gerçek Zamanlı Arama | Gerçek zamanlı arama uygulama | Rehber |
| 5.12 | Entra ID Kimlik Doğrulama | Microsoft Entra ID ile kimlik doğrulama | Rehber |
| 5.13 | Foundry Entegrasyonu | Azure AI Foundry ile entegrasyon | Rehber |
| 5.14 | Bağlam Mühendisliği | Etkili bağlam mühendisliği teknikleri | Rehber |
| 5.15 | MCP Özel Taşıma | Özel taşıma uygulamaları | Rehber |
| 5.16 | Protokol Özellikleri | İlerleme bildirimleri, iptal, kaynak şablonları | Rehber |
| Modül 6-10: Topluluk & En İyi Uygulamalar | |||
| 06 | Topluluk Katkıları | MCP ekosistemine nasıl katkıda bulunulur | Rehber |
| 07 | Erken Benimsemeden Alınan Dersler | Gerçek dünya uygulama hikayeleri | Rehber |
| 08 | MCP İçin En İyi Uygulamalar | Performans, hata toleransı, dayanıklılık | Rehber |
| 09 | MCP Vaka Çalışmaları | Pratik uygulama örnekleri | Rehber |
| 10 | Uygulamalı Atölye | AI Toolkit ile MCP Sunucusu oluşturma | Laboratuvar |
| Modül 11: MCP Sunucu Uygulamalı Laboratuvarı | |||
| 11 | MCP Sunucu Veritabanı Entegrasyonu | PostgreSQL entegrasyonu için 13 laboratuvarlık kapsamlı uygulamalı öğrenme yolu | Laboratuvarlar |
| 11.1 | Giriş | Veritabanı entegrasyonu ve perakende analiz kullanım senaryosu ile MCP genel bakışı | Laboratuvar 00 |
| 11.2 | Temel Mimari | MCP sunucu mimarisi, veritabanı katmanları ve güvenlik desenleri anlama | Laboratuvar 01 |
| 11.3 | Güvenlik & Çok Kiracılılık | Satır Seviyesi Güvenlik, kimlik doğrulama ve çok kiracılı veri erişimi | Laboratuvar 02 |
| 11.4 | Ortam Kurulumu | Geliştirme ortamı kurulumu, Docker, Azure kaynakları | Laboratuvar 03 |
| 11.5 | Veritabanı Tasarımı | PostgreSQL kurulumu, perakende şema tasarımı ve örnek veriler | Laboratuvar 04 |
| 11.6 | MCP Sunucu Uygulaması | Veritabanı entegrasyonlu FastMCP sunucusunu oluşturma | Laboratuvar 05 |
| 11.7 | Araç Geliştirme | Veritabanı sorgu araçları ve şema içgörüsü oluşturma | Laboratuvar 06 |
| 11.8 | Semantik Arama | Azure OpenAI ve pgvector ile vektör gömme uygulaması | Laboratuvar 07 |
| 11.9 | Test ve Hata Ayıklama | Test stratejileri, hata ayıklama araçları ve doğrulama yaklaşımları | Laboratuvar 08 |
| 11.10 | VS Code Entegrasyonu | VS Code MCP entegrasyonu ve AI Sohbet kullanımı yapılandırma | Laboratuvar 09 |
| 11.11 | Dağıtım Stratejileri | Docker dağıtımı, Azure Container Uygulamaları ve ölçeklendirme dikkate alınması | Laboratuvar 10 |
| 11.12 | İzleme | Uygulama İçgörüleri, günlük kaydı, performans izleme | Laboratuvar 11 |
| 11.13 | En İyi Uygulamalar | Performans optimizasyonu, güvenlik sertleştirme ve üretim ipuçları | Laboratuvar 12 |
MCP öğrenmenin en heyecan verici kısımlarından biri, kod becerilerinizin kademeli olarak gelişmesini görmektir. Kod örneklerimizi, kavramları kolay anlaşılır ancak gerçek MCP prensiplerini gösteren şekilde basitten başlayıp daha karmaşık hale gelecek şekilde tasarladık. İşte kavramları tanıtma şeklimiz - sadece bu kodun ne yaptığı değil, aynı zamanda neden bu şekilde yapılandırıldığı ve daha büyük MCP uygulamalarına nasıl uyduğu anlaşılır.
| Dil | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|
| C# | MCP Sunucu Örneği | Koda Bak |
| Java | MCP Hesaplayıcı | Koda Bak |
| JavaScript | MCP Demo | Koda Bak |
| Python | MCP Sunucusu | Koda Bak |
| TypeScript | MCP Örneği | Koda Bak |
| Rust | MCP Örneği | Koda Bak |
| Dil | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|
| C# | İleri Seviye Örnek | Koda Bak |
| Spring ile Java | Container Uygulama Örneği | Koda Bak |
| JavaScript | İleri Seviye Örnek | Koda Bak |
| Python | Karmaşık Uygulama | Koda Bak |
| TypeScript | Container Örneği | Koda Bak |
Bu müfredattan en iyi şekilde yararlanmak için şunlara sahip olmalısınız:
-
Aşağıdaki dillerden en az birinde temel programlama bilgisi: C#, Java, JavaScript, Python veya TypeScript
-
İstemci-sunucu modeli ve API'ler hakkında anlayış
-
REST ve HTTP kavramlarına aşinalık
-
(Opsiyonel) AI/ML kavramlarında geçmiş bilgi
-
Destek için topluluk tartışmalarımıza katılmak
Bu depo, etkili bir şekilde gezinmeniz ve öğrenmeniz için çeşitli kaynaklar içerir:
Bu depoda etkin bir şekilde gezinmenize yardımcı olacak kapsamlı bir Çalışma Rehberi mevcuttur. Bu görsel müfredat haritası tüm konuların nasıl bağlandığını gösterir ve örnek projeleri nasıl etkili kullanacağınız hakkında rehberlik sunar. Özellikle büyük resmi görmek isteyen görsel öğrenenler için faydalıdır.
Rehber şunları içerir:
- Kapsanan tüm konuları gösteren görsel müfredat haritası
- Her depo bölümünün detaylı dökümü
- Örnek projelerin nasıl kullanılacağına dair rehberlik
- Farklı beceri seviyeleri için önerilen öğrenme yolları
- Öğrenme yolculuğunuzu tamamlayacak ek kaynaklar
Müfredat materyallerindeki tüm önemli güncellemeleri takip edebilmeniz için detaylı bir Değişiklik Kaydı tutuyoruz.
- Yeni içerik eklemeleri
- Yapısal değişiklikler
- Özellik iyileştirmeleri
- Dökümantasyon güncellemeleri
Bu rehberdeki her ders şunları içerir:
- MCP kavramlarının net açıklamaları
- Çoklu dillerde canlı kod örnekleri
- Gerçek MCP uygulamaları oluşturmak için alıştırmalar
- İleri seviye öğrenenler için ekstra kaynaklar
Model Context Protocol (MCP) hakkında bilgi edinelim; AI modelleri ile istemci uygulamalar arasındaki etkileşimleri standartlaştırmak üzere tasarlanmış son teknolojik bir çerçeve. Bu başlangıç dostu oturumda, MCP’yi tanıtacağız ve ilk MCP sunucunuzu oluşturmanızda rehberlik edeceğiz.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Tebrikler! Programlama yeteneklerinizi geliştirecek ve sizi AI geliştirmede en yeni teknolojilere bağlayacak heyecan verici bir yolculuğun ilk adımını attınız.
Bu tanıtımı okuyarak, MCP bilgi temelinizi oluşturmaya başladınız. MCP’nin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve bu müfredatın öğrenme yolculuğunuzu nasıl destekleyeceğini anladınız. Bu büyük bir başarı ve bu önemli teknoloji konusundaki uzmanlığınızın başlangıcıdır.
Modüller ilerledikçe, her uzmanın bir zamanlar acemi olduğunu unutmayın. Şu an karmaşık görünen kavramlar, pratik yaptıkça ve uyguladıkça doğal hale gelecek. Her küçük adım, kariyeriniz boyunca size hizmet edecek güçlü becerilere dönüşür.
MCP konusunda tutkulu ve başkalarının başarılı olmasına hevesli öğrenenler ve uzmanlardan oluşan bir topluluğa katılıyorsunuz. Kodlama sorunlarında takılsanız veya bir gelişmeyi paylaşmak isteseniz, topluluk yolculuğunuzda yanınızda.
Yapay zeka uygulamaları geliştirirken takılırsanız veya sorularınız olursa, diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle MCP üzerine tartışmalara katılın. Soru sormanın teşvik edildiği ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Ürün geri bildirimi veya hatalar için:
MCP maceranız şimdi başlıyor! Module 0 ile başlayarak ilk uygulamalı MCP deneyimlerinize dalın veya yapacaklarınızı görmek için örnek projeleri keşfedin. Unutmayın - her uzman tam olarak sizin bulunduğunuz yerden başladı ve sabırla uygulama yaparak neler başarabileceğinize şaşıracaksınız.
Model Context Protocol geliştirme dünyasına hoş geldiniz. Hadi birlikte harika bir şeyler yaratalım!
Bu müfredat, sizin gibi öğrenenlerin katkılarıyla güçleniyor! İster bir yazım hatasını düzeltin, ister daha net bir açıklama önerin ya da yeni bir örnek ekleyin, katkılarınız diğer acemilerin başarılı olmasına yardımcı olur.
Kod örnekleri için Microsoft Değerli Uzmanı Shivam Goyal’a teşekkür ederiz.
Katkı süreci davetkar ve destekleyici olacak şekilde tasarlanmıştır. Çoğu katkı için Katkı Sağlayıcı Lisans Anlaşması (CLA) zorunludur, ancak otomatik araçlar süreci sorunsuzca yönlendirir.
Bu müfredatın tamamı MIT LİSANSI altında sunulmaktadır, yani özgürce kullanabilir, değiştirebilir ve paylaşabilirsiniz. Bu, MCP bilgisini geliştiricilere geniş çapta erişilebilir kılma misyonumuzu destekler.
Bu proje katkı ve önerilere açıktır. Çoğu katkı, Katkı Sağlayıcı Lisans Anlaşması'na (CLA) uyum sağlamanızı gerektirir. Bu anlaşma, katkınızı kullanma hakkını bize verdiğinizi ve bu hakkın sizde olduğunu beyan eder. Detaylar için https://cla.opensource.microsoft.com'i ziyaret edin.
Bir pull request gönderdiğinizde, bir CLA botu sizin CLA sağlamanız gerekip gerekmediğini otomatik olarak belirleyip PR'ı uygun şekilde (örneğin, durum kontrolü, yorum) işaretler. Botun yönergelerini takip edin. Tüm depolar için bunu yalnızca bir kez yapmanız yeterlidir.
Bu proje Microsoft Açık Kaynak Davranış Kuralları’nı benimsemiştir. Daha fazla bilgi için Davranış Kuralları SSS sayfasını ziyaret edin veya ek sorular ya da yorumlar için opencode@microsoft.com adresiyle iletişime geçin.
MCP yolculuğunuza hazır mısınız? Module 00 - MCP'ye Giriş ile başlayın ve Model Context Protocol geliştirme dünyasına ilk adımlarınızı atın!
Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Şunlara göz atın:
-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}
Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucunda ortaya çıkabilecek yanlış anlamalar veya yorum hatalarından sorumlu değiliz.