Model Context Protocol for Beginners

Освойте Model Context Protocol (MCP) с нашей открытой учебной программой! Изучайте на примерах кода на C#, Java, JavaScript, Python, TypeScript. Создавайте реальные AI-приложения.

Разработка API Data Science и ML Обучение и документация ★ 395 GitHub (395 ★)

Эта учебная программа с открытым исходным кодом предлагает структурированный путь обучения для освоения Model Context Protocol (MCP) — фреймворка, предназначенного для стандартизации взаимодействия между моделями ИИ и клиентскими приложениями. Она включает практические примеры кода и реальные сценарии использования на C#, Java, JavaScript, TypeScript и Python, что делает ее комплексным ресурсом для разработчиков ИИ, системных архитекторов и инженеров-программистов, стремящихся эффективно внедрять MCP.

Ключевые особенности

01Поддержка нескольких языков (C#, Java, JavaScript, Python, TypeScript)

Follow these steps to get started using these resources :

Fork the Repository: Click
Clone the Repository: git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
Join The Azure AI Foundry Discord and meet experts and fellow developers

🌐 Multi-Language Support

Supported via GitHub Action (Automated & Always Up-to-Date)

🚀 Model Context Protocol (MCP) Curriculum for Beginners

Learn MCP with Hands-on Code Examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript

🧠 Overview of the Model Context Protocol Curriculum

The Model Context Protocol (MCP) is a cutting-edge framework designed to standardize interactions between AI models and client applications. This open-source curriculum offers a structured learning path, complete with practical coding examples and real-world use cases, across popular programming languages including C#, Java, JavaScript, TypeScript, and Python.

Whether you're an AI developer, system architect, or software engineer, this guide is your comprehensive resource for mastering MCP fundamentals and implementation strategies.

🔗 Official MCP Resources

📘 MCP Documentation – Detailed tutorials and user guides
📜 MCP Specification – Protocol architecture and technical references
🧑‍💻 MCP GitHub Repository – Open-source SDKs, tools, and code samples

🧭 Complete MCP Curriculum Structure

Ch	Title	Description	Link
00	Introduction to MCP	Overview of the Model Context Protocol and its significance in AI pipelines, including what is the Model Context Protocol, why standardization matters and practical use cases and benefits	Introduction
01	Core Concepts Explained	In-depth exploration of the core concepts of MCP, including client-server architecture, key protocol components, and messaging patterns	Core Concepts
02	Security in MCP	Identifying security threats within MCP-based systems, techniques and best practices for securing implementations	Security
03	Getting Started with MCP	Environment setup and configuration, creating basic MCP servers and clients, integrating MCP with existing applications	Getting Started
3.1	First server	Setting up a basic server using the MCP protocol, understanding the server-client interaction, and testing the server	First Server
3.2	First client	Setting up a basic client using the MCP protocol, understanding the client-server interaction, and testing the client	First Client
3.3	Client with LLM	Setting up a client using the MCP protocol with a Large Language Model (LLM)	Client with LLM
3.4	Consuming a server with Visual Studio Code	Setting up Visual Studio Code to consume servers using the MCP protocol	Consuming a server with Visual Studio Code
3.5	Creating a server using SSE	SSE helps us expose a server to the internet. This section will help you create a server using SSE	Creating a server using SSE
3.6	Use AI Toolkit	AI toolkit is a great tool that will help you manage your AI and MCP workflow.	Use AI Toolkit
3.7	Testing your server	Testing is an important part of the development process. This section will help you test use several different tools.	Testing your server
3.8	Deploy your server	How do you go from local development to production? This section will help you develop and deploy your server.	Deploy your server
04	Practical Implementation	Using SDKs across different languages, debugging, testing, and validation, crafting reusable prompt templates and workflows	Practical Implementation
05	Advanced Topics in MCP	Multi-modal AI workflows and extensibility, secure scaling strategies, MCP in enterprise ecosystems	Advanced Topics
06	Community Contributions	How to contribute code and docs, collaborating via GitHub, community-driven enhancements and feedback	Community Contributions
07	Insights from Early Adoption	Real-world implementations and what worked, building and deploying MCP-based solutions, trends and future roadmap	Insights
08	Best Practices for MCP	Performance tuning and optimization, designing fault-tolerant MCP systems, testing and resilience strategies	Best Practices
09	MCP Case Studies	Deep-dives into MCP solution architectures, deployment blueprints and integration tips, annotated diagrams and project walkthroughs	Case Studies

Sample Projects

🧮 MCP Calculator Sample Projects:

Explore Code Implementations by Language

💡 MCP Advanced Calculator Projects:

Explore Advanced Samples

🎯 Prerequisites for Learning MCP

To get the most out of this curriculum, you should have:

Basic knowledge of C#, Java, or Python
Understanding of client-server model and APIs
(Optional) Familiarity with machine learning concepts

🛠️ How to Use This Curriculum Effectively

Each lesson in this guide includes:

Clear explanations of MCP concepts
Live code examples in multiple languages
Exercises to build real MCP applications
Extra resources for advanced learners

📜 License Information

This content is licensed under the MIT License. For terms and conditions, see the LICENSE.

🤝 Contribution Guidelines

This project welcomes contributions and suggestions. Most contributions require you to agree to a Contributor License Agreement (CLA) declaring that you have the right to, and actually do, grant us the rights to use your contribution. For details, visit https://cla.opensource.microsoft.com.

When you submit a pull request, a CLA bot will automatically determine whether you need to provide a CLA and decorate the PR appropriately (e.g., status check, comment). Simply follow the instructions provided by the bot. You will only need to do this once across all repos using our CLA.

This project has adopted the Microsoft Open Source Code of Conduct. For more information see the Code of Conduct FAQ or contact opencode@microsoft.com with any additional questions or comments.

🎒 Other Courses

Our team produces other courses! Check out:

™️ Trademark Notice

This project may contain trademarks or logos for projects, products, or services. Authorized use of Microsoft trademarks or logos is subject to and must follow Microsoft's Trademark & Brand Guidelines. Use of Microsoft trademarks or logos in modified versions of this project must not cause confusion or imply Microsoft sponsorship. Any use of third-party trademarks or logos is subject to those third-parties' policies.

MCP для начинающих (Model Context Protocol)

Репозиторий Microsoft mcp-for-beginners — это учебный курс с практическими примерами, который поможет освоить Model Context Protocol (MCP) на популярных языках: C#, Java, JavaScript, Python и TypeScript.

Предварительные требования

Базовое знание одного из поддерживаемых языков программирования.
Установленный Git и среда разработки (VS Code, IntelliJ и т.д.).
Желательно знакомство с AI-концепциями (LLM, клиент-серверная архитектура).

Быстрый старт

Форкните репозиторий на GitHub.

Клонируйте свою копию:

git clone https://github.com/<ваш-username>/mcp-for-beginners.git

Перейдите в нужную главу (например, 00-Introduction) и следуйте инструкциям в её README.

Структура курса

Курс состоит из 10 основных разделов (00–09), каждый содержит теорию и код:

00 – Введение: Что такое MCP, зачем он нужен, варианты использования.
01 – Основные концепции: Клиент-серверная архитектура, компоненты протокола, паттерны обмена сообщениями.
02 – Безопасность: Угрозы и методы защиты MCP-систем.
03 – Первые шаги: Настройка окружения, создание простых сервера и клиента, интеграция с LLM, использование SSE, AI Toolkit, тестирование и развёртывание.
04 – Практическая реализация: Применение SDK на разных языках, отладка, шаблоны промптов.
05 – Продвинутые темы: Мультимодальные workflow, масштабирование, корпоративное использование.
06 – Вклад сообщества: Как помогать проекту кодом и документацией.
07 – Извлечённые уроки: Реальный опыт внедрения, тренды, дорожная карта.
08 – Лучшие практики: Оптимизация производительности, отказоустойчивость, тестирование.
09 – Кейсы: Подробный разбор архитектур и интеграций с диаграммами.

Подробное содержание с прямыми ссылками на каждый подраздел см. в главном README.

Примеры проектов

MCP Calculator (базовые примеры)

Advanced Calculator (продвинутые примеры)

Полезные ресурсы

Сообщество

Присоединяйтесь к Discord-серверу Azure AI Foundry для общения с экспертами и другими разработчиками.

Поддержка языков

README переведён на множество языков (французский, испанский, немецкий, русский, арабский, японский, корейский, хинди, португальский, итальянский, польский, турецкий, греческий, тайский, шведский, датский, норвежский, финский, нидерландский, иврит, вьетнамский, индонезийский, малайский, тагальский, суахили, венгерский, чешский, словацкий, румынский, болгарский, сербский, хорватский, словенский и другие). Переводы поддерживаются автоматически через GitHub Actions и всегда актуальны.

Источник: https://mcpmarket.com/server/model-context-protocol-for-beginners