このリポジトリには、モデルコンテキストプロトコル(MCP)上のFreeCodeCampコースのコードと例が含まれています。 リポジトリは、コース参照コードと練習資料の両方を提供するように構成されます。

リポジトリ構造

リポジトリは2つのメインセクションに編成されます。

##1. メインコード/ このディレクトリには、コースチュートリアルで使われる元のコードが含まれています。 それは下記のものを含んでいます:

• [Scenario2/]: MCP との FastAPI 連携
• [Scenario3/: FreeCodeCamp RSSフィードリーダー

##2. 練習/ このディレクトリには、同じコードのチュートリアルに焦点を当てたバージョンが含まれています。

• 詳細なステップバイステップコメント
• 包括的なドキュメント
• コンセプトの明確な説明
• 使用例と手順 自分の学習や実験に最適!

MCP を始めよう

Visual Studio コードでMCPを使用するには、適切に設定する必要があります。

1. プロジェクトルートの[.vscodeフォルダを作成します。

2. このテンプレートで[.vscodeフォルダ内の[mcp.json]ファイルを作成します。

はじめる

1. このリポジトリをクローンする
2. Python仮想環境の設定

FreeCodeCamp Model Context Protocol (MCP) Tutorial

This repository contains the code and examples for the FreeCodeCamp course on Model Context Protocol (MCP). The repository is structured to provide both the course reference code and practice materials.

Repository Structure

The repository is organized into two main sections:

1. MainCode/

This directory contains the original code used during the course tutorial. It includes:

• Scenario1/: Basic MCP calculator implementation
• Scenario2/: FastAPI integration with MCP
• Scenario3/: FreeCodeCamp RSS feed reader
• deployment/: Deployment configuration examples

2. Practice/

This directory contains tutorial-focused versions of the same code, with:

• Detailed step-by-step comments
• Comprehensive documentation
• Clear explanations of concepts
• Usage examples and instructions Perfect for learning and experimenting on your own!

Getting Started with MCP

To use MCP in Visual Studio Code, you need to configure it properly:

1. Create a .vscode folder in your project root:

mkdir .vscode

2. Create an mcp.json file inside the .vscode folder with this template:

{
    "servers": {
        "Calculator-STDIO": {
            "command": "python",
            "args": [
                "Scenario1/fastmcp_calculator.py"
            ]
        },
        "Calculator-HTTP": {
            "command": "npx",
            "args": [
                "mcp-remote",
                "http://localhost:8002/mcp"
            ]
        }
    }
}

Getting Started

1. Clone this repository
2. Set up your Python virtual environment
3. Install the required packages:

   pip install -r requirements.txt
   

4. Start with the Practice/ directory to learn the concepts
5. Reference MainCode/ to see the production-ready implementations