モデルコンテキストプロトコル(MCP)を使用して、プロジェクト、デモ、および実験のコレクションであるMCP Labへようこそ。 このリポジトリは、AIモデルを外部ツール、データソース、サービスに接続してMCPのパワーと汎用性を探求する場として機能します。

MCP を AI 用 ** USB-C として考える** – 最小限のカスタム コードで大きな言語モデル (LLM) をツールに差し込む標準化された方法。

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このリポジトリの各フォルダは、MCPを使用して構築された独立した、自在なプロジェクトまたはチュートリアルを表しています。 プロジェクトは、初心者向けのクラッシュコースから、実際のAPIやローカルインフラとのより深い統合まで様々です。

各プロジェクトには以下が含まれます。

• セットアップ手順をクリア
• MCP サーバーおよび/またはクライアントのソースコード
• サンプルかビデオ ウォークスルー
• 任意クロードかローカルLMの統合

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Why なぜ MCP?

モデル コンテキスト プロトコル (MCP) は、次のようにします。

• 🔌LLMと外部ツール間のプラグアンドプレイ統合
• プライバシー・アウェア、ローカル・ファースト・デザイン*(データをクラウドに公開する必要はありません)
• 🧱Slack、GitHub、データベース、その他、対応可能なサーバー LLM-agnosticアーキテクチャ*(Claude、Ollama、ChatGPTなど)

🧪 MCP Lab – Experiments with Anthropic’s Model Context Protocol

Welcome to MCP Lab, a collection of projects, demos, and experiments using Model Context Protocol (MCP). This repository serves as a playground to explore the power and versatility of MCP in connecting AI models to external tools, data sources, and services.

Think of MCP as USB-C for AI – a standardized way to plug large language models (LLMs) into your tools with minimal custom code.

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📂 Structure

Each folder in this repo represents an independent, self-contained project or tutorial built using MCP. Projects vary from beginner-friendly crash courses to deeper integrations with real-world APIs and local infrastructure.

mcp-lab/
│
├── mcp-crash-course/         # Introductory project – walk-through of MCP basics
├── Coming soon...

Each project includes:

• Clear setup instructions
• Source code for MCP servers and/or clients
• Examples or video walkthroughs
• Optional Claude or local LLM integration

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🧠 Why MCP?

Model Context Protocol (MCP) enables:

• 🔌 Plug-and-play integrations between LLMs and external tools
• 🔒 Privacy-aware, local-first design (no need to expose your data to the cloud)
• 🧱 Composable, reusable servers for Slack, GitHub, databases, and more
• 🌐 LLM-agnostic architecture (works with Claude, Ollama, ChatGPT, etc.)

With MCP, you write a connector once, and any compatible model can use it. It’s the future of LLM-to-tool communication.

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🛠 Getting Started

To run any project:

1. Clone the repo:

   git clone https://github.com/Farzad-R/mcp-lab.git
   cd mcp-lab
   

2. Navigate to the project folder you’re interested in (e.g. mcp-crash-course)

3. Follow the README.md inside that folder for setup and instructions

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🎥 Related Video Series

All of these projects are featured in my educational videos on YouTube.

➡️ Watch the full crash course: [MCP Crash Course – YouTube Link]

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🤝 Contributing

Want to add your own MCP experiment?
PRs are welcome! Follow the format of existing folders and include:

• A clear README.md
• A self-contained demo (scripts, server, or configs)
• Optional: video or blog post link

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MCP-Crash-Course YouTube Video: URL

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