これは、LinkedIn学習コースUnboxing AI: Build a Remote MCP Server from Zero to Deployed with OAuthのリポジトリです。 [LinkedIn Learning][lil-course-url]からフルコースをご利用いただけます。

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コースの説明

MCP は、モデルコンテキストプロトコルで、AI にほとんど何でも接続できます。 このライブストリームシリーズのターンコースでは、LinkedIn プリンシパル インストラクター モーテン ラン ヘンドリクセン ウンボックス MCP. MCPとは何か、なぜ重要なのかを学びます。 その後、MCPサーバーをゼロから構築する方法を学び、エリシテーションやサンプリングなどの最先端機能を使用して、セキュリティと認可の管理、リモートMCPサーバーのデプロイなど、アクセスと利用が容易になります。

更新された指示と情報については、メインブランチの読み込みファイルを参照してください。

指示

このコースはLinkedInのライブストリームとして始まり、イベント当日のフォルダに練習ファイルが整理されます。 各フォルダーには複数の MCP サーバー プロジェクトが含まれています。 各サブプロジェクトには、[README.md]ファイルがあり、使い方の詳しい説明があります。 一部のフォルダには、MCPサーバーが完成したほか、課題、半完成したプロジェクト、またはその他の資料が含まれています。

参照のため:

Unboxing AI: Build a Remote MCP Server from Zero to Deployed with OAuth

This is the repository for the LinkedIn Learning course Unboxing AI: Build a Remote MCP Server from Zero to Deployed with OAuth. The full course is available from LinkedIn Learning.

Course Description

MCP, the Model Context Protocol, enables you to connect pretty much anything to AI. In this livestream series-turned-course, LinkedIn Principal Instructor Morten Rand-Hendriksen unboxes MCP. You’ll learn what MCP is and why it matters. Then get hands on and learn how to build MCP servers from scratch, use cutting edge features like elicitation and sampling, manage security and authorization, and deploy remote MCP servers for easier access and use.

See the readme file in the main branch for updated instructions and information.

Instructions

This course originated as a livestream on LinkedIn, so the exercise files are organized in folders by the day of the event. Each folder contains one or more MCP server projects. Each sub-project has a README.md file with detailed instructions on how to use it. Some folders contain completed MCP servers, others contain challenges, half-completed projects, or other materials.

For reference:

• day-02/ = Chapter 2
• day-03/ = Chapter 3
• day-05/ = Chapter 5

Installing

1. To use these exercise files, you must have the following installed:
   • Visual Studio Code with GitHub Copilot
   • Claude Desktop (optional)
2. Clone this repository into your local machine using the terminal (Mac), CMD (Windows), or a GUI tool like SourceTree.
3. Follow the instructions in the course and in the respective README.md files for each project.

Instructor

Morten Rand-Hendriksen

Principal Staff Instructor, Speaker, Web Designer, and Software Developer

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