MCP Lab, Model Context Protocol (MCP)를 사용하여 프로젝트, 데모 및 실험 모음. 이 저장소는 외부 도구, 데이터 소스 및 서비스에 AI 모델에 연결하는 MCP의 힘과 다양성을 탐구하기 위해 놀이터 역할을합니다.

MCP의 생각 ** USB-C for AI** – 최소한의 사용자 정의 코드를 가진 도구로 큰 언어 모델 (LLMs)를 폐쇄하는 표준화 된 방법.

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구조

이 repo의 각 폴더는 MCP를 사용하여 내장 된 독립적 인 자체 유지 프로젝트 또는 튜토리얼을 나타냅니다. 프로젝트는 실제 API 및 로컬 인프라와 통합하는 초보자 친화적 인 충돌 과정과 다릅니다.

각 프로젝트는 다음을 포함합니다:

• 명확한 설정 지시
• MCP 서버 및/또는 클라이언트용 소스 코드
• 예 또는 비디오 연습
• 선택 Claude 또는 지역 LLM 통합

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왜 MCP?

모형 Context 의정서 (MCP)는 가능하게 합니다:

• LLMs 및 외부 도구 사이 ** Plug-and-play 통합 **
• ResultPrivacy-aware, Local-first design (클라우드에 데이터를 노출할 필요가 없습니다)
• **가능, 재사용 가능한 서버 ** Slack, GitHub, 데이터베이스 등
• LM-agnostic 아키텍처** (클래드, 오라마, ChatGPT 등)

🧪 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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