Добро пожаловать в MCP Lab, коллекцию проектов, демонстраций и экспериментов с использованием протокола Model Context Protocol (MCP). Это хранилище служит игровой площадкой для изучения мощности и универсальности MCP в подключении моделей ИИ к внешним инструментам, источникам данных и услугам.

Подумайте о MCP как USB-C для AI — стандартизированный способ подключения больших языковых моделей (LLM) к вашим инструментам с минимальным пользовательским кодом.

###Структура

Каждая папка в этом репо представляет собой независимый, автономный проект или учебник, построенный с использованием MCP. Проекты варьируются от краш-курсов для начинающих до более глубокой интеграции с реальными API и местной инфраструктурой.

Каждый проект включает в себя:

• Четкая инструкция по установке Исходный код для MCP-серверов и/или клиентов

• Примеры или видеоролики Опциональная интеграция Claude или локальная интеграция LLM

###Почему именно MCP?

Модельный контекстный протокол (MCP) позволяет: ** Интеграция между LLM и внешними инструментами ware ** Осведомленный о конфиденциальности, локальный дизайн ** (не нужно подвергать ваши данные облаку) Вместимые, многоразовые серверы для Slack, GitHub, баз данных и многого другого

• .LLM-агностическая архитектура (работает с Claude, Ollama, ChatGPT и др.)

🧪 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.

---

📂 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

---

🧠 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.

---

🛠 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

---

🎥 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]

---

🤝 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

---

MCP-Crash-Course YouTube Video: URL

---