AM

anshlambagit/mcp_masterclass

开发工具

本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。 查看原文

20 stars 12 forks 质量 54 趋势 14

这是一门全面且注重实践的课程,涵盖从创建第一台MCP服务器到使用Docker和云原生架构部署生产准备应用的一切。

概览

这是一门全面且注重实践的课程,涵盖从创建第一台MCP服务器到使用Docker和云原生架构部署生产准备应用的一切。 - 观看完整教程 : https://youtu.be/io02ZM0ADqM?si=q612y-5459BjTT5j 是一种标准化协议,实现了AI模型与外部工具/系统之间的无缝通信。它允许: - 🔌 :将AI模型连接到自定义工具和服务 - 🌐 :标准化的大型语言模型与资源交互方式 - 🔄 :使用标准、HTTP或自定义传输 - 🛡️ :全类型支持与验证 - 📡 :在远程服务器上执行工具 本大师课将带您完整体验MCP开发过程: 无论你是人工智能爱好者、开发者还是DevOps工程师,这门课程都能满足你的需求!

概述(AI 翻译)

这是一门全面的实践课程,教你关于**模型上下文协议(MCP)**的一切——从创建你的第一台MCP服务器到使用Docker和云原生架构部署生产准备应用。

📚 目录

  • 什么是MCP?
  • 课程概述
  • 先决条件
  • 入门指南
  • 课程结构
  • 项目架构
  • 主要特征
  • 技术
  • 快速入门指南
  • 运行示例
  • 常见问题解答
  • 资源

🤖 什么是MCP?

模型上下文协议(MCP) 是一种标准化协议,能够实现 AI 模型与外部工具/系统之间的无缝通信。它允许:

  • 🔌 工具集成:将AI模型与自定义工具和服务连接起来
  • 🌐 通用通信:大型语言模型与资源交互的标准化方式
  • 🔄 多传输支持:使用stdio、HTTP或自定义传输
  • 🛡️ 类型安全:完整的类型支持与验证
  • 📡 远程执行:远程服务器上的执行工具

📖 课程概述

本大师课将带您完整体验MCP开发过程:

本页由 AI 翻译,技术细节请以原文为准。

README

以下为原文 README 节选,完整内容请查看原文。

MCP Masterclass - Complete Guide For Beginners

A comprehensive, hands-on course that teaches you everything about Model Context Protocol (MCP) - from creating your first MCP server to deploying production-ready applications using Docker and cloud-native architectures.

📚 Table of Contents

🤖 What is MCP?

Model Context Protocol (MCP) is a standardized protocol that enables seamless communication between AI models and external tools/systems. It allows:

  • 🔌 Tool Integration: Connect AI models to custom tools and services
  • 🌐 Universal Communication: Standardized way for LLMs to interact with resources
  • 🔄 Multi-Transport Support: Use stdio, HTTP, or custom transports
  • 🛡️ Type-Safe: Full type support and validation
  • 📡 Remote Execution: Execute tools on remote servers

📖 Course Overview

This masterclass takes you on a complete journey through MCP development:

Beginner  ─→  Intermediate  ─→  Advanced  ─→  Production
   ↓              ↓                 ↓             ↓
 CH-1          CH-2,3             CH-4,5        CH-6

Whether you’re an AI enthusiast, developer, or DevOps engineer, this course has something for you!

✅ Prerequisites

  • Python 3.12+ (MCP requires modern Python)
  • Git for version control
  • Docker (for Chapter 6)
  • Basic Python knowledge (async/await, decorators)
  • API familiarity (helpful for understanding HTTP transport)
  • Terminal/Command Line comfort

🎯 Getting Started

1. Clone the Repository

git clone https://github.com/yourusername/MCP_Masterclass.git
cd MCP_Masterclass

2. Set Up Python Environment

Using uv (recommended - faster than pip):

uv venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

Or using traditional venv:

python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # On Windows: .venv\Scripts\activate

3. Install Dependencies

uv pip install -r pyproject.toml
# or
pip install -e .

The project includes:

  • fastmcp - FastMCP framework for building MCP servers
  • langchain - For integration with language models
  • langchain-mcp-adapters - Bridge between LangChain and MCP
  • mcp - Official MCP specification implementation
  • agentic-terminal - Terminal-based MCP tools

4. Verify Installation

python main.py
# Expected output: "Hello from mcp-masterclass!"
在 GitHub 查看完整 README

安装

docker run -p 8050:8050 mcp-masterclass
新手?先看 mcpskill.org 教程 →