(測試版)建置、連接、部署：掌握 MCP 伺服器、MCP 用戶端、強大 LLM 應用程式的工具和資源
從這 7 小時的課程，你會學到
- 模型上下文協議（MCP）理論
- 模型上下文協定 (MCP) 伺服器
- 模型上下文協定 (MCP) 用戶端
- 模型上下文協定 (MCP) 工具、資源、提示
- MCP( Model Context Protocol ) 安全
要求
- 必須具備 GenAI 生態系的知識
- 必須具備軟體工程經驗
- 安裝 NodeJS
- Python 安裝
- Claude 桌面已安裝
- 遊標已安裝
課程說明
**課程處於測試階段，每隔幾天就會有新內容。 **
請注意，這不是一門針對初學者的課程。本課程假設您具有軟體工程背景並且精通 Python。我將使用 Cursor IDE，但您可以使用任何您喜歡的編輯器，因為我們只使用 IDE 的基本功能，例如偵錯和運行腳本。 n
MCP (Model Context Protocol，模型上下文協定)：一種可協助在 LLM 之上建立代理程式和複雜工作流程的協議，提供預先建置的整合、在 LLM 提供者之間切換的靈活性以及資料安全性。
架構組件
- MCP 主機：Claude Desktop、Cursor、Windsurf 等程式或希望透過 MCP 存取資料的 AI 工具
- MCP 用戶端：與伺服器保持 1:1 連線的協定用戶端（內容預計於 4 月完成）
- MCP 伺服器：輕量級程式，每個程式都透過標準化模型上下文協議公開特定功能
- 本機資料來源：MCP 伺服器可以安全存取的電腦檔案、資料庫和服務（內容預計於 3 月底發布）
- 遠端服務：MCP 伺服器可以連接到的透過網際網路提供的外部系統（例如透過 API）(內容預計三月底完成）
主要功能
- 資源：將伺服器中的資料和內容公開給 LLM 的元件
- 提示：建立可重複使用的提示範本和工作流程的功能
- 工具：使 LLM 能夠透過伺服器執行操作的功能
- 取樣：允許您的伺服器從 LLM 要求完成的功能
- 傳輸層：MCP 用戶端與伺服器之間的通訊機制
涵蓋主題：
- MCP + 代理程式安全最佳實踐
- 容器化 MCP 伺服器
- 協議流程
- MCP + Docker
- MCP + LangChain
- OAuth 2.0 與 MCP 結合使用，具有 Auth0
- MCP 部署（以 Cloud flare 為特色）
- A2A – 代理 2 代理協定（開發中）
目標受眾
- 進階 GenAI 用戶
- 這是一門高階課程，必須具備 GenAI 生態系統的知識
講師簡介
Eden Marco | LLM Specialist 最暢銷教練
我是一名充滿熱情的軟體工程師，在後端開發和雲端架構方面擁有多年的經驗。我是 Orca Security 的首批工程師之一，在那裡我幫助塑造了公司的核心技術，現在我在 Google Cloud 擔任 GenAI 架構師，幫助組織設計和部署先進的生成 AI 和雲端原生解決方案。
我也很自豪能夠成為 LangChain 大使，積極為開源社群做出貢獻，並幫助開發人員使用 LangChain 生態系統建立強大的 LLM 應用程式。
我擁有以色列理工學院( Technion )電腦科學學士學位，並且一直對教學和指導抱有濃厚的興趣。我在 Reichman University (雷克曼大學)教授函數式程式設計和電腦科學導論，在那裡我指導了下一代軟體工程師。
我的課程以現實世界的經驗為基礎，旨在為您提供實用的、可用於生產的技能 – 無論您是剛起步還是希望升級。
字幕：英文
- 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To
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