本课程教您构建具有生产就绪功能的模型上下文协议 (MCP) 服务器和客户端。您将学习如何实现 Sampling(一种将 AI 模型的成本和复杂性从服务器转移到客户端的技术),以及如何添加实时日志和进度通知,以改善用户在长期运行过程中的体验。课程涵盖 MCP 的权限系统 roots,该系统可在维护安全边界的同时发现文件。 您将了解使 MCP 运行的双向通信模式,包括在客户端和服务器之间流动的 JSON 消息类型。课程将比较两种传输方法:用于本地开发的 STDIO 和用于远程部署的 StreamableHTTP。您将了解 StreamableHTTP 如何使用服务器发送事件来克服 HTTP 的限制,以及何时使用无状态配置来实现横向扩展,但会牺牲某些功能。 完成本课程后,您将能够根据部署需求选择合适的传输方法,实现与无直接 API 限制学习的语言模型集成的服务器,并了解不同 MCP 配置之间的架构权衡。实践演练将通过实际实施示例演示每个概念。
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该课程共有3个模块
主 Sampling、通知和根--这三项强大的功能使 MCP 服务器能力更强、用户更友好。了解服务器如何访问 Language Model、提供实时反馈以及安全访问文件系统。
涵盖的内容
4个视频1个作业
深入了解 MCP 的通信层。了解 JSON 消息类型、用于本地开发的 stdio 传输以及用于远程部署的 StreamableHTTP 的复杂性。
涵盖的内容
5个视频2个作业
测试您对高级 MCP 概念的了解程度,并学习如何在自己的项目中应用这些技术。
涵盖的内容
1个视频2个作业
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