在本课程中,您将了解如何使用 Model Context Protocol(模型上下文协议)构建强大的 AI 应用程序,该协议是一种革命性的方法,在将 Claude 连接到外部服务和数据源时消除了繁琐的集成代码。本课程将带您从了解 MCP 的核心架构到构建可与现实世界系统交互的功能齐全的 MCP 服务器和客户端。 您将学习 MCP 的三个基本原语--工具、资源和 Prompt,并了解何时使用每个原语。通过实际操作,您将使用 Python SDK 创建自己的 MCP 服务器,定义 Claude 可以自主调用的工具、为应用程序提供数据的资源以及为最终用户提供专业工作流程的提示。 通过构建客户端和服务器组件,您将全面了解 MCP 如何实现 AI Model 与外部服务之间的无缝通信。您将与 MCP 检查员一起测试您的实现,了解传输协议,并准确了解消息是如何在整个系统中流动的。无论您是在构建 GitHub 集成、文档管理系统还是自定义 AI 工作流,本课程都将为您提供实用技能,帮助您利用 MCP 的标准化方法,大大减轻开发负担。
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该课程共有4个模块
开始使用模型上下文协议 (MCP)。了解什么是 MCP、为什么重要以及 MCP 客户端如何与 MCP 服务器通信。
涵盖的内容
3个视频2个作业
从零开始构建你的第一个 MCP 服务器。Set 一个 Python 项目,定义工具,并使用官方检测器测试服务器。
涵盖的内容
3个视频2个作业
实施 MCP Client 以连接服务器。了解如何定义资源、访问资源、使用 Prompt 以及将所有内容集成到一个完整的应用程序中。
涵盖的内容
5个视频3个作业
回顾关键概念,学以致用。完成最终评估,测试您对 MCP 的理解。
涵盖的内容
1个视频1个作业
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¹ 本课程的部分作业采用 AI 评分。对于这些作业,将根据 Coursera 隐私声明使用您的数据。





