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。