🚀 Kurikulum Model Context Protocol (MCP) pro začátečníky

April 12, 2026 · View on GitHub

MCP-pro-začátečníky

Postupujte podle těchto kroků, abyste začali používat tyto zdroje:

Vytvořte Fork repozitáře: Klikněte na
Naklonujte repozitář: git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
Připojte se na

🌐 Podpora více jazyků

Podporováno pomocí GitHub Action (automatizované a vždy aktuální)

Raději klonovat lokálně?

Tento repozitář obsahuje více než 50 jazykových překladů, což výrazně zvyšuje velikost stažení. Pro klonování bez překladů použijte sparse checkout:

Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
cd mcp-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'
CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
cd mcp-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"
To vám poskytne vše potřebné pro dokončení kurzu s mnohem rychlejším stažením.

🚀 Kurikulum Model Context Protocol (MCP) pro začátečníky

Naučte se MCP s praktickými ukázkami kódu v C#, Java, JavaScript, Rust, Python a TypeScript

🧠 Přehled kurikula Model Context Protocol

Vítejte na vaší cestě za Model Context Protocol! Pokud jste se někdy zajímali, jak AI aplikace komunikují s různými nástroji a službami, právě objevíte elegantní řešení, které mění způsob, jakým vývojáři vytvářejí inteligentní systémy.

Představte si MCP jako univerzálního tlumočníka pro AI aplikace – stejně jako USB porty umožňují připojit jakékoli zařízení k vašemu počítači, MCP umožňuje AI modelům připojit se ke kterémukoli nástroji nebo službě standardizovaným způsobem. Ať už vytváříte svého prvního chatbota, nebo pracujete na složitých AI pracovních postupech, porozumění MCP vám dá sílu vytvářet schopnější a flexibilnější aplikace.

Toto kurikulum je navrženo s trpělivostí a péčí pro vaši vzdělávací cestu. Začneme s jednoduchými koncepty, které již znáte, a postupně budeme budovat vaše dovednosti pomocí praktických cvičení ve vašem oblíbeném programovacím jazyce. Každý krok obsahuje jasná vysvětlení, praktické příklady a hodně povzbuzení na cestě.

Až dokončíte tuto cestu, budete mít důvěru stavět vlastní MCP servery, integrovat je s populárními AI platformami a pochopíte, jak tato technologie mění budoucnost vývoje AI. Pojďme společně začít toto vzrušující dobrodružství!

Oficiální dokumentace a specifikace

Toto kurikulum je sladěno se specifikací MCP 2025-11-25 (nejnovější stabilní verze). Specifikace MCP používá verzování založené na datu (formát RRRR-MM-DD) pro jasné sledování verzí protokolu.

Tyto zdroje budou s postupujícím porozuměním ještě cennější, ale necítíte tlak číst vše najednou. Začněte oblastmi, které vás zajímají nejvíce!

📘 Dokumentace MCP – Toto je váš zdroj krok za krokem k tutoriálům a uživatelským příručkám. Dokumentace je psána s ohledem na začátečníky, poskytuje jasné příklady, kterým můžete sami pohodlně porozumět.
📜 Specifikace MCP – Považujte to za váš rozsáhlý referenční manuál. Během práce s kurikulem se sem budete často vracet pro specifické podrobnosti a prozkoumání pokročilých funkcí.
📜 Verzování specifikace MCP – Obsahuje informace o historii verzí protokolu a o tom, jak MCP používá verzování založené na datu (formát RRRR-MM-DD).
🧑‍💻 GitHub repozitář MCP – Zde najdete SDK, nástroje a ukázky kódu v několika programovacích jazycích. Je to jako pokladnice praktických příkladů a komponent připravených k použití.
🌐 MCP komunita – Připojte se k ostatním studentům a zkušeným vývojářům v diskuzích o MCP. Je to podporující komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti sdíleny svobodně.

Výukové cíle

Na konci tohoto kurikula se budete cítit sebejistě a nadšeně z vašich nových schopností. Tady je, čeho dosáhnete:

• Porozumět základům MCP: Pochopíte, co je Model Context Protocol a proč mění způsob spolupráce AI aplikací, pomocí příkladů a analogií, které dávají smysl.

• Vytvořit svůj první MCP server: Vytvoříte funkční MCP server ve vašem preferovaném programovacím jazyce, začnete s jednoduchými příklady a krok za krokem rozvinete své schopnosti.

• Propojit AI modely s reálnými nástroji: Naučíte se, jak překlenout propast mezi AI modely a skutečnými službami, čímž aplikacím dáte nové silné schopnosti.

• Implementovat nejlepší bezpečnostní praktiky: Naučíte se, jak udržet své MCP implementace bezpečné a chránit své aplikace a uživatele.

• Nasazení s důvěrou: Budete vědět, jak své MCP projekty přenést z vývoje do produkce s praktickými strategiemi nasazení, které fungují v reálném světě.

• Připojit se ke komunitě MCP: Stanete se součástí rostoucí komunity vývojářů, kteří formují budoucnost vývoje AI aplikací.

Nezbytné základy

Než se pustíme do specifik MCP, ujistěme se, že vám nejsou cizí některé základní pojmy. Nebojte se, pokud v těchto oblastech nejste experty – vše potřebné vám vysvětlíme za pochodu!

Porozumění protokolům (Základ)

Představte si protokol jako pravidla pro konverzaci. Když voláte příteli, oba víte, že při zvednutí říkáte „ahoj“, střídáte se v mluvení a na konci říkáte „nashledanou“. Počítačové programy potřebují podobná pravidla, aby mohly efektivně komunikovat.

MCP je protokol – sada dohodnutých pravidel, která pomáhají AI modelům a aplikacím vést produktivní „konverzace“ s nástroji a službami. Stejně jako pravidla konverzace usnadňují lidskou komunikaci, také MCP činí komunikaci AI aplikací spolehlivější a silnější.

Vztahy klient-server (Jak programy spolupracují)

Tento vztah používáte každý den! Když používáte webový prohlížeč (klient) k návštěvě webové stránky, připojujete se k webovému serveru, který vám stránku pošle. Prohlížeč ví, jak požádat o informace, a server ví, jak odpovědět.

V MCP máme podobný vztah: AI modely fungují jako klienti, kteří žádají o informace nebo akce, zatímco MCP servery tyto schopnosti poskytují. Je to jako mít pomocníka (server), kterému se AI může obrátit s žádostí o konkrétní úkoly.

Proč je standardizace důležitá (Jak věci spolu fungují)

Představte si, že by každý výrobce aut používal jiný tvar benzínové pumpy – potřebovali byste pro každé auto jiné adaptéry! Standardizace znamená dohodu na společných přístupech, aby vše fungovalo hladce.

MCP poskytuje tuto standardizaci pro AI aplikace. Místo toho, aby každý AI model potřeboval speciální kód pro každý nástroj, MCP vytvoří univerzální způsob, jak spolu komunikovat. To umožňuje vývojářům stavět nástroje jednou a používat je s mnoha AI systémy.

🧭 Přehled vaší vzdělávací cesty

Vaše cesta MCP je pečlivě strukturovaná tak, aby postupně budovala vaši důvěru a dovednosti. Každá fáze zavádí nové koncepty a zároveň upevňuje to, co jste se již naučili.

🌱 Základní fáze: Porozumění základům (moduly 0-2)

Zde začíná vaše dobrodružství! Seznámíme vás s koncepty MCP pomocí známých analogií a jednoduchých příkladů. Pochopíte, co MCP je, proč existuje a jak zapadá do širšího světa vývoje AI.

• Modul 0 – Úvod do MCP: Začneme tím, co MCP je a proč je tak důležité pro moderní AI aplikace. Uvidíte reálné příklady MCP v praxi a pochopíte, jak řeší běžné problémy, kterým vývojáři čelí.

• Modul 1 – Vysvětlení základních konceptů: Naučíte se základní stavební kameny MCP. Použijeme spoustu analogií a vizuálních příkladů, abyste tyto koncepty snadno pochopili.

• Modul 2 – Bezpečnost v MCP: Bezpečnost může znít zastrašujícím dojmem, ale ukážeme vám, jak MCP obsahuje zabudované bezpečnostní prvky a naučíme vás osvědčené postupy, které chrání vaše aplikace od začátku.

🔨 Fáze tvorby: Vytváření prvních implementací (modul 3)

Teď začíná ta pravá zábava! Získáte praktické zkušenosti s tvorbou skutečných MCP serverů a klientů. Nebojte se – začneme jednoduše a provedeme vás každým krokem.

Tento modul obsahuje několik praktických průvodců, které vám umožní cvičit ve vámi preferovaném programovacím jazyce. Vytvoříte svůj první server, sestavíte klienta, který se k němu připojí, a dokonce integrujete populární vývojové nástroje jako VS Code.

Každý průvodce obsahuje úplné příklady kódu, tipy na řešení problémů a vysvětlení, proč děláme konkrétní návrhová rozhodnutí. Na konci této fáze budete mít funkční implementace MCP, na které můžete být hrdí!

🚀 Fáze rozvoje: Pokročilé koncepty a reálná aplikace (moduly 4-5)

Po zvládnutí základů jste připraveni prozkoumat sofistikovanější funkce MCP. Pokryjeme praktické strategie implementace, techniky ladění a pokročilá témata, jako je integrace multimodální umělé inteligence.

Naučíte se také, jak škálovat své implementace MCP pro produkční použití a integrovat je s cloudovými platformami jako Azure. Tyto moduly vás připraví na tvorbu řešení MCP, která zvládnou nároky reálného světa.

🌟 Fáze mistrovství: Komunita a specializace (moduly 6-11)

Závěrečná fáze se zaměřuje na připojení ke komunitě MCP a specializaci v oblastech, které vás nejvíce zajímají. Naučíte se, jak přispívat do open-source projektů MCP, implementovat pokročilé vzory autentizace a stavět komplexní řešení s integrací databází.

Modul 11 si zaslouží zvláštní zmínku – je to kompletní 13-dílná praktická výuková cesta, která vás naučí vytvářet produkčně připravené MCP servery s integrací PostgreSQL. Je to něco jako závěrečný projekt, který spojuje vše, co jste se naučili!

📚 Kompletní struktura kurikula

Modul	Téma	Popis	Odkaz
Moduly 0-3: Základy
00	Úvod do MCP	Přehled Model Context Protocol a jeho význam v AI pipelinech	Číst dále
01	Vysvětlení základních konceptů	Podrobný průzkum základních konceptů MCP	Číst dále
02	Bezpečnost v MCP	Hrozby bezpečnosti a osvědčené postupy	Číst dále
03	Začínáme s MCP	Nastavení prostředí, základní servery/klienti, integrace	Číst dále
Modul 3: Vytvoření vašeho prvního serveru a klienta
3.1	První server	Vytvořte svůj první MCP server	Průvodce
3.2	První klient	Vyvíjejte základního MCP klienta	Průvodce
3.3	Klient s LLM	Integrace velkých jazykových modelů	Průvodce
3.4	Integrace VS Code	Použití MCP serverů ve VS Code	Průvodce
3.5	stdio server	Vytváření serverů pomocí stdio transportu	Průvodce
3.6	HTTP streaming	Implementace HTTP streamingu v MCP	Průvodce
3.7	AI Toolkit	Použití AI Toolkit s MCP	Průvodce
3.8	Testování	Testujte svou implementaci MCP serveru	Průvodce
3.9	Nasazení	Nasazení MCP serverů do produkce	Průvodce
3.10	Pokročilé použití serveru	Použití pokročilých serverů pro rozšíření funkcí a lepší architekturu	Průvodce
3.11	Jednoduchá autentizace	Kapitola ukazující autentizaci od začátku a RBAC	Průvodce
3.12	MCP hostitelé	Konfigurace Claude Desktop, Cursor, Cline a dalších MCP hostitelů	Průvodce
3.13	MCP Inspector	Ladění a testování MCP serverů pomocí nástroje Inspector	Průvodce
3.14	Sampling	Použití vzorkování ke spolupráci s klientem	Průvodce
3.15	MCP Apps	Vývoj MCP aplikací	Průvodce
Moduly 4-5: Praktické a pokročilé
04	Praktická implementace	SDK, ladění, testování, znovupoužitelné šablony promptů	Číst dále
4.1	Stránkování	Zpracování velkých výsledkových sad s kurzorem	Průvodce
05	Pokročilá témata v MCP	Multimodální AI, škálování, podnikové použití	Číst dále
5.1	Integrace Azure	MCP integrace s Azure	Průvodce
5.2	Multimodalita	Práce s více modalitami	Průvodce
5.3	Demonstrace OAuth2	Implementace OAuth2 autentizace	Průvodce
5.4	Kořenové kontexty	Porozumění a implementace kořenových kontextů	Průvodce
5.5	Směrování	Strategie směrování MCP	Průvodce
5.6	Sampling	Techniky vzorkování v MCP	Průvodce
5.7	Škálování	Škálování implementací MCP	Průvodce
5.8	Bezpečnost	Pokročilé bezpečnostní aspekty	Průvodce
5.9	Webové vyhledávání	Implementace webového vyhledávání	Průvodce
5.10	Realtime streaming	Vývoj realtime streaming funkčnosti	Průvodce
5.11	Realtime vyhledávání	Implementace realtime vyhledávání	Průvodce
5.12	Autentizace Entra ID	Autentizace s Microsoft Entra ID	Průvodce
5.13	Integrace Foundry	Integrace s Azure AI Foundry	Průvodce
5.14	Inženýrství kontextu	Techniky efektivního inženýrství kontextu	Průvodce
5.15	Vlastní MCP transport	Implementace vlastních transportů	Průvodce
5.16	Funkce protokolu	Oznámení pokroku, rušení, šablony zdrojů	Průvodce
5.17	Adversariální multi-agentní uvažování	Dva agenti diskutují protichůdné strany za použití sdílených MCP nástrojů, hodnoceno agentem rozhodčím	Průvodce
Moduly 6-10: Komunita a osvědčené postupy
06	Příspěvky komunity	Jak přispívat do ekosystému MCP	Průvodce
07	Poznatky z raného přijetí	Příběhy z implementace v reálném světě	Průvodce
08	Osvědčené postupy pro MCP	Výkon, odolnost vůči chybám, resilience	Průvodce
09	Případové studie MCP	Praktické příklady implementace	Průvodce
10	Praktický workshop	Tvorba MCP serveru s AI Toolkitem	Laboratoř
Modul 11: Praktická laboratoř MCP serveru
11	Integrace MCP serveru s databází	Komplexní 13-laboratorní praktická cesta pro integraci PostgreSQL	Laboratoře
11.1	Úvod	Přehled MCP s databázovou integrací a příklad použití v maloobchodní analytice	Laboratoř 00
11.2	Základní architektura	Porozumění architektuře MCP serveru, databázové vrstvě a bezpečnostním vzorům	Laboratoř 01
11.3	Bezpečnost a multi-tenancy	Row Level Security, autentizace a přístup k datům více uživatelů	Laboratoř 02
11.4	Nastavení prostředí	Nastavení vývojového prostředí, Docker, Azure zdroje	Laboratoř 03
11.5	Návrh databáze	Nastavení PostgreSQL, návrh maloobchodního schématu a ukázková data	Laboratoř 04
11.6	Implementace MCP serveru	Vytváření FastMCP serveru s databázovou integrací	Laboratoř 05
11.7	Vývoj nástrojů	Tvorba nástrojů pro dotazování databáze a introspekci schématu	Laboratoř 06
11.8	Sémantické vyhledávání	Implementace vektorových embeddingů s Azure OpenAI a pgvector	Laboratoř 07
11.9	Testování a ladění	Testovací strategie, ladicí nástroje a validační přístupy	Laboratoř 08
11.10	Integrace VS Code	Konfigurace VS Code MCP integrace a použití AI Chatu	Laboratoř 09
11.11	Strategie nasazení	Nasazení pomocí Dockeru, Azure Container Apps a úvahy o škálování	Laboratoř 10
11.12	Monitorování	Application Insights, protokolování, sledování výkonu	Laboratoř 11
11.13	Osvědčené postupy	Optimalizace výkonu, zabezpečení a tipy pro produkci	Laboratoř 12

💻 Ukázkové projekty kódu

Jednou z nejzajímavějších částí učení MCP je vidět, jak vaše dovednosti v kódu postupně rostou. Navrhli jsme naše příklady kódu tak, aby začínaly jednoduše a postupně se stávala sofistikovanějšími podle toho, jak roste vaše porozumění. Zde je způsob, jak představujeme koncepty – s kódem, který je snadno pochopitelný, ale zároveň demonstruje skutečné principy MCP, pochopíte nejen to, co tento kód dělá, ale i proč je strukturován tímto způsobem a jak zapadá do větších aplikací MCP.

Základní vzorky MCP kalkulačky

Jazyk	Popis	Odkaz
C#	Příklad MCP serveru	Zobrazit kód
Java	MCP kalkulačka	Zobrazit kód
JavaScript	MCP demo	Zobrazit kód
Python	MCP server	Zobrazit kód
TypeScript	MCP příklad	Zobrazit kód
Rust	MCP příklad	Zobrazit kód

Pokročilé implementace MCP

Jazyk	Popis	Odkaz
C#	Pokročilý vzorek	Zobrazit kód
Java se Springem	Příklad Container App	Zobrazit kód
JavaScript	Pokročilý vzorek	Zobrazit kód
Python	Komplexní implementace	Zobrazit kód
TypeScript	Vzor kontejneru	Zobrazit kód

🎯 Předpoklady pro studium MCP

Abychom z tohoto kurikula vytěžili co nejvíce, měli byste mít:

Základní znalosti programování alespoň v jednom z následujících jazyků: C#, Java, JavaScript, Python nebo TypeScript
Pochopení klient-server modelu a API
Orientaci v konceptech REST a HTTP
(Volitelné) Předchozí znalosti konceptů AI/ML
Zapojení do komunitních diskuzí pro podporu

📚 Studijní průvodce a zdroje

Tento repozitář obsahuje několik zdrojů, které vám pomohou efektivně se orientovat a učit:

Studijní průvodce

K dispozici je komplexní Studijní průvodce, který vám pomůže efektivně projít tímto repozitářem. Tento vizuální mapový přehled kurikula ukazuje, jak jsou jednotlivá témata propojena, a poskytuje rady, jak efektivně využívat ukázkové projekty. Je zvláště užitečný, pokud jste vizuální typ a rádi vidíte celkový obrázek.

Průvodce obsahuje:

Vizuální mapu kurikula zobrazující všechna probíraná témata
Podrobný rozpis jednotlivých sekcí repozitáře
Doporučení, jak používat ukázkové projekty
Doporučené vzdělávací cesty pro různé úrovně dovedností
Další zdroje doplňující vaši studijní cestu

Změnový deník

Udržujeme podrobný Změnový deník, který sleduje všechny důležité aktualizace materiálů kurikula, abyste byli neustále v obraze o nejnovějších zlepšeních a doplňcích.

Přidání nového obsahu
Strukturální změny
Vylepšení funkcí
Aktualizace dokumentace

🛠️ Jak efektivně používat toto kurikulum

Každá lekce v tomto průvodci obsahuje:

Jasná vysvětlení koncepcí MCP
Živé příklady kódu v několika jazycích
Cvičení pro vytváření skutečných aplikací MCP
Dodatečné zdroje pro pokročilé studenty

Naučme se MCP s C# - Seriál tutoriálů

Pojďme se naučit o Model Context Protocol (MCP), špičkovém frameworku navrženém k standardizaci interakcí mezi AI modely a klientskými aplikacemi. V této úvodní lekci pro začátečníky vás seznámíme s MCP a provedeme vás vytvořením vašeho prvního MCP serveru.

C#: https://aka.ms/letslearnmcp-csharp

Java: https://aka.ms/letslearnmcp-java

JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript

Python: https://aka.ms/letslearnmcp-python

🎓 Vaše cesta MCP začíná

Gratulujeme! Právě jste udělali první krok na vzrušující cestě, která rozšíří vaše programovací schopnosti a propojí vás s nejmodernějším vývojem AI.

Co už jste dokázali

Přečtením tohoto úvodu jste už začali budovat svůj základ znalostí MCP. Rozumíte tomu, co MCP je, proč je důležitý a jak vám toto kurikulum pomůže na vaší studijní cestě. To je významný úspěch a začátek vaší odbornosti v této důležité technologii.

Dobrodružství před vámi

Jak budete postupovat moduly, pamatujte, že každý expert byl kdysi začátečník. Koncepty, které se nyní mohou zdát složité, se stanou vaší druhou přirozeností díky praxi a aplikaci. Každý malý krok vás přiblíží k mocným schopnostem, které vám budou sloužit během celé vaší vývojářské kariéry.

Vaše podpůrná síť

Připojujete se ke komunitě studentů a expertů, kteří mají vášeň pro MCP a rádi pomáhají ostatním uspět. Ať už uvíznete u kódovací výzvy nebo jste nadšeni z průlomu, komunita je tu, aby vás podpořila na vaší cestě.

Pokud se zaseknete nebo máte dotazy ohledně tvorby AI aplikací, připojte se k diskuzím s ostatními studenty a zkušenými vývojáři o MCP. Je to podpůrná komunita, kde jsou otázky vítány a znalosti jsou sdíleny otevřeně.

Pokud máte zpětnou vazbu k produktu nebo narazíte na chyby během vývoje, navštivte:

Jste připraveni začít?

Vaše MCP dobrodružství začíná právě teď! Začněte Modulem 0 a ponořte se do vašich prvních praktických zkušeností s MCP, nebo si prohlédněte ukázkové projekty a zjistěte, co budete tvořit. Pamatujte: každý expert začínal přesně tam, kde jste vy teď – a s trpělivostí a praxí budete ohromeni tím, čeho můžete dosáhnout.

Vítejte ve světě vývoje Model Context Protocol. Postavme spolu něco úžasného!

🤝 Přispívání do studijní komunity

Toto kurikulum sílí díky příspěvkům studentů, jako jste vy! Ať už opravujete překlep, navrhujete jasnější vysvětlení nebo přidáváte nový příklad, vaše příspěvky pomáhají ostatním začátečníkům uspět.

Děkujeme Microsoft Valued Professional Shivam Goyal za přispění ukázkových kódů.

Proces přispívání je navržen jako přátelský a podpůrný. Většina příspěvků vyžaduje podepsání Contributor License Agreement (CLA), ale automatizované nástroje vás procesem provedou hladce.

📜 Open Source učení

Celé toto kurikulum je dostupné pod licencí MIT LICENSE, což znamená, že ho můžete volně používat, upravovat a sdílet. Tento přístup podporuje naši misi zpřístupnit znalosti MCP vývojářům po celém světě.

🤝 Pravidla přispívání

Tento projekt vítá příspěvky a návrhy. Většina příspěvků vyžaduje souhlas s Contributor License Agreement (CLA), který potvrzuje, že máte právo a skutečně nám udělujete práva k použití vašeho příspěvku. Podrobnosti naleznete na https://cla.opensource.microsoft.com.

Při odeslání pull requestu automatický CLA bot automaticky zjistí, zda potřebujete CLA dodat, a vhodně označí PR (např. kontrolou stavu, komentářem). Postupujte podle pokynů bota. Tento proces provedete pouze jednou pro všechny repozitáře využívající náš CLA.

Tento projekt přijal Microsoft Open Source Code of Conduct. Pro více informací si přečtěte FAQ k Code of Conduct nebo kontaktujte opencode@microsoft.com pro další dotazy či připomínky.

Připravení začít svou MCP cestu? Začněte s Modulem 00 - Úvod do MCP a udělejte své první kroky ve světě vývoje Model Context Protocol!

🎒 Další kurzy

Náš tým produkuje i další kurzy! Podívejte se:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

Series Generativní AI

Základní vzdělávání

Série Copilot

Prohlášení o vyloučení odpovědnosti:
Tento dokument byl přeložen pomocí AI překladatelské služby Co-op Translator. Ačkoliv usilujeme o přesnost, mějte prosím na paměti, že automatické překlady mohou obsahovat chyby nebo nepřesnosti. Originální dokument v jeho mateřském jazyce by měl být považován za autoritativní zdroj. Pro důležité informace je doporučován profesionální lidský překlad. Nejsme odpovědní za jakékoliv nedorozumění nebo mylné interpretace vyplývající z použití tohoto překladu.