🚀 Model Context Protocol (MCP) Læreplan for begyndere

April 12, 2026 · View on GitHub

MCP-for-beginners

Følg disse trin for at komme i gang med at bruge disse ressourcer:

Fork depotet: Klik
Klon depotet: git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
Deltag i

🌐 Flersproget support

Understøttet via GitHub Action (Automatiseret & altid opdateret)

Foretrækker du at klone lokalt?

Dette depot indeholder 50+ sprogoversættelser, hvilket øger downloadstørrelsen betydeligt. For at klone uden oversættelser, brug 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"
Dette giver dig alt, hvad du behøver for at gennemføre kurset med en meget hurtigere download.

🚀 Model Context Protocol (MCP) Læreplan for begyndere

Lær MCP med praktiske kodeeksempler i C#, Java, JavaScript, Rust, Python og TypeScript

🧠 Oversigt over Model Context Protocol Læreplanen

Velkommen til din rejse ind i Model Context Protocol! Hvis du nogensinde har spekuleret på, hvordan AI-applikationer kommunikerer med forskellige værktøjer og tjenester, er du ved at opdage den elegante løsning, der forvandler måden udviklere bygger intelligente systemer på.

Tænk på MCP som en universel oversætter for AI-applikationer — ligesom USB-porte lader dig forbinde enhver enhed til din computer, lader MCP AI-modeller forbinde til ethvert værktøj eller tjeneste på en standardiseret måde. Uanset om du bygger din første chatbot eller arbejder på komplekse AI-arbejdsgange, vil forståelsen af MCP give dig magten til at skabe mere kapable og fleksible applikationer.

Denne læreplan er designet med tålmodighed og omsorg for din læringsrejse. Vi begynder med simple begreber, du allerede forstår, og bygger gradvist din ekspertise op gennem praktisk øvelse i dit foretrukne programmeringssprog. Hvert trin inkluderer klare forklaringer, praktiske eksempler og masser af opmuntring undervejs.

Når du har fuldført denne rejse, vil du have selvtillid til at bygge dine egne MCP-servere, integrere dem med populære AI-platforme og forstå, hvordan denne teknologi omformer fremtiden for AI-udvikling. Lad os begynde dette spændende eventyr sammen!

Officiel dokumentation og specifikationer

Denne læreplan er tilpasset MCP Specification 2025-11-25 (den nyeste stabile udgivelse). MCP-specifikationen bruger datobaseret versionsstyring (YYYY-MM-DD format) for at sikre klar protokolversionssporing.

Disse ressourcer bliver mere værdifulde, efterhånden som din forståelse vokser, men føl dig ikke presset til at læse alt med det samme. Start med de områder, der interesserer dig mest!

📘 MCP Dokumentation – Dette er din go-to ressource for trin-for-trin tutorials og brugervejledninger. Dokumentationen er skrevet med begyndere i tankerne og giver klare eksempler, som du kan følge i dit eget tempo.
📜 MCP Specifikation – Betragt dette som din omfattende referencehåndbog. Når du arbejder dig gennem læreplanen, vil du vende tilbage hertil for at slå specifikke detaljer op og udforske avancerede funktioner.
📜 MCP Specifikationsversionsstyring – Indeholder information om protokolversionshistorik og hvordan MCP bruger datobaseret versionsstyring (YYYY-MM-DD format).
🧑‍💻 MCP GitHub Repository – Her finder du SDK’er, værktøjer og kodeeksempler i flere programmeringssprog. Det er som en skattekiste af praktiske eksempler og færdigbyggede komponenter.
🌐 MCP Community – Deltag med andre elever og erfarne udviklere i diskussioner om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne, og viden deles frit.

Læringsmål

Ved slutningen af denne læreplan vil du føle dig selvsikker og begejstret for dine nye evner. Her er, hvad du vil opnå:

• Forstå MCP-grundprincipper: Du vil fatte, hvad Model Context Protocol er, og hvorfor det revolutionerer måden AI-applikationer arbejder sammen på, ved hjælp af analogier og eksempler, der giver mening.

• Byg din første MCP-server: Du vil skabe en fungerende MCP-server i dit foretrukne programmeringssprog, starte med simple eksempler og bygge dine færdigheder op trin for trin.

• Forbind AI-modeller til rigtige værktøjer: Du lærer at bygge bro mellem AI-modeller og faktiske tjenester, hvilket giver dine applikationer kraftfulde nye funktioner.

• Implementer security best practices: Du vil forstå, hvordan du holder dine MCP-implementeringer sikre og beskyttede, således at både dine applikationer og brugere er godt beskyttet.

• Deploy med selvtillid: Du vil vide, hvordan du tager dine MCP-projekter fra udvikling til produktion med praktiske udrulningsstrategier, der fungerer i den virkelige verden.

• Bliv en del af MCP-community’et: Du vil blive en del af et voksende fællesskab af udviklere, der former fremtiden for AI-applikationsudvikling.

Væsentlig baggrund

Før vi dykker ned i MCP-specifikke detaljer, skal vi sikre, at du føler dig tryg ved nogle grundlæggende koncepter. Bare rolig, hvis du ikke er ekspert i disse områder – vi forklarer alt, hvad du behøver at vide undervejs!

Forståelse af protokoller (Grundlaget)

Tænk på en protokol som reglerne for en samtale. Når du ringer til en ven, ved I begge, at I siger "hej" ved svar, skiftes til at tale og siger "farvel", når I er færdige. Computerprogrammer har brug for lignende regler for at kunne kommunikere effektivt.

MCP er en protokol – et sæt aftalte regler, der hjælper AI-modeller og applikationer med at have produktive "samtaler" med værktøjer og tjenester. Ligesom regler for samtale gør human kommunikation glat, gør MCP AI-applikationers kommunikation meget mere pålidelig og kraftfuld.

Klient-server forhold (Hvordan programmer arbejder sammen)

Du bruger allerede klient-server forhold hver dag! Når du bruger en webbrowser (klienten) til at besøge en hjemmeside, opretter du forbindelse til en webserver, der sender dig sideindholdet. Browseren ved, hvordan den skal bede om information, og serveren ved, hvordan den skal svare.

I MCP har vi et lignende forhold: AI-modeller fungerer som klienter, der anmoder om information eller handlinger, mens MCP-servere leverer disse funktioner. Det er som at have en hjælpsom assistent (serveren), som AI’en kan bede om at udføre specifikke opgaver.

Hvorfor standardisering er vigtigt (At få ting til at arbejde sammen)

Forestil dig, at hver bilproducent brugte forskellige formede benzinpumper - så ville du skulle have en adapter til hver enkelt bil! Standardisering betyder, at man bliver enige om fælles metoder, så ting fungerer sammen problemfrit.

MCP leverer denne standardisering for AI-applikationer. I stedet for at hver AI-model skal have kode tilpasset til ethvert værktøj, skaber MCP en universel måde at kommunikere på. Det betyder, at udviklere kan bygge værktøjer én gang og få dem til at fungere med mange forskellige AI-systemer.

🧭 Oversigt over din læringssti

Din MCP-rejse er omhyggeligt struktureret til gradvist at opbygge din selvtillid og dine evner. Hver fase introducerer nye begreber, mens den styrker det, du allerede har lært.

🌱 Grundlæggende fase: Forstå det basale (Moduler 0-2)

Her begynder dit eventyr! Vi introducerer dig for MCP-begreber med velkendte analogier og simple eksempler. Du vil forstå, hvad MCP er, hvorfor det findes, og hvordan det passer ind i det større AI-udviklingsbillede.

• Modul 0 - Introduktion til MCP: Vi starter med at udforske, hvad MCP er, og hvorfor det er så vigtigt for moderne AI-applikationer. Du vil se eksempler på MCP i arbejde og forstå, hvordan det løser almindelige problemer, som udviklere støder på.

• Modul 1 - Grundlæggende begreber forklaret: Her lærer du de essentielle byggesten i MCP. Vi bruger masser af analogier og visuelle eksempler, så disse koncepter føles naturlige og forståelige.

• Modul 2 - Sikkerhed i MCP: Sikkerhed kan lyde skræmmende, men vi viser dig, hvordan MCP inkluderer indbyggede sikkerhedsfunktioner og lærer dig best practices, der beskytter dine applikationer fra starten.

🔨 Byggefasen: Skabe dine første implementeringer (Modul 3)

Nu begynder den ægte sjov! Du får praktisk erfaring med at bygge faktiske MCP-servere og klienter. Bare rolig - vi starter simpelt og guider dig gennem hvert skridt.

Dette modul inkluderer flere praktiske guider, der lader dig øve i dit foretrukne programmeringssprog. Du vil skabe din første server, bygge en klient til at forbinde til den og endda integrere med populære udviklingsværktøjer som VS Code.

Hver guide inkluderer komplette kodeeksempler, fejlfindingstips og forklaringer på, hvorfor vi træffer specifikke designvalg. Ved slutningen af denne fase vil du have fungerende MCP-implementeringer, som du kan være stolt af!

🚀 Vækstfase: Avancerede koncepter og anvendelse i praksis (Moduler 4-5)

Med det grundlæggende på plads er du klar til at udforske mere sofistikerede MCP-funktioner. Vi dækker praktiske implementeringsstrategier, fejlfindingsteknikker og avancerede emner som multimodal AI-integration.

Du lærer også, hvordan du skalerer dine MCP-implementeringer til produktion og integrerer med cloud-platforme som Azure. Disse moduler forbereder dig på at bygge MCP-løsninger, der kan håndtere kravene i den virkelige verden.

🌟 Mestningsfase: Fællesskab og specialisering (Moduler 6-11)

Den sidste fase fokuserer på at blive en del af MCP-fællesskabet og specialisere dig inden for områder, der interesserer dig mest. Du lærer at bidrage til open-source MCP-projekter, implementere avancerede autentificeringsmønstre og bygge omfattende løsninger integreret med databaser.

Modul 11 fortjener en særlig omtale - det er en komplet 13-lab praktisk læringsvej, der lærer dig at bygge produktionsklare MCP-servere med PostgreSQL-integration. Det er som et afsluttende projekt, der samler alt det, du har lært!

📚 Fuldstændig Læreplanstruktur

Modul	Emne	Beskrivelse	Link
Modul 0-3: Grundlæggende
00	Introduktion til MCP	Oversigt over Model Context Protocol og dets betydning i AI-pipelines	Læs mere
01	Kernemekanismer forklaret	Grundig udforskning af kernekoncepter i MCP	Læs mere
02	Sikkerhed i MCP	Sikkerhedstrusler og bedste praksis	Læs mere
03	Kom godt i gang med MCP	Opsætning af miljø, basale servere/klienter, integration	Læs mere
Modul 3: Byg din første server & klient
3.1	Første server	Skab din første MCP-server	Guide
3.2	Første klient	Udvikl en basal MCP-klient	Guide
3.3	Klient med LLM	Integrer store sprogmodeller	Guide
3.4	VS Code-integration	Forbrug MCP-servere i VS Code	Guide
3.5	stdio-server	Skab servere ved hjælp af stdio-transport	Guide
3.6	HTTP Streaming	Implementer HTTP-streaming i MCP	Guide
3.7	AI Toolkit	Brug AI Toolkit med MCP	Guide
3.8	Testning	Test din MCP-serverimplementering	Guide
3.9	Udrulning	Udrul MCP-servere til produktion	Guide
3.10	Avanceret serverbrug	Brug avancerede servere for avancerede funktionsbrug og forbedret arkitektur	Guide
3.11	Simpel autentificering	Et kapitel, der viser autentificering fra begyndelsen og RBAC	Guide
3.12	MCP Hosts	Konfigurer Claude Desktop, Cursor, Cline og andre MCP-hosts	Guide
3.13	MCP Inspector	Debug og test MCP-servere med Inspector-værktøjet	Guide
3.14	Sampling	Brug sampling til samarbejde med klienten	Guide
3.15	MCP Apps	Byg MCP Apps	Guide
Modul 4-5: Praktisk & Avanceret
04	Praktisk implementering	SDK’er, fejlfinding, testning, genanvendelige promptskabeloner	Læs mere
4.1	Paginering	Håndtering af store resultatsæt med cursor-baseret paginering	Guide
05	Avancerede emner i MCP	Multimodal AI, skalering, enterprise-brug	Læs mere
5.1	Azure-integration	MCP-integration med Azure	Guide
5.2	Multimodalitet	Arbejde med flere modaliteter	Guide
5.3	OAuth2-demo	Implementer OAuth2-autentificering	Guide
5.4	Root Contexts	Forstå og implementer root contexts	Guide
5.5	Routing	MCP-routing strategier	Guide
5.6	Sampling	Sampling teknikker i MCP	Guide
5.7	Skalering	Skaler MCP-implementeringer	Guide
5.8	Sikkerhed	Avancerede sikkerhedsovervejelser	Guide
5.9	Websøgning	Implementer websøgning	Guide
5.10	Realtids-streaming	Byg realtids-streaming funktionalitet	Guide
5.11	Realtidssøgning	Implementer realtidssøgning	Guide
5.12	Entra ID Auth	Autentificering med Microsoft Entra ID	Guide
5.13	Foundry Integration	Integrer med Azure AI Foundry	Guide
5.14	Context Engineering	Teknikker til effektiv kontekstengineering	Guide
5.15	MCP Custom Transport	Egne transportimplementeringer	Guide
5.16	Protokolfunktioner	Progress-notifikationer, annullering, ressource-skabeloner	Guide
5.17	Adversarial Multi-Agent Reasoning	To agenter argumenterer modsat sider med delte MCP-værktøjer, evalueret af en dommeragent	Guide
Modul 6-10: Fællesskab & Best Practices
06	Fællesskabsbidrag	Hvordan man bidrager til MCP-økosystemet	Guide
07	Indsigter fra tidlig adoption	Virkelige implementeringshistorier	Guide
08	Best Practices for MCP	Ydelse, fejltolerance, robusthed	Guide
09	MCP case-studier	Praktiske implementeringseksempler	Guide
10	Praktisk workshop	Byg en MCP-server med AI Toolkit	Lab
Modul 11: MCP Server Praktisk Lab
11	MCP Server Database Integration	Omfattende 13-lab læringsvej for PostgreSQL-integration	Lab
11.1	Introduktion	Oversigt over MCP med databaseintegration og retail analytics case	Lab 00
11.2	Kernearkitektur	Forstå MCP-serverarkitektur, databasede lag og sikkerhedsmønstre	Lab 01
11.3	Sikkerhed & Multi-Tenancy	Row Level Security, autentificering og multi-tenant dataadgang	Lab 02
11.4	Miljøopsætning	Opsætning af udviklingsmiljø, Docker, Azure-ressourcer	Lab 03
11.5	Databasedesign	PostgreSQL-opsætning, retail skemadesign og eksempeldata	Lab 04
11.6	MCP Serverimplementering	Byg FastMCP-serveren med databaseintegration	Lab 05
11.7	Værktøjsudvikling	Skab databaseforespørgselsværktøjer og schemaintrospektion	Lab 06
11.8	Semantisk søgning	Implementer vektorindlejringer med Azure OpenAI og pgvector	Lab 07
11.9	Testning & fejlfinding	Teststrategier, fejlfinding og valideringstilgange	Lab 08
11.10	VS Code-integration	Konfigurér VS Code MCP-integration og AI Chat brug	Lab 09
11.11	Udrulningsstrategier	Docker-udrulning, Azure Container Apps og skaleringsovervejelser	Lab 10
11.12	Overvågning	Application Insights, logging, ydelsesovervågning	Lab 11
11.13	Best Practices	Ydelsesoptimering, sikkerhedshærde og produktionstips	Lab 12

💻 Eksempelkodeprojekter

En af de mest spændende dele ved at lære MCP er at se dine kodefærdigheder udvikle sig gradvist. Vi har designet vores kodeeksempler til at starte simpelt og blive mere sofistikerede, efterhånden som din forståelse dybes. Her er hvordan vi introducerer koncepter - med kode, der er let at forstå, men som demonstrerer ægte MCP-principper, vil du ikke kun forstå, hvad denne kode gør, men også hvorfor den er struktureret sådan, og hvordan den passer ind i større MCP-applikationer.

Grundlæggende MCP-regnemaskine Eksempler

Sprog	Beskrivelse	Link
C#	MCP Server Eksempel	Se kode
Java	MCP-regnemaskine	Se kode
JavaScript	MCP Demo	Se kode
Python	MCP Server	Se kode
TypeScript	MCP Eksempel	Se kode
Rust	MCP Eksempel	Se kode

Avancerede MCP-Implementeringer

Sprog	Beskrivelse	Link
C#	Avanceret eksempel	Se kode
Java med Spring	Container App Eksempel	Se kode
JavaScript	Avanceret eksempel	Se kode
Python	Kompleks implementering	Se kode
TypeScript	Containerprøve	Se kode

🎯 Forudsætninger for at lære MCP

For at få mest muligt ud af dette pensum, bør du have:

Grundlæggende kendskab til programmering i mindst et af følgende sprog: C#, Java, JavaScript, Python eller TypeScript
Forståelse af klient-server-modellen og API'er
Kendskab til REST og HTTP-konceptet
(Valgfrit) Baggrund i AI/ML-koncepter
Deltagelse i vores fællesskabsdiskussioner for support

📚 Studievejledning & Ressourcer

Dette repository indeholder flere ressourcer til at hjælpe dig med at navigere og lære effektivt:

Studievejledning

En omfattende Studievejledning er tilgængelig for at hjælpe dig med at navigere dette repository effektivt. Dette visuelle pensumkort viser, hvordan alle emner hænger sammen, og giver vejledning i, hvordan man bruger prøveprojekterne effektivt. Det er især nyttigt, hvis du er en visuel elev, der kan lide at se det store billede.

Vejledningen inkluderer:

Et visuelt pensumkort med alle dækkede emner
Detaljeret opdeling af hver repository-sektion
Vejledning i, hvordan prøveprojekter bruges
Anbefalede læringsstier for forskellige færdighedsniveauer
Yderligere ressourcer til at supplere din læringsrejse

Ændringslog

Vi fører en detaljeret Ændringslog, der sporer alle væsentlige opdateringer til pensummaterialerne, så du kan holde dig opdateret med de seneste forbedringer og tilføjelser.

Nye indholdstilføjelser
Strukturelle ændringer
Funktionsforbedringer
Dokumentationsopdateringer

🛠️ Sådan bruger du dette pensum effektivt

Hver lektion i denne guide inkluderer:

Klar forklaring af MCP-koncepter
Live kodeeksempler i flere sprog
Øvelser til at bygge rigtige MCP-applikationer
Ekstra ressourcer til avancerede lærende

Lad os lære MCP med C# - Tutorials-serie

Lad os lære om Model Context Protocol (MCP), en banebrydende ramme designet til at standardisere interaktioner mellem AI-modeller og klientapplikationer. Gennem denne begynder-venlige session introducerer vi dig til MCP og guider dig gennem at oprette din første MCP-server.

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

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

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

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

🎓 Din MCP-rejse begynder

Tillykke! Du har netop taget det første skridt på en spændende rejse, der vil udvide dine programmeringsevner og forbinde dig til den nyeste udvikling inden for AI.

Hvad du allerede har opnået

Ved at læse denne introduktion har du allerede begyndt at bygge dit MCP-vidensgrundlag. Du forstår, hvad MCP er, hvorfor det er vigtigt, og hvordan dette pensum vil støtte din læringsrejse. Det er en væsentlig bedrift og starten på din ekspertise inden for denne vigtige teknologi.

Eventyret forude

Mens du skrider frem gennem modulerne, så husk, at hver ekspert engang var nybegynder. De koncepter, der nu virker komplekse, vil blive anden natur, efterhånden som du øver og anvender dem. Hvert lille skridt bygger mod kraftfulde kompetencer, der vil gavne dig gennem hele din udviklingskarriere.

Dit støttenetværk

Du tilslutter dig et fællesskab af lærende og eksperter, der brænder for MCP og gerne vil hjælpe andre med at få succes. Uanset om du sidder fast i en kodningsudfordring eller er ivrig efter at dele et gennembrud, er fællesskabet her for at støtte din rejse.

Hvis du sidder fast eller har spørgsmål om at bygge AI-apps, kan du deltage i samtaler med andre lærende og erfarne udviklere om MCP. Det er et støttende fællesskab, hvor spørgsmål er velkomne, og viden deles frit.

Hvis du har produktfeedback eller oplever fejl under udvikling, besøg:

Klar til at begynde?

Dit MCP-eventyr starter nu! Begynd med Modul 0 for at dykke ned i dine første praktiske MCP-oplevelser, eller udforsk prøveprojekterne for at se, hvad du vil bygge. Husk - hver ekspert startede lige præcis, hvor du er nu, og med tålmodighed og øvelse vil du blive imponeret over, hvad du kan opnå.

Velkommen til Model Context Protocol-udviklingens verden. Lad os bygge noget fantastisk sammen!

🤝 Bidrag til læringsfællesskabet

Dette pensum bliver stærkere med bidrag fra lærende som dig! Uanset om du retter en slåfejl, foreslår en klarere forklaring eller tilføjer et nyt eksempel, hjælper dine bidrag andre begyndere med at lykkes.

Tak til Microsoft Valued Professional Shivam Goyal for at have bidraget med kodeeksempler.

Bidragsprocessen er designet til at være imødekommende og støttende. De fleste bidrag kræver en Contributor License Agreement (CLA), men de automatiserede værktøjer vil guide dig glat igennem processen.

📜 Open Source-læring

Hele dette pensum er tilgængeligt under MIT LICENSE, hvilket betyder, at du kan bruge, modificere og dele det frit. Dette understøtter vores mission om at gøre MCP-viden tilgængeligt for udviklere overalt.

🤝 Bidragsretningslinjer

Dette projekt byder velkommen til bidrag og forslag. De fleste bidrag kræver, at du accepterer en Contributor License Agreement (CLA) som erklærer, at du har ret til, og faktisk giver os, rettighederne til at bruge dit bidrag. For detaljer, besøg https://cla.opensource.microsoft.com.

Når du sender en pull request, vil en CLA-bot automatisk afgøre, om du skal give en CLA og dekorere PR korrekt (fx statuskontrol, kommentar). Følg blot instruktionerne givet af botten. Du skal kun gøre dette én gang på tværs af alle repos, der bruger vores CLA.

Dette projekt har vedtaget Microsoft Open Source Code of Conduct. For mere info, se Code of Conduct FAQ eller kontakt opencode@microsoft.com med eventuelle yderligere spørgsmål eller kommentarer.

Klar til at starte din MCP-rejse? Begynd med Modul 00 - Introduktion til MCP og tag dine første skridt ind i Model Context Protocol-udviklingens verden!

🎒 Andre kurser

Vores team producerer også andre kurser! Tjek dem ud:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenter

Generativ AI Serie

Kerne-læring

Copilot-serie

Ansvarsfraskrivelse:
Dette dokument er blevet oversat ved hjælp af AI-oversættelsestjenesten Co-op Translator. Selvom vi stræber efter nøjagtighed, bedes du være opmærksom på, at automatiserede oversættelser kan indeholde fejl eller unøjagtigheder. Det oprindelige dokument på dets modersmål bør betragtes som den autoritative kilde. For kritisk information anbefales professionel menneskelig oversættelse. Vi påtager os intet ansvar for eventuelle misforståelser eller fejltolkninger, der måtte opstå som følge af brugen af denne oversættelse.