🚀 Program Model Context Protocol (MCP) dla początkujących

April 12, 2026 · View on GitHub

MCP-dla-początkujących

Postępuj zgodnie z tymi krokami, aby rozpocząć korzystanie z tych zasobów:

Utwórz fork repozytorium: Kliknij
Sklonuj repozytorium: git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
Dołącz do

🌐 Wsparcie wielojęzyczne

Wsparcie poprzez GitHub Action (Automatyczne i zawsze aktualne)

Wolisz klonować lokalnie?

To repozytorium zawiera tłumaczenia na ponad 50 języków, co znacznie zwiększa rozmiar pobierania. Aby sklonować bez tłumaczeń, użyj 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 daje wszystko, co potrzebne do ukończenia kursu, z dużo szybszym czasem pobierania.

🚀 Program Model Context Protocol (MCP) dla początkujących

Ucz się MCP z praktycznymi przykładami kodu w C#, Java, JavaScript, Rust, Python i TypeScript

🧠 Przegląd programu Model Context Protocol

Witamy w Twojej podróży po Model Context Protocol! Jeśli kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak aplikacje AI komunikują się z różnymi narzędziami i usługami, zaraz odkryjesz eleganckie rozwiązanie, które zmienia sposób, w jaki deweloperzy budują inteligentne systemy.

Pomyśl o MCP jako uniwersalnym tłumaczu dla aplikacji AI - podobnie jak porty USB pozwalają podłączyć dowolne urządzenie do komputera, MCP pozwala modelom AI łączyć się z dowolnym narzędziem lub usługą w ustandaryzowany sposób. Niezależnie od tego, czy tworzysz swojego pierwszego chatbota, czy pracujesz nad skomplikowanymi przepływami AI, zrozumienie MCP da Ci moc tworzenia bardziej funkcjonalnych i elastycznych aplikacji.

Ten program jest zaprojektowany z cierpliwością i troską o Twoją naukę. Zaczniemy od prostych pojęć, które już znasz, i stopniowo będziemy budować Twoje kompetencje poprzez praktykę w ulubionym języku programowania. Każdy krok zawiera jasne wyjaśnienia, praktyczne przykłady i wiele zachęty na dalszej drodze.

Gdy ukończysz tę podróż, będziesz pewny siebie w budowaniu własnych serwerów MCP, integrowaniu ich z popularnymi platformami AI i zrozumieniu, jak ta technologia przekształca przyszłość rozwoju AI. Rozpocznijmy tę ekscytującą przygodę razem!

Oficjalna dokumentacja i specyfikacje

Ten program jest zgodny z Specyfikacją MCP 2025-11-25 (najnowsze stabilne wydanie). Specyfikacja MCP używa wersjonowania opartego na dacie (format RRRR-MM-DD), aby zapewnić jasne śledzenie wersji protokołu.

Te zasoby stają się cenniejsze wraz ze wzrostem Twojego zrozumienia, ale nie czuj presji, aby czytać wszystko od razu. Zacznij od tych obszarów, które najbardziej Cię interesują!

📘 Dokumentacja MCP – To Twoje główne źródło do krok po kroku tutoriali i przewodników użytkownika. Dokumentacja jest napisana z myślą o początkujących, dostarczając jasne przykłady, które możesz śledzić we własnym tempie.
📜 Specyfikacja MCP – Traktuj to jako kompleksowy podręcznik referencyjny. Pracując nad programem, wielokrotnie będziesz tu wracać, aby sprawdzić szczegóły i poznać zaawansowane funkcje.
📜 Wersjonowanie specyfikacji MCP – Zawiera informacje o historii wersji protokołu i o tym, jak MCP wykorzystuje wersjonowanie oparte na dacie (format RRRR-MM-DD).
🧑‍💻 Repozytorium MCP na GitHub – Znajdziesz tu SDK, narzędzia i przykłady kodu w wielu językach programowania. To prawdziwa skarbnica praktycznych przykładów i gotowych komponentów.
🌐 Społeczność MCP – Dołącz do innych uczących się i doświadczonych deweloperów w dyskusjach o MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza dzielona bez ograniczeń.

Cele nauki

Na koniec tego programu będziesz czuł się pewnie i podekscytowany nowymi umiejętnościami. Oto, co osiągniesz:

• Zrozumieć podstawy MCP: Pojmiesz, czym jest Model Context Protocol i dlaczego rewolucjonizuje sposób współpracy aplikacji AI, korzystając z analogii i przykładów, które mają sens.

• Zbudować swój pierwszy serwer MCP: Stworzysz działający serwer MCP w wybranym języku programowania, zaczynając od prostych przykładów i rozwijając umiejętności krok po kroku.

• Połączyć modele AI z prawdziwymi narzędziami: Nauczysz się jak zbudować most między modelami AI a rzeczywistymi usługami, dając Twoim aplikacjom potężne nowe możliwości.

• Wdrażać najlepsze praktyki bezpieczeństwa: Zrozumiesz, jak utrzymywać implementacje MCP bezpieczne, chroniąc zarówno aplikacje, jak i użytkowników.

• Wdrażać z pewnością siebie: Poznasz praktyczne strategie wdrażania projektów MCP od fazy rozwoju do produkcji, które działają w realnym świecie.

• Dołączyć do społeczności MCP: Staniesz się częścią rosnącej społeczności deweloperów kształtujących przyszłość rozwoju aplikacji AI.

Podstawowa wiedza

Zanim zagłębimy się w szczegóły MCP, upewnijmy się, że czujesz się komfortowo z podstawowymi koncepcjami. Nie martw się, jeśli nie jesteś ekspertem w tych dziedzinach – wyjaśnimy wszystko, co musisz wiedzieć po drodze!

Zrozumienie protokołów (Fundament)

Pomyśl o protokole jak o zasadach rozmowy. Gdy dzwonisz do znajomego, oboje wiecie, żeby powiedzieć „cześć” na początku, mówić na przemian oraz powiedzieć „do widzenia” na końcu. Programy komputerowe potrzebują podobnych zasad, by skutecznie się komunikować.

MCP jest protokołem – zbiorem uzgodnionych zasad, które pomagają modelom i aplikacjom AI prowadzić efektywne „rozmowy” z narzędziami i usługami. Tak jak zasady rozmów ułatwiają komunikację ludziom, tak MCP czyni komunikację aplikacji AI znacznie bardziej niezawodną i potężną.

Relacje klient-serwer (Jak działają programy razem)

Codziennie korzystasz z relacji klient-serwer! Gdy używasz przeglądarki (klienta), aby odwiedzić stronę internetową, łączysz się z serwerem internetowym, który przesyła Ci zawartość strony. Przeglądarka wie, jak prosić o informacje, a serwer wie, jak odpowiedzieć.

W MCP mamy podobną relację: modele AI działają jako klienci, którzy żądają informacji lub działań, a serwery MCP zapewniają takie możliwości. To jak pomocny asystent (serwer), o którego AI może poprosić o wykonanie określonych zadań.

Dlaczego standaryzacja ma znaczenie (Ułatwianie współpracy)

Wyobraź sobie, że każdy producent samochodów używa innych kształtów pomp paliwowych – potrzebowałbyś innego adaptera do każdego auta! Standaryzacja oznacza zgodę na wspólne podejścia, aby wszystko działało bezproblemowo razem.

MCP zapewnia tę standaryzację dla aplikacji AI. Zamiast tego, by każdy model AI wymagał własnego kodu do współpracy z każdym narzędziem, MCP tworzy uniwersalny sposób komunikacji. Dzięki temu deweloperzy mogą tworzyć narzędzia raz i mieć je działające z wieloma systemami AI.

🧭 Przegląd Twojej ścieżki nauki

Twoja podróż MCP jest starannie zaplanowana, aby stopniowo budować Twoją pewność siebie i umiejętności. Każda faza wprowadza nowe koncepcje, jednocześnie utrwalając już poznane.

🌱 Faza podstawowa: Zrozumienie fundamentów (Moduły 0-2)

Tu zaczyna się Twoja przygoda! Przedstawimy Ci koncepcje MCP, używając znanych analogii i prostych przykładów. Zrozumiesz, czym jest MCP, dlaczego istnieje i jak wpisuje się w szerszy świat rozwoju AI.

• Moduł 0 - Wprowadzenie do MCP: Zaczniemy od eksploracji, czym jest MCP i dlaczego jest tak ważny dla nowoczesnych aplikacji AI. Zobaczysz rzeczywiste przykłady zastosowania MCP i zrozumiesz, jak rozwiązuje powszechne problemy deweloperów.

• Moduł 1 - Wyjaśnienie podstawowych pojęć: Tutaj poznasz kluczowe elementy MCP. Użyjemy wielu analogii i wizualnych przykładów, by te pojęcia stały się naturalne i zrozumiałe.

• Moduł 2 - Bezpieczeństwo w MCP: Bezpieczeństwo może wydawać się onieśmielające, ale pokażemy Ci, jak MCP zawiera wbudowane funkcje ochronne i nauczymy najlepszych praktyk, które chronią Twoje aplikacje już od początku.

🔨 Faza budowy: Tworzenie pierwszych implementacji (Moduł 3)

Teraz zaczyna się prawdziwa zabawa! Zdobędziesz praktyczne doświadczenie w budowaniu rzeczywistych serwerów i klientów MCP. Nie martw się – zaczniemy od prostych rzeczy i przeprowadzimy cię przez każdy krok.

Ten moduł zawiera wiele przewodników praktycznych, które pozwalają ćwiczyć w preferowanym przez Ciebie języku programowania. Stworzysz swój pierwszy serwer, zbudujesz klienta do połączenia z nim, a nawet zintegrujesz się z popularnymi narzędziami deweloperskimi, takimi jak VS Code.

Każdy przewodnik zawiera kompletne przykłady kodu, wskazówki dotyczące rozwiązywania problemów oraz wyjaśnienia, dlaczego podejmujemy konkretne decyzje projektowe. Pod koniec tej fazy będziesz mieć działające implementacje MCP, z których możesz być dumny!

🚀 Faza Rozwoju: Zaawansowane Koncepcje i Zastosowania w Rzeczywistych Warunkach (Moduły 4-5)

Po opanowaniu podstaw, jesteś gotów, aby poznać bardziej zaawansowane funkcje MCP. Omówimy praktyczne strategie implementacji, techniki debugowania oraz zaawansowane tematy, takie jak integracja wielomodalnej sztucznej inteligencji.

Nauczysz się także skalować swoje implementacje MCP do użytku produkcyjnego oraz integrować się z platformami chmurowymi, takimi jak Azure. Te moduły przygotują cię do tworzenia rozwiązań MCP zdolnych sprostać rzeczywistym wymaganiom.

🌟 Faza Mistrzostwa: Społeczność i Specjalizacja (Moduły 6-11)

Ostatnia faza skupia się na dołączeniu do społeczności MCP i specjalizacji w obszarach, które interesują cię najbardziej. Dowiesz się, jak wnosić wkład do otwartych projektów MCP, implementować zaawansowane wzorce uwierzytelniania i budować kompleksowe rozwiązania z integracją baz danych.

Moduł 11 zasługuje na szczególne wyróżnienie – to kompletny, 13-laboratoryjny, praktyczny kurs uczący, jak budować gotowe do produkcji serwery MCP z integracją PostgreSQL. To jak projekt finałowy, który łączy wszystko, czego się nauczyłeś!

📚 Kompletny Struktura Programu Nauczania

Moduł	Temat	Opis	Link
Moduły 0-3: Podstawy
00	Wprowadzenie do MCP	Przegląd Model Context Protocol i jego znaczenie w pipeline'ach AI	Czytaj więcej
01	Wyjaśnienie podstawowych koncepcji	Dogłębne omówienie podstawowych koncepcji MCP	Czytaj więcej
02	Bezpieczeństwo w MCP	Zagrożenia bezpieczeństwa i najlepsze praktyki	Czytaj więcej
03	Pierwsze kroki z MCP	Konfiguracja środowiska, podstawowe serwery/klienci, integracja	Czytaj więcej
Moduł 3: Tworzenie pierwszego serwera i klienta
3.1	Pierwszy serwer	Utwórz swój pierwszy serwer MCP	Przewodnik
3.2	Pierwszy klient	Zbuduj podstawowego klienta MCP	Przewodnik
3.3	Klient z LLM	Integracja dużych modeli językowych	Przewodnik
3.4	Integracja z VS Code	Konsumuj serwery MCP w VS Code	Przewodnik
3.5	Serwer stdio	Tworzenie serwerów z wykorzystaniem transportu stdio	Przewodnik
3.6	Strumieniowanie HTTP	Implementacja strumieniowania HTTP w MCP	Przewodnik
3.7	Zestaw narzędzi AI	Użycie AI Toolkit z MCP	Przewodnik
3.8	Testowanie	Testuj implementację serwera MCP	Przewodnik
3.9	Wdrażanie	Wdrażaj serwery MCP do produkcji	Przewodnik
3.10	Zaawansowane użycie serwera	Używaj zaawansowanych serwerów do rozszerzonych funkcji i ulepszonej architektury	Przewodnik
3.11	Prosta autoryzacja	Rozdział pokazujący autoryzację od podstaw oraz RBAC	Przewodnik
3.12	Hosty MCP	Konfiguracja hostów Claude Desktop, Cursor, Cline i innych MCP	Przewodnik
3.13	Inspektor MCP	Debugowanie i testowanie serwerów MCP za pomocą narzędzia Inspector	Przewodnik
3.14	Dobór próbek	Używaj próbkowania do współpracy z klientem	Przewodnik
3.15	Aplikacje MCP	Buduj aplikacje MCP	Przewodnik
Moduły 4-5: Praktyczne i zaawansowane
04	Praktyczna implementacja	SDK, debugowanie, testowanie, wielokrotnego użytku szablony promptów	Czytaj więcej
4.1	Paginacja	Obsługa dużych zbiorów wyników z paginacją opartą na kursorach	Przewodnik
05	Zaawansowane tematy MCP	Wielomodalna AI, skalowanie, zastosowanie korporacyjne	Czytaj więcej
5.1	Integracja z Azure	Integracja MCP z Azure	Przewodnik
5.2	Wielomodalność	Praca z wieloma modalnościami	Przewodnik
5.3	Demo OAuth2	Implementacja uwierzytelniania OAuth2	Przewodnik
5.4	Konteksty główne	Zrozumienie i implementacja kontekstów głównych	Przewodnik
5.5	Routing	Strategie routingu MCP	Przewodnik
5.6	Próbowanie	Techniki próbkowania w MCP	Przewodnik
5.7	Skalowanie	Skaluj implementacje MCP	Przewodnik
5.8	Bezpieczeństwo	Zaawansowane zagadnienia bezpieczeństwa	Przewodnik
5.9	Wyszukiwanie w sieci	Implementacja możliwości wyszukiwania w sieci	Przewodnik
5.10	Strumieniowanie w czasie rzeczywistym	Buduj funkcjonalność strumieniowania na żywo	Przewodnik
5.11	Wyszukiwanie w czasie rzeczywistym	Implementuj wyszukiwanie w czasie rzeczywistym	Przewodnik
5.12	Uwierzytelnianie Entra ID	Uwierzytelnianie z Microsoft Entra ID	Przewodnik
5.13	Integracja Foundry	Integracja z Azure AI Foundry	Przewodnik
5.14	Inżynieria kontekstu	Techniki efektywnej inżynierii kontekstu	Przewodnik
5.15	Własny transport MCP	Implementacje niestandardowego transportu	Przewodnik
5.16	Funkcje protokołu	Powiadomienia o postępie, anulowanie, szablony zasobów	Przewodnik
5.17	Adwersarialne rozumowanie wieloagentowe	Dwóch agentów dyskutuje przeciwstawne strony korzystając ze wspólnych narzędzi MCP, oceniani przez agenta sędziego	Przewodnik
Moduły 6-10: Społeczność i najlepsze praktyki
06	Wkład społeczności	Jak wnosić wkład do ekosystemu MCP	Przewodnik
07	Wnioski z wczesnej adopcji	Historie wdrożeń w rzeczywistych warunkach	Przewodnik
08	Najlepsze praktyki dla MCP	Wydajność, odporność na błędy, niezawodność	Przewodnik
09	Studium przypadku MCP	Praktyczne przykłady implementacji	Przewodnik
10	Warsztat praktyczny	Budowa serwera MCP z AI Toolkit	Laboratorium
Moduł 11: Laboratoria praktyczne serwera MCP
11	Integracja bazy danych serwera MCP	Kompletny, 13-laboratoryjny, praktyczny kurs integracji z PostgreSQL	Laboratoria
11.1	Wprowadzenie	Przegląd MCP z integracją bazy danych i użyciem w analizie detalicznej	Laboratorium 00
11.2	Podstawowa architektura	Zrozumienie architektury serwera MCP, warstw baz danych i wzorców bezpieczeństwa	Laboratorium 01
11.3	Bezpieczeństwo i multi-tenancy	Bezpieczeństwo na poziomie wiersza, uwierzytelnianie i dostęp do danych wielu najemców	Laboratorium 02
11.4	Konfiguracja środowiska	Konfiguracja środowiska programistycznego, Docker, zasoby Azure	Laboratorium 03
11.5	Projektowanie bazy danych	Konfiguracja PostgreSQL, projekt schematu detalicznego i przykładowe dane	Laboratorium 04
11.6	Implementacja serwera MCP	Budowa serwera FastMCP z integracją bazy danych	Laboratorium 05
11.7	Tworzenie narzędzi	Tworzenie narzędzi do zapytań bazodanowych i introspekcji schematu	Laboratorium 06
11.8	Wyszukiwanie semantyczne	Implementacja osadzeń wektorowych z Azure OpenAI i pgvector	Laboratorium 07
11.9	Testowanie i debugowanie	Strategie testowania, narzędzia debugowania i podejścia walidacyjne	Laboratorium 08
11.10	Integracja VS Code	Konfiguracja integracji MCP w VS Code oraz użycie AI Chat	Laboratorium 09
11.11	Strategie wdrażania	Wdrażanie Docker, Azure Container Apps oraz aspekty skalowania	Laboratorium 10
11.12	Monitorowanie	Application Insights, logowanie, monitorowanie wydajności	Laboratorium 11
11.13	Najlepsze praktyki	Optymalizacja wydajności, wzmacnianie bezpieczeństwa i wskazówki do produkcji	Laboratorium 12

💻 Przykładowe projekty kodu

Jedną z najciekawszych części nauki MCP jest obserwowanie, jak Twoje umiejętności programistyczne rosną krok po kroku. Zaprojektowaliśmy nasze przykłady kodu tak, aby zaczynały się od prostych i stopniowo stawały się bardziej zaawansowane wraz z pogłębianiem rozumienia. Oto, jak wprowadzamy koncepcje - za pomocą kodu łatwego do zrozumienia, ale demonstrującego prawdziwe zasady MCP, zrozumiesz nie tylko co ten kod robi, ale dlaczego jest tak skonstruowany i jak wpisuje się w większe aplikacje MCP.

Podstawowe przykłady kalkulatora MCP

Język	Opis	Link
C#	Przykład serwera MCP	Zobacz kod
Java	Kalkulator MCP	Zobacz kod
JavaScript	Demo MCP	Zobacz kod
Python	Serwer MCP	Zobacz kod
TypeScript	Przykład MCP	Zobacz kod
Rust	Przykład MCP	Zobacz kod

Zaawansowane implementacje MCP

Język	Opis	Link
C#	Zaawansowany przykład	Zobacz kod
Java z Spring	Przykład aplikacji kontenerowej	Zobacz kod
JavaScript	Zaawansowany przykład	Zobacz kod
Python	Złożona implementacja	Zobacz kod
TypeScript	Przykład Kontenera	Zobacz kod

🎯 Wymagania Wstępne do Nauki MCP

Aby jak najwięcej skorzystać z tego programu nauczania, powinieneś posiadać:

Podstawową wiedzę z programowania w co najmniej jednym z następujących języków: C#, Java, JavaScript, Python lub TypeScript
Zrozumienie modelu klient-serwer i API
Znajomość koncepcji REST i HTTP
(Opcjonalnie) Tło w koncepcjach AI/ML
Udział w dyskusjach naszej społeczności w celu wsparcia

📚 Przewodnik i Materiały do Nauki

To repozytorium zawiera wiele zasobów, które pomogą Ci nawigować i uczyć się efektywnie:

Przewodnik Nauki

Dostępny jest kompleksowy Przewodnik Nauki, który pomoże Ci efektywnie nawigować po tym repozytorium. Ten wizualny plan nauczania pokazuje, jak wszystkie tematy się łączą i dostarcza wskazówek, jak korzystać z przykładowych projektów skutecznie. Szczególnie przydatny jest dla osób uczących się wzrokowo, które lubią widzieć całość.

Przewodnik zawiera:

Wizualną mapę programu nauczania pokazującą wszystkie omawiane tematy
Szczegółowy podział każdej sekcji repozytorium
Wskazówki, jak używać przykładowych projektów
Polecane ścieżki nauki dla różnych poziomów umiejętności
Dodatkowe zasoby wspierające Twoją naukę

Dziennik zmian

Utrzymujemy szczegółowy Dziennik zmian, który śledzi wszystkie ważne aktualizacje materiałów programu nauczania, dzięki czemu możesz być na bieżąco z najnowszymi ulepszeniami i dodatkami.

Nowe treści
Zmiany strukturalne
Ulepszenia funkcji
Aktualizacje dokumentacji

🛠️ Jak Skutecznie Korzystać z Tego Programu Nauczania

Każda lekcja w tym przewodniku zawiera:

Jasne wyjaśnienia koncepcji MCP
Przykłady kodu na żywo w różnych językach
Ćwiczenia do tworzenia prawdziwych aplikacji MCP
Dodatkowe materiały dla zaawansowanych uczniów

Nauka MCP z C# - Seria Tutoriali

Poznaj Model Context Protocol (MCP), nowoczesne środowisko zaprojektowane do standaryzacji interakcji między modelami AI a aplikacjami klienckimi. Podczas tej przyjaznej dla początkujących sesji przedstawimy Ci MCP i poprowadzimy przez tworzenie Twojego pierwszego serwera MCP.

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

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

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

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

🎓 Twoja Podróż z MCP Zaczyna Się

Gratulacje! Właśnie wykonałeś pierwszy krok na ekscytującej drodze, która rozwinie Twoje umiejętności programistyczne i połączy Cię z najnowszymi osiągnięciami w rozwoju AI.

Co Już Osiągnąłeś

Czytając to wprowadzenie, zacząłeś już budować swoją bazę wiedzy o MCP. Rozumiesz, czym jest MCP, dlaczego jest ważne i jak ten program nauczania wesprze Twoją naukę. To znaczące osiągnięcie i początek Twojej eksperckiej wiedzy w tej ważnej technologii.

Przygoda Przed Tobą

W miarę przechodzenia przez moduły pamiętaj, że każdy ekspert był kiedyś początkującym. Koncepcje, które teraz mogą wydawać się skomplikowane, staną się oczywiste dzięki praktyce i zastosowaniu. Każdy mały krok buduje potężne możliwości, które będą Ci służyć przez całą karierę programistyczną.

Twoja Sieć Wsparcia

Dołączasz do społeczności uczniów i ekspertów, którzy pasjonują się MCP i chętnie pomagają innym osiągać sukcesy. Niezależnie, czy utkniesz na wyzwaniu kodowania, czy będziesz chciał dzielić się przełomowym odkryciem, społeczność jest tu, aby wspierać Cię na tej drodze.

Jeśli utkniesz lub masz pytania dotyczące tworzenia aplikacji AI, dołącz do dyskusji z innymi uczącymi się i doświadczonymi programistami na temat MCP. To wspierająca społeczność, gdzie pytania są mile widziane, a wiedza dzielona jest swobodnie.

Jeśli masz uwagi dotyczące produktu lub napotkasz błędy podczas tworzenia, odwiedź:

Gotowy Zacząć?

Twoja przygoda z MCP zaczyna się teraz! Zacznij od Modułu 0, aby zanurzyć się w swoje pierwsze praktyczne doświadczenia z MCP lub eksploruj przykładowe projekty, aby zobaczyć, co będziesz tworzyć. Pamiętaj — każdy ekspert zaczynał dokładnie tam, gdzie Ty teraz, a dzięki cierpliwości i praktyce będziesz zaskoczony swoimi osiągnięciami.

Witamy w świecie tworzenia opartego na Model Context Protocol. Zbudujmy coś niesamowitego razem!

🤝 Wspieranie Społeczności Uczących się

Ten program nauczania staje się silniejszy dzięki wkładowi takich uczniów jak Ty! Niezależnie, czy poprawiasz literówkę, sugerujesz jaśniejsze wyjaśnienie, czy dodajesz nowy przykład, Twoje wkłady pomagają innym początkującym odnieść sukces.

Podziękowania dla Microsoft Valued Professional Shivam Goyal za dostarczenie przykładowych kodów.

Proces wkładu jest zaprojektowany tak, aby był przyjazny i wspierający. Większość wkładów wymaga podpisania Contributor License Agreement (CLA), ale zautomatyzowane narzędzia poprowadzą Cię przez ten proces płynnie.

📜 Otwarty Kod do Nauki

Cały ten program nauczania jest dostępny na licencji MIT LICENSE, co oznacza, że możesz korzystać z niego, modyfikować i udostępniać swobodnie. Wspiera to naszą misję upowszechniania wiedzy o MCP dla programistów na całym świecie.

🤝 Zasady Wkładu

Ten projekt cieszy się z wkładu i sugestii. Większość wkładów wymaga zgody na Contributor License Agreement (CLA), która potwierdza, że masz prawo, i faktycznie udzielasz nam praw do korzystania z Twojego wkładu. Szczegóły znajdziesz na https://cla.opensource.microsoft.com.

Gdy zgłaszasz pull request, bot CLA automatycznie ustala, czy musisz dostarczyć CLA i oznacza PR odpowiednio (np. kontrola statusu, komentarz). Po prostu postępuj zgodnie z instrukcjami bota. Będziesz musiał to zrobić tylko raz dla wszystkich repozytoriów korzystających z naszego CLA.

Ten projekt przyjął Microsoft Open Source Code of Conduct. Po więcej informacji zapoznaj się z Code of Conduct FAQ lub skontaktuj się pod adresem opencode@microsoft.com w razie dodatkowych pytań lub uwag.

Gotowy, by rozpocząć swoją podróż z MCP? Zacznij od Moduł 00 - Wprowadzenie do MCP i postaw swoje pierwsze kroki w świecie tworzenia opartego na Model Context Protocol!

🎒 Inne Kursy

Nasz zespół tworzy inne kursy! Sprawdź:

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agenci

Seria Generatywnego AI

Podstawowa Nauka

Seria Copilot

Zastrzeżenie:
Niniejszy dokument został przetłumaczony za pomocą usługi tłumaczeniowej AI Co-op Translator. Chociaż dążymy do dokładności, prosimy pamiętać, że automatyczne tłumaczenia mogą zawierać błędy lub nieścisłości. Oryginalny dokument w języku źródłowym powinien być uważany za autorytatywne źródło. W przypadku informacji krytycznych zaleca się skorzystanie z profesjonalnego tłumaczenia wykonanego przez człowieka. Nie ponosimy odpowiedzialności za jakiekolwiek nieporozumienia lub błędne interpretacje wynikające z korzystania z tego tłumaczenia.