Ikuti langkah-langkah ini untuk mulai menggunakan sumber daya ini:
- Fork Repository: Klik
- Clone Repository:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Bergabunglah dengan
Arab | Bengali | Bulgaria | Burma (Myanmar) | Cina (Sederhana) | Cina (Tradisional, Hong Kong) | Cina (Tradisional, Makau) | Cina (Tradisional, Taiwan) | Kroasia | Ceko | Denmark | Belanda | Estonia | Finlandia | Prancis | Jerman | Yunani | Ibrani | Hindi | Hungaria | Indonesia | Italia | Jepang | Korea | Lituania | Melayu | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeria | Norwegia | Persia (Farsi) | Polandia | Portugis (Brasil) | Portugis (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumania | Rusia | Serbia (Kiril) | Slovakia | Slovenia | Spanyol | Swahili | Swedia | Tagalog (Filipina) | Tamil | Thai | Turki | Ukraina | Urdu | Vietnam
Selamat datang di perjalanan Anda mempelajari Model Context Protocol! Jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana aplikasi AI berkomunikasi dengan berbagai alat dan layanan, Anda akan menemukan solusi elegan yang mengubah cara pengembang membangun sistem cerdas.
Anggap MCP sebagai penerjemah universal untuk aplikasi AI - seperti port USB yang memungkinkan Anda menghubungkan perangkat apa pun ke komputer Anda, MCP memungkinkan model AI terhubung ke alat atau layanan apa pun dengan cara yang terstandarisasi. Baik Anda sedang membangun chatbot pertama Anda atau mengerjakan alur kerja AI yang kompleks, memahami MCP akan memberi Anda kekuatan untuk menciptakan aplikasi yang lebih mampu dan fleksibel.
Kurikulum ini dirancang dengan sabar dan penuh perhatian untuk perjalanan belajar Anda. Kami akan mulai dengan konsep sederhana yang sudah Anda pahami dan secara bertahap membangun keahlian Anda melalui latihan langsung dalam bahasa pemrograman favorit Anda. Setiap langkah mencakup penjelasan yang jelas, contoh praktis, dan banyak dorongan sepanjang perjalanan.
Pada akhir perjalanan ini, Anda akan memiliki kepercayaan diri untuk membangun server MCP Anda sendiri, mengintegrasikannya dengan platform AI populer, dan memahami bagaimana teknologi ini membentuk masa depan pengembangan AI. Mari kita mulai petualangan yang menarik ini bersama-sama!
Sumber daya ini akan menjadi lebih berharga seiring dengan bertambahnya pemahaman Anda, tetapi jangan merasa tertekan untuk membaca semuanya sekaligus. Mulailah dengan area yang paling menarik bagi Anda!
- 📘 Dokumentasi MCP – Ini adalah sumber daya utama Anda untuk tutorial langkah demi langkah dan panduan pengguna. Dokumentasi ini ditulis dengan pemula dalam pikiran, menyediakan contoh jelas yang dapat Anda ikuti sesuai kecepatan Anda sendiri.
- 📜 Spesifikasi MCP – Anggap ini sebagai manual referensi komprehensif Anda. Saat Anda bekerja melalui kurikulum, Anda akan sering kembali ke sini untuk mencari detail spesifik dan menjelajahi fitur lanjutan.
- 📜 Spesifikasi MCP Asli – Ini berisi detail teknis tambahan yang dapat berguna untuk implementasi lanjutan. Ada saat Anda membutuhkannya, tetapi jangan khawatir tentang itu saat Anda baru memulai.
- 🧑💻 Repository GitHub MCP – Di sini Anda akan menemukan SDK, alat, dan contoh kode dalam berbagai bahasa pemrograman. Ini seperti harta karun contoh praktis dan komponen siap pakai.
- 🌐 Komunitas MCP – Bergabunglah dengan sesama pelajar dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang mendukung di mana pertanyaan diterima dan pengetahuan dibagikan secara bebas.
Pada akhir kurikulum ini, Anda akan merasa percaya diri dan bersemangat dengan kemampuan baru Anda. Berikut adalah apa yang akan Anda capai:
• Memahami dasar-dasar MCP: Anda akan memahami apa itu Model Context Protocol dan mengapa itu merevolusi cara aplikasi AI bekerja sama, menggunakan analogi dan contoh yang masuk akal.
• Membangun server MCP pertama Anda: Anda akan membuat server MCP yang berfungsi dalam bahasa pemrograman pilihan Anda, dimulai dengan contoh sederhana dan meningkatkan keterampilan Anda secara bertahap.
• Menghubungkan model AI ke alat nyata: Anda akan belajar bagaimana menjembatani kesenjangan antara model AI dan layanan nyata, memberikan aplikasi Anda kemampuan baru yang kuat.
• Menerapkan praktik terbaik keamanan: Anda akan memahami cara menjaga implementasi MCP Anda tetap aman, melindungi aplikasi dan pengguna Anda.
• Melakukan deployment dengan percaya diri: Anda akan tahu cara membawa proyek MCP Anda dari pengembangan ke produksi, dengan strategi deployment praktis yang bekerja di dunia nyata.
• Bergabung dengan komunitas MCP: Anda akan menjadi bagian dari komunitas pengembang yang berkembang yang membentuk masa depan pengembangan aplikasi AI.
Sebelum kita masuk ke spesifikasi MCP, mari kita pastikan Anda merasa nyaman dengan beberapa konsep dasar. Jangan khawatir jika Anda bukan ahli di bidang ini - kami akan menjelaskan semua yang perlu Anda ketahui saat kita melangkah!
Anggap protokol seperti aturan untuk percakapan. Ketika Anda menelepon teman, Anda berdua tahu untuk mengatakan "halo" saat menjawab, bergiliran berbicara, dan mengatakan "selamat tinggal" saat selesai. Program komputer membutuhkan aturan serupa untuk berkomunikasi secara efektif.
MCP adalah protokol - seperangkat aturan yang disepakati yang membantu model AI dan aplikasi memiliki "percakapan" yang produktif dengan alat dan layanan. Sama seperti memiliki aturan percakapan membuat komunikasi manusia lebih lancar, memiliki MCP membuat komunikasi aplikasi AI jauh lebih andal dan kuat.
Anda sudah menggunakan hubungan klien-server setiap hari! Ketika Anda menggunakan browser web (klien) untuk mengunjungi situs web, Anda terhubung ke server web yang mengirimkan konten halaman kepada Anda. Browser tahu cara meminta informasi, dan server tahu cara merespons.
Dalam MCP, kita memiliki hubungan serupa: model AI bertindak sebagai klien yang meminta informasi atau tindakan, sementara server MCP menyediakan kemampuan tersebut. Ini seperti memiliki asisten yang membantu (server) yang dapat diminta AI untuk melakukan tugas tertentu.
Bayangkan jika setiap produsen mobil menggunakan bentuk pompa bensin yang berbeda - Anda akan membutuhkan adaptor yang berbeda untuk setiap mobil! Standarisasi berarti menyetujui pendekatan umum sehingga semuanya bekerja bersama dengan lancar.
MCP menyediakan standarisasi ini untuk aplikasi AI. Alih-alih setiap model AI membutuhkan kode khusus untuk bekerja dengan setiap alat, MCP menciptakan cara universal bagi mereka untuk berkomunikasi. Ini berarti pengembang dapat membangun alat sekali dan membuatnya bekerja dengan banyak sistem AI yang berbeda.
Perjalanan MCP Anda dirancang dengan hati-hati untuk membangun kepercayaan diri dan keterampilan Anda secara progresif. Setiap fase memperkenalkan konsep baru sambil memperkuat apa yang sudah Anda pelajari.
Di sinilah petualangan Anda dimulai! Kami akan memperkenalkan Anda pada konsep MCP menggunakan analogi yang familiar dan contoh sederhana. Anda akan memahami apa itu MCP, mengapa itu ada, dan bagaimana itu cocok dalam dunia pengembangan AI yang lebih besar.
• Modul 0 - Pengantar MCP: Kami akan mulai dengan menjelajahi apa itu MCP dan mengapa itu sangat penting untuk aplikasi AI modern. Anda akan melihat contoh nyata MCP dalam aksi dan memahami bagaimana itu menyelesaikan masalah umum yang dihadapi pengembang.
• Modul 1 - Penjelasan Konsep Inti: Di sini Anda akan mempelajari blok bangunan penting MCP. Kami akan menggunakan banyak analogi dan contoh visual untuk memastikan konsep ini terasa alami dan dapat dimengerti.
• Modul 2 - Keamanan dalam MCP: Keamanan mungkin terdengar menakutkan, tetapi kami akan menunjukkan kepada Anda bagaimana MCP mencakup fitur keselamatan bawaan dan mengajarkan praktik terbaik yang melindungi aplikasi Anda sejak awal.
Sekarang kesenangan sebenarnya dimulai! Anda akan mendapatkan pengalaman langsung membangun server dan klien MCP yang sebenarnya. Jangan khawatir - kami akan mulai sederhana dan membimbing Anda melalui setiap langkah.
Modul ini mencakup beberapa panduan langsung yang memungkinkan Anda berlatih dalam bahasa pemrograman pilihan Anda. Anda akan membuat server pertama Anda, membangun klien untuk terhubung dengannya, dan bahkan mengintegrasikan dengan alat pengembangan populer seperti VS Code.
Setiap panduan mencakup contoh kode lengkap, tips pemecahan masalah, dan penjelasan mengapa kami membuat pilihan desain tertentu. Pada akhir fase ini, Anda akan memiliki implementasi MCP yang berfungsi yang dapat Anda banggakan!
Dengan dasar-dasar yang dikuasai, Anda siap menjelajahi fitur MCP yang lebih canggih. Kami akan membahas strategi implementasi praktis, teknik debugging, dan topik lanjutan seperti integrasi AI multi-modal.
Anda juga akan belajar bagaimana menskalakan implementasi MCP Anda untuk penggunaan produksi dan mengintegrasikan dengan platform cloud seperti Azure. Modul-modul ini mempersiapkan Anda untuk membangun solusi MCP yang dapat menangani tuntutan dunia nyata.
Fase terakhir berfokus pada bergabung dengan komunitas MCP dan mengkhususkan diri di area yang paling menarik bagi Anda. Anda akan belajar cara berkontribusi pada proyek open-source MCP, menerapkan pola autentikasi tingkat lanjut, dan membangun solusi terintegrasi dengan database yang komprehensif.
Modul 11 patut mendapat perhatian khusus - ini adalah jalur pembelajaran praktis dengan 13 lab yang mengajarkan Anda membangun server MCP siap produksi dengan integrasi PostgreSQL. Ini seperti proyek puncak yang menggabungkan semua yang telah Anda pelajari!
| Modul | Topik | Deskripsi | Tautan |
|---|---|---|---|
| Modul 1-3: Dasar-Dasar | |||
| 00 | Pengantar MCP | Gambaran umum tentang Model Context Protocol dan pentingnya dalam pipeline AI | Baca lebih lanjut |
| 01 | Penjelasan Konsep Inti | Eksplorasi mendalam tentang konsep inti MCP | Baca lebih lanjut |
| 02 | Keamanan dalam MCP | Ancaman keamanan dan praktik terbaik | Baca lebih lanjut |
| 03 | Memulai dengan MCP | Pengaturan lingkungan, server/klien dasar, integrasi | Baca lebih lanjut |
| Modul 3: Membangun Server & Klien Pertama Anda | |||
| 3.1 | Server Pertama | Membuat server MCP pertama Anda | Panduan |
| 3.2 | Klien Pertama | Mengembangkan klien MCP dasar | Panduan |
| 3.3 | Klien dengan LLM | Mengintegrasikan model bahasa besar | Panduan |
| 3.4 | Integrasi VS Code | Menggunakan server MCP di VS Code | Panduan |
| 3.5 | Server stdio | Membuat server menggunakan transport stdio | Panduan |
| 3.6 | Streaming HTTP | Menerapkan streaming HTTP dalam MCP | Panduan |
| 3.7 | Toolkit AI | Menggunakan Toolkit AI dengan MCP | Panduan |
| 3.8 | Pengujian | Menguji implementasi server MCP Anda | Panduan |
| 3.9 | Penerapan | Menerapkan server MCP ke produksi | Panduan |
| 3.10 | Penggunaan server tingkat lanjut | Menggunakan server tingkat lanjut untuk fitur canggih dan arsitektur yang lebih baik | Panduan |
| 3.11 | Autentikasi sederhana | Bab yang menunjukkan autentikasi dari awal dan RBAC | Panduan |
| Modul 4-5: Praktis & Lanjutan | |||
| 04 | Implementasi Praktis | SDK, debugging, pengujian, template prompt yang dapat digunakan kembali | Baca lebih lanjut |
| 05 | Topik Lanjutan dalam MCP | AI multi-modal, skalabilitas, penggunaan di perusahaan | Baca lebih lanjut |
| 5.1 | Integrasi Azure | Integrasi MCP dengan Azure | Panduan |
| 5.2 | Multi-modalitas | Bekerja dengan berbagai modalitas | Panduan |
| 5.3 | Demo OAuth2 | Menerapkan autentikasi OAuth2 | Panduan |
| 5.4 | Root Contexts | Memahami dan menerapkan root contexts | Panduan |
| 5.5 | Routing | Strategi routing MCP | Panduan |
| 5.6 | Sampling | Teknik sampling dalam MCP | Panduan |
| 5.7 | Skalabilitas | Meningkatkan implementasi MCP | Panduan |
| 5.8 | Keamanan | Pertimbangan keamanan tingkat lanjut | Panduan |
| 5.9 | Pencarian Web | Menerapkan kemampuan pencarian web | Panduan |
| 5.10 | Streaming Realtime | Membangun fungsi streaming realtime | Panduan |
| 5.11 | Pencarian Realtime | Menerapkan pencarian realtime | Panduan |
| 5.12 | Autentikasi Entra ID | Autentikasi dengan Microsoft Entra ID | Panduan |
| 5.13 | Integrasi Foundry | Integrasi dengan Azure AI Foundry | Panduan |
| 5.14 | Teknik Rekayasa Konteks | Teknik untuk rekayasa konteks yang efektif | Panduan |
| 5.15 | Transport Kustom MCP | Implementasi Transport Kustom | Panduan |
| Modul 6-10: Komunitas & Praktik Terbaik | |||
| 06 | Kontribusi Komunitas | Cara berkontribusi pada ekosistem MCP | Panduan |
| 07 | Wawasan dari Adopsi Awal | Kisah implementasi dunia nyata | Panduan |
| 08 | Praktik Terbaik untuk MCP | Performa, toleransi kesalahan, ketahanan | Panduan |
| 09 | Studi Kasus MCP | Contoh implementasi praktis | Panduan |
| 10 | Workshop Praktis | Membangun Server MCP dengan Toolkit AI | Lab |
| Modul 11: Lab Praktis Server MCP | |||
| 11 | Integrasi Database Server MCP | Jalur pembelajaran praktis 13-lab untuk integrasi PostgreSQL | Lab |
| 11.1 | Pengantar | Gambaran umum MCP dengan integrasi database dan kasus penggunaan analitik ritel | Lab 00 |
| 11.2 | Arsitektur Inti | Memahami arsitektur server MCP, lapisan database, dan pola keamanan | Lab 01 |
| 11.3 | Keamanan & Multi-Tenancy | Keamanan tingkat baris, autentikasi, dan akses data multi-tenant | Lab 02 |
| 11.4 | Pengaturan Lingkungan | Menyiapkan lingkungan pengembangan, Docker, sumber daya Azure | Lab 03 |
| 11.5 | Desain Database | Pengaturan PostgreSQL, desain skema ritel, dan data sampel | Lab 04 |
| 11.6 | Implementasi Server MCP | Membangun server FastMCP dengan integrasi database | Lab 05 |
| 11.7 | Pengembangan Alat | Membuat alat query database dan introspeksi skema | Lab 06 |
| 11.8 | Pencarian Semantik | Menerapkan embedding vektor dengan Azure OpenAI dan pgvector | Lab 07 |
| 11.9 | Pengujian & Debugging | Strategi pengujian, alat debugging, dan pendekatan validasi | Lab 08 |
| 11.10 | Integrasi VS Code | Mengonfigurasi integrasi MCP VS Code dan penggunaan AI Chat | Lab 09 |
| 11.11 | Strategi Penerapan | Penerapan Docker, Azure Container Apps, dan pertimbangan skalabilitas | Lab 10 |
| 11.12 | Pemantauan | Application Insights, logging, pemantauan performa | Lab 11 |
| 11.13 | Praktik Terbaik | Optimasi performa, penguatan keamanan, dan tips produksi | Lab 12 |
Salah satu bagian paling menarik dari belajar MCP adalah melihat keterampilan coding Anda berkembang secara bertahap. Kami merancang contoh kode kami untuk mulai sederhana dan menjadi lebih kompleks seiring pemahaman Anda semakin mendalam. Inilah cara kami memperkenalkan konsep - dengan kode yang mudah dipahami tetapi menunjukkan prinsip MCP nyata, Anda akan memahami tidak hanya apa yang dilakukan kode ini, tetapi mengapa kode ini disusun seperti itu dan bagaimana kode ini cocok dalam aplikasi MCP yang lebih besar.
| Bahasa | Deskripsi | Tautan |
|---|---|---|
| C# | Contoh Server MCP | Lihat Kode |
| Java | Kalkulator MCP | Lihat Kode |
| JavaScript | Demo MCP | Lihat Kode |
| Python | Server MCP | Lihat Kode |
| TypeScript | Contoh MCP | Lihat Kode |
| Rust | Contoh MCP | Lihat Kode |
| Bahasa | Deskripsi | Tautan |
|---|---|---|
| C# | Contoh Lanjutan | Lihat Kode |
| Java dengan Spring | Contoh Aplikasi Container | Lihat Kode |
| JavaScript | Contoh Lanjutan | Lihat Kode |
| Python | Implementasi Kompleks | Lihat Kode |
| TypeScript | Contoh Container | Lihat Kode |
Untuk mendapatkan manfaat maksimal dari kurikulum ini, Anda sebaiknya memiliki:
-
Pengetahuan dasar pemrograman dalam setidaknya salah satu bahasa berikut: C#, Java, JavaScript, Python, atau TypeScript
-
Pemahaman tentang model klien-server dan API
-
Familiaritas dengan konsep REST dan HTTP
-
(Opsional) Latar belakang dalam konsep AI/ML
-
Bergabung dengan diskusi komunitas kami untuk dukungan
Repositori ini mencakup beberapa sumber daya untuk membantu Anda belajar dengan efektif:
Panduan Panduan Belajar yang komprehensif tersedia untuk membantu Anda menavigasi repositori ini dengan efektif. Peta kurikulum visual ini menunjukkan bagaimana semua topik saling terhubung dan memberikan panduan tentang cara menggunakan proyek contoh dengan efektif. Ini sangat membantu jika Anda adalah pembelajar visual yang suka melihat gambaran besar.
Panduan ini mencakup:
- Peta kurikulum visual yang menunjukkan semua topik yang dibahas
- Rincian mendalam dari setiap bagian repositori
- Panduan tentang cara menggunakan proyek contoh
- Jalur pembelajaran yang direkomendasikan untuk berbagai tingkat keterampilan
- Sumber daya tambahan untuk melengkapi perjalanan belajar Anda
Kami memelihara Changelog yang terperinci yang melacak semua pembaruan signifikan pada materi kurikulum, sehingga Anda dapat tetap mengikuti perbaikan dan penambahan terbaru.
- Penambahan konten baru
- Perubahan struktural
- Peningkatan fitur
- Pembaruan dokumentasi
Setiap pelajaran dalam panduan ini mencakup:
- Penjelasan yang jelas tentang konsep MCP
- Contoh kode langsung dalam berbagai bahasa
- Latihan untuk membangun aplikasi MCP nyata
- Sumber daya tambahan untuk pembelajar tingkat lanjut
Bersiaplah untuk dua hari wawasan teknis mendalam, koneksi komunitas, dan pembelajaran praktis di MCP Dev Days, acara virtual yang didedikasikan untuk Model Context Protocol (MCP) — standar yang sedang berkembang yang menjembatani model AI dan alat yang mereka gunakan. Anda dapat menonton MCP Dev Days dengan mendaftar di halaman acara kami: https://aka.ms/mcpdevdays.
Berfokus pada memberdayakan pengembang untuk menggunakan MCP dalam alur kerja pengembang mereka dan merayakan komunitas MCP yang luar biasa. Kami akan bergabung dengan anggota komunitas dan mitra seperti Arcade, Block, Okta, dan Neon untuk melihat bagaimana mereka berkolaborasi dengan Microsoft untuk membentuk ekosistem MCP yang terbuka dan dapat diperluas.
- Demo dunia nyata di VS Code, Visual Studio, GitHub Copilot, dan alat komunitas populer
- Alur kerja pengembang yang praktis dan berbasis konteks
- Sesi dan wawasan yang dipimpin komunitas
Apakah Anda baru memulai dengan MCP atau sudah membangun dengannya, Hari 1 akan memberikan inspirasi dan langkah-langkah yang dapat diterapkan.
Ditujukan untuk pembangun MCP. Kami akan mendalami strategi implementasi dan praktik terbaik untuk membuat server MCP dan mengintegrasikan MCP ke dalam alur kerja AI Anda.
- Membangun Server MCP dan mengintegrasikannya ke dalam pengalaman agen
- Pengembangan berbasis prompt
- Praktik terbaik keamanan
- Menggunakan blok bangunan seperti Functions, ACA, dan API Management
- Penyelarasan registri dan alat (1P + 3P)
Jika Anda seorang pengembang, pembuat alat, atau ahli strategi produk AI, hari ini penuh dengan wawasan yang Anda butuhkan untuk membangun solusi MCP yang skalabel, aman, dan siap untuk masa depan.
Pelajari melalui sesi video intensif cara membuat server MCP, mengintegrasikan dengan VS Code, dan menerapkannya secara profesional di Azure berdasarkan kurikulum MCP untuk Pemula. Dapatkan keterampilan praktis dalam teknologi yang sudah digunakan oleh perusahaan besar.
Mari pelajari tentang Model Context Protocol (MCP), sebuah kerangka kerja mutakhir yang dirancang untuk menstandarisasi interaksi antara model AI dan aplikasi klien. Melalui sesi yang ramah pemula ini, kami akan memperkenalkan Anda pada MCP dan membimbing Anda membuat server MCP pertama Anda.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Selamat! Anda baru saja mengambil langkah pertama dalam perjalanan menarik yang akan memperluas kemampuan pemrograman Anda dan menghubungkan Anda dengan perkembangan terbaru dalam pengembangan AI.
Dengan membaca pengantar ini, Anda telah mulai membangun fondasi pengetahuan MCP Anda. Anda memahami apa itu MCP, mengapa itu penting, dan bagaimana kurikulum ini akan mendukung perjalanan pembelajaran Anda. Itu adalah pencapaian besar dan awal dari keahlian Anda dalam teknologi penting ini.
Saat Anda melanjutkan modul-modul ini, ingatlah bahwa setiap ahli dulunya adalah pemula. Konsep yang mungkin tampak rumit sekarang akan menjadi hal yang biasa saat Anda berlatih dan menerapkannya. Setiap langkah kecil membangun kemampuan yang kuat yang akan melayani Anda sepanjang karier pengembangan Anda.
Anda bergabung dengan komunitas pembelajar dan ahli yang bersemangat tentang MCP dan ingin membantu orang lain berhasil. Apakah Anda mengalami kesulitan dalam tantangan pengkodean atau ingin berbagi terobosan, komunitas ini ada untuk mendukung perjalanan Anda.
Jika Anda mengalami kesulitan atau memiliki pertanyaan tentang membangun aplikasi AI, bergabunglah dengan pembelajar lain dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang mendukung di mana pertanyaan diterima dan pengetahuan dibagikan secara bebas.
Jika Anda memiliki umpan balik produk atau menemukan kesalahan saat membangun, kunjungi:
Petualangan MCP Anda dimulai sekarang! Mulailah dengan Modul 0 untuk menyelami pengalaman MCP pertama Anda, atau jelajahi proyek sampel untuk melihat apa yang akan Anda bangun. Ingat - setiap ahli memulai dari tempat Anda sekarang, dan dengan kesabaran dan latihan, Anda akan kagum dengan apa yang dapat Anda capai.
Selamat datang di dunia pengembangan Model Context Protocol. Mari kita bangun sesuatu yang luar biasa bersama!
Kurikulum ini menjadi lebih kuat dengan kontribusi dari pembelajar seperti Anda! Apakah Anda memperbaiki kesalahan ketik, menyarankan penjelasan yang lebih jelas, atau menambahkan contoh baru, kontribusi Anda membantu pemula lainnya berhasil.
Terima kasih kepada Microsoft Valued Professional Shivam Goyal atas kontribusi contoh kodenya.
Proses kontribusi dirancang untuk ramah dan mendukung. Sebagian besar kontribusi memerlukan Perjanjian Lisensi Kontributor (CLA), tetapi alat otomatis akan memandu Anda melalui proses ini dengan lancar.
Seluruh kurikulum ini tersedia di bawah lisensi MIT LICENSE, yang berarti Anda dapat menggunakannya, memodifikasinya, dan membagikannya secara bebas. Ini mendukung misi kami untuk membuat pengetahuan MCP dapat diakses oleh pengembang di mana saja.
Proyek ini menyambut kontribusi dan saran. Sebagian besar kontribusi mengharuskan Anda menyetujui Perjanjian Lisensi Kontributor (CLA) yang menyatakan bahwa Anda memiliki hak untuk, dan benar-benar memberikan kami hak untuk menggunakan kontribusi Anda. Untuk detailnya, kunjungi https://cla.opensource.microsoft.com.
Saat Anda mengirimkan pull request, bot CLA akan secara otomatis menentukan apakah Anda perlu memberikan CLA dan menghias PR dengan tepat (misalnya, status check, komentar). Cukup ikuti instruksi yang diberikan oleh bot. Anda hanya perlu melakukannya sekali di semua repositori yang menggunakan CLA kami.
Proyek ini telah mengadopsi Microsoft Open Source Code of Conduct. Untuk informasi lebih lanjut, lihat Code of Conduct FAQ atau hubungi opencode@microsoft.com untuk pertanyaan atau komentar tambahan.
Siap memulai perjalanan MCP Anda? Mulailah dengan Module 00 - Introduction to MCP dan ambil langkah pertama Anda ke dunia pengembangan Model Context Protocol!
Tim kami juga memproduksi kursus lainnya! Lihat:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Penafian:
Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk memberikan hasil yang akurat, harap disadari bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang berwenang. Untuk informasi yang bersifat kritis, disarankan menggunakan jasa terjemahan manusia profesional. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau interpretasi yang salah yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.