wehub-resource-sync
Ikuti langkah-langkah ini untuk memulai menggunakan sumber daya ini:
- Fork Repositori: Klik
- Clone Repositori:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Bergabung dengan
🌐 Dukungan Multi-Bahasa
Didukung melalui GitHub Action (Otomatis & Selalu Terbaru)
Arab | Bengali | Bulgaria | Birma (Myanmar) | Cina (Sederhana) | Cina (Tradisional, Hong Kong) | Cina (Tradisional, Macau) | Cina (Tradisional, Taiwan) | Kroasia | Ceko | Denmark | Belanda | Estonia | Finlandia | Perancis | Jerman | Yunani | Ibrani | Hindi | Hungaria | Indonesia | Italia | Jepang | Kannada | Kamboja | Korea | Lituania | Melayu | Malayalam | Marathi | Nepali | Pidgin Nigeria | Norwegia | Persia (Farsi) | Polandia | Portugis (Brasil) | Portugis (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Rumania | Rusia | Serbia (Sirilik) | Slovakia | Slovenia | Spanyol | Swahili | Swedia | Tagalog (Filipina) | Tamil | Telugu | Thai | Turki | Ukraina | Urdu | Vietnam
Lebih suka Clone secara Lokal?
Repositori ini mencakup lebih dari 50 terjemahan bahasa yang secara signifikan meningkatkan ukuran unduhan. Untuk clone tanpa terjemahan, gunakan 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"Ini memberi Anda semua yang Anda butuhkan untuk menyelesaikan kursus dengan unduhan yang jauh lebih cepat.
🚀 Kurikulum Model Context Protocol (MCP) untuk Pemula
Pelajari MCP dengan Contoh Kode Praktis dalam C#, Java, JavaScript, Rust, Python, dan TypeScript
🧠 Ikhtisar Kurikulum Model Context Protocol
Selamat datang dalam perjalanan Anda ke Model Context Protocol! Jika Anda pernah bertanya-tanya bagaimana aplikasi AI berkomunikasi dengan alat dan layanan yang berbeda, Anda akan segera menemukan solusi elegan yang mengubah cara pengembang membangun sistem cerdas.
Anggaplah MCP sebagai penerjemah universal untuk aplikasi AI - seperti bagaimana port USB memungkinkan Anda menghubungkan perangkat apa pun ke komputer Anda, MCP memungkinkan model AI menghubungkan ke alat atau layanan apa pun dengan cara yang standar. Apakah Anda sedang membangun chatbot pertama Anda atau mengerjakan alur kerja AI yang kompleks, memahami MCP akan memberi Anda kekuatan untuk membuat aplikasi yang lebih mampu dan fleksibel.
Kurikulum ini dirancang dengan kesabaran dan perhatian untuk perjalanan pembelajaran Anda. Kami akan memulai dengan konsep sederhana yang sudah Anda pahami dan secara bertahap membangun keahlian Anda melalui praktik langsung dalam bahasa pemrograman favorit Anda. Setiap langkah mencakup penjelasan yang jelas, contoh praktis, dan banyak dorongan sepanjang jalan.
Saat Anda menyelesaikan 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 seru ini bersama-sama!
Dokumentasi dan Spesifikasi Resmi
Kurikulum ini selaras dengan Spesifikasi MCP 2025-11-25 (rilis stabil terbaru). Spesifikasi MCP menggunakan penomoran versi berbasis tanggal (format YYYY-MM-DD) untuk memastikan pelacakan versi protokol yang jelas.
Sumber daya ini akan menjadi lebih berharga seiring pemahaman Anda bertambah, tapi jangan merasa terbeban untuk membaca semuanya sekaligus. Mulailah dengan area yang paling menarik bagi Anda!
- 📘 Dokumentasi MCP – Ini adalah sumber utama Anda untuk tutorial langkah demi langkah dan panduan pengguna. Dokumentasi ditulis dengan pemula dalam pikiran, menyediakan contoh jelas yang dapat Anda ikuti sesuai kecepatan Anda sendiri.
- 📜 Spesifikasi MCP – Anggap ini sebagai manual referensi lengkap Anda. Saat Anda melanjutkan kurikulum, Anda akan sering kembali ke sini untuk mencari detail spesifik dan menjelajahi fitur lanjutan.
- 📜 Penomoran Versi Spesifikasi MCP – Ini berisi informasi tentang sejarah versi protokol dan bagaimana MCP menggunakan penomoran versi berbasis tanggal (format YYYY-MM-DD).
- 🧑💻 Repositori 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 komunitas yang mendukung di mana pertanyaan dipersilakan dan pengetahuan dibagikan dengan bebas.
Tujuan Pembelajaran
Pada akhir kurikulum ini, Anda akan merasa percaya diri dan bersemangat dengan kemampuan baru Anda. Inilah yang akan Anda capai:
• Memahami dasar-dasar MCP: Anda akan memahami apa itu Model Context Protocol dan mengapa ini 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 kemampuan Anda langkah demi langkah.
• Menghubungkan model AI ke alat nyata: Anda akan belajar bagaimana menjembatani kesenjangan antara model AI dan layanan nyata, memberi aplikasi Anda kemampuan baru yang kuat.
• Menerapkan praktik keamanan terbaik: Anda akan memahami cara menjaga implementasi MCP Anda tetap aman, melindungi aplikasi dan pengguna Anda.
• Menyebarkan dengan percaya diri: Anda akan tahu cara membawa proyek MCP Anda dari pengembangan ke produksi, dengan strategi penyebaran praktis yang efektif di dunia nyata.
• Bergabung dengan komunitas MCP: Anda akan menjadi bagian dari komunitas pengembang yang berkembang yang membentuk masa depan pengembangan aplikasi AI.
Latar Belakang Penting
Sebelum kita menyelami spesifik MCP, mari 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 berjalan!
Memahami Protokol (Dasar)
Pikirkan protokol seperti aturan untuk sebuah percakapan. Ketika Anda menelepon teman, kalian berdua tahu untuk mengatakan "halo" saat menjawab, bergiliran berbicara, dan mengucapkan "selamat tinggal" saat selesai. Program komputer perlu aturan serupa untuk berkomunikasi dengan efektif.
MCP adalah sebuah protokol—sekumpulan aturan yang disepakati yang membantu model AI dan aplikasi melakukan "percakapan" yang produktif dengan alat dan layanan. Sama seperti aturan percakapan membuat komunikasi manusia lebih lancar, MCP membuat komunikasi aplikasi AI jauh lebih dapat diandalkan dan kuat.
Hubungan Klien-Server (Bagaimana Program Bekerja Sama)
Anda sudah menggunakan hubungan klien-server setiap hari! Saat Anda menggunakan browser web (klien) untuk mengunjungi sebuah situs, Anda terhubung ke server web yang mengirimkan konten halaman. Browser tahu cara meminta informasi, dan server tahu cara merespon.
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.
Mengapa Standarisasi Penting (Membuat Segalanya Bekerja Bersama)
Bayangkan jika setiap pembuat mobil menggunakan bentuk pompa bensin yang berbeda—Anda membutuhkan adaptor berbeda untuk setiap mobil! Standarisasi berarti menyepakati pendekatan umum sehingga semuanya bekerja bersama secara mulus.
MCP menyediakan standarisasi ini untuk aplikasi AI. Alih-alih setiap model AI memerlukan kode khusus untuk bekerja dengan setiap alat, MCP menciptakan cara universal agar mereka dapat berkomunikasi. Ini berarti pengembang dapat membangun alat sekali dan membuatnya bekerja dengan banyak sistem AI yang berbeda.
🧭 Ikhtisar Jalur Pembelajaran Anda
Perjalanan MCP Anda dirancang dengan hati-hati untuk membangun kepercayaan diri dan keterampilan Anda secara bertahap. Setiap fase memperkenalkan konsep baru sambil memperkuat apa yang sudah Anda pelajari.
🌱 Fase Dasar: Memahami Dasar-dasar (Modul 0-2)
Di sinilah petualangan Anda dimulai! Kami akan memperkenalkan konsep MCP menggunakan analogi yang familiar dan contoh sederhana. Anda akan memahami apa itu MCP, mengapa itu ada, dan bagaimana MCP masuk dalam dunia pengembangan AI yang lebih luas.
• Modul 0 - Pengenalan MCP: Kami akan mulai dengan mengeksplorasi apa itu MCP dan mengapa ini sangat penting untuk aplikasi AI modern. Anda akan melihat contoh nyata MCP dalam aksi dan memahami bagaimana MCP menyelesaikan masalah umum yang dihadapi pengembang.
• Modul 1 - Penjelasan Konsep Inti: Di sini Anda akan mempelajari blok bangunan utama MCP. Kami akan menggunakan banyak analogi dan contoh visual untuk memastikan konsep ini terasa alami dan mudah dipahami.
• Modul 2 - Keamanan dalam MCP: Keamanan mungkin terdengar menakutkan, tapi kami akan menunjukkan bagaimana MCP menyertakan fitur keselamatan bawaan dan mengajarkan praktik terbaik yang melindungi aplikasi Anda sejak awal.
🔨 Fase Pembangunan: Membuat Implementasi Pertama Anda (Modul 3)
Sekarang keseruan yang sebenarnya dimulai! Anda akan mendapatkan pengalaman langsung membangun server dan klien MCP yang nyata. Jangan khawatir - kami akan mulai dengan sederhana dan membimbing Anda melalui setiap langkah.
Modul ini mencakup beberapa panduan langsung yang memungkinkan Anda berlatih dengan bahasa pemrograman pilihan Anda. Anda akan membuat server pertama Anda, membangun klien untuk terhubung ke server tersebut, dan bahkan mengintegrasikan dengan alat pengembangan populer seperti VS Code.
Setiap panduan menyertakan 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 dan dapat Anda banggakan!
🚀 Fase Pengembangan: Konsep Lanjutan dan Aplikasi Dunia Nyata (Modul 4-5)
Setelah menguasai dasar, Anda siap untuk mengeksplorasi fitur MCP yang lebih canggih. Kami akan membahas strategi implementasi praktis, teknik debugging, dan topik lanjutan seperti integrasi AI multi-modal.
Anda juga akan mempelajari cara mengskalakan implementasi MCP 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 Penguasaan: Komunitas dan Spesialisasi (Modul 6-11)
Fase terakhir berfokus pada bergabung dengan komunitas MCP dan mengkhususkan diri dalam bidang yang paling menarik bagi Anda. Anda akan belajar bagaimana berkontribusi pada proyek MCP open-source, menerapkan pola otentikasi lanjutan, dan membangun solusi komprehensif yang terintegrasi dengan basis data.
Modul 11 layak mendapat perhatian khusus - ini adalah jalur pembelajaran 13-lab langsung yang lengkap yang mengajarkan Anda membangun server MCP siap produksi dengan integrasi PostgreSQL. Ini seperti proyek puncak yang menggabungkan semua yang telah Anda pelajari!
📚 Struktur Kurikulum Lengkap
| Modul | Topik | Deskripsi | Link |
|---|---|---|---|
| Modul 0-3: Dasar-dasar | |||
| 00 | Pengantar MCP | Ikhtisar Protokol Konteks Model dan signifikansinya dalam pipeline AI | Baca selengkapnya |
| 01 | Penjelasan Konsep Inti | Eksplorasi mendalam konsep inti MCP | Baca selengkapnya |
| 02 | Keamanan dalam MCP | Ancaman keamanan dan praktik terbaik | Baca selengkapnya |
| 03 | Mulai dengan MCP | Pengaturan lingkungan, server/klien dasar, integrasi | Baca selengkapnya |
| 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 dalam 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 | Microsoft Foundry Toolkit | Menggunakan Microsoft Foundry Toolkit dengan MCP | Panduan |
| 3.8 | Pengujian | Menguji implementasi server MCP Anda | Panduan |
| 3.9 | Penyebaran | Menerapkan server MCP ke produksi | Panduan |
| 3.10 | Penggunaan server lanjutan | Menggunakan server lanjutan untuk penggunaan fitur lanjutan dan arsitektur yang ditingkatkan | Panduan |
| 3.11 | Otentikasi sederhana | Bab yang menunjukkan otentikasi dari awal dan RBAC | Panduan |
| 3.12 | Host MCP | Mengonfigurasi Claude Desktop, Cursor, Cline, dan host MCP lainnya | Panduan |
| 3.13 | MCP Inspector | Debug dan uji server MCP dengan alat Inspector | Panduan |
| 3.14 | Sampling | Gunakan sampling untuk berkolaborasi dengan klien | Panduan |
| 3.15 | Aplikasi MCP | Membangun aplikasi MCP | Panduan |
| Modul 4-5: Praktis & Lanjutan | |||
| 04 | Implementasi Praktis | SDK, debugging, pengujian, template prompt yang dapat digunakan ulang | Baca selengkapnya |
| 4.1 | Paginasi | Menangani set hasil besar dengan paginasi berbasis kursor | Panduan |
| 05 | Topik Lanjutan dalam MCP | AI multi-modal, pengskalaan, penggunaan perusahaan | Baca selengkapnya |
| 5.1 | Integrasi Azure | Integrasi MCP dengan Azure | Panduan |
| 5.2 | Multi-modalitas | Bekerja dengan multiple modalitas | Panduan |
| 5.3 | Demo OAuth2 | Menerapkan otentikasi OAuth2 | Panduan |
| 5.4 | Konteks Root | Memahami dan menerapkan konteks root | Panduan |
| 5.5 | Routing | Strategi routing MCP | Panduan |
| 5.6 | Sampling | Teknik sampling dalam MCP | Panduan |
| 5.7 | Pengskalaan | Skalakan implementasi MCP | Panduan |
| 5.8 | Keamanan | Pertimbangan keamanan lanjutan | 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 | Otentikasi dengan Microsoft Entra ID | Panduan |
| 5.13 | Integrasi Foundry | Integrasi dengan Microsoft Foundry | Panduan |
| 5.14 | Rekayasa Konteks | Teknik untuk rekayasa konteks yang efektif | Panduan |
| 5.15 | Transport Kustom MCP | Implementasi Transport kustom | Panduan |
| 5.16 | Fitur Protokol | Notifikasi progres, pembatalan, template sumber daya | Panduan |
| 5.17 | Penalaran Multi-Agen Adversarial | Dua agen berargumen sisi berlawanan menggunakan alat MCP bersama, dinilai oleh agen hakim | Panduan |
| Modul 6-10: Komunitas & Praktik Terbaik | |||
| 06 | Kontribusi Komunitas | Cara berkontribusi ke 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 Langsung | Membangun Server MCP dengan Microsoft Foundry Toolkit | Lab |
| Modul 11: Lab Praktik Server MCP | |||
| 11 | Integrasi Database Server MCP | Jalur pembelajaran 13-lab lengkap untuk integrasi PostgreSQL | Lab |
| 11.1 | Pengantar | Ikhtisar MCP dengan integrasi database dan kasus penggunaan analitik retail | Lab 00 |
| 11.2 | Arsitektur Inti | Memahami arsitektur server MCP, lapisan database, dan pola keamanan | Lab 01 |
| 11.3 | Keamanan & Multi-Tenant | Row Level Security, otentikasi, 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 retail, dan data sampel | Lab 04 |
| 11.6 | Implementasi Server MCP | Membangun server FastMCP dengan integrasi database | Lab 05 |
| 11.7 | Pengembangan Alat | Membuat alat kueri 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 di VS Code dan penggunaan AI Chat | Lab 09 |
| 11.11 | Strategi Penyebaran | Penyebaran Docker, Azure Container Apps, dan pertimbangan pengskalaan | 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 |
| Modul 12: Peralatan MCP | |||
| 12.1 | Peralatan | Penggunaan MCP dalam Aplikasi Copilot | Panduan |
💻 Proyek Kode Sampel
Salah satu bagian paling menarik dari belajar MCP adalah melihat keterampilan kode Anda berkembang secara bertahap. Kami telah merancang contoh kode kami agar mulai dari yang sederhana dan menjadi semakin canggih seiring pemahaman Anda bertambah. Berikut cara kami memperkenalkan konsep - dengan kode yang mudah dipahami tapi menunjukkan prinsip MCP yang nyata, Anda tidak hanya akan memahami apa yang dilakukan kode ini, tapi juga mengapa ia disusun seperti ini dan bagaimana ia cocok dalam aplikasi MCP yang lebih besar.
Contoh Kalkulator MCP Dasar
| Bahasa | Deskripsi | Link |
|---|---|---|
| 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 |
Implementasi MCP Lanjutan
| Bahasa | Deskripsi | Link |
|---|---|---|
| C# | Contoh Lanjutan | Lihat Kode |
| Java dengan Spring | Contoh Aplikasi Kontainer | Lihat Kode |
| JavaScript | Contoh Lanjutan | Lihat Kode |
| Python | Implementasi Kompleks | Lihat Kode |
| TypeScript | Contoh Kontainer | Lihat Kode |
🎯 Prasyarat untuk Belajar MCP
Untuk mendapatkan hasil maksimal dari kurikulum ini, Anda sebaiknya memiliki:
-
Pengetahuan dasar pemrograman dalam setidaknya salah satu dari 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 dalam diskusi komunitas kami untuk dukungan
📚 Panduan Studi & Sumber Daya
Repositori ini menyertakan beberapa sumber daya untuk membantu Anda menavigasi dan belajar secara efektif:
Panduan Studi
Panduan ini mencakup:
- Peta kurikulum visual yang menunjukkan semua topik yang dibahas
- Rincian setiap bagian repositori
- Panduan cara menggunakan proyek contoh
- Jalur pembelajaran yang direkomendasikan untuk berbagai tingkat keahlian
- Sumber daya tambahan untuk mendukung perjalanan belajar Anda
Catatan Perubahan
Kami memelihara Catatan Perubahan yang rinci yang melacak semua pembaruan penting pada materi kurikulum, sehingga Anda bisa tetap mengikuti perbaikan dan penambahan terbaru.
- Penambahan konten baru
- Perubahan struktural
- Peningkatan fitur
- Pembaruan dokumentasi
🛠️ Cara Menggunakan Kurikulum Ini Secara Efektif
Setiap pelajaran dalam panduan ini mencakup:
- Penjelasan jelas tentang konsep MCP
- Contoh kode langsung dalam berbagai bahasa
- Latihan untuk membangun aplikasi MCP nyata
- Sumber daya ekstra untuk pembelajar tingkat lanjut
Mari Belajar MCP dengan C# - Seri Tutorial
Mari belajar tentang Model Context Protocol (MCP), sebuah kerangka kerja mutakhir yang dirancang untuk menstandarkan 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.
C#: https://aka.ms/letslearnmcp-csharp
Java: https://aka.ms/letslearnmcp-java
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Python: https://aka.ms/letslearnmcp-python
🎓 Perjalanan MCP Anda Dimulai
Selamat! Anda baru saja mengambil langkah pertama dalam perjalanan yang menarik yang akan memperluas kemampuan pemrograman Anda dan menghubungkan Anda dengan teknologi AI mutakhir.
Apa yang Sudah Anda Capai
Dengan membaca pengantar ini, Anda sudah mulai membangun dasar pengetahuan MCP Anda. Anda memahami apa itu MCP, mengapa itu penting, dan bagaimana kurikulum ini akan mendukung perjalanan belajar Anda. Ini adalah pencapaian signifikan dan awal keahlian Anda dalam teknologi penting ini.
Petualangan di Depan
Saat Anda melanjutkan modul, ingatlah bahwa setiap ahli dulunya adalah pemula. Konsep yang mungkin tampak rumit sekarang akan menjadi hal kedua saat Anda berlatih dan menerapkannya. Setiap langkah kecil membangun kapabilitas kuat yang akan berguna sepanjang karier pengembangan Anda.
Jaringan Dukungan Anda
Anda bergabung dengan komunitas pembelajar dan ahli yang antusias tentang MCP dan siap membantu orang lain berhasil. Baik Anda mengalami tantangan dalam pemrograman atau ingin berbagi terobosan, komunitas ini hadir untuk mendukung perjalanan Anda.
Jika Anda mengalami kebuntuan atau punya pertanyaan tentang membangun aplikasi AI, bergabunglah dengan sesama pembelajar dan pengembang berpengalaman dalam diskusi tentang MCP. Ini adalah komunitas yang suportif di mana pertanyaan diterima dan pengetahuan dibagikan secara bebas.
Jika Anda memiliki umpan balik produk atau menemukan kesalahan selama pembangunan, kunjungi:
Siap Memulai?
Petualangan MCP Anda dimulai sekarang! Mulailah dengan Modul 0 untuk masuk ke pengalaman hands-on MCP pertama Anda, atau jelajahi proyek contoh untuk melihat apa yang akan Anda bangun. Ingat - setiap ahli pernah berada tepat di posisi Anda sekarang, dan dengan kesabaran serta latihan, Anda akan terkejut dengan apa yang dapat Anda capai.
Selamat datang di dunia pengembangan Model Context Protocol. Mari kita buat sesuatu yang luar biasa bersama!
🤝 Berkontribusi pada Komunitas Pembelajaran
Kurikulum ini menjadi lebih kuat dengan kontribusi dari pembelajar seperti Anda! Baik Anda memperbaiki salah ketik, menyarankan penjelasan yang lebih jelas, atau menambahkan contoh baru, kontribusi Anda membantu pemula lain sukses.
Terima kasih kepada Microsoft Valued Professional Shivam Goyal atas kontribusi contoh kode.
Proses kontribusi dirancang agar ramah dan mendukung. Sebagian besar kontribusi memerlukan Contributor License Agreement (CLA), tapi alat otomatis akan memandu Anda dengan lancar melalui prosesnya.
📜 Pembelajaran Open Source
Seluruh kurikulum ini tersedia di bawah lisensi MIT LICENSE, yang berarti Anda dapat menggunakan, memodifikasi, dan membagikannya secara bebas. Ini mendukung misi kami untuk membuat pengetahuan MCP dapat diakses oleh pengembang di mana saja.
🤝 Panduan Kontribusi
Proyek ini menyambut kontribusi dan saran. Sebagian besar kontribusi mengharuskan Anda menyetujui Contributor License Agreement (CLA) yang menyatakan bahwa Anda memiliki hak dan secara aktual memberikan kami hak untuk menggunakan kontribusi Anda. Untuk detail, kunjungi https://cla.opensource.microsoft.com.
Saat Anda mengirim permintaan tarik (pull request), bot CLA akan secara otomatis menentukan apakah Anda perlu menyediakan CLA dan menandai PR sesuai (misalnya, pemeriksaan status, komentar). Cukup ikuti instruksi yang diberikan oleh bot. Anda hanya perlu melakukan ini sekali di semua repositori yang menggunakan CLA kami.
Proyek ini telah mengadopsi Kode Etik Open Source Microsoft. Untuk informasi lebih lanjut lihat FAQ Kode Etik atau hubungi opencode@microsoft.com untuk pertanyaan atau komentar tambahan.
Siap memulai perjalanan MCP Anda? Mulailah dengan Modul 00 - Pengantar MCP dan ambil langkah pertama ke dunia pengembangan Model Context Protocol!
🎒 Kursus Lainnya
Tim kami juga memproduksi kursus lain! Cek:
LangChain
Azure / Edge / MCP / Agents
Seri AI Generatif
-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}
Pembelajaran Inti
Seri Copilot
Penafian: Dokumen ini telah diterjemahkan menggunakan layanan terjemahan AI Co-op Translator. Meskipun kami berupaya untuk mencapai akurasi, harap diketahui bahwa terjemahan otomatis mungkin mengandung kesalahan atau ketidakakuratan. Dokumen asli dalam bahasa aslinya harus dianggap sebagai sumber yang sah. Untuk informasi penting, disarankan menggunakan terjemahan profesional oleh manusia. Kami tidak bertanggung jawab atas kesalahpahaman atau penafsiran yang keliru yang timbul dari penggunaan terjemahan ini.