Model Context Protocol (MCP) សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម - មគ្គុទ្ទសិក្សា

មគ្គុទ្ទសិក្សានេះផ្តល់ជាសង្ខេបអំពីរចនាសម្ព័ន្ធនិងមាតិកានៃឃ្លាំងកូដសម្រាប់កម្មវិធីសិក្សា "Model Context Protocol (MCP) សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម"។ ប្រើមគ្គុទ្ទនេះដើម្បីរុករកឃ្លាំងកូដបានយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពនិងទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីធនធានដែលមានស្រាប់។

សេចក្តីសង្ខេបឃ្លាំងកូដ

Model Context Protocol (MCP) គឺជាលំនាំដើមស្តង់ដារសម្រាប់បរិបទនៃការប្រតិបត្ដិការចម្បងរវាងម៉ូដែល AI និងកម្មវិធីទទួល។ ដើមបង្កើតដោយ Anthropic, MCP ឥឡូវត្រូវបានថែរក្សាដោយសហគមន៍ MCP តាមរយៈអង្គភាព GitHub ផ្លូវការមួយ។ ឃ្លាំងនេះផ្តល់នូវកម្មវិធីសិក្សាពេញលេញជាមួយឧទាហរណ៍កូដប្រតិបត្តិការដោយដៃក្នុងភាសា C#, Java, JavaScript, Python, និង TypeScript ដែលរចនាសម្រាប់អ្នកអភិវឌ្ឍន៍ AI, វិស្វករពហុប្រព័ន្ធ, និងវិស្វករផ្នែកទន់។

ផែនទីមុខវិជ្ជាទស្សន៍

mindmap
  root((MCP សម្រាប់អ្នកចាប់ផ្តើម))
    00. គម្រូ
      ::icon(fa fa-book)
      (ទិដ្ឋភាពទូទៅរបស់ពិធីសាស្រ្ត)
      (អត្ថប្រយោជន៍ស្តង់ដារ)
      (ករណីប្រើប្រាស់ពិភពពិត)
      (មូលដ្ឋានការរួមបញ្ចូល AI)
    01. គំនិតមូលដ្ឋាន
      ::icon(fa fa-puzzle-piece)
      (រចនាសម្ព័ន្ធម៉ាស៊ីនបម្រើកហាយម៉ាស៊ីនសំណូមពរ)
      (គ្រឿងផ្សំពិធីសាស្រ្ត)
      (រូបមន្តសារ)
      (យន្តការដឹកជញ្ជូន)
      (ភារកិច្ច - ការសាកល្បង)
      (ស្លាបព្យាយាមឧបករណ៍)
    02. សុវត្ថិភាព
      ::icon(fa fa-shield)
      (គ្រោះថ្នាក់ជាក់លាក់ AI)
      (ការអនុវត្តល្អបំផុត ២០២៥)
      (សុវត្ថិភាពទំនិញ Azure)
      (ការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការអនុញ្ញាត)
      (ដប់សញ្ញាឲ្យ Microsoft Prompt)
      (OWASP MCP Top 10)
      (សិក្ខាសាលាសុវត្ថិភាព Sherpa)
    03. ចាប់ផ្តើម
      ::icon(fa fa-rocket)
      (ការអនុវត្តម៉ាស៊ីនបម្រើដំបូង)
      (ការអភិវឌ្ឍហត្ថបណ្ឌិត)
      (ការរួមបញ្ចូលហត្ថបណ្ឌិត LLM)
      (ការពង្រីក VS Code)
      (ការតំឡើងម៉ាស៊ីនបម្រើ SSE)
      (ការផ្ទុកចរន្ត HTTP)
      (ការរួមបញ្ចូលឧបករណ៍ AI)
      (ស៊ើបអង្កេត Frameworks)
      (ការប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនបម្រើកម្រិតខ្ពស់)
      (ការផ្ទៀងផ្ទាត់សាមញ្ញ)
      (យុទ្ធសាស្ត្រដាក់ឲ្យដំណើរការ)
      (ការតំឡើងម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP)
      (អ្នកស្ទង់មើល MCP)
    04. ការអនុវត្តជាក់ស្តែង
      ::icon(fa fa-code)
      (SDK ច្រើនភាសា)
      (ការស៊ើបអង្កេត និងកំណែតម្រូវ)
      (គំរូបញ្ជូនពាក្យ)
      (គម្រោងគំរូ)
      (រូបមន្តផលិតកម្ម)
      (យុទ្ធសាស្ត្របំបែកទំព័រ)
    05. ប្រធានបទកម្រិតខ្ពស់
      ::icon(fa fa-graduation-cap)
      (វិស្វកម្ម Context)
      (ការរួមបញ្ចូលភ្នាក់ងារមូលដ្ឋាន)
      (វីធីសាស្ដ្រការងារជាមួយ AI មហាជាតិ)
      (ការផ្ទៀងផ្ទាត់ OAuth2)
      (ការស្វែងរកពេលវេលាពិត)
      (ពិធីសាស្រ្តផ្សព្វផ្សាយ)
      (Context ឫស)
      (យុទ្ធសាស្ត្របញ្ជូន)
      (បច្ចេកទេសសម្គាល់)
      (ដំណោះស្រាយពង្រីក)
      (ការពង្រឹងសុវត្ថិភាព)
      (ការរួមបញ្ចូល Entra ID)
      (ស្វែងរកបណ្ដាញ MCP)
      (លម្អិតពីលក្ខណៈពិធីសាស្រ្ត)
      (ការចាប់ផ្តើមគំនិតប្រឆាំងភ្នាក់ងារច្រើន)
      
    06. សហគមន៍
      ::icon(fa fa-users)
      (ការរួមចំណែកកូដ)
      (ឯកសារយោង)
      (ប្រព័ន្ធហត្ថបណ្ឌិត MCP)
      (បញ្ជីម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP)
      (ឧបករណ៍បង្កើតរូបភាព)
      (ការសហការក្នុង GitHub)
    07. ការទទួលយកដំបូង
      ::icon(fa fa-lightbulb)
      (ការដាក់ឲ្យដំណើរការផលិតកម្ម)
      (ម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP របស់ Microsoft)
      (សេវាកម្ម MCP Azure)
      (ករណីសិក្សាអាជីវកម្ម)
      (ផែនទីមាគ៌ាអនាគត)
    08. អនុវត្តល្អបំផុត
      ::icon(fa fa-check)
      (បង្កើនប្រសិទ្ធភាព)
      (ការរឹតត្បិតកំហុស)
      (ភាពមាំមួនប្រព័ន្ធ)
      (ការត្រួតពិនិត្យ និងមើលទៅ)
    09. ករណីសិក្សា
      ::icon(fa fa-file-text)
      (ការគ្រប់គ្រង API Azure)
      (ភ្នាក់ងារធ្វើដំណើរ AI)
      (ការរួមបញ្ចូល Azure DevOps)
      (ឯកសារយោង MCP)
      (បញ្ជី MCP នៅ GitHub)
      (ការរួមបញ្ចូល VS Code)
      (ការអនុវត្តពិភពពិត)
    10.សិក្ខាសាលាផ្ទាល់
      ::icon(fa fa-laptop)
      (មូលដ្ឋានម៉ាស៊ីនបម្រើ MCP)
      (ការអភិវឌ្ឍកម្រិតខ្ពស់)
      (ការរួមបញ្ចូលឧបករណ៍ AI)
      (ការដាក់ឲ្យដំណើរការផលិតកម្ម)
      (រចនាសម្ព័ន្ធបួនមន្ទីរ)
    11. 実験室整合データベース
      ::icon(fa fa-database)
      (ការរួមបញ្ចូល PostgreSQL)
      (ករណីប្រើប្រាស់វិភាគលក់រាយ)
      (សុវត្ថិភាពកម្រិតជួរដេក)
      (ការស្វែងរកSemantic)
      (ការដាក់ឲ្យដំណើរការផលិតកម្ម)
      (រចនាសម្ព័ន្ធប្រាំបីមន្ទីរ)
      (ការសិក្សាផ្ទាល់)
    12. ឧបករណ៍
      ::icon(fa fa-wrench)
      (MCP នៅក្នុងកម្មវិធី Copilot)

រចនាសម្ព័ន្ធឃ្លាំងកូដ

ឃ្លាំងត្រូវបានរៀបចំបំបែកចេញជា១២ផ្នែកសំខាន់ៗ ដែលមួយៗផ្តោតសំខាន់លើផ្នែកខុសៗនៅក្នុង MCP៖

ការណែនាំ (00-Introduction/)
- សេចក្តីជូនព័ត៌មានទូទៅអំពី Model Context Protocol
- មូលហេតុដែលស្តង់ដារសំខាន់ក្នុងផ្លូវការងារ AI
- គំរូប្រើប្រាស់ជាក់ស្តែងនិងអត្ថប្រយោជន៍
គំនិតមូលដ្ឋាន (01-CoreConcepts/)
- វិស្វកម្ម Client-server
- សមាសភាគសំខាន់នៃប្រតិបត្ដិការយាន MCP
- លំនាំសារផ្ទេរព័ត៌មាននៅក្នុង MCP
សុវត្ថិភាព (02-Security/)
- វាយប្រហារសុវត្ថិភាពនៅក្នុងប្រព័ន្ធតាមលំនាំ MCP
- វិធីសាស្រ្តល្អបំផុតសម្រាប់ការពារការអនុវត្ត -វីធីសាស្រ្តផ្ទៀងផ្ទាត់និងផ្តល់អាជ្ញាប័ណ្ណ
- ឯកសារសុវត្ថិភាពពេញលេញ:
  - MCP Security Best Practices 2025
  - Azure Content Safety Implementation Guide
  - MCP Security Controls and Techniques
  - MCP Best Practices Quick Reference
- ប្រធានបទសុវត្ថិភាពសំខាន់ៗ:
  - ការវាយប្រហារតាមរយៈបញ្ចូលសារ (prompt injection) និងជីវិតឧបករណ៍ពុល
  - បញ្ហាសារខ្លួនឡើងវ៉ាចាប់ទុក (session hijacking) និងនៅច្របាច់ (confused deputy)
  - បញ្ហាជូនសញ្ញាការអនុញ្ញាត (token passthrough)
  - អំណាចលើស និងការគ្រប់គ្រងការចូលប្រើ
  - សុវត្ថិភាពខ្សែផ្គត់ផ្គង់សម្រាប់គ្រឿងផ្សារភាគ AI
  - រួមបញ្ចូល Microsoft Prompt Shields
ការចាប់ផ្តើម (03-GettingStarted/)
- ការតំឡើងបរិយាកាសនិងការកំណត់រចនាសម្ព័ន្ធ
- បង្កើតម៉ាស៊ីនមេ MCP មូលដ្ឋាន និងម៉ាស៊ីនថតក្រៅ
- ប្រើប្រាស់រួមជាមួយកម្មវិធីស្រាប់
- រួមមានផ្នែកសម្រាប់:
  - ការអនុវត្តម៉ាស៊ីនមេដំបូង
  - អភិវឌ្ឍន៍ម៉ាស៊ីនថតក្រៅ
  - រួមបញ្ចូលម៉ាស៊ីនថត LLM
  - រួមបញ្ចូល VS Code
  - ម៉ាស៊ីនមេផ្ញើព្រឹត្តិការណ៍
  - ប្រើប្រាស់ម៉ាស៊ីនមេកម្រិតខ្ពស់
  - ការផ្តួចផ្តើម HTTP streaming
  - រួមបញ្ចូល AI Toolkit
  - ប្រព័ន្ធសាកល្បង
  - គោលការណ៍ដាក់ឲ្យដំណើរការ
ការអនុវត្តជាក់ស្តែង (04-PracticalImplementation/)
- ការប្រើ SDK នៅក្នុងភាសាចម្រុះ
- វិធីសាស្ត្របកស្រាយកំហុស សាកល្បង និងផ្ទៀងផ្ទាត់
- បង្កើតម៉ូដែល prompt និង workflow អាចប្រើម្ដងទៀត
- គំរូគម្រោងជាមួយឧទាហរណ៍អនុវត្ត
ប្រធានបទវឌ្ឍនៈ (05-AdvancedTopics/)
- វិធីសាស្ត្រអភិវឌ្ឍបរិបទ (context engineering)
- រួមបញ្ចូល agent Foundry
- workflow AI ប្រើរបៀបមូលុយទ្រីម៉ូដ
- ដេមូផ្ទៀងផ្ទាត់ OAuth2
- សមត្ថភាពស្វែងរកពេលវេលាមួយ
- ប៊ិចម៉ូតនៅពេលវេលាមួយ
- អនុវត្ត context ដើម
- វិធីសាស្ត្របញ្ជូន
- វិធីសាស្ត្រគំរូទិន្នន័យ
- វិធីសាស្ត្រពង្រីក
- ការពិចារណាសុវត្ថិភាព
- រួមបញ្ចូលសុវត្ថិភាព Entra ID
- រួមបញ្ចូលស្វែងរកតាមវេប
- យុទ្ធសាស្ត្រសន្ទករពហុម៉ូដែលដោយប្រើគំនិតជម្លើយប្រឈម (adversarial multi-agent reasoning)
វេទិកាសហគមន៍ (06-CommunityContributions/)
- មធ្យោបាយចូលរួមកូដនិងឯកសារ
- ធ្វើការសហការជាមួយ GitHub
- ការវាស់វែងនិងមតិយោបល់ដោយសហគមន៍
- ប្រើប្រាស់ MCP clients ចម្រុះ (Claude Desktop, Cline, VSCode)
- បញ្ចូលជាមួយម៉ាស៊ីនមេ MCP ពេញនិយម រួមមានការបង្កើតរូបភាព
មេរៀនពីការអនុវត្តដំបូង (07-LessonsfromEarlyAdoption/)
- ការអនុវត្តពិត និងរឿងជោគជ័យ
- ការសាងសង់និងដាក់ MCP ដំណើរការដោយគ្រប់គ្រាន់
- ស្ទីលនានានិងផែនទីអនាគត
- មគ្គុទ្ទសៀវភៅម៉ាស៊ីនមេ Microsoft MCP: មគ្គុទ្ទសៀវភៅពេញលេញសម្រាប់ម៉ាស៊ីនមេ Microsoft MCP 10 ប្រភេទដូចជា:
  - Microsoft Learn Docs MCP Server
  - Azure MCP Server (15+ connectors ប្រភេទខ្ពស់)
  - GitHub MCP Server
  - Azure DevOps MCP Server
  - MarkItDown MCP Server
  - SQL Server MCP Server
  - Playwright MCP Server
  - Dev Box MCP Server
  - Microsoft Foundry MCP Server
  - Microsoft 365 Agents Toolkit MCP Server
ការអនុវត្តល្អបំផុត (08-BestPractices/)
- ការរៀបចំការបង្ហោះនិងបង្រួមបង់
- ការរចនាប្រព័ន្ធ MCP មានភាពធន់នឹងកំហុស
- វិធីសាស្ត្រសាកល្បងនិងភាពរឹងមាំ
ករណីសិក្សា (09-CaseStudy/)
- ប្រាំពីរករណីសិក្សាដែលមានលក្ខណៈពេញលេញ បង្ហាញភាពបត់បែនរបស់ MCP ក្នុងស្ថានការណ៍ផ្សេងៗគ្នា:
- Azure AI Travel Agents: ការសម្របសម្រួលជាមួយ multi-agent ជាមួយ Azure OpenAI និង AI Search
- រួមបញ្ចូល Azure DevOps: ការបញ្ចូលអូតូម៉ាទិកនៃWorkflow ជាមួយទិន្នន័យ YouTube
- ការទាញយកឯកសារពេលវេលាពេលវេលា: ម៉ាស៊ីនថត Python console ប្រើ HTTP streaming
- កម្មវិធីបង្កើតផែនការសិក្សា: កម្មវិធីបណ្ដាញ Chainlit ជាមួយ AI ការសន្ទនា
- ឯកសារក្នុងអ្នកសរសេរ: រួមបញ្ចូល VS Code ជាមួយ GitHub Copilot workflows
- ការគ្រប់គ្រង Azure API: ការរួមបញ្ចូល API សហគ្រាសជាមួយម៉ាស៊ីនមេ MCP
- GitHub MCP Registry: ការអភិវឌ្ឍបរិយាប័ណនិងវេទិការតំណាងភ្នាក់ងារ
- ឧទាហរណ៍អនុវត្តផ្សព្វផ្សាយនៅក្នុងការរួមបញ្ចូលសហគ្រាស ការកែលម្អផលិតភាព និងការអភិវឌ្ឍបរិយាកាស
សិក្ខាសាលាបណ្តុះបណ្តាលជាក់ស្តែង (10-StreamliningAIWorkflowsBuildingAnMCPServerWithAIToolkit/)
- សិក្ខាសាលាបណ្តុះបណ្តាលជាក់ស្តែងរួមបញ្ចូល MCP និង AI Toolkit
- បង្កើតកម្មវិធីឆ្លាតវៃដែលភ្ជាប់ម៉ូដែល AI ជាមួយឧបករណ៍ពិតប្រាកដ
- ដំណាក់កាលសិក្សាដែលគ្របដណ្តប់មូលដ្ឋាន ការអភិវឌ្ឍម៉ាស៊ីនមេផ្ទាល់ខ្លួន និងការដាក់ឲ្យដំណើរការផលិត
- រចនាសម្ព័ន្ធមន្ទីរពិសោធន៍:
  - Lab 1: មូលដ្ឋានម៉ាស៊ីនមេ MCP
  - Lab 2: ការអភិវឌ្ឍម៉ាស៊ីនមេ MCP ប្រកបដោយជំនាញខ្ពស់
  - Lab 3: រួមបញ្ចូល AI Toolkit
  - Lab 4: ការដាក់ឲ្យដំណើរការផលិតនិងពង្រីក
- វិធីសាស្ត្រសិក្សាបណ្តុះបណ្តាលជាមន្ទីរពិសោធន៍ជាជំហានៗ
មន្ទីរពិសោធន៍រួមបញ្ចូលទិន្នន័យម៉ាស៊ីនមេ MCP (11-MCPServerHandsOnLabs/)
- ផ្លូវសិក្សា 13-មន្ទីរពិសោធន៍ពេញលេញ សម្រាប់បង្កើតម៉ាស៊ីនមេ MCP ដែលអាចដំណើរការបានជាប្រព័ន្ធផលិតដោយរួមបញ្ចូល PostgreSQL
- ការអនុវត្តវាយតម្លៃលក់នៅពេលពិត ប្រើអ្នកប្រើទំនិញ Zava Retail
- លំនាំខ្ពស់សម្រាប់សហគ្រាស រួមមាន Row Level Security (RLS), ស្វែងរកសំខាន់ និងចូលប្រើទិន្នន័យពហុអតិថិជន
- រចនាសម្ព័ន្ធមន្ទីរពិសោធន៍ពេញលេញ:
  - Labs 00-03: មូលដ្ឋាន - ការណែនាំ, វិស្វកម្ម, សុវត្ថិភាព, ការតំឡើងបរិយាកាស
  - Labs 04-06: ការបង្កើតម៉ាស៊ីនមេ MCP - រចនាសម្ព័ន្ធទិន្នន័យ, ការអនុវត្តម៉ាស៊ីនមេ, ជំនួយប្លង់
  - Labs 07-09: លក្ខណៈខ្ពស់ - ស្វែងរកសំខាន់, ការសាកល្បង និងបកស្រាយកំហុស, រួមបញ្ចូល VS Code
  - Labs 10-12: ផលិតកម្ម និងការអនុវត្តល្អបំផុត - ដាក់បង្ហោះ, ត្រួតពិនិត្យ, បង្រួមបង់
- បច្ចេកវិទ្យារួមបញ្ចូល: FastMCP framework, PostgreSQL, Azure OpenAI, Azure Container Apps, Application Insights
- លទ្ធផលសិក្សា: ម៉ាស៊ីនមេ MCP ផលិតបាន, លំនាំរួមបញ្ចូលទិន្នន័យ, វិភាគដោយ AI, សុវត្ថិភាពសហគ្រាស
ឧបករណ៍ (12-tooling/)
- រៀនរបៀបប្រើ MCP ក្នុងកម្មវិធី Copilot និងឧបករណ៍ផ្សេងៗ

ធនធានបន្ថែម

ឃ្លាំងនេះរួមបញ្ចូលធនធានគាំទ្រ៖

ថតរូបភាព៖ មានគំនូរបរិយាកាស និងរូបភាពពណ៌បំផុតប្រើក្នុងមុខវិជ្ជា
ការប្រែសម្រួល៖ គាំទ្រភាសាច្រើនជាមួយបច្ចេកវិទ្យាប្រែសម្រួលស្វ័យប្រវត្តិ
ធនធាន MCP ផ្លូវការ:

របៀបប្រើប្រាស់ឃ្លាំងនេះ

សិក្សាដោយលំដាប់៖ អនុវត្តតាមជំពូកដោយលំដាប់ (00 ដល់ 11) សម្រាប់បទពិសោធន៍សិក្សាសម្រួល
ផ្តោតលើភាសាកម្មវិធី៖ ប្រសិនបើអ្នកចាប់អារម្មណ៍ភាសាកម្មវិធីណាមួយ ភាសាផ្សំឡើងគំរូនៅក្នុងថតសេចក្តីលម្អិតនៃភាសានោះ
ប្រតិបត្ដិការជាក់ស្តែង៖ ចាប់ផ្តើមពីផ្នែក "Getting Started" ដើម្បីបង្កើតម៉ាស៊ីនមេ និងម៉ាស៊ីនថត MCP ដំបូង
ស្វែងយល់ជាន់ខ្ពស់៖ នៅពេលមានជំនាញមូលដ្ឋានរលូន សូមជ្រេីស្រាលទៅប្រធានបទវឌ្ឍនៈដើម្បីពង្រីកចំណេះដឹង
ចូលរួមសហគមន៍៖ ចូលរួមសហគមន៍ MCP តាមរយៈការពិភាក្សានៅ GitHub និង Discord ដើម្បីភ្ជាប់ជាមួយជំនាញ និងអ្នកអភិវឌ្ឍន៍ផ្សេងទៀត

ម៉ាស៊ីនថត MCP និងឧបករណ៍

កម្មវិធីសិក្សានេះគ្របដណ្តប់ម៉ាស៊ីនថត MCP និងឧបករណ៍ចម្រុះ៖

ម៉ាស៊ីនថតផ្លូវការ:
- Visual Studio Code
- MCP នៅក្នុង Visual Studio Code
- Claude Desktop
- Claude នៅក្នុង VSCode
- Claude API
ម៉ាស៊ីនថតសហគមន៍:
- Cline (លើ terminal)
- Cursor (កូដតម្កល់)
- ChatMCP
- Windsurf
ឧបករណ៍គ្រប់គ្រង MCP:
- MCP CLI
- MCP Manager
- MCP Linker
- MCP Router

ម៉ាស៊ីនមេ MCP ដែលពេញនិយម

ឃ្លាំងបានណែនាំម៉ាស៊ីនមេ MCP ចម្រុះរួមមាន៖

ម៉ាស៊ីនមេ Microsoft MCP ផ្លូវការ:
- Microsoft Learn Docs MCP Server
- Azure MCP Server (15+ connectors បែបឯកទេស)
- GitHub MCP Server
- Azure DevOps MCP Server
- MarkItDown MCP Server
- SQL Server MCP Server
- Playwright MCP Server
- Dev Box MCP Server
- Microsoft Foundry MCP Server
- Microsoft 365 Agents Toolkit MCP Server
ម៉ាស៊ីនមេយោងផ្លូវការ:
- Filesystem
- Fetch
- Memory
- Sequential Thinking
បង្កើតរូបភាព:
- Azure OpenAI DALL-E 3
- Stable Diffusion WebUI
- Replicate
ឧបករណ៍អភិវឌ្ឍន៍:
- Git MCP
- Terminal Control
- Code Assistant
ម៉ាស៊ីនមេឯកទេស:
- Salesforce
- Microsoft Teams
- Jira & Confluence

ការចូលរួម

ឃ្លាំងនេះស្វាគមន៍ការចូលរួមពីសហគមន៍។ ចុះសូមមើលផ្នែកវេទិកាសហគមន៍សម្រាប់ជំនួយអំពីរបៀបចូលរួមយ៉ាងមានប្រសិទ្ធភាពក្នុងបរិយាកាស MCP។

មគ្គុទ្ទសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើបច្ចុប្បន្នភាពចុងក្រោយនៅថ្ងៃទី ៥ ខែកុម្ភៈ ឆ្នាំ ២០២៦ ដែលបញ្ចេញអំពីលក្ខខណ្ឌ MCP Specification 2025-11-25 ហើយផ្តល់ព័ត៌មានទូទៅអំពីឃ្លាំងនៅថ្ងៃនោះ។ មាតិកាឃ្លាំងអាចមានការផ្លាស់ប្តូរបន្ទាប់ពីថ្ងៃនេះ។

ការបដិសេធ: ឯកសារនេះត្រូវបានបម្លែងភាសា ដោយប្រើសេវាបម្លែងភាសា AI Co-op Translator។ ទោះយើងខ្ញុំមានក្តីប្រាថ្នាឱ្យបានច្បាស់លាស់ តែសូមយល់ដឹងថាការបម្លែងដោយស្វ័យប្រវត្តិក៏អាចមានកំហុសឬភាពមិនត្រឹមត្រូវ។ ឯកសារដើមជាភាសាទីតាំងគួរត្រូវបានគេប្រើជាប្រភពច្បាស់លាស់។ សម្រាប់ព័ត៌មានសំខាន់ៗ សូមណែនាំឱ្យប្រើប្រាស់ការប្រែដោយមនុស្សជំនាញ។ យើងខ្ញុំមិនទទួលខុសត្រូវចំពោះការយល់ច្រឡំ ឬការបកស្រាយខុសបន្ទាប់ពីការប្រើប្រាស់ការបម្លែងនេះនោះទេ។

27 KiB Raw Permalink Blame History