mcp-for-beginners 的项目扩展与二次开发
2025-05-20 15:04:52作者:盛欣凯Ernestine
项目的基础介绍
mcp-for-beginners 是由微软开源的一个项目,旨在教授 Model Context Protocol (MCP) 的概念和基础,并通过 .NET、Java、TypeScript、JavaScript 和 Python 等流行编程语言的实践示例来帮助开发者掌握该协议的使用。MCP 是一种用于标准化 AI 模型与客户端应用程序之间交互的框架,适用于 AI 开发者、系统架构师和软件工程师。
项目的核心功能
该项目提供了一个结构化的学习路径,包括以下核心功能:
- MCP 的基础知识介绍
- 核心概念的深入探讨
- 安全性分析及最佳实践
- 环境搭建与基本的服务器和客户端实现
- SDKs 跨语言使用、调试、测试和验证
- 高级主题,如多模态 AI 工作流和扩展性
- 社区贡献和早期采纳者的经验分享
- MCP 解决方案的最佳实践和案例研究
项目使用了哪些框架或库?
mcp-for-beginners 项目使用了以下框架或库:
- GitHub Actions:用于自动化翻译和持续集成/持续部署 (CI/CD)。
- .NET、Java、TypeScript、JavaScript 和 Python:用于实现 MCP 协议的不同语言版本。
- 其他可能的框架或库在项目代码中有所体现。
项目的代码目录及介绍
项目的代码目录结构如下:
00-Introduction:包含 MCP 的概述和介绍。01-CoreConcepts:深入探讨 MCP 的核心概念。02-Security:分析 MCP 系统中的安全威胁及最佳实践。03-GettingStarted:包含环境搭建、基本的服务器和客户端实现等。04-PracticalImplementation:使用 SDKs 跨语言实现、调试和测试等。05-AdvancedTopics:探讨 MCP 的高级主题。06-CommunityContributions:社区贡献指南和反馈。07-LessonsfromEarlyAdoption:早期采纳者的经验和教训。08-BestPractices:MCP 解决方案的最佳实践。09-CaseStudy:MCP 解决方案的案例研究。
对项目进行扩展或者二次开发的方向
- 多语言支持:项目已经支持多种语言,但可以继续扩展其他编程语言的支持,或者优化现有语言的支持。
- 安全性增强:随着技术的不断发展,安全性需求也在变化。可以增加更多关于安全性方面的示例和最佳实践。
- 案例研究和最佳实践:随着 MCP 在实际应用中的普及,可以不断增加新的案例研究和最佳实践,以帮助开发者更好地理解和应用 MCP。
- 工具和框架集成:可以探索与现有工具和框架的集成,如集成到各种 IDE 中,提供更便捷的开发体验。
- 社区互动:增加社区互动功能,如论坛、问答、教程等,以促进用户之间的交流和知识分享。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
TextAnimator for Unity:打造专业级文字动画效果的终极解决方案 Python开发者的macOS终极指南:VSCode安装配置全攻略 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
413
3.18 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
690
325
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
258
暂无简介
Dart
679
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
660
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
346
147