Introduktion till Model Context Protocol (MCP)

Varför lära sig Model Context Protocol?

Stora språkmodeller kan inte komma åt realtidsdata eller utföra åtgärder på egen hand, och att koppla varje verktyg eller API med anpassad kod skalar inte. Model Context Protocol (MCP) löser detta med ett enda, standardiserat sätt för AI-applikationer att ansluta till externa verktyg, data och tjänster—ofta kallat "USB-C-porten för AI." I den här kursen bygger du MCP-servrar och klienter från grunden i Python och kopplar dem till en LLM.

Hur bygger och ansluter jag min första MCP-server?

Du börjar med att lära dig MCP-arkitekturen – värd, klient och server – samt de tre grundläggande byggstenar som varje server exponerar: verktyg, resurser och prompts. Sedan bygger du en valutakonverteringsserver med FastMCP, lägger till docstrings och typannoteringar så att en LLM kan upptäcka dina verktyg, och skriver en asynkron Python-klient som listar och anropar dessa verktyg via stdio-transport.

Hur ger jag en LLM verktyg och kontext i realtid?

Verktyg räcker inte i sig — modeller behöver också data och beteendeinstruktioner. Du kommer att lägga till resurser för skrivskyddad kontext och prompts för att vägleda modellen när indata är vaga, och sedan koppla ihop alla tre primitiv till en OpenAI LLM med hjälp av arbetsflödet för verktygsanrop i fem steg så att den kan svara säkert eller be om förtydligande när den bör.

Hur tar jag MCP-servrar till produktion?

Verkliga servrar behöver mer än kod som bara fungerar i lyckade scenarier. Du kommer att ersätta filbaserade resurser med databasstödda frågor, lägga till timeout för förfrågningar, strukturerad felhantering och säker API-autentisering som håller nycklarna på serversidan. Slutligen kommer du att ansluta till en MCP-server från en tredje part och se att samma klientkod fungerar med vilken server som helst som talar protokollet.