Kurs
Model Context Protocol (MCP) Giriş
Orta SeviyeBeceri Seviyesi
Güncel 06.2026
PythonArtificial Intelligence3 sa11 video34 Egzersiz2,850 XP2,305Başarı Belgesi
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
Binlerce şirketten öğrencinin sevgisini kazandı
Bir Ekibi Eğitiyor musunuz?
İşletmeler için deneyinKurs Açıklaması
Model Context Protocol’ü Neden Öğrenmelisiniz?
Büyük dil modelleri gerçek zamanlı verilere erişemez veya kendi başlarına işlem yapamaz; ayrıca her bir aracı ya da API’yi özel kodla bağlamak ölçeklenebilir değildir. Model Context Protocol (MCP), yapay zeka uygulamalarının harici araçlara, verilere ve hizmetlere bağlanması için tek ve standart bir yol sunarak bunu çözer—çoğu zaman “yapay zeka için USB-C portu” olarak adlandırılır. Bu kursta, Python ile sıfırdan MCP sunucuları ve istemcileri oluşturacak ve bunları bir LLM'e bağlayacaksınız.İlk MCP Sunucumu Nasıl Oluşturur ve Bağlarım?
MCP mimarisini öğrenerek başlayacaksınız—ana makine, istemci ve sunucu—ve her sunucunun sunduğu üç temel öğeyi: araçlar, kaynaklar ve komutlar. Ardından FastMCP kullanarak bir para birimi dönüştürücü sunucusu oluşturacak, bir LLM’in araçlarınızı keşfedebilmesi için docstring’ler ve type hint’ler ekleyecek ve bu araçları stdio taşıması üzerinden listeleyen ve çağıran bir async Python istemcisi yazacaksınız.Bir LLM’ye Gerçek Zamanlı Araçlar ve Bağlamı Nasıl Veririm?
Yalnızca araçlar yeterli değildir—modellerin ayrıca verilere ve davranış talimatlarına da ihtiyacı vardır. Salt okunur bağlam ve komutlar için kaynaklar ekleyecek, ardından model belirsiz girdilerle karşılaştığında güvenle yanıt verebilmesi veya gerektiğinde açıklama isteyebilmesi için bu üç ilkel öğenin tamamını beş adımlı araç çağırma iş akışıyla bir OpenAI LLM’ye bağlayacaksınız.MCP Sunucularını Üretime Nasıl Taşırım?
Gerçek dünyadaki sunucular, yalnızca sorunsuz çalışan koddan daha fazlasına ihtiyaç duyar. Dosya tabanlı kaynakları veritabanı destekli sorgularla değiştirecek, istek zaman aşımı, yapılandırılmış hata yönetimi ve anahtarları sunucu tarafında tutan güvenli API kimlik doğrulaması ekleyeceksiniz. Son olarak, üçüncü taraf bir MCP sunucusuna bağlanacak ve aynı istemci kodunun protokolü konuşan herhangi bir sunucuyla çalıştığını göreceksiniz.Önkoşullar
Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python1
MCP'nin Yapı Taşları
MCP'nin AI uygulamalarını çevre sistemlerle entegre etmeyi nasıl hiç olmadığı kadar kolaylaştırdığını keşfet! MCP'nin nasıl çalıştığını, kendi MCP araçlarını nasıl tanımlayacağını öğren ve istemci ile sunucu arasında köprü kur.
2
MCP Destekli LLM Uygulamaları
LLM'lere yalnızca-okunur bağlam ve davranışını değiştirecek temel talimatlar sunmak için MCP sunucularına kaynaklar ve istemler ekle. LLM'lerle pratik yap ve MCP sunucuna bağlayarak araç çağırmasını ve bağlam getirmesini sağla.
3
MCP Sunucularını Canlıya Hazırlama
MCP sunucularını üretime almak için gerekenleri, MCP sunucularında veritabanları ve API'lere derinlemesine dalarak öğren ve bunların getirdiği ek hususları keşfet. Son olarak, en sevdiğin entegrasyonlar için tekerleği yeniden icat etmene gerek kalmasın diye üçüncü taraf MCP'leri güvenli ve güvenilir bir şekilde entegre et.
Model Context Protocol (MCP) Giriş
Kurs Tamamlandı
Başarı Belgesi Kazanın
Bu kimlik bilgisini LinkedIn profilinize, özgeçmişinize veya CV'nize ekleyinSosyal medyada ve performans incelemenizde paylaşınŞimdi kaydolun
Bugün 19 milyondan fazla öğrenciye katılın ve Model Context Protocol (MCP) Giriş eğitimine başlayın!
Ücretsiz Hesabınızı Oluşturun
Google ile devam edinDaha fazla seçenek gösterveya
Devam ederek Kullanım Şartlarımızı, Gizlilik Politikamızı ve verilerinizin ABD’de saklandığını kabul etmiş olursunuz.
DataCamp for Mobile ile veri becerilerinizi geliştirin
Mobil kurslarımız ve günde 5 dakikalık kodlama görevlerimizle hareket halindeyken ilerleme kaydedin.