Chuyển đến nội dung chính
Trang chủPython

Khóa học

Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)

Trung cấpTrình độ kỹ năng
Đã cập nhật tháng 06, 2026
Tích hợp ứng dụng AI/LLM với API, cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp dễ hơn bao giờ hết nhờ Model Context Protocol (MCP).
Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí
PythonArtificial Intelligence
3 gio
11 video
34 Bài tập
2,850 XP
2,305
Giấy chứng nhận Thành tích

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Group

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Tại sao nên học Model Context Protocol?

Các mô hình ngôn ngữ lớn không thể truy cập dữ liệu theo thời gian thực hoặc tự thực hiện hành động, và việc kết nối từng công cụ hay API bằng mã tùy chỉnh thì không thể mở rộng quy mô. Giao thức Ngữ cảnh Mô hình (MCP) giải quyết vấn đề này bằng một cách duy nhất, tiêu chuẩn hóa để các ứng dụng AI kết nối với các công cụ, dữ liệu và dịch vụ bên ngoài—thường được gọi là "cổng USB-C cho AI." Trong khóa học này, bạn sẽ xây dựng máy chủ và máy khách MCP từ đầu bằng Python và kết nối chúng với một LLM.

Làm thế nào để tôi xây dựng và kết nối MCP Server đầu tiên của mình?

Bạn sẽ bắt đầu bằng cách tìm hiểu kiến trúc MCP — host, client và server — cùng ba thành phần cơ bản mà mọi server đều cung cấp: tools, resources và prompts. Sau đó, bạn sẽ xây dựng một máy chủ chuyển đổi tiền tệ bằng FastMCP, thêm docstring và type hint để một LLM có thể khám phá các công cụ của bạn, và viết một client Python bất đồng bộ liệt kê và gọi các công cụ đó qua truyền tải stdio.

Làm thế nào để tôi cung cấp cho một LLM công cụ và ngữ cảnh theo thời gian thực?

Chỉ có công cụ thôi là chưa đủ—mô hình còn cần dữ liệu và hướng dẫn hành vi. Bạn sẽ thêm tài nguyên cho ngữ cảnh chỉ đọc và các lời nhắc để hướng dẫn mô hình khi đầu vào mơ hồ, sau đó kết nối cả ba primitive này vào một LLM của OpenAI bằng quy trình gọi công cụ gồm năm bước để mô hình có thể trả lời tự tin hoặc hỏi làm rõ khi cần.

Làm thế nào để đưa MCP Servers vào môi trường sản xuất?

Máy chủ thực tế cần nhiều hơn là mã chỉ chạy tốt trong trường hợp lý tưởng. Bạn sẽ thay thế các tài nguyên dựa trên tệp bằng các truy vấn được hỗ trợ bởi cơ sở dữ liệu, thêm thời gian chờ cho yêu cầu, xử lý lỗi có cấu trúc và xác thực API an toàn giúp giữ khóa ở phía máy chủ. Cuối cùng, bạn sẽ kết nối với một máy chủ MCP của bên thứ ba và thấy rằng cùng một mã client có thể hoạt động với bất kỳ máy chủ nào hỗ trợ giao thức này.

Điều kiện tiên quyết

Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python
1

Các khối xây dựng của MCP

Khám phá cách MCP giúp tích hợp ứng dụng AI với các hệ thống xung quanh dễ dàng hơn bao giờ hết! Tìm hiểu MCP hoạt động ra sao, cách định nghĩa công cụ MCP của riêng bạn, và xây cây cầu giữa client và server.
Bắt Đầu Chương
2

Ứng dụng LLM kích hoạt bởi MCP

Thêm resources và prompts vào máy chủ MCP để cung cấp cho LLM bối cảnh chỉ-đọc và các chỉ dẫn quan trọng nhằm điều chỉnh hành vi của nó. Thực hành trực tiếp với LLM và kết nối chúng với máy chủ MCP để có thể gọi tools và truy xuất bối cảnh.
Bắt Đầu Chương
3

Chuẩn bị máy chủ MCP cho môi trường sản xuất

Tìm hiểu những gì cần có để đưa máy chủ MCP vào môi trường sản xuất bằng cách đi sâu vào cơ sở dữ liệu và API trong máy chủ MCP, cùng những cân nhắc bổ sung mà chúng mang lại. Cuối cùng, tích hợp an toàn và ổn định các MCP của bên thứ ba, để bạn không phải "tái phát minh bánh xe" cho những tích hợp ưa thích của mình.
Bắt Đầu Chương
Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)
Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của ban
Đăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP) ngay hôm nay!

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.