Bu kaynakları kullanmaya başlamak için şu adımları izleyin:
- Depoyu Forklayın: Tıklayın
- Depoyu Klonlayın:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - Katılın
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
Yerel Olarak Klonlamayı mı Tercih Edersiniz?
Bu depo 50'den fazla dil çevirisini içerir ve bu da indirme boyutunu önemli ölçüde artırır. Çeviriler olmadan klonlamak için sparse checkout kullanın:
Bash / macOS / Linux:
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git cd mcp-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'CMD (Windows):
git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git cd mcp-for-beginners git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"Bu, kursu tamamlamak için ihtiyacınız olan her şeyi çok daha hızlı indirmenizi sağlar.
Model Context Protocol yolculuğunuza hoş geldiniz! AI uygulamalarının farklı araçlar ve servislerle nasıl iletişim kurduğunu hiç merak ettiyseniz, geliştiricilerin zeki sistemler oluşturma şeklini değiştiren zarif çözümü keşfetmek üzere olduğunuz anlamına gelir.
MCP’yi AI uygulamaları için evrensel bir çevirmen olarak düşünün – tıpkı USB portlarının bilgisayarınıza herhangi bir cihaz bağlamanızı sağlaması gibi, MCP de AI modellerinin herhangi bir araç veya servisle standart bir şekilde bağlanmasını sağlar. İster ilk sohbet robotunuzu oluşturuyor olun ister karmaşık AI iş akışları üzerinde çalışıyor olun, MCP’yi anlamak size daha yetenekli ve esnek uygulamalar yaratma gücü verecektir.
Bu müfredat, öğrenme yolculuğunuz için sabır ve özenle tasarlandı. Zaten anladığınız basit kavramlarla başlayacak ve favori programlama dilinizde uygulamalı pratiklerle uzmanlığınızı kademeli olarak geliştireceğiz. Her adımda net açıklamalar, pratik örnekler ve bolca teşvik sizi bekliyor.
Bu yolculuğu tamamladığınızda, kendi MCP sunucularınızı oluşturma, bunları popüler AI platformlarıyla entegre etme ve bu teknolojinin AI geliştirme geleceğini nasıl şekillendirdiğini anlama konusunda kendinize güveneceksiniz. Haydi, bu heyecan verici maceraya birlikte başlayalım!
Bu müfredat MCP Spesifikasyonu 2025-11-25 (en son kararlı sürüm) ile uyumludur. MCP spesifikasyonu, net protokol sürüm takibi için tarih tabanlı sürümleme (YYYY-AA-GG formatı) kullanır.
Bu kaynaklar anlayışınız arttıkça daha değerli hale gelir, ancak her şeyi hemen okumak zorunda hissetmeyin. En çok ilginizi çeken alanlarla başlayın!
- 📘 MCP Dokümantasyonu – Adım adım rehberler ve kullanıcı kılavuzları için başvuracağınız kaynaktır. Dokümantasyon yeni başlayanlar düşünülerek yazılmıştır ve kendi hızınızda takip edebileceğiniz net örnekler sunar.
- 📜 MCP Spesifikasyonu – Bu, kapsamlı başvuru kılavuzunuz gibidir. Müfredat boyunca belirli detaylara bakmak ve gelişmiş özellikleri keşfetmek için buraya döneceksiniz.
- 📜 MCP Spesifikasyon Sürümleme – Bu, protokol sürüm geçmişi ve MCP’nin tarih tabanlı sürümleme (YYYY-AA-GG formatı) kullanımı hakkında bilgileri içerir.
- 🧑💻 MCP GitHub Deposu – Burada birçok programlama dilinde SDK’lar, araçlar ve kod örnekleri bulabilirsiniz. Pratik örnekler ve kullanıma hazır bileşenler hazinesi gibidir.
- 🌐 MCP Topluluğu – MCP hakkında tartışmalara katılmak için diğer öğrenenler ve deneyimli geliştiricilerle bir araya gelin. Soruların memnuniyetle karşılandığı ve bilginin özgürce paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Bu müfredatı tamamladığınızda yeni yeteneklerinizle kendinizi güvenli ve heyecanlı hissedeceksiniz. İşte elde edecekleriniz:
• MCP Temellerini Anlamak: Model Context Protocol’ün ne olduğunu ve AI uygulamalarının birlikte çalışma şeklini nasıl devrimleştirdiğini, mantıklı benzetmeler ve örneklerle kavrayacaksınız.
• İlk MCP Sunucunuzu Kurmak: Tercih ettiğiniz programlama dilinde çalışan bir MCP sunucusu oluşturacak, basit örneklerle başlayıp becerilerinizi adım adım geliştireceksiniz.
• AI Modellerini Gerçek Araçlara Bağlamak: AI modelleri ile gerçek hizmetler arasındaki köprüyü nasıl kuracağınızı öğrenecek ve uygulamalarınıza güçlü yeni yetenekler katacaksınız.
• Güvenlik En İyi Uygulamalarını Uygulamak: MCP uygulamalarınızı ve kullanıcılarınızı korumak için güvenliği nasıl sağlayacağınızı kavrayacaksınız.
• Güvenle Dağıtım Yapmak: MCP projelerinizi geliştirmeden üretime taşımak için gerçek dünyada işe yarayan dağıtım stratejilerini öğreneceksiniz.
• MCP Topluluğuna Katılmak: AI uygulama geliştirme geleceğini şekillendiren büyüyen geliştirici topluluğunun bir parçası olacaksınız.
MCP ayrıntılarına girmeden önce bazı temel kavramlarla rahat hissettiğinizden emin olalım. Bu alanlarda uzman olmasanız bile endişelenmeyin – ihtiyacınız olan her şeyi adım adım açıklayacağız!
Protokolü, bir konuşma için kurallar olarak düşünün. Arkadaşınızı aradığınızda, ikiniz de açınca “merhaba” demeyi, sıra ile konuşmayı ve işiniz bitince “hoşça kal” demeyi bilirsiniz. Bilgisayar programlarının da etkili iletişim kurması için benzer kurallara ihtiyacı vardır.
MCP bir protokoldür - AI modelleri ve uygulamaların araçlar ve servislerle verimli “konuşmalar” yapmasına yardımcı olan üzerinde anlaşılan kurallar kümesi. İnsan iletişimini kolaylaştıran konuşma kuralları gibi, MCP de AI uygulamaları iletişimini çok daha güvenilir ve güçlü hale getirir.
Günlük hayatınızda istemci-sunucu ilişkilerini zaten kullanıyorsunuz! Bir web tarayıcısı (istemci) ile bir web sitesine gittiğinizde, web sunucusuna bağlanır ve sayfa içeriğini alırsınız. Tarayıcı bilgi istemeyi bilir, sunucu da yanıt vermeyi.
MCP’de benzer bir ilişki vardır: AI modelleri bilgi veya eylem talep eden istemciler gibi hareket eder, MCP sunucuları ise bu yetenekleri sağlar. Bu, AI’nın belirli görevleri yapması için sorabileceği yardımcı bir asistan (sunucu) gibidir.
Her araba üreticisinin farklı şekillerde yakıt pompası kullandığını hayal edin – her araba için farklı bir adaptöre ihtiyacınız olurdu! Standartlaşma, iyi anlaşılmış ortak yaklaşımlar üzerinde uzlaşmak ve her şeyin sorunsuz çalışmasını sağlamak demektir.
MCP, AI uygulamaları için bu standartlaşmayı sağlar. Her AI modelinin her araçla çalışması için özel kod yazmak yerine, MCP evrensel bir iletişim yolu yaratır. Bu, geliştiricilerin araçları bir kez yapıp birçok farklı AI sistemiyle çalıştırabilmeleri anlamına gelir.
MCP yolculuğunuz, kendinize güveninizi ve yeteneklerinizi kademeli olarak geliştirecek şekilde dikkatle yapılandırılmıştır. Her aşama yeni kavramlar tanıtırken, öğrendiklerinizi pekiştirir.
Macera burada başlıyor! Tanıdık benzetmeler ve basit örnekler kullanarak MCP kavramlarını tanıtacağız. MCP’nin ne olduğunu, neden var olduğunu ve AI geliştirme dünyasındaki yerini anlayacaksınız.
• Modül 0 - MCP’ye Giriş: MCP’nin ne olduğunu ve modern AI uygulamaları için neden bu kadar önemli olduğunu keşfederek başlayacağız. MCP’nin gerçek hayattaki örneklerini görecek ve geliştiricilerin karşılaştığı ortak sorunları nasıl çözdüğünü anlayacaksınız.
• Modül 1 - Temel Kavramlar Açıklaması: Burada MCP’nin temel yapı taşlarını öğreneceksiniz. Bolca benzetme ve görsel örnek kullanarak bu kavramların doğal ve anlaşılır olmasını sağlayacağız.
• Modül 2 - MCP’de Güvenlik: Güvenlik korkutucu gelebilir ama MCP’de yerleşik güvenlik özelliklerinin nasıl olduğunu göstereceğiz ve uygulamalarınızı baştan koruyan en iyi uygulamaları öğreteceğiz.
Şimdi gerçek eğlence başlıyor! Gerçek MCP sunucuları ve istemcileri oluşturma konusunda uygulamalı deneyim kazanacaksınız. Endişelenmeyin - basit başlayacağız ve her adımda sizi yönlendireceğiz.
Bu modül, tercih ettiğiniz programlama dilinde pratik yapmanıza olanak tanıyan birden fazla uygulamalı rehber içerir. İlk sunucunuzu oluşturacak, ona bağlanan bir istemci geliştirecek ve hatta VS Code gibi popüler geliştirme araçlarıyla entegrasyon yapacaksınız.
Her rehber, tam kod örnekleri, sorun giderme ipuçları ve belirli tasarım seçimlerini neden yaptığımızın açıklamalarını içerir. Bu aşamanın sonunda, gurur duyabileceğiniz çalışan MCP uygulamalarınız olacak!
Temelleri öğrendikten sonra, daha ileri MCP özelliklerini keşfetmeye hazırsınız. Pratik uygulama stratejilerini, hata ayıklama tekniklerini ve çoklu modlu yapay zeka entegrasyonu gibi ileri konuları ele alacağız.
Ayrıca MCP uygulamalarınızı üretim kullanımı için nasıl ölçeklendireceğinizi ve Azure gibi bulut platformlarıyla nasıl entegre edeceğinizi öğreneceksiniz. Bu modüller, gerçek dünya taleplerini karşılayabilen MCP çözümleri oluşturmanız için sizi hazırlar.
Son aşama, MCP topluluğuna katılmaya ve sizi en çok ilgilendiren alanlarda uzmanlaşmaya odaklanır. Açık kaynak MCP projelerine nasıl katkıda bulunacağınızı, gelişmiş kimlik doğrulama modellerini nasıl uygulayacağınızı ve kapsamlı veritabanı entegreli çözümler oluşturmayı öğreneceksiniz.
Modül 11 özel bir bahsi hak ediyor - PostgreSQL entegrasyonuyla üretime hazır MCP sunucuları oluşturmayı öğreten toplam 13 uygulamalı laboratuvar içeren kapsamlı bir öğrenme yoludur. Öğrendiklerinizin tamamını bir araya getiren bir bitirme projesi gibi!
| Modül | Konu | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|---|
| Modül 0-3: Temeller | |||
| 00 | MCP'ye Giriş | Model Context Protocol'ün genel görünümü ve yapay zeka iş akışlarındaki önemi | Daha fazlası |
| 01 | Temel Kavramlar Açıklaması | MCP temel kavramlarının derinlemesine incelenmesi | Daha fazlası |
| 02 | MCP'de Güvenlik | Güvenlik tehditleri ve en iyi uygulamalar | Daha fazlası |
| 03 | MCP ile Başlangıç | Ortam kurulumu, temel sunucular/istemciler, entegrasyon | Daha fazlası |
| Modül 3: İlk Sunucu ve İstemcinizi Oluşturma | |||
| 3.1 | İlk Sunucu | İlk MCP sunucunuzu oluşturun | Rehber |
| 3.2 | İlk İstemci | Temel bir MCP istemcisi geliştir | Rehber |
| 3.3 | LLM ile İstemci | Büyük dil modelleri entegrasyonu | Rehber |
| 3.4 | VS Code Entegrasyonu | MCP sunucularını VS Code içinde kullanın | Rehber |
| 3.5 | stdio Sunucu | stdio protokolü ile sunucular oluşturun | Rehber |
| 3.6 | HTTP Akışı | MCP'de HTTP akışını uygulayın | Rehber |
| 3.7 | Microsoft Foundry Toolkit | Microsoft Foundry Toolkit kullanarak MCP ile çalışma | Rehber |
| 3.8 | Test Etme | MCP sunucu uygulamanızı test edin | Rehber |
| 3.9 | Dağıtım | MCP sunucularını üretime dağıtın | Rehber |
| 3.10 | İleri Sunucu Kullanımı | Gelişmiş özellik kullanımı ve iyileştirilmiş mimari için gelişmiş sunucular kullanın | Rehber |
| 3.11 | Basit Kimlik Doğrulama | Kimlik doğrulamaya giriş ve RBAC anlatan bir bölüm | Rehber |
| 3.12 | MCP Hostları | Claude Desktop, Cursor, Cline ve diğer MCP hostlarını yapılandırma | Rehber |
| 3.13 | MCP Denetleyici | Inspector aracıyla MCP sunucularını hata ayıklama ve test etme | Rehber |
| 3.14 | Örnekleme | İstemci ile işbirliği yapmak için örnekleme kullanımı | Rehber |
| 3.15 | MCP Uygulamaları | MCP uygulamaları oluşturma | Rehber |
| Modül 4-5: Pratik & İleri | |||
| 04 | Pratik Uygulama | SDK'lar, hata ayıklama, test, yeniden kullanılabilir istem şablonları | Daha fazlası |
| 4.1 | Sayfalama | İmleç tabanlı sayfalama ile büyük sonuç kümelerini yönetme | Rehber |
| 05 | MCP’de İleri Konular | Çok modlu yapay zeka, ölçeklendirme, kurumsal kullanım | Daha fazlası |
| 5.1 | Azure Entegrasyonu | Azure ile MCP entegrasyonu | Rehber |
| 5.2 | Çok Modluluk | Birden çok modalite ile çalışma | Rehber |
| 5.3 | OAuth2 Demo | OAuth2 kimlik doğrulamasını uygulama | Rehber |
| 5.4 | Kök Bağlamlar | Kök bağlamları anlama ve uygulama | Rehber |
| 5.5 | Yönlendirme | MCP yönlendirme stratejileri | Rehber |
| 5.6 | Örnekleme | MCP'deki örnekleme teknikleri | Rehber |
| 5.7 | Ölçeklendirme | MCP uygulamalarını ölçeklendirme | Rehber |
| 5.8 | Güvenlik | İleri güvenlik değerlendirmeleri | Rehber |
| 5.9 | Web Araması | Web arama yeteneklerini uygulama | Rehber |
| 5.10 | Gerçek Zamanlı Akış | Gerçek zamanlı akış fonksiyonelliği oluşturma | Rehber |
| 5.11 | Gerçek Zamanlı Arama | Gerçek zamanlı arama uygulama | Rehber |
| 5.12 | Entra ID Kimlik Doğrulama | Microsoft Entra ID ile kimlik doğrulama | Rehber |
| 5.13 | Foundry Entegrasyonu | Microsoft Foundry ile entegrasyon | Rehber |
| 5.14 | Bağlam Mühendisliği | Etkili bağlam mühendisliği teknikleri | Rehber |
| 5.15 | MCP Özel Taşıma | Özel Taşıma uygulamaları | Rehber |
| 5.16 | Protokol Özellikleri | İlerleme bildirimleri, iptal, kaynak şablonları | Rehber |
| 5.17 | Rekabetçi Çoklu Ajan Akıl Yürütme | İki ajan, paylaşılan MCP araçları kullanarak karşıt taraflarda tartışır, bir hakem ajan değerlendirir | Rehber |
| Modül 6-10: Topluluk & En İyi Uygulamalar | |||
| 06 | Topluluk Katkıları | MCP ekosistemine katkıda bulunma yolları | Rehber |
| 07 | Erken Benimsemeden Alınan Dersler | Gerçek dünya uygulama hikayeleri | Rehber |
| 08 | MCP için En İyi Uygulamalar | Performans, hata toleransı, dayanıklılık | Rehber |
| 09 | MCP Vaka Çalışmaları | Pratik uygulama örnekleri | Rehber |
| 10 | Uygulamalı Atölye | Microsoft Foundry Toolkit ile MCP Sunucu Oluşturma | Laboratuvar |
| Modül 11: MCP Sunucu Uygulamalı Laboratuvarı | |||
| 11 | MCP Sunucu Veritabanı Entegrasyonu | PostgreSQL entegrasyonu için kapsamlı 13 laboratuvar uygulamalı öğrenme yolu | Laboratuvarlar |
| 11.1 | Giriş | MCP ve veritabanı entegrasyonu, perakende analitik kullanım örneği genel bakış | Laboratuvar 00 |
| 11.2 | Temel Mimari | MCP sunucu mimarisi, veritabanı katmanları ve güvenlik modelleri | Laboratuvar 01 |
| 11.3 | Güvenlik & Çoklu Kiracı | Satır Seviyesi Güvenlik, kimlik doğrulama ve çoklu kiracı veri erişimi | Laboratuvar 02 |
| 11.4 | Çevre Kurulumu | Geliştirme ortamı kurulumu, Docker, Azure kaynakları | Laboratuvar 03 |
| 11.5 | Veritabanı Tasarımı | PostgreSQL kurulumu, perakende veri şeması tasarımı ve örnek veri | Laboratuvar 04 |
| 11.6 | MCP Sunucu Uygulaması | Veritabanı entegreli FastMCP sunucusu oluşturma | Laboratuvar 05 |
| 11.7 | Araç Geliştirme | Veritabanı sorgu araçları ve şema sorgulama oluşturma | Laboratuvar 06 |
| 11.8 | Anlamsal Arama | Azure OpenAI ve pgvector ile vektör gömme uygulama | Laboratuvar 07 |
| 11.9 | Test & Hata Ayıklama | Test stratejileri, hata ayıklama araçları ve doğrulama yöntemleri | Laboratuvar 08 |
| 11.10 | VS Code Entegrasyonu | VS Code MCP entegrasyonu ve Yapay Zeka Sohbeti kullanımı yapılandırma | Laboratuvar 09 |
| 11.11 | Dağıtım Stratejileri | Docker dağıtımı, Azure Container Apps ve ölçeklendirme dikkate alımları | Laboratuvar 10 |
| 11.12 | İzleme | Application Insights, günlükleme, performans izleme | Laboratuvar 11 |
| 11.13 | En İyi Uygulamalar | Performans optimizasyonu, güvenlik güçlendirmesi ve üretim ipuçları | Laboratuvar 12 |
| Modül 12: MCP Araçları | |||
| 12.1 | Araçlar | Copilot Uygulamasında MCP kullanımı | Rehber |
MCP öğrenmenin en heyecan verici yanlarından biri, kodlama becerilerinizin aşamalı olarak gelişmesini görmektir. Kod örneklerimizi basit başlayacak ve anlayışınız derinleştikçe daha karmaşık hale gelecek şekilde tasarladık. İşte kavramları tanıtma şeklimiz - anlaşılması kolay ama gerçek MCP prensiplerini gösteren kodlarla, bu kodun ne yaptığını değil, neden böyle yapılandırıldığını ve daha büyük MCP uygulamalarına nasıl uyduğunu da anlayacaksınız.
| Dil | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|
| C# | MCP Sunucu Örneği | Kodu Görüntüle |
| Java | MCP Hesaplayıcı | Kodu Görüntüle |
| JavaScript | MCP Demo | Kodu Görüntüle |
| Python | MCP Sunucu | Kodu Görüntüle |
| TypeScript | MCP Örneği | Kodu Görüntüle |
| Rust | MCP Örneği | Kodu Görüntüle |
| Dil | Açıklama | Bağlantı |
|---|---|---|
| C# | İleri Seviye Örnek | Kodu Görüntüle |
| Java with Spring | Container App Örneği | Kodu Görüntüle |
| JavaScript | Gelişmiş Örnek | Kodu Görüntüle |
| Python | Karmaşık Uygulama | Kodu Görüntüle |
| TypeScript | Container Örneği | Kodu Görüntüle |
Bu müfredattan en iyi şekilde yararlanmak için:
-
En az bir programlama dilinde temel bilgi sahibi olmalısınız: C#, Java, JavaScript, Python veya TypeScript
-
İstemci-sunucu modeli ve API'leri anlamalısınız
-
REST ve HTTP kavramlarına aşina olmalısınız
-
(Opsiyonel) AI/ML kavramlarında temel bilgi
-
Destek için topluluk tartışmalarımıza katılmak
Bu depo, etkili ve verimli öğrenmenize yardımcı olacak çeşitli kaynaklar içerir:
Bu depoyu etkili kullanmanıza yardımcı olacak kapsamlı bir Çalışma Kılavuzu mevcuttur. Bu görsel müfredat haritası tüm konuların birbirine nasıl bağlandığını gösterir ve örnek projelerin nasıl kullanılacağı konusunda rehberlik sağlar. Özellikle büyük resmi görmek isteyen görsel öğrenenler için faydalıdır.
Kılavuz şunları içerir:
- Kapsanan tüm konuları gösteren görsel bir müfredat haritası
- Her depo bölümünün detaylı açıklaması
- Örnek projelerin nasıl kullanılacağına dair rehberlik
- Farklı beceri seviyeleri için önerilen öğrenme yolları
- Öğrenme yolculuğunuzu destekleyecek ek kaynaklar
Müfredat materyallerindeki önemli tüm güncellemeleri takip eden ayrıntılı bir Değişiklik Günlüğü tutuyoruz, böylece en son iyileştirmeler ve eklemeler hakkında güncel kalabilirsiniz.
- Yeni içerik eklemeleri
- Yapısal değişiklikler
- Özellik iyileştirmeleri
- Dokümantasyon güncellemeleri
Bu rehberdeki her ders şunları içerir:
- MCP kavramlarının net açıklamaları
- Birden çok dilde canlı kod örnekleri
- Gerçek MCP uygulamaları oluşturmak için alıştırmalar
- İleri düzey öğrenenler için ek kaynaklar
Model Context Protocol (MCP) hakkında, AI modelleri ile istemci uygulamalar arasındaki etkileşimleri standardize etmek için tasarlanmış ileri bir çerçeve ile ilgili bilgi edinelim. Bu yeni başlayanlar için dost oturumda MCP'yi tanıtacak ve ilk MCP sunucunuzu oluşturmayı göstereceğiz.
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
Tebrikler! Programlama becerilerinizi geliştirecek ve AI geliştirme dünyasının en son noktalarıyla sizi buluşturacak heyecan verici bir yolculuğun ilk adımını attınız.
Bu tanıtımı okuyarak MCP bilgi temelinizi kurmaya başladınız. MCP'nin ne olduğunu, neden önemli olduğunu ve bu müfredatın öğrenme yolculuğunuzu nasıl destekleyeceğini anladınız. Bu önemli bir başarıdır ve bu önemli teknolojide uzmanlığınızın başlangıcıdır.
Modüllerde ilerlerken unutmayın ki her uzman bir zamanlar acemiydi. Şu anda karmaşık görünen kavramlar, pratik yapıp uyguladıkça doğal hale gelecektir. Her küçük adım, geliştirme kariyerinizde size hizmet edecek güçlü yeteneklere doğru inşa edilir.
MCP konusunda tutkulu ve başkalarının başarılı olması için istekli bir öğrenen ve uzman topluluğuna katılıyorsunuz. Kodlama zorluklarında takılırsanız ya da bir atılımı paylaşmak isterseniz, topluluk yolculuğunuzda size destek olacaktır.
AI uygulamaları oluşturma konusunda takılırsanız veya sorularınız olursa MCP ile ilgili tartışmalara katılın. Soru sormanın hoş karşılandığı ve bilginin serbestçe paylaşıldığı destekleyici bir topluluktur.
Ürün geri bildirimi veya oluştururken karşılaşılan hatalar için ziyaret edin:
MCP maceranız şimdi başlıyor! İlk uygulamalı MCP deneyimlerinize dalmak için Modül 0 ile başlayın veya oluşturacaklarınızı görmek için örnek projeleri keşfedin. Unutmayın - her uzman tam olarak sizin bulunduğunuz yerden başladı ve sabır ve pratikle neler başarabileceğinize şaşıracaksınız.
Model Context Protocol geliştirme dünyasına hoş geldiniz. Haydi birlikte harika bir şeyler inşa edelim!
Bu müfredat, sizin gibi öğrenenlerin katkılarıyla daha da güçleniyor! İster bir yazım hatasını düzeltin, ister daha net bir açıklama önerin ya da yeni bir örnek ekleyin, katkılarınız diğer yeni başlayanların başarılı olmasına yardımcı olur.
Kod örnekleri için Microsoft Değerli Profesyonel Shivam Goyal’a teşekkür ederiz.
Katkı süreci dostane ve destekleyicidir. Çoğu katkı için Katkı Lisansı Sözleşmesi (CLA) gerekir, ancak otomatik araçlar süreci sorunsuz yönlendirir.
Bu müfredatın tamamı MIT LİSANSI altında sunulmaktadır, yani özgürce kullanabilir, değiştirebilir ve paylaşabilirsiniz. Bu, MCP bilgisini her yere yayma misyonumuzu destekler.
Bu proje katkı ve önerilere açıktır. Çoğu katkı, katkınızın kullanım hakkını size ait olduğunu ve bu hakkı gerçekten bize verdiğinizi beyan eden bir Katkı Lisansı Sözleşmesi (CLA) imzalamanızı gerektirir. Ayrıntılar için https://cla.opensource.microsoft.com adresini ziyaret edin.
Pull request gönderdiğinizde, bir CLA botu sizin CLA sağlayıp sağlamamanız gerektiğine karar verir ve PR’yi uygun şekilde işaretler (örneğin, durum kontrolü, yorum). Yalnızca botun talimatlarını izleyin. Tüm depolarda CLA’yı yalnızca bir kez yapmanız gerekir.
Bu proje Microsoft Açık Kaynak Davranış Kuralları’nu benimsemiştir. Daha fazla bilgi için Davranış Kuralları SSS sayfasını inceleyebilir veya [email protected] ile iletişime geçebilirsiniz.
Model Context Protocol yolculuğunuza başlamaya hazır mısınız? Modül 00 - MCP’ye Giriş ile başlayın ve Model Context Protocol geliştirme dünyasında ilk adımlarınızı atın!
Ekibimiz başka kurslar da üretiyor! Göz atın:
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
Feragatname: Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba sarf etsek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlık içerebileceğini lütfen unutmayınız. Orijinal belge, kendi dilinde yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilir. Bu çevirinin kullanımı sonucu ortaya çıkabilecek yanlış anlamalardan veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.