MCP协议实验室
📚 用于研究、实验和记录 模型上下文协议（MCP）.
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🎯 目标
- 了解MCP概念和架构
- 探索消息流和协议基础
- 建立动手实验室和实验
- 文档安全性、可扩展性和集成考虑因素
- 创建可重用的引用和示例
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📂 存储库结构
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├── docs/ # Conceptual documentation and study notes
├── labs/ # Hands-on labs and practical experiments
├── examples/ # Minimal working examples
├── references/ # Articles, specs, and external resources
└── README.md______________________________________________________________________
🧰 要求和设置
为了充分利用本课程并成功运行实践实验室，需要以下工具、帐户和配置。
🔧 开发工具
- Visual Studio代码（VS代码）
用于编辑实验室源代码。 包括免费集成 GitHub Copilot，它可以作为 MCP客户端 通过连接到MCP服务器。
- python
用于实现实验室和MCP服务器的主要语言。
- 克劳德桌面版
用作 MCP主机 和 MCP客户端 测试并与整个实验室创建的MCP服务器交互。
- 紫外线
快速和现代的Python依赖和环境管理器。 👉 https://docs.astral.sh/uv/getting-started/installation/
- Node.js/NPM
MCP SDK、工具和基于JavaScript的集成所需。
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☁️ 账户和凭证
- OpenAI API密钥
在选定的实验室中用于LLM集成和基于上下文的实验。
- GitHub账号
源代码控制和部署所需 MCP服务器联机，使用GitHub作为部署和自动化管理器。
- Azure门户帐户
用于部署 远程MCP服务器 探索基于云的托管和集成场景。
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🧠 涵盖的主题
- MCP基础
- 上下文管理
- 消息格式和流
- 客户端↔ 服务器交互
- 安全和信任边界
- 上下文隔离和数据暴露风险
- 集成和部署模式
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🚀 入门指南
- 克隆存储库：
git clone https://github.com//mcp-protocol-lab.git- 安装所需工具：
- VS Code - python - Node.js/NPM - 紫外线 - 克劳德桌面版
- 配置凭据：
- OpenAI API密钥 - GitHub帐户访问权限 - Azure门户访问
- 从
docs/了解MCP基础知识的目录。
- 前进
labs/进行实践实验并构建MCP服务器。
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🔐 安全视角
该项目以强有力的方式接近MCP 安全和架构思维，包括：
- MCP客户端和服务器之间的信任边界
- 安全上下文处理
- 尽量减少数据暴露
- 云环境中的部署注意事项
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📌 免责声明
此存储库用于 仅用于教育和实验目的 并且不代表官方MCP规范或认可。