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模型上下文协议实验室

一个用于学习、实验和记录模型上下文协议（MCP）的中心仓库，涵盖协议基础、实验和集成部署。

  • by followdrabbit
  • Python
  • 本地部署
  • 更新于
在 GitHub 查看 followdrabbit/mcp-protocol-lab

使用说明

MCP协议实验室

📚 用于研究、实验和记录 模型上下文协议（MCP）.

🎯 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

📂 存储库结构

.
├── 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。

☁️ 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。

🧠 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

🚀 入门指南

  1. 克隆存储库：

    git clone https://github.com/<your-username>/mcp-protocol-lab.git

  2. 安装所需工具：

    • VS Code
    • python
    • Node.js/NPM
    • 紫外线
    • 克劳德桌面版

  3. 配置凭据：

    • OpenAI API密钥
    • GitHub帐户访问权限
    • Azure门户访问

  4. 从 docs/ 了解MCP基础知识的目录。

  5. 前进 labs/ 进行实践实验并构建MCP服务器。

🔐 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

📌 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。

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