吴恩达团队最新推出MCP：使用 Anthropic 构建富上下文 AI 应用

DeepLearning.AI平台上推出“MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic”的在线课程。课程由Anthropic和DeepLearning.AI合作开发，Elie Schoppik讲授，属于中级水平，总时长为1小时38分钟，包含11个视频课程和7个代码示例。课程主要介绍Model Context Protocol（MCP），学习者将通过实践学习MCP的核心概念，包括其客户端-服务器架构和通信机制。课程内容涵盖如何将一个聊天机器人转变为MCP兼容应用，构建和部署本地或远程MCP服务器，以及如何将聊天机器人连接到不同的MCP服务器。

课程简介

• 课程名称：MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic
• 课程级别：中级
• 课程时长：1小时38分钟
• 课程形式：11个视频课程，7个代码示例
• 授课教师：Elie Schoppik（Anthropic技术教育负责人）
• 课程机构：DeepLearning.AI（与Anthropic合作开发）

课程目标

• 标准化工具和数据访问：探索MCP如何标准化AI应用对工具和数据的访问，简化新工具的集成和与外部系统的连接（如GitHub仓库、Google文档、本地文件等）。
• 构建和部署MCP服务器：学习如何构建和部署一个MCP服务器，该服务器提供工具、资源和提示，并将其添加到AI应用（如Claude Desktop）的配置中以扩展其功能。
• 创建MCP兼容应用：构建一个MCP兼容的应用程序，该应用程序托管多个MCP客户端，每个客户端都与一个MCP服务器保持一对一的连接。

课程内容

• MCP架构：介绍MCP的客户端-服务器架构和底层通信机制。
• 聊天机器人示例：通过代码示例展示如何将一个聊天机器人转变为MCP兼容的应用程序。
• 创建MCP服务器：使用FastMCP构建本地MCP服务器，使用MCP Inspector进行测试。
• 创建MCP客户端：在聊天机器人中创建MCP客户端，动态连接到服务器。
• 连接到参考服务器：将聊天机器人连接到Anthropic团队构建的参考服务器，如文件系统服务器和网络内容提取服务器。
• 配置Claude Desktop：学习如何配置Claude Desktop以连接到你的服务器和其他服务器，并探索其如何抽象化MCP客户端的底层逻辑。
• 远程部署服务器：学习如何远程部署MCP服务器，并使用Inspector或其他MCP兼容应用进行测试。
• 未来发展方向：了解MCP未来的发展路线图，包括多智能体架构、MCP注册表API、服务器发现、授权和认证等。

课程官网地址

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适用人群

• 技能要求：熟悉Python，并对LLM提示和LLM应用开发有基本了解。
• 学习目标：希望构建能连接到不断增长的MCP服务器生态系统的富有上下文的AI应用，减少集成工作量的开发者。

课程亮点

• 实践性强：通过代码示例和实际操作，帮助学习者快速掌握MCP的实现和应用。
• 生态系统连接：强调如何将AI应用与外部数据源和工具进行标准化连接，减少开发过程中的碎片化。
• 未来展望：提供了MCP未来发展的方向，让学习者能够提前了解并适应新技术的发展。