Quinta Etapa: Exploração de Cenários de Aplicação de IA
Workshop para iniciantes sobre o Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) oferecido pelo Microsoft Reactor, ensinando como criar um servidor MCP usando JavaScript/TypeScript para uma interação padronizada entre modelos de IA e fontes de dados externas.
Vamos Aprender MCP: Introdução ao Curso de JavaScript/TypeScript
Visão Geral do Curso
Nome do Curso: Let's Learn MCP: JavaScript/TypeScript
Organizador: Microsoft Reactor
Tipo de Curso: Workshop Amigável para Iniciantes
Idioma: Inglês
Classificação Temática: IA Central
Conteúdo Principal do Curso
Introdução ao Model Context Protocol (MCP)
O Model Context Protocol (MCP) é um framework de ponta projetado para padronizar a interação entre modelos de IA e aplicações cliente. MCP é uma especificação aberta criada pela Anthropic para padronizar como os modelos de IA interagem com fontes de dados externas.
Objetivos de Aprendizagem
Através deste workshop amigável para iniciantes, os participantes irão:
Compreender os Conceitos Fundamentais do MCP
- Aprender como o MCP funciona como um padrão aberto para conectar Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), como o Claude, a fontes de dados.
- Entender o papel do MCP no ecossistema de aplicações de IA.
Adquirir Habilidades Práticas
- Criar o primeiro servidor MCP.
- Desenvolver usando JavaScript/TypeScript.
- Dominar o uso do SDK TypeScript.
Compreender Cenários de Aplicação
- Aprender como permitir que LLMs analisem arquivos locais (como logs, PDFs, arquivos CSV).
- Entender como um servidor MCP atua como uma ponte entre modelos de IA e APIs ou serviços externos.
Pilha Tecnológica e Ferramentas
Tecnologias Principais
- JavaScript/TypeScript
- Model Context Protocol SDK
- Ambiente Node.js
Ferramentas de Desenvolvimento
# SDK Oficial TypeScript
@modelcontextprotocol/sdk
Conceitos Essenciais
- Servidores MCP: Atuam como pontes, fornecendo aos LLMs acesso controlado a fontes de dados específicas.
- Camada de Transporte: O servidor precisa se conectar a uma camada de transporte para se comunicar com os clientes.
- Padronização de Protocolo: Uma forma padronizada de listar recursos, ferramentas e prompts disponíveis que o MCP pode reconhecer, executar e responder.
Destaques do Curso
Amigável para Iniciantes
- Não é necessário conhecimento aprofundado em IA.
- Metodologia de ensino passo a passo.
- Abordagem de aprendizagem prática.
Altamente Prático
- Oferece um caminho de aprendizagem estruturado, incluindo exemplos de código práticos e casos de uso do mundo real.
- Suporte multilíngue (.NET, Java, TypeScript, JavaScript, Python).
- Foco na construção de fluxos de trabalho de IA modulares, escaláveis e seguros.
Vanguarda da Indústria
- Baseado no mais recente padrão MCP lançado pela Anthropic em novembro de 2024.
- Alinhado com as tendências atuais de desenvolvimento de aplicações de IA.
- Oferece soluções para a interoperabilidade do ecossistema de IA.
Público-Alvo
- Desenvolvedores: Programadores que desejam aprender técnicas de integração de IA.
- Engenheiros de IA: Profissionais que precisam entender a conexão entre modelos de IA e fontes de dados.
- Iniciantes: Novatos interessados no desenvolvimento de aplicações de IA.
- Entusiastas de Tecnologia: Aprendizes que desejam acompanhar os últimos desenvolvimentos em tecnologia de IA.
Resultados de Aprendizagem
Após a conclusão do curso, os participantes serão capazes de:
- Compreender os conceitos centrais e o funcionamento do MCP.
- Criar e configurar servidores MCP de forma independente.
- Desenvolver aplicações de integração de IA usando TypeScript/JavaScript.
- Fornecer interfaces padronizadas de acesso a dados para aplicações de IA.
- Construir fluxos de trabalho de IA escaláveis.
Recursos Relacionados
- Repositório GitHub: microsoft/mcp-for-beginners - Oferece um curso de código aberto com exemplos multilíngues.
- SDK Oficial: modelcontextprotocol/typescript-sdk
- Suporte da Comunidade: Comunidade de Desenvolvedores do Microsoft Reactor
Este curso é um excelente ponto de partida para aprender o desenvolvimento de aplicações de IA modernas, especialmente adequado para desenvolvedores que desejam dominar as técnicas de integração de modelos de IA.