Hugging Face 模型上下文協定 (MCP) 課程詳細介紹

課程概述

Hugging Face MCP 課程是一門免費課程，旨在幫助學習者從初學者成長為了解、使用和建構模型上下文協定（MCP）應用程式的實踐者。這門課程專注於目前 AI 領域最令人興奮的話題之一：模型上下文協定（MCP）。

什麼是模型上下文協定 (MCP)

模型上下文協定是一個開放標準，使開發者能夠在其資料來源和 AI 驅動工具之間建立安全的雙向連接。MCP 就像 AI 應用程式的 USB-C 埠，正如 USB-C 為連接設備到各種周邊和配件提供標準化方式一樣，MCP 為連接 AI 模型提供標準化方式。

課程目標

學完本課程後，您將能夠：

• 📖 從理論、設計和實踐角度學習模型上下文協定
• 🧑💻 學會使用已建立的 MCP SDK 和框架
• 💾 分享您的專案並探索社群建立的應用程式
• 🏆 參與挑戰，將您的 MCP 實作與其他學生進行對比評估
• 🎓 透過完成作業獲得完成證書

課程結構

課程由以下幾個部分組成：

基礎單元（Foundational Units）

在這些單元中，您將從理論角度學習 MCP 概念。

實踐操作（Hands-on）

學習使用已建立的 MCP SDK 來建構應用程式。這些實踐部分將提供預配置的環境。

用例作業（Use case assignments）

應用所學概念解決您選擇的實際問題。

合作專案（Collaborations）

與 Hugging Face 的合作夥伴合作，為您提供最新的 MCP 實作和工具。

課程大綱

章節	主題	描述
0	入門指導	設定您將使用的工具和平台
1	MCP 基礎、架構和核心概念	解釋模型上下文協定的核心概念、架構和組件，展示使用 MCP 的簡單用例
2	端到端用例：MCP 實戰	建構一個簡單的端到端 MCP 應用程式，可以與社群分享
3	部署用例：MCP 實戰	使用 Hugging Face 生態系統和合作夥伴服務建構已部署的 MCP 應用程式
4	額外單元	幫助您更好地利用課程，與合作夥伴的函式庫和服務一起工作的額外單元

學習前提條件

要能夠跟上這門課程，您應該具備：

• 對 AI 和 LLM 概念的基本理解
• 熟悉軟體開發原則和 API 概念
• 至少一種程式語言的經驗（將展示 Python 或 TypeScript 範例）

如果您缺少這些背景，推薦先學習：

• LLM Course - 指導您了解使用和建構 LLM 的基礎知識
• Agents Course - 指導您使用 LLM 建構 AI 代理

需要的工具

您只需要兩樣東西：

• 一台有網際網路連接的電腦
• 一個 Hugging Face 帳戶（免費建立）

認證過程

課程提供完全免費的認證過程：

基礎認證

• 需要完成課程的第 1 單元
• 適用於想要了解 MCP 最新趨勢但不需要建構完整應用程式的學生

完成證書

• 需要完成用例單元（第 2 和第 3 單元）
• 適用於想要建構完整應用程式並與社群分享的學生

推薦學習節奏

• 每章設計為 1 週完成
• 每週大約 3-4 小時的學習時間
• 由於有截止日期，建議按照推薦的學習進度進行

如何充分利用課程

• 加入 Discord 學習小組：在小組中學習總是更容易
• 完成測驗和作業：透過實踐和自我評估是最好的學習方式
• 制定學習計畫保持同步：可以使用推薦的進度安排或建立自己的

課程特色

• 社群驅動：這是一個活躍的專案，會根據您的回饋和貢獻不斷發展
• 開源協作：歡迎在 GitHub 上提交問題和 Pull Request
• 即時支援：透過 Discord 伺服器與同學和講師互動

課程作者

Ben Burtenshaw Hugging Face 的機器學習工程師，專注於建構 LLM 應用程式，在後訓練和代理方法方面有豐富經驗。

課程價值

這門課程代表了 AI 應用開發的前沿趨勢，將幫助您建構能夠利用外部資料和工具的前沿 AI 應用程式，學習建立強大、可擴展的 MCP 應用程式，為現實世界的部署做好準備。

透過學習 MCP，您將掌握如何讓 AI 模型更好地存取和利用外部資料來源，這是當前 AI 應用開發中的關鍵技能。