吴恩达团队推出《MCP：使用 Anthropic 构建富上下文 AI 应用》

DeepLearning.AI 平台上线了一门在线课程——"MCP: Build Rich-Context AI Apps with Anthropic"。课程由 Anthropic 与 DeepLearning.AI 联合开发，Elie Schoppik 主讲，属于中级水平，总时长 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），学习者将通过实践掌握 MCP 的核心概念，包括其客户端-服务器架构和通信机制。课程内容涵盖如何把一个聊天机器人改造为 MCP 兼容应用、构建并部署本地或远程 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：探讨 MCP 如何标准化 AI 应用对工具和数据的访问，简化新工具的集成以及与外部系统（如 GitHub 仓库、Google 文档、本地文件等）的连接。
• 构建和部署MCP服务器：学习如何构建并部署一个 MCP 服务器——它对外提供工具、资源和提示——并将其添加到 AI 应用（如 Claude Desktop）的配置中，从而扩展应用功能。
• 创建MCP兼容应用：构建一个 MCP 兼容的应用，该应用托管多个 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-服务器架构及其底层通信机制。
• 聊天机器人示例：通过代码示例，展示如何把一个聊天机器人改造为 MCP 兼容的应用。
• 创建MCP服务器：使用 FastMCP 构建本地 MCP 服务器，并使用 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：把聊天机器人连接到 Anthropic 团队构建的参考服务器，例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，使其连接到你自己的服务器以及其他服务器，并了解它是如何抽象掉 MCP 客户端的底层逻辑的。
• 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、授权与认证等。

课程官网地址

• 官网地址：https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/

适用人群

• 技能要求：熟悉 Python，并对 LLM 提示与 LLM 应用开发有基本了解。
• 学习目标：希望构建能够连接到不断增长的 MCP 服务器生态、具有丰富上下文的 AI 应用，并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 的实现与应用。
• 生态系统连接：强调如何把 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：给出 MCP 未来的发展方向，让学习者能够提前了解并适应新技术的演进。