吴恩达的《MCP：使用Anthropic构建富上下文AI应用》课程

《MCP：使用 Anthropic 构建富上下文 AI 应用》在线学习课程，由Anthropic与DeepLearning.AI联合推出，由Elie Schoppik担任主讲，专为中级学习者设计。课程总时长为1小时38分钟，包含11个教学视频和7个编程实例。课程重点介绍模型上下文协议（MCP），通过实践教学帮助学员深入理解该协议的核心概念，包括其客户端-服务器架构及通信机制。在课程内容安排上，学员将学习如何将基础聊天机器人改造为支持MCP协议的应用，掌握本地和远程MCP服务器的构建与部署方法，了解如何实现聊天机器人与各类MCP服务器的连接。课程采用理论与实践相结合的教学方式，确保学员能真正掌握MCP技术的实际应用。

课程基本信息

• 课程名称：MCP：基于Anthropic构建高上下文AI应用
• 难度级别：中级
• 学习时长：1小时38分钟
• 课程构成：包含11个教学视频和7个编程实例
• 主讲人：Elie Schoppik（Anthropic技术教育主管）
• 开发机构：DeepLearning.AI与Anthropic合作推出

课程学习目标

课程旨在帮助学习者：

• 实现工具与数据访问标准化：深入了解MCP如何统一AI应用对各类工具和数据的调用方式，简化新工具集成流程，实现与外部系统（如GitHub仓库、Google文档及本地文件系统）的高效连接。
• 掌握MCP服务器构建与部署：学习如何创建和部署MCP服务器，服务器能提供丰富工具、资源和提示模板，了解如何将其集成到AI应用（如Claude Desktop）中扩展功能。
• 开发MCP兼容应用：构建支持MCP协议的应用程序，应用能托管多个MCP客户端，每个客户端均可与特定MCP服务器建立专属连接。

课程核心内容

• MCP架构解析：深入讲解MCP的客户端-服务器架构设计及底层通信原理。
• 实战案例演示：通过具体编程示例展示如何将普通聊天机器人升级为支持MCP协议的智能应用。
• 服务器开发实践：使用FastMCP框架构建本地MCP服务器，用MCP Inspector工具进行系统测试。
• 客户端集成技术：在聊天机器人应用中创建MCP客户端，实现与服务器的动态连接。
• 参考服务器连接：学习如何将应用连接到Anthropic官方提供的参考服务器，包括文件系统服务器和网络内容提取服务器。
• Claude Desktop配置：掌握配置Claude Desktop连接自定义服务器及其他MCP服务器的方法，了解如何简化MCP客户端的底层操作。
• 远程部署策略：学习远程部署MCP服务器的完整流程，用Inspector或其他兼容应用进行验证测试。
• 技术前景展望：探讨MCP技术的未来演进方向，包括多智能体架构、MCP注册表API、服务器发现机制及安全认证等关键领域。

课程官网地址

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

课程适用人群

• AI应用开发者：课程非常适合正在或将要在项目中集成大语言模型的AI应用开发者。
• Python学习者：具备Python编程基础并能理解相关代码示例的学习者能从本课程中获得最大收获。
• LLM技术实践者：已有大语言模型提示工程基础经验的技术实践者能发现本课程内容极具实用价值。
• 技术团队：面临多个工具和数据源集成挑战，希望减少开发碎片化的技术团队适合学习本课程。
• 技术探索者：对新兴AI技术和协议充满好奇并希望掌握前沿开发范式的技术探索者。