人工智能技術的快速發展爲開發者提供了無限可能，而如何高效連接AI模型與外部數據源成爲行業關注的焦點。近日，Anthropic與DeepLearning.AI合作推出了一門免費課程——“MCP:使用模型上下文協議構建富上下文AI應用”。該課程旨在幫助開發者掌握Model Context Protocol（MCP），通過標準化協議簡化AI應用與外部工具和數據的連接。

微信截圖_20250604085714.png

課程背景:MCP的創新與價值

Anthropic於2024年11月開源的MCP（Model Context Protocol）是一種通用協議，旨在標準化大型語言模型(LLM)與外部數據源、工具和提示模板的交互方式。MCP採用客戶端-服務器架構，通過MCP客戶端(嵌入AI應用)和MCP服務器(提供工具、數據和提示)實現無縫通信。這一協議不僅提升了AI應用的上下文處理能力，還降低了開發複雜集成的門檻。

此次免費課程由Anthropic與DeepLearning.AI聯合打造，課程導師爲Anthropic技術教育負責人Elie Schoppik。課程通過理論講解與實踐項目結合，幫助開發者快速上手MCP，構建能夠連接GitHub、Google Drive、本地文件等外部系統的AI應用。近期網絡動態顯示，該課程自5月14日上線以來，受到開發者和AI愛好者的廣泛關注，被認爲是加速AI應用開發的重要資源。

課程亮點:從理論到實踐的全面指導

核心內容與學習路徑

課程涵蓋MCP的核心概念、架構以及實際應用。學員將學習如何:  

構建MCP兼容的聊天機器人，連接到MCP服務器以獲取工具、數據和提示模板。  

開發和部署MCP服務器，支持文件系統操作、網頁內容提取等功能。  

將AI應用（如Claude Desktop）與Anthropic提供的參考服務器或第三方服務器集成。  

探索MCP的未來發展，如多代理架構和服務器註冊API。

課程時長約2小時，包含多個實踐項目，例如構建學術論文搜索聊天機器人，幫助學員將理論知識轉化爲實際技能。

面向開發者設計

課程適合具備Python基礎和LLM提示工程基本知識的開發者。無論是AI/ML工程師、初創公司開發者，還是希望爲職業生涯增添亮點的技術從業者，都能從中受益。課程完全免費，目前在DeepLearning.AI學習平臺測試階段提供，吸引了全球開發者的參與。

開源生態支持

MCP作爲開源協議，得到Anthropic及開源社區的共同支持。課程中介紹的參考服務器（如文件系統和網頁提取服務器）以及第三方集成(如Google Drive、Slack、GitHub)爲開發者提供了豐富的實踐資源。Anthropic還計劃推出更多工具包，支持企業級MCP服務器的部署，進一步擴展其生態系統。

行業影響:推動AI開發的標準化與效率

MCP的推出解決了AI應用開發中的碎片化問題，傳統上，連接不同數據源需要爲每個場景編寫定製代碼，而MCP通過統一協議極大簡化了這一過程。課程的發佈進一步降低了學習門檻，使開發者能夠快速掌握這一技術，構建更智能、上下文感知的AI應用。

從行業角度看，MCP的標準化特性有望推動AI與區塊鏈、醫療、教育等領域的深度融合。例如，網絡動態提到，MCP課程的推出引發了AI相關加密貨幣（如RNDR和AGIX）的活躍地址增長，顯示出市場對AI技術教育的強烈興趣。 此外，Block、Apollo等企業已開始採用MCP，開發工具公司如Replit和Sourcegraph也在整合MCP支持，表明其在實際應用中的潛力。

入口:https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/