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Hugging Face刚刚开源了一个MCP全面指南~
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Hugging Face推出了完全免费且开源的MCP(模型上下文协议)课程,旨在帮助开发者理解MCP的概念及其使用方法。该课程涵盖从MCP理论基础到连接LLM,再到部署MCP服务器的各个方面。通过基础单元学习MCP概念,实践环节使用MCP SDK构建应用,并通过用例分配解决实际问题。MCP通过提供标准接口,将原本复杂的M×N集成问题简化为M+N问题,大大降低了AI应用与外部工具/数据源集成的复杂性和维护成本。

📚 **MCP课程内容**:Hugging Face的MCP课程全面且免费开源,内容涵盖MCP概念、LLM连接和服务器部署。

🛠️ **MCP解决的问题**:在没有MCP的情况下,AI应用与外部功能集成需要M×N个自定义集成,过程复杂且成本高昂。而MCP通过提供标准接口,将其简化为M+N问题。

🤝 **MCP架构组成**:MCP建立在客户端-服务器架构上,包含主机、客户端和服务器三个主要组件,实现AI模型与外部系统之间的结构化通信。

2025-05-16 11:48 湖北

Hugging Face 刚刚推出了 MCP 课程,其中包含需要了解的关于模型上下文协议及其使用方法的一切!完全免费且开源的课程!从理解 MCP 是什么到连接 LLM,再到部署自己的 MCP 服务器!

该课程由以下部分组成:

无 MCP(M×N 问题)

如果没有像 MCP 这样的协议,开发人员将需要创建 M×N 个自定义集成——每个集成对应一个 AI 应用程序和外部功能的可能配对。

每个 AI 应用程序都需要单独与各个工具/数据源集成。这是一个非常复杂且昂贵的过程,会给开发人员带来诸多不便,维护成本也很高。

使用 MCP(M+N )

MCP 通过提供标准接口将其转化为 M+N 问题:每个 AI 应用只需实现一次 MCP 客户端,每个工具/数据源只需实现一次服务端。这大大降低了集成复杂性和维护负担。

每个AI应用实现一次MCP的客户端,每个工具/数据源实现一次服务器端。

主机、客户端和服务器

模型上下文协议 (MCP) 建立在客户端-服务器架构上,可实现 AI 模型与外部系统之间的结构化通信。

MCP 架构由三个主要组件组成,每个组件都有明确的角色和职责:主机、客户端和服务器。

这些功能如何协同工作以实现复杂的交互。下表概述了这些功能、控制者、控制方向以及其他一些细节。

https://huggingface.co/learn/mcp-course/unit0/introduction

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