人工智能技术的快速发展为开发者提供了无限可能，而如何高效连接AI模型与外部数据源成为行业关注的焦点。近日，Anthropic与DeepLearning.AI合作推出了一门免费课程——“MCP:使用模型上下文协议构建富上下文AI应用”。该课程旨在帮助开发者掌握Model Context Protocol（MCP），通过标准化协议简化AI应用与外部工具和数据的连接。
课程背景:MCP的创新与价值
Anthropic于2024年11月开源的MCP（Model Context Protocol）是一种通用协议，旨在标准化大型语言模型(LLM)与外部数据源、工具和提示模板的交互方式。MCP采用客户端-服务器架构，通过MCP客户端(嵌入AI应用)和MCP服务器(提供工具、数据和提示)实现无缝通信。这一协议不仅提升了AI应用的上下文处理能力，还降低了开发复杂集成的门槛。
此次免费课程由Anthropic与DeepLearning.AI联合打造，课程导师为Anthropic技术教育负责人Elie Schoppik。课程通过理论讲解与实践项目结合，帮助开发者快速上手MCP，构建能够连接GitHub、Google Drive、本地文件等外部系统的AI应用。近期网络动态显示，该课程自5月14日上线以来，受到开发者和AI爱好者的广泛关注，被认为是加速AI应用开发的重要资源。
课程亮点:从理论到实践的全面指导
核心内容与学习路径
课程涵盖MCP的核心概念、架构以及实际应用。学员将学习如何:
构建MCP兼容的聊天机器人，连接到MCP服务器以获取工具、数据和提示模板。
开发和部署MCP服务器，支持文件系统操作、网页内容提取等功能。
将AI应用（如Claude Desktop）与Anthropic提供的参考服务器或第三方服务器集成。
探索MCP的未来发展，如多代理架构和服务器注册API。
课程时长约2小时，包含多个实践项目，例如构建学术论文搜索聊天机器人，帮助学员将理论知识转化为实际技能。
面向开发者设计
课程适合具备Python基础和LLM提示工程基本知识的开发者。无论是AI/ML工程师、初创公司开发者，还是希望为职业生涯增添亮点的技术从业者，都能从中受益。课程完全免费，目前在DeepLearning.AI学习平台测试阶段提供，吸引了全球开发者的参与。
开源生态支持
MCP作为开源协议，得到Anthropic及开源社区的共同支持。课程中介绍的参考服务器（如文件系统和网页提取服务器）以及第三方集成(如Google Drive、Slack、GitHub)为开发者提供了丰富的实践资源。Anthropic还计划推出更多工具包，支持企业级MCP服务器的部署，进一步扩展其生态系统。
行业影响:推动AI开发的标准化与效率
MCP的推出解决了AI应用开发中的碎片化问题，传统上，连接不同数据源需要为每个场景编写定制代码，而MCP通过统一协议极大简化了这一过程。课程的发布进一步降低了学习门槛，使开发者能够快速掌握这一技术，构建更智能、上下文感知的AI应用。
从行业角度看，MCP的标准化特性有望推动AI与区块链、医疗、教育等领域的深度融合。例如，网络动态提到，MCP课程的推出引发了AI相关加密货币（如RNDR和AGIX）的活跃地址增长，显示出市场对AI技术教育的强烈兴趣。 此外，Block、Apollo等企业已开始采用MCP，开发工具公司如Replit和Sourcegraph也在整合MCP支持，表明其在实际应用中的潜力。
入口:https://www.deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/
