Andrew Ng推出MCP构建AI应用课程

新课程：MCP：使用Anthropic构建富上下文AI应用。学习使用模型上下文协议（MCP）构建可访问工具、数据和提示的AI应用，本课程由Anthropic合作创建@AnthropicAI，并由其技术教育负责人Elie Schoppik @eschoppik讲授。将AI应用连接到外部系统以提供丰富上下文，通常需要为每个用例编写自定义集成。MCP是一个开放协议，标准化了LLM如何从外部源访问工具、数据和提示，简化了为基于LLM的应用提供上下文的方式。例如，你可以通过第三方工具提供上下文，让LLM调用API搜索网页、从本地文档访问数据、从GitHub仓库检索代码等。MCP由Anthropic开发，基于客户端-服务器架构，定义了AI应用内托管的MCP客户端与暴露工具、资源和提示模板的MCP服务器之间的通信细节。服务器可以是客户端启动的本地子进程，也可以是远程运行的独立进程。在本实践课程中，你将学习MCP的核心架构。你将创建一个兼容MCP的聊天机器人，构建并部署MCP服务器，并将聊天机器人连接到你的MCP服务器和其他开源服务器。以下是课程内容：理解MCP为何使AI开发更少碎片化并标准化AI应用与外部数据源的连接；学习MCP客户端-服务器架构的核心组件及底层通信机制；构建带有自定义工具的聊天机器人用于搜索学术论文，并将其转换为MCP兼容应用；使用FastMCP构建本地MCP服务器，暴露工具、资源和提示模板，并使用MCP Inspector测试；在你的聊天机器人中创建MCP客户端以动态连接到你的服务器；将你的聊天机器人连接到Anthropic MCP团队构建的参考服务器，如实现文件系统操作的filesystem和从网页提取markdown内容的fetch；配置Claude Desktop连接到你的服务器和其他服务器，并探索它如何抽象掉MCP客户端的底层逻辑；远程部署你的MCP服务器，并使用Inspector或其他MCP兼容应用进行测试；了解未来MCP发展的路线图，如多智能体架构、MCP注册表API、服务器发现、授权和认证。MCP是一项令人兴奋且重要的技术，它让你能够构建连接不断增长的MCP服务器生态系统的富上下文AI应用，且集成工作最小化。请在此注册！https://deeplearning.ai/short-courses/mcp-build-rich-context-ai-apps-with-anthropic/