🚀 Model Context Protocol (MCP) Curriculum for Beginners

これらのリソースを使い始めるには、次の手順に従ってください。

1. リポジトリをフォークする： をクリックします
2. リポジトリをクローンする： git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
3. 参加する

🌐 多言語サポート

Co-op Translator を使用して翻訳を管理しています

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ローカルにクローンしたい場合

このリポジトリには50以上の言語の翻訳が含まれているため、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳を含めずにクローンするには、スパースチェックアウトを使用してください。

Bash / macOS / Linux：

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
cd mcp-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone '/*' '!translations' '!translated_images'

CMD（Windows）：

git clone --filter=blob:none --sparse https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git
cd mcp-for-beginners
git sparse-checkout set --no-cone "/*" "!translations" "!translated_images"

これにより、ダウンロード時間を大幅に短縮しながら、コースを完了するために必要なものをすべて取得できます。

🚀 初心者向け Model Context Protocol（MCP）カリキュラム

C#、Java、JavaScript、Rust、Python、TypeScript の実践的なコード例で MCP を学ぶ

🧠 Model Context Protocol カリキュラムの概要

Model Context Protocol の学習へようこそ！AI アプリケーションがさまざまなツールやサービスとどのように通信するのか、疑問に思ったことはありませんか？開発者がインテリジェントなシステムを構築する方法を変革している、洗練された解決策をご紹介します。

MCP は、AI アプリケーションのための万能な翻訳機のようなものだと考えてください。USB ポートを使えばどんなデバイスでもコンピューターに接続できるように、MCP を使えば AI モデルを標準化された方法であらゆるツールやサービスに接続できます。初めてのチャットボットを構築する場合も、複雑な AI ワークフローに取り組む場合も、MCP を理解すれば、より高機能で柔軟なアプリケーションを作成できるようになります。

このカリキュラムは、皆さんの学習の道のりを支えるために、時間をかけて丁寧に設計されています。すでにご存じの簡単な概念から始め、お好きなプログラミング言語で実践を重ねながら、少しずつ知識を深めていきます。各ステップには、分かりやすい解説、実践的な例、そして学習を後押しする言葉がたくさん用意されています。

この学習を終えるころには、自信を持って独自の MCP サーバーを構築し、主要な AI プラットフォームと連携させ、このテクノロジーが AI 開発の未来をどのように変えているのかを理解できるようになります。さあ、一緒にこのエキサイティングな冒険を始めましょう！

公式ドキュメントと仕様

現在のプロトコル改訂版は MCP Specification 2026-07-28 です。MCP 仕様では、プロトコルの互換性を明確にするため、日付ベースのバージョニング（YYYY-MM-DD 形式）を採用しています。

バージョンに関する注意： このカリキュラムでは、ステートレスリクエスト、Extensions フレームワーク、Roots、Sampling、Logging の非推奨化など、現在の 2026-07-28 の概念を学びます。一部のハンズオン例は、SDK の対応が進むまで、明示的に 2025-11-25 にバージョン指定されています。変更点と移行方法については、 MCP の変更点：2026-07-28 仕様 をご覧ください。

これらのリソースは、理解が深まるにつれてさらに役立ちますが、今すぐすべて読む必要はありません。まずは、最も興味を引かれる分野から始めましょう！

• 📘 MCP ドキュメント – ステップごとのチュートリアルやユーザーガイドを探す際に、まず参照するリソースです。初心者を念頭に置いて書かれており、自分のペースで進められる分かりやすい例が掲載されています。
• 📜 MCP 仕様 – 充実したリファレンスマニュアルのようなものです。カリキュラムを進めるうちに、具体的な詳細を確認したり、高度な機能を調べたりするために、何度も参照することになるでしょう。
• 📜 MCP 仕様のバージョニング – プロトコルのバージョン履歴と、MCP が日付ベースのバージョニング（YYYY-MM-DD 形式）を採用している理由について説明しています。
• 🧑‍💻 MCP GitHub リポジトリ – ここでは、複数のプログラミング言語に対応した SDK、ツール、コードサンプルを見つけられます。実践的な例やすぐに使えるコンポーネントの宝庫です。
• 🌐 MCP コミュニティ – MCP に関する議論に参加し、ほかの学習者や経験豊富な開発者と交流しましょう。質問を歓迎し、知識を自由に共有する、サポートの充実したコミュニティです。

学習目標

このカリキュラムを終える頃には、新たに身につけた能力に自信がつき、わくわくしていることでしょう。次のことを達成できます。

• MCP の基本を理解する：たとえやわかりやすい例を使って、Model Context Protocol とは何か、そして AI アプリケーションの連携方法にどのような変革をもたらしているのかを理解できます。

• 初めての MCP サーバーを構築する：簡単な例から始めて、段階を追ってスキルを身につけながら、お好みのプログラミング言語で動作する MCP サーバーを作成できます。

• AI モデルを実際のツールに接続する：AI モデルと実際のサービスをつなぐ方法を学び、アプリケーションに強力な新機能を追加できます。

• セキュリティのベストプラクティスを実践する：MCP の実装を安全に保ち、アプリケーションとユーザーの両方を守る方法を理解できます。

• 自信を持ってデプロイする：実際の現場で役立つ実践的なデプロイ戦略を使って、MCP プロジェクトを開発から本番環境へ移行する方法がわかります。

• MCP コミュニティに参加する：AI アプリケーション開発の未来を形作る、成長を続ける開発者コミュニティの一員になれます。

事前に必要な知識

MCP の詳細に入る前に、基礎となるいくつかの概念を確認しましょう。これらの分野に詳しくなくても心配はいりません。必要なことは、進めながらすべて説明します！

プロトコルを理解する（基礎）

プロトコルは、会話のルールのようなものだと考えてください。友人に電話をかけるときは、電話に出たら「こんにちは」と言い、交互に話し、終わるときに「さようなら」と言うことを、お互いにわかっています。コンピュータープログラムが効果的に通信するにも、同じようなルールが必要です。

MCP はプロトコルです。AI モデルやアプリケーションがツールやサービスと有意義な「会話」を行うための、合意された一連のルールです。会話のルールがあると人間同士のコミュニケーションが円滑になるのと同じように、MCP があると AI アプリケーション間の通信の信頼性と能力が大きく向上します。

クライアントとサーバーの関係（プログラムの連携方法）

皆さんは、毎日のようにクライアントとサーバーの関係を利用しています。Web ブラウザー（クライアント）で Web サイトを訪れると、ページのコンテンツを送信する Web サーバーに接続します。ブラウザーは情報の要求方法を、サーバーは応答方法を知っています。

MCP にも同様の関係があります。AI モデルは情報やアクションを要求するクライアントとして動作し、MCP サーバーはその機能を提供します。これは、AI が特定のタスクを依頼できる、頼もしいアシスタント（サーバー）がいるようなものです。

標準化が重要な理由（連携を実現する）

自動車メーカーごとにガソリンポンプの形が異なると想像してみてください。車ごとに別のアダプターが必要になります。標準化とは、共通の方法に合意して、物事が円滑に連携できるようにすることです。

MCP は、AI アプリケーションにこの標準化をもたらします。AI モデルごとにすべてのツールと連携するためのカスタムコードを用意する代わりに、MCP はそれらが通信するための共通の方法を作ります。これにより、開発者は一度ツールを構築すれば、さまざまな AI システムで利用できるようになります。

🧭 学習の道のりの概要

MCP の学習は、自信とスキルを段階的に身につけられるよう、丁寧に構成されています。各フェーズで新しい概念を学びながら、これまでに学んだことをさらに定着させていきます。

🌱 基礎フェーズ：基本を理解する（モジュール 0～2）

ここからあなたの冒険が始まります！身近なたとえやシンプルな例を使って、MCP の概念をご紹介します。MCP とは何か、なぜ存在するのか、AI 開発のより広い世界でどのような役割を果たすのかを理解できます。

• モジュール 0 - MCP の概要：まず、MCP とは何か、現代の AI アプリケーションにとってなぜ重要なのかを見ていきます。MCP が実際に活用されている例を確認し、開発者が直面する一般的な問題をどのように解決するのかを理解します。

• モジュール 1 - コアコンセプトの解説：ここでは、MCP を構成する基本的な要素を学びます。たくさんのたとえや視覚的な例を使って、これらの概念を自然に理解できるようにします。

• モジュール 2 - MCP のセキュリティ：セキュリティは難しそうに聞こえるかもしれませんが、MCP に組み込まれた安全機能をご紹介し、最初からアプリケーションを保護するためのベストプラクティスをお教えします。

🔨 構築フェーズ：初めての実装を作成する（モジュール 3）

ここからが本番です！実際の MCP サーバーとクライアントを構築しながら、実践的な経験を積みます。ご心配なく。まずはシンプルなところから始め、すべての手順を丁寧にご案内します。

このモジュールには、お好みのプログラミング言語で実践できる複数のハンズオンガイドが含まれています。初めてのサーバーを作成し、接続するクライアントを構築し、VS Code などの人気の開発ツールとの統合にも取り組みます。

各ガイドには、完全なコード例、トラブルシューティングのヒント、具体的な設計上の選択を行う理由の解説が含まれています。このフェーズの終わりには、自信を持って使える MCP 実装が完成します！

🚀 発展フェーズ：高度な概念と実世界での活用（モジュール 4～5）

基本を身につけたら、より高度な MCP 機能を探っていきましょう。実践的な実装戦略、デバッグ手法、マルチモーダル AI 統合などの高度なトピックを扱います。

また、MCP 実装を本番環境で利用できるようにスケーリングする方法や、Azure などのクラウドプラットフォームとの統合方法も学びます。これらのモジュールを通じて、実世界の要求に対応できる MCP ソリューションを構築する準備を整えます。

🌟 習得フェーズ：コミュニティと専門分野（モジュール 6～11）

最後のフェーズでは、MCP コミュニティへの参加と、特に関心のある分野の専門性を高めることに焦点を当てます。オープンソースの MCP プロジェクトに貢献する方法、高度な認証パターンを実装する方法、データベースと統合した包括的なソリューションを構築する方法を学びます。

モジュール 11 は特に注目に値します。PostgreSQL 統合を備えた、本番環境に対応する MCP サーバーの構築方法を学ぶ、全 13 ラボの実践的な学習パスです。これまでに学んだことをすべて結集する、総仕上げのプロジェクトのようなものです！

📚 カリキュラム全体の構成

モジュール	トピック	説明	リンク
モジュール 0-3：基礎
00	MCP の概要	Model Context Protocol の概要と、AI パイプラインにおける重要性	詳細を読む
01	コアコンセプトの解説	MCP のコアコンセプトを詳しく解説します	詳細を読む
1.1	MCP の変更点（2026-07-28）	現行仕様におけるステートレスプロトコル、Extensions フレームワーク、機能の非推奨化	ガイド
02	MCP のセキュリティ	セキュリティ上の脅威とベストプラクティス	詳細を読む
2.1	CIMD と DCR による認可	保護された MCP サーバーを使用して、推奨される CIMD 登録と非推奨の DCR フォールバックを比較します	サンプル
03	MCP 入門	環境のセットアップ、基本的なサーバー／クライアント、統合	詳細を読む
モジュール 3：初めてのサーバーとクライアントの構築
3.1	初めてのサーバー	初めての MCP サーバーを作成します	ガイド
3.2	初めてのクライアント	基本的な MCP クライアントを開発します	ガイド
3.3	LLM を使用するクライアント	大規模言語モデルを統合します	ガイド
3.4	VS Code との統合	VS Code で MCP サーバーを利用します	ガイド
3.5	stdio サーバー	stdio トランスポートを使用するサーバーを作成します	ガイド
3.6	HTTP ストリーミング	MCP で HTTP ストリーミングを実装します	ガイド
3.7	Microsoft Foundry Toolkit	MCP で Microsoft Foundry Toolkit を使用します	ガイド
3.8	テスト	MCP サーバーの実装をテストします	ガイド
3.9	デプロイ	MCP サーバーを本番環境にデプロイします	ガイド
3.10	高度なサーバーの使用方法	高度な機能の利用とアーキテクチャの改善に向けて、高度なサーバーを使用します	ガイド
3.11	シンプルな認証	認証の基礎と RBAC を紹介する章です	ガイド
3.12	MCP ホスト	Claude Desktop、Cursor、Cline などの MCP ホストを設定します	ガイド
3.13	MCP Inspector	Inspector ツールで MCP サーバーをデバッグおよびテストします	ガイド
3.14	サンプリング	サンプリングを使用してクライアントと連携します	ガイド
3.15	MCP Apps	MCP Apps を構築します	ガイド
モジュール 4-5：実践と応用
04	実践的な実装	SDK、デバッグ、テスト、再利用可能なプロンプトテンプレート	詳細を読む
4.1	ページネーション	カーソルベースのページネーションで大規模な結果セットを処理します	ガイド
05	MCP の高度なトピック	マルチモーダル AI、スケーリング、エンタープライズでの利用	詳細を読む
5.1	Azure との統合	MCP と Azure の統合	ガイド
5.2	マルチモダリティ	複数のモダリティを扱います	ガイド
5.3	OAuth2 のデモ	OAuth2 認証を実装します	ガイド
5.4	ルートコンテキスト	ルートコンテキストを理解して実装します	ガイド
5.5	ルーティング	MCP のルーティング戦略	ガイド
5.6	サンプリング	MCP におけるサンプリング手法	ガイド
5.7	スケーリング	MCP の実装をスケールさせます	ガイド
5.8	セキュリティ	高度なセキュリティ上の考慮事項	ガイド
5.9	ウェブ検索	ウェブ検索機能を実装します	ガイド
5.10	リアルタイムストリーミング	リアルタイムストリーミング機能を構築します	ガイド
5.11	リアルタイム検索	リアルタイム検索を実装します	ガイド
5.12	Entra ID 認証	Microsoft Entra ID による認証	ガイド
5.13	Foundry との統合	Microsoft Foundry と統合します	ガイド
5.14	コンテキストエンジニアリング	効果的なコンテキストエンジニアリングの手法	ガイド
5.15	MCP カスタムトランスポート	カスタムトランスポートの実装	ガイド
5.16	プロトコルの機能	進行状況の通知、キャンセル、リソーステンプレート	ガイド
5.17	敵対的マルチエージェント推論	2 つのエージェントが共有 MCP ツールを使用して対立する立場を主張し、評価エージェントが判定します	ガイド
モジュール 6-10：コミュニティとベストプラクティス
06	コミュニティからの貢献	MCP エコシステムへの貢献方法	ガイド
07	早期導入から得られた知見	実環境での実装事例	ガイド
08	MCP のベストプラクティス	パフォーマンス、フォールトトレランス、レジリエンス	ガイド
09	MCP の事例研究	実践的な実装例	ガイド
10	ハンズオンワークショップ	Microsoft Foundry Toolkit を使用した MCP サーバーの構築	ラボ
モジュール 11：MCP サーバーのハンズオンラボ
11	MCP サーバーのデータベース統合	PostgreSQL 統合に関する、全 13 ラボの包括的なハンズオン学習パス	ラボ
11.1	はじめに	データベース統合を伴う MCP の概要と、小売分析のユースケース	ラボ 00
11.2	コアアーキテクチャ	MCP サーバーのアーキテクチャ、データベースレイヤー、セキュリティパターンについて理解します	ラボ 01
11.3	セキュリティとマルチテナント	行レベルセキュリティ、認証、マルチテナントのデータアクセス	ラボ 02
11.4	環境のセットアップ	開発環境、Docker、Azure リソースをセットアップします	ラボ 03
11.5	データベース設計	PostgreSQL のセットアップ、小売スキーマの設計、サンプルデータ	ラボ 04
11.6	MCP サーバーの実装	データベース統合を備えた FastMCP サーバーを構築します	ラボ 05
11.7	ツールの開発	データベースクエリツールとスキーマイントロスペクションを作成します	ラボ 06
11.8	セマンティック検索	Azure OpenAI と pgvector を使用してベクトル埋め込みを実装します	ラボ 07
11.9	テストとデバッグ	テスト戦略、デバッグツール、検証方法	ラボ 08
11.10	VS Code との統合	VS Code の MCP 統合と AI Chat の使用方法を設定します	ラボ 09
11.11	デプロイ戦略	Docker デプロイ、Azure Container Apps、スケーリングに関する考慮事項	ラボ 10
11.12	監視	Application Insights、ログ記録、パフォーマンス監視	ラボ 11
11.13	ベストプラクティス	パフォーマンスの最適化、セキュリティの強化、本番環境でのヒント	ラボ 12
モジュール 12：MCP ツール
12.1	ツール	Copilot App での MCP の使用	ガイド

💻 サンプルコードプロジェクト

MCP を学ぶうえで、コードスキルが段階的に伸びていくのを実感できることは、最もわくわくする点の一つです。理解が深まるにつれて、シンプルなものから始め、より洗練されたものへと発展するようにコード例を設計しました。概念をどのように紹介しているかをご覧ください。理解しやすく、実際の MCP の原則を示すコードを通じて、このコードが何をするのかだけでなく、なぜこのような構成になっているのか、より大規模な MCP アプリケーションにどのように組み込まれるのかも理解できます。

基本的な MCP 計算機のサンプル

言語	説明	リンク
C#	MCP サーバーの例	コードを表示
Java	MCP 計算機	コードを表示
JavaScript	MCP デモ	コードを表示
Python	MCP サーバー	コードを表示
TypeScript	MCP の例	コードを表示
Rust	MCP の例	コードを表示

高度な MCP の実装

言語	説明	リンク
C#	高度なサンプル	コードを表示
Java with Spring	コンテナーアプリの例	コードを表示
JavaScript	高度なサンプル	コードを表示
Python	複雑な実装	コードを表示
TypeScript	コンテナーのサンプル	コードを表示

🎯 MCP を学ぶための前提条件

このカリキュラムを最大限に活用するには、次の知識が必要です。

• 次の言語のうち、少なくとも一つでプログラミングの基礎知識があること：C#、Java、JavaScript、Python、または TypeScript

• クライアント・サーバーモデルと API の理解

• REST と HTTP の概念に関する知識

• （任意）AI/ML の概念に関する知識

• サポートを受けるために、コミュニティのディスカッションに参加すること

📚 学習ガイドとリソース

このリポジトリには、効果的に学習を進めるためのリソースがいくつか含まれています。

学習ガイド

このリポジトリを効果的に利用するための包括的な学習ガイドを用意しています。この視覚的なカリキュラムマップでは、すべてのトピックのつながりを示し、サンプルプロジェクトの効果的な活用方法を案内しています。全体像を把握したい視覚型の学習者に特に役立ちます。

ガイドには次の内容が含まれています。

• 対象となるすべてのトピックを示す視覚的なカリキュラムマップ
• リポジトリの各セクションの詳細な説明
• サンプルプロジェクトの活用方法
• スキルレベル別のおすすめ学習パス
• 学習を補完する追加リソース

変更履歴

カリキュラム資料の重要な更新をすべて記録した詳細な変更履歴を管理しているため、最新の改善や追加内容を確認できます。

• 新しいコンテンツの追加
• 構成の変更
• 機能の改善
• ドキュメントの更新

🛠️ このカリキュラムを効果的に活用する方法

このガイドの各レッスンには、次の内容が含まれています。

1. MCP の概念をわかりやすく解説
2. 複数の言語による実際に動作するコード例
3. 実際の MCP アプリケーションを構築する演習
4. 上級学習者向けの追加リソース

🎓 MCP の学習の旅が始まります

おめでとうございます！プログラミング能力を広げ、AI 開発の最先端につながる、わくわくする旅への第一歩を踏み出しました。

すでに達成したこと

この紹介を読むことで、すでに MCP の知識の基盤を築き始めています。MCP とは何か、なぜ重要なのか、そしてこのカリキュラムが学習をどのように支援するのかを理解しました。これは大きな成果であり、この重要な技術に関する専門知識を身につける第一歩です。

これから待ち受ける冒険

各モジュールを進める中で、どんな専門家もかつては初心者だったことを忘れないでください。今は複雑に思える概念も、練習して応用するうちに自然と身についていきます。一つひとつの小さな一歩が積み重なり、開発者としてのキャリアを通じて役立つ強力な能力へとつながります。

あなたを支えるコミュニティ

MCP に情熱を持ち、ほかの人の成功を支援したいと考える学習者や専門家のコミュニティへようこそ。コーディングの課題で行き詰まったときも、画期的な発見を共有したいときも、コミュニティがあなたの学びを支えます。

AI アプリの構築で行き詰まったり、質問があったりする場合は、ぜひ参加してください。ほかの学習者や経験豊富な開発者と一緒に、MCP について話し合いましょう。質問を歓迎し、知識を自由に共有する、支え合いのコミュニティです。

製品へのフィードバックや、構築中にエラーが発生した場合は、こちらをご覧ください。

始める準備はできましたか？

MCP の冒険は今始まります！モジュール 0 から始めて、MCP を実際に体験してみましょう。または、サンプルプロジェクトを確認して、これから作るものを見てみましょう。忘れないでください。どんな専門家も、あなたと同じ場所から始めました。忍耐強く練習を重ねれば、自分が何を実現できるのかにきっと驚くことでしょう。

Model Context Protocol 開発の世界へようこそ。一緒に素晴らしいものを作りましょう！

🤝 学習コミュニティへの貢献

このカリキュラムは、あなたのような学習者からの貢献によって、さらに充実していきます！誤字の修正、より分かりやすい説明の提案、新しい例の追加など、あなたの貢献がほかの初心者の助けになります。

コードサンプルを提供してくださった Microsoft Valued Professional の Shivam Goyal に感謝します。

貢献の手続きは、誰もが安心して参加できるよう設計されています。ほとんどの貢献には Contributor License Agreement（CLA）が必要ですが、自動化されたツールが手続きをスムーズに案内します。

📜 オープンソースの学習教材

このカリキュラム全体は MIT LICENSE の下で提供されており、自由に利用、変更、共有できます。これにより、世界中の開発者が MCP の知識を利用できるようにするという私たちの使命を支えています。

🤝 貢献ガイドライン

このプロジェクトでは、貢献や提案を歓迎しています。 ほとんどの貢献では、自分がその貢献を提供する権利を有し、実際にその利用権を私たちに付与することを定めた Contributor License Agreement（CLA）への同意が必要です。詳細については、https://cla.opensource.microsoft.com をご覧ください。

プルリクエストを送信すると、CLA ボットが CLA の提出が必要かどうかを自動的に判断し、PR に適切な項目（ステータスチェックやコメントなど）を追加します。ボットが提示する手順に従ってください。CLA は、この CLA を使用するすべてのリポジトリを通じて、一度だけ手続きすれば済みます。

このプロジェクトでは、Microsoft Open Source Code of Conduct を採用しています。 詳細については、行動規範に関するよくある質問をご覧いただくか、 ご質問やご意見があれば [email protected] までお問い合わせください。

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MCP の冒険を始める準備はできましたか？Module 00 - Introduction to MCP から始めて、Model Context Protocol 開発の世界への第一歩を踏み出しましょう！

🎒 その他のコース

私たちのチームでは、ほかにもコースを制作しています！ぜひご覧ください。

LangChain

Azure / Edge / MCP / Agents

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