MCP Prompt Playground について
MCP Crash Courseは、MCPの概念を実践的に学ぶためのリポジトリです。トピック別のブランチにサンプルとコミットが順序立ててまとめられています。
主な機能
- 01トピック別のプロジェクトブランチ
- 02順を追って学べる時系列コミット
- 03SSE、アダプター、Docker、プロンプトの例
活用シーン
- 01MCPの実装概念の学習
- 02SSE実装の履歴をたどる学習
- 03LangChainアダプターを使ったMCPの探索
- 04FastMCP 2.0によるMCPプロンプトの学習
MCP 対応
SSE、LangChainアダプター、Docker、MCPプロンプトなどを、ブランチごとの例で学べます。説明上は、MCP サーバーではなく学習用の資料です。
設定
ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。
このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。
ツール
ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。
詳細
MCP クラッシュコース 🚀

MCP クラッシュコースへようこそ!このリポジトリでは、Model Context Protocol(MCP)の基礎から応用までを、実践を通じて学べます。
MCP とは? 💡
Model Context Protocol(MCP)は、LLM を活用する AI エージェント型アプリケーションを外部のツールやデータソースに接続し、より高機能でコンテキストを把握できる AI システムの構築を可能にします。
仕組み 🤔
このリポジトリでは、学習用に独自のブランチベース構成を採用しています。
- 各
project/*ブランチでは、MCP の特定の機能や概念を扱います。 - **各ブランチ内のコミットは時系列順に並んでいます。**コミットを順番にたどって、トピックを段階的に学びましょう。
学びたいトピックのブランチをチェックアウトし、コミットを順にたどるだけです!
利用可能なトピック(ブランチ) 📚
現在、以下のトピックを利用できます。
project/sse: MCP で Server-Sent Events(SSE)を実装する方法を学びます。project/langchain-mcp-adapters: MCP と LangChain アダプターの連携について学びます。project/docker-mcp: Docker を使って MCP アプリケーションをコンテナ化する方法を学びます。project/prompts: FastMCP 2.0 を使った MCP プロンプトの実装方法と利用方法を学びます。
今後、トピックが追加される可能性があります。ぜひご注目ください!
前提条件 🛠️
始める前に、以下がインストールされていることを確認してください。
- 🐍 Python(バージョン 3.10 以降)
- 📦
uv(高速な Python パッケージインストーラーおよびリゾルバー) - ✨ Cursor IDE
- ☁️ Claude Desktop
はじめに ▶️
- リポジトリをクローンします。
git clone https://github.com/emarco177/mcp-crash-course.git cd mcp-crash-course - トピックを選び、ブランチをチェックアウトします。
# SSE トピックの例 git checkout project/sse - コミットをたどります。
git log --oneline --reverseを使って、ブランチのコミットを時系列順に確認します。次に、git checkout <commit_hash>または Git クライアントを使って履歴を順にたどり、学習を進めます。
コントリビューション 🤝
コントリビューションを歓迎します!新しいトピックの追加や既存トピックの改善を希望する場合は、以下の手順に従ってください。
- リポジトリをフォークします。
- 命名規則
project/your-mcp-feature-nameに沿って、新しいブランチを作成します。 - 学習プロセスにおける論理的なステップが各コミットに反映されるように変更を加えます。
mainブランチに対してプルリクエストを作成します。
ライセンス 📄
このプロジェクトは Apache License 2.0 の下でライセンスされています。詳しくは LICENSE ファイルをご覧ください。
学習を楽しんでください! 🎉
コメント
AI アプリケーションが外部のツールやデータソースに統一的な方法で接続するためのオープンなプロトコルです。クライアントはモデルとの対話を担い、MCP サーバーはツール・リソース・プロンプトテンプレートを提供します。標準メッセージでやり取りするため、1 つのサーバーを複数のクライアントで再利用できます。