これらのリソースの使用を開始するには、以下の手順に従ってください:
- リポジトリをフォーク: クリック
- リポジトリをクローン:
git clone https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners.git - に参加する
Arabic | Bengali | Bulgarian | Burmese (Myanmar) | Chinese (Simplified) | Chinese (Traditional, Hong Kong) | Chinese (Traditional, Macau) | Chinese (Traditional, Taiwan) | Croatian | Czech | Danish | Dutch | Estonian | Finnish | French | German | Greek | Hebrew | Hindi | Hungarian | Indonesian | Italian | Japanese | Kannada | Khmer | Korean | Lithuanian | Malay | Malayalam | Marathi | Nepali | Nigerian Pidgin | Norwegian | Persian (Farsi) | Polish | Portuguese (Brazil) | Portuguese (Portugal) | Punjabi (Gurmukhi) | Romanian | Russian | Serbian (Cyrillic) | Slovak | Slovenian | Spanish | Swahili | Swedish | Tagalog (Filipino) | Tamil | Telugu | Thai | Turkish | Ukrainian | Urdu | Vietnamese
ローカルでクローンを好みますか？
このリポジトリには50以上の言語翻訳が含まれており、ダウンロードサイズが大幅に増加します。翻訳なしでクローンするには、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、コースを完了するために必要なものすべてが高速ダウンロードで取得できます。
Model Context Protocolへの旅へようこそ！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しているのか疑問に思ったことがあるなら、まさに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発見しようとしています。
MCPをAIアプリケーションのためのユニバーサルトランスレーターと考えてください。USBポートがどんなデバイスでもコンピュータに接続できるようにするのと同じように、MCPはAIモデルが標準化された方法でどのツールやサービスにも接続できるようにします。最初のチャットボットを作成する場合でも、複雑なAIワークフローに取り組む場合でも、MCPを理解することで、より有能で柔軟なアプリケーションを作成する力が得られます。
このカリキュラムは、あなたの学びの旅に対する忍耐と配慮をもって設計されています。すでに理解している簡単な概念から始めて、好きなプログラミング言語での実践的な練習を通じて徐々に専門知識を積み重ねていきます。各ステップには明確な説明、実用的な例、そして豊富な励ましが含まれています。
この旅を終える頃には、自分自身でMCPサーバーを構築し、人気のあるAIプラットフォームと統合し、この技術がAI開発の未来をどのように形成しているかを理解する自信を持つことができるでしょう。さあ、このエキサイティングな冒険を一緒に始めましょう！
現在のプロトコル改訂はMCP Specification 2026-07-28です。MCP 仕様は、プロトコル互換性を明確にするために日付ベースのバージョニング（YYYY-MM-DD形式）を使用しています。
バージョン注記: このカリキュラムは現在の
2026-07-28の概念、ステートレスリクエスト、Extensions フレームワーク、および Roots、Sampling、Logging の非推奨を含む内容を教えます。いくつかの実践例は SDKの対応が追いつくまで明示的に2025-11-25にバージョン指定されています。[変更履歴と移行ガイドについては、 What's Changed in MCP: The 2026-07-28 Specification を参照してください。
これらのリソースは理解が深まるにつれてより価値が増しますが、すべてをすぐに読む必要はありません。興味のある分野から始めてください！
- 📘 MCP Documentation – これは段階的なチュートリアルとユーザーガイドに最適なリソースです。初心者向けに書かれており、自分のペースでわかりやすい例を追いかけることができます。
- 📜 MCP Specification – これは包括的な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中で、特定の詳細や高度な機能を調べるために何度もここに戻ってくるでしょう。
- 📜 MCP Specification Versioning – これは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）をどのように使っているかの情報を含みます。
- 🧑💻 MCP GitHub Repository – ここでは複数のプログラミング言語でのSDK、ツール、およびコードサンプルが見つかります。実用例やすぐに使えるコンポーネントの宝庫のような場所です。
- 🌐 MCP Community – MCPに関する議論に参加し、他の学習者や経験豊富な開発者と交流しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。
このカリキュラムを終えるころには、自分の新しい能力に自信を持ち、わくわくするでしょう。達成できることは次の通りです:
• MCPの基本を理解する: Model Context Protocolとは何か、なぜAIアプリケーションの連携を革命的に変えているのかを、わかりやすい例えや例を使って把握します。
• 最初のMCPサーバーを構築する: 選んだプログラミング言語で動作するMCPサーバーを作成し、シンプルな例から技術を着実に伸ばします。
• AIモデルと実際のツールを接続する: AIモデルと実際のサービスの橋渡し方法を学び、アプリケーションに強力な新機能を加えます。
• セキュリティのベストプラクティスを実装する: MCPの実装を安全に保つ方法を理解し、アプリケーションとユーザーの両方を保護します。
• 自信を持って展開する: MCPプロジェクトを開発から本番へ移行する実用的な展開戦略を学びます。
• 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開発者の増え続けるコミュニティの一員になります。
MCPの詳細に入る前に、いくつかの基盤的な概念に慣れていることを確認しましょう。これらの分野の専門家でなくても心配いりません—必要なことはすべて進めながら説明します！
プロトコルは会話のルールのようなものです。友達に電話をかけたとき、受話時に「こんにちは」と言い、話す順番を守り、終わったら「さようなら」と言いますよね。コンピュータプログラムも効果的に通信するために似たようなルールが必要です。
MCPはプロトコルです—AIモデルとアプリケーションがツールやサービスと生産的に「会話」するのを助ける合意された一連のルールです。会話のルールが人間のコミュニケーションをスムーズにするように、MCPがAIアプリケーションのコミュニケーションをより信頼性が高く強力にします。
あなたは毎日クライアント-サーバー関係を使っています！ウェブブラウザ（クライアント）でウェブサイトにアクセスすると、そのページの内容を送るウェブサーバーに接続しています。ブラウザは情報を要求する方法を知り、サーバーは応答の方法を知っています。
MCPでも同じような関係があります: 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働き、MCPサーバーがそれらの機能を提供します。それはAIが特定のタスクを実行するように頼める便利なアシスタント（サーバー）がいるようなものです。
もし車のメーカー毎に異なる形のガスポンプを使っていたら、車ごとに違うアダプターが必要になりますよね！標準化とは、共通の方法を合意してすべてがスムーズに連携することを意味します。
MCPはAIアプリケーションのためのこの標準化を提供します。すべてのAIモデルがあらゆるツールに対応するためにカスタムコードを書く代わりに、MCPはそれらが通信するための普遍的な方法を作ります。これにより開発者はツールを一度作れば多くの異なるAIシステムで使えるようになります。
あなたのMCPの旅は自信と技術を徐々に積み上げるように慎重に構成されています。各フェーズは新しい概念を紹介しつつ、既に学んだことを強化します。
ここから冒険が始まります！身近な例えや簡単な例を使ってMCPの概念を紹介します。MCPとは何か、なぜ存在するのか、そしてAI開発の世界でどのように位置づけられるかを理解します。
• モジュール0 - MCP入門: MCPとは何か、なぜ現代のAIアプリケーションにとって重要なのかを探ります。実際のMCPの活用例を見て、開発者が直面する一般的な問題をどのように解決するかを理解します。
• モジュール1 - コアコンセプトの解説: ここではMCPの必須の基礎を学びます。数多くの例え話や視覚的な例を用いて、これらの概念が自然で理解しやすくなるようにします。
• モジュール2 - MCPのセキュリティ: セキュリティはやや難しそうに思えるかもしれませんが、MCPに組み込まれた安全機能や、アプリケーションを最初から保護するためのベストプラクティスを紹介します。
ここからが本番です！実際にMCPサーバーとクライアントを構築する実践的な経験を積みます。心配はいりません—シンプルなところから始めて、ステップごとにしっかりガイドします。
このモジュールには、好みのプログラミング言語で練習できる複数のハンズオンガイドが含まれています。最初のサーバーを作り、接続用のクライアントを作成し、VS Codeなどの人気開発ツールとの統合も体験します。
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、特定の設計上の選択を行う理由の説明が含まれています。このフェーズが終わる頃には、自信を持って動かせるMCP実装が完成しています！
基本をマスターしたら、より高度なMCP機能を探求します。実践的な実装戦略、デバッグ技術、多モーダルAI統合などの高度なトピックを扱います。
また、MCP実装を本番利用向けにスケールさせる方法や、Azureなどのクラウドプラットフォームとの統合も学びます。これらのモジュールは、実務的な要求に耐えうるMCPソリューション構築の準備を整えます。
最終フェーズでは、MCPコミュニティへの参加と興味のある分野での専門性を深めます。オープンソースMCPプロジェクトへの貢献方法、高度な認証パターンの実装、包括的なデータベース統合ソリューションの構築を学びます。
モジュール11は特に注目に値します—これはPostgreSQL統合による本番対応のMCPサーバー構築を学ぶ13課題のハンズオン学習パスで、学んだすべてをまとめる総仕上げのプロジェクトです！
| 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入門 | Model Context Protocolの概要とAIパイプラインにおける重要性 | Read more |
| 01 | コアコンセプトの解説 | MCPのコアコンセプトの詳細解説 | Read more |
| 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、拡張フレームワーク、機能の廃止 | Guide |
| 02 | MCPのセキュリティ | セキュリティ脅威とベストプラクティス | Read more |
| 2.1 | CIMDとDCR認証 | 保護されたMCPサーバーを使った推奨されるCIMD登録と廃止予定のDCRフォールバックの比較 | Sample |
| 03 | MCPの始め方 | 環境設定、基本サーバー/クライアント、統合 | Read more |
| モジュール3: 最初のサーバー＆クライアント構築 | |||
| 3.1 | 最初のサーバー | 初めてのMCPサーバーを作成 | Guide |
| 3.2 | 最初のクライアント | 基本的なMCPクライアントを開発 | Guide |
| 3.3 | LLM搭載クライアント | 大規模言語モデルと統合 | Guide |
| 3.4 | VS Code連携 | VS CodeでMCPサーバーを利用 | Guide |
| 3.5 | stdioサーバー | stdioトランスポートを使ったサーバー構築 | Guide |
| 3.6 | HTTPストリーミング | MCPにおけるHTTPストリーミングの実装 | Guide |
| 3.7 | Microsoft Foundry Toolkit | MCPでMicrosoft Foundry Toolkitを使用 | Guide |
| 3.8 | テスト | MCPサーバー実装のテスト | Guide |
| 3.9 | デプロイメント | MCPサーバーの本番環境への展開 | Guide |
| 3.10 | 高度なサーバー使用法 | 高度な機能利用と改善されたアーキテクチャのための高度なサーバー利用 | Guide |
| 3.11 | シンプル認証 | 認証の基礎とRBACを学ぶ章 | Guide |
| 3.12 | MCPホスト | Claude Desktop、Cursor、ClineなどのMCPホスト設定 | Guide |
| 3.13 | MCPインスペクター | Inspectorツールを使ったMCPサーバーのデバッグとテスト | Guide |
| 3.14 | サンプリング | クライアントとの協働にサンプリングを利用 | Guide |
| 3.15 | MCPアプリ | MCPアプリの構築 | Guide |
| モジュール4-5: 実践的＆高度な内容 | |||
| 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 | Read more |
| 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結果セットを扱う | Guide |
| 05 | MCPの高度なトピック | マルチモーダルAI、スケーリング、エンタープライズ利用 | Read more |
| 5.1 | Azure統合 | AzureとのMCP統合 | Guide |
| 5.2 | マルチモダリティ | 複数のモダリティを扱う | ガイド |
| 5.3 | OAuth2 デモ | OAuth2 認証の実装 | ガイド |
| 5.4 | ルートコンテキスト | ルートコンテキストの理解と実装 | ガイド |
| 5.5 | ルーティング | MCP ルーティング戦略 | ガイド |
| 5.6 | サンプリング | MCP のサンプリング技法 | ガイド |
| 5.7 | スケーリング | MCP 実装のスケール | ガイド |
| 5.8 | セキュリティ | 進んだセキュリティ考慮事項 | ガイド |
| 5.9 | ウェブ検索 | ウェブ検索機能の実装 | 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の構築 | ガイド |
| 5.11 | リアルタイム検索 | リアルタイム検索の実装 | ガイド |
| 5.12 | Entra ID 認証 | Microsoft Entra ID を用いた認証 | ガイド |
| 5.13 | Foundry 統合 | Microsoft Foundry との統合 | 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技法 | 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 | プロトコル機能 | 進行通知、キャンセル、リソーステンプレート | ガイド |
| 5.17 | 反対エージェントによるマルチエージェント推論 | 共有MCPツールを使って相反する立場で議論し、審判エージェントが評価する | ガイド |
| モジュール 6-10: コミュニティ & ベストプラクティス | |||
| 06 | コミュニティ貢献 | MCP エコシステムへの貢献方法 | ガイド |
| 07 | 初期採用からの洞察 | 実際の導入事例 | ガイド |
| 08 | MCP におけるベストプラクティス | パフォーマンス、耐障害性、回復力 | ガイド |
| 09 | MCP ケーススタディ | 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 ツールキットで MCP サーバーを構築 | ラボ |
| モジュール 11: MCP サーバーハンズオンラボ | |||
| 11 | MCP サーバーデータベース統合 | PostgreSQL 統合のための13のラボによる包括的ハンズオン学習パス | ラボ |
| 11.1 | はじめに | データベース統合と小売分析ユースケースを含む MCP の概要 | ラボ 00 |
| 11.2 | コアアーキテクチャ | MCP サーバーアーキテクチャ、データベース層、セキュリティパターンの理解 | ラボ 01 |
| 11.3 | セキュリティ & マルチテナンシー | 行レベルセキュリティ、認証、マルチテナントデータアクセス | ラボ 02 |
| 11.4 | 環境設定 | 開発環境、Docker、Azure リソースのセットアップ | ラボ 03 |
| 11.5 | データベース設計 | PostgreSQL 設定、小売スキーマ設計、サンプルデータ | ラボ 04 |
| 11.6 | MCP サーバー実装 | データベース統合を伴う FastMCP サーバーの構築 | ラボ 05 |
| 11.7 | ツール開発 | 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の作成 | ラボ 06 |
| 11.8 | セマンティックサーチ | Azure OpenAI と pgvector を用いたベクトル埋め込みの実装 | ラボ 07 |
| 11.9 | テスト & デバッグ | テスト戦略、デバッグツール、検証手法 | ラボ 08 |
| 11.10 | VS Code 統合 | VS Code MCP 統合と AI チャット利用の設定 | ラボ 09 |
| 11.11 | デプロイ戦略 | Docker デプロイ、Azure コンテナアプリ、スケーリングの考慮 | ラボ 10 |
| 11.12 | モニタリング | 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 | パフォーマンス最適化、セキュリティ強化、運用上のヒント | ラボ 12 |
| モジュール 12: MCP ツーリング | |||
| 12.1 | ツーリング | Copilot アプリでの MCP 利用 | ガイド |
MCPを学ぶ最もワクワクする部分の一つは、自分のコードスキルが段階的に成長していく様子を見ることです。私たちは、コード例をシンプルなものから始めて、理解が深まるにつれてより洗練されたものにしていくよう設計しています。ここでは、実際のMCPの原則を示す、理解しやすいコードで概念を紹介しており、このコードが何をするかだけでなく、なぜこのように構成されているのか、そしてより大きなMCPアプリケーションにどのように適合するのかを理解できます。
| 言語 | 説明 | リンク |
|---|---|---|
| C# | MCPサーバー例 | View Code |
| Java | MCP電卓 | View Code |
| JavaScript | MCPデモ | View Code |
| Python | MCPサーバー | View Code |
| TypeScript | MCP例 | View Code |
| Rust | MCP例 | View Code |
| 言語 | 説明 | リンク |
|---|---|---|
| C# | 高度なサンプル | View Code |
| Java with Spring | コンテナアプリ例 | View Code |
| JavaScript | 高度なサンプル | View Code |
| Python | 複雑な実装 | View Code |
| TypeScript | コンテナサンプル | View Code |
このカリキュラムから最大限の効果を得るためには、以下のことが望ましいです：
-
以下のいずれかの言語での基本的なプログラミング知識：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やHTTPの概念に慣れていること
-
（任意）AI/MLの基礎知識
-
コミュニティディスカッションへの参加によるサポート
このリポジトリには、効果的にナビゲートして学習するための様々なリソースが含まれています：
包括的な学習ガイドがあり、このリポジトリを効果的にナビゲートするのに役立ちます。この視覚的なカリキュラムマップは、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使い方を案内します。特に大局を見ながら学習したい方に便利です。
ガイドには以下が含まれます：
- カバーす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内訳
- サンプルプロジェクトの使用方法に関するガイダンス
- スキルレベル別の推奨学習パス
- 学習を補完する追加リソース
カリキュラム資料に関する重要な更新を追跡する詳細な変更履歴を維持しており、最新の改善や追加情報を把握できます。
- 新コンテンツの追加
- 構造の変更
- 機能の改善
- ドキュメントの更新
このガイドの各レッスンには以下が含まれます：
- MCPの概念の明確な説明
- 複数の言語によるライブコード例
- 実際のMCPアプリケーションを構築する演習
- 上級者向けの追加リソース
モデルコンテキストプロトコル（MCP）とは、AIモデルとクライアントアプリケーション間の相互作用を標準化するための最新のフレームワークです。この初心者に優しいセッションを通じて、MCPについて紹介し、最初のMCPサーバーの作成をガイドします。
JavaScript: https://aka.ms/letslearnmcp-javascript
おめでとうございます！プログラミング能力が広がり、AI開発の最先端とつながるエキサイティングな旅の第一歩を踏み出しました。
この導入部分を読むことで、すでにMCPの知識基盤を築き始めています。MCPとは何か、なぜ重要か、このカリキュラムが学習のサポートになることを理解しています。これは大きな成果であり、この重要な技術における専門性の始まりです。
モジュールを進める中で、すべての専門家もかつては初心者だったことを思い出してください。今は複雑に見える概念も、練習して応用するうちに自然に身につきます。一歩一歩が強力な能力につながり、あなたの開発キャリアを通じて役立つでしょう。
あなたは、MCPに情熱を持ち、他の人の成功を助けたいと願う学習者と専門家のコミュニティに参加しています。コーディングの課題で詰まった時も、ブレークスルーを共有したい時も、このコミュニティはあなたの旅を支えます。
AIアプリ構築に関して疑問や問題があれば、MCPについて学ぶ仲間や経験豊富な開発者と議論しましょう。質問が歓迎され、知識が自由に共有される支援的なコミュニティです。
製品フィードバックやエラー報告は以下をご利用ください：
あなたのMCPアドベンチャーは今始まります！まずはモジュール0から始めて最初の実践的なMCP体験に飛び込み、またはサンプルプロジェクトを見て作るものを確認しましょう。すべての専門家は今あなたがいる場所からスタートし、忍耐と練習で驚くべき成果を上げています。
モデルコンテキストプロトコル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！
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より強力になります！誤字訂正、分かりやすい説明の提案、新しい例の追加など、あなたの貢献は他の初心者の成功を助けます。
Microsoft Valued ProfessionalのShivam Goyalにコードサンプルの提供を感謝します。
貢献プロセスは歓迎的でサポート的に設計されています。ほとんどの貢献にはContributor License Agreement（CLA）が必要ですが、自動ツールがスムーズに案内します。
このカリキュラム全体はMIT LICENSEの下で公開されており、自由に使用・改変・共有できます。これは、MCP知識を全ての開発者に提供するという私たちの使命を支えています。
このプロジェクトは貢献や提案を歓迎します。ほとんどの貢献には Contributor License Agreement (CLA)への同意が必要で、 貢献権利の使用を許諾していることを宣言するものです。詳細は 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ボットが自動的にCLAの必要性を判定し、PRに適切なデコレーション（ステータスチェック、コメント等）を付けます。指示に従ってください。 CLAはすべてのリポジトリで一度だけ必要です。
詳細はCode of Conduct FAQをご覧いただくか、 ご質問やご意見はopencode@microsoft.comまでご連絡ください。
MCPの旅を始める準備はできましたか？モジュール00 - MCP入門から始めて、モデルコンテキストプロトコル開発の世界に足を踏み入れましょう！
私たちのチームは他のコースも提供しています！こちらをご覧ください：
-9333EA?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=9333EA){kind=icon}
-C084FC?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=C084FC){kind=icon}
-E879F9?style=for-the-badge&labelColor=E5E7EB&color=E879F9){kind=icon}
免責事項： 本書類は AI 翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を期していますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があることをご承知おきください。原文の原語版が正式な情報源とみなされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用により生じたいかなる誤解や解釈違いについても、当方は責任を負いかねます。