Ce cours intègre Cours Coachera ! Une façon plus intelligente d'apprendre avec des conversations interactives en temps réel qui vous aident à tester vos connaissances, à remettre en question les hypothèses et à approfondir votre compréhension à mesure que vous progressez dans le cours. Les systèmes d'IA modernes reposent sur une communication structurée entre les modèles, les outils et les applications. Dans ce cours, vous apprendrez comment le protocole de contexte de modèle (MCP) permet une interaction transparente entre les grands modèles de langage, les outils et les systèmes externes. Vous comprendrez clairement l'architecture du MCP, les interactions serveur-client et la manière dont le MCP résout les principales limitations des intégrations de l'IA. En explorant à la fois la théorie et les implémentations du monde réel, vous développerez les compétences nécessaires pour concevoir des intégrations d'outils d'IA évolutives et développer des applications puissantes basées sur l'IA. Le cours commence par un aperçu fondamental de MCP, expliquant comment le protocole fonctionne, les problèmes qu'il résout pour les LLM et pourquoi il est considéré comme un adaptateur universel pour les applications d'IA. Vous explorerez l'architecture de base, les relations serveur-client-hôte, et les transports de communication tels que STDIO, Server-Sent Events (SSE), et Streamable HTTP. Ces leçons fournissent le cadre conceptuel nécessaire pour comprendre comment les systèmes MCP fonctionnent dans les écosystèmes modernes d'intelligence artificielle. Au fur et à mesure que le cours progresse, vous passerez au développement pratique. Vous construirez des serveurs MCP à partir de zéro, intégrerez des outils, créerez des ressources et des invites, et testerez vos implémentations en utilisant des environnements de développement tels que Claude Desktop et VS Code. Grâce à des projets pratiques, tels que la construction de serveurs MCP basés sur SQL et l'intégration de données réelles, vous apprendrez à développer des services MCP fonctionnels et à étendre leurs capacités. Dans les dernières sections, vous construirez un projet de serveur MCP complet de bout en bout, intégrerez des invites et des ressources, et déployerez votre serveur à distance dans des environnements de production. Ce cours est idéal pour les développeurs, les ingénieurs en IA et les professionnels techniques intéressés par les outils d'IA et l'intégration LLM. Une compréhension de base de la programmation, des API et des concepts de développement logiciel est recommandée. A la fin du cours, vous serez capable de concevoir des architectures MCP, de construire et de tester des serveurs MCP, d'intégrer des outils et des ressources pour les applications d'IA, et de déployer des services MCP évolutifs qui étendent les capacités des systèmes d'IA modernes.
Protocole de contexte de modèle - des principes fondamentaux à l'utilisation avancée
Protocole de contexte de modèle - des principes fondamentaux à l'utilisation avancée
Instructeur : Packt - Course Instructors
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Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre l'architecture du protocole Model Context Protocol et la manière dont les serveurs, les clients et les hôtes communiquent entre eux pour permettre l'intégration évolutive d'outils d'IA.
Développez et testez des serveurs MCP à partir de zéro, en intégrant des outils, des ressources et des invites afin d'étendre les fonctionnalités des applications d'IA.
Mettre en œuvre les protocoles de communication MCP, notamment STDIO, Server-Sent Events et Streamable HTTP, afin d'assurer la fiabilité des interactions au sein du système.
Déployez à distance des serveurs MCP prêts pour la production et intégrez-les à des environnements de développement et à des assistants IA pour des cas d'utilisation concrets.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Déploiement dans le nuage
- Catégorie : Appel d'outils
- Catégorie : Serveurs
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : SQL
- Catégorie : Environnement de développement
- Catégorie : Débogage
- Catégorie : Déploiement des applications
- Catégorie : Intégrations AI
- Catégorie : Intégration des données
- Catégorie : Bases de données
- Catégorie : Candidature au LLM
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Anthropic Claude
- Catégorie : Workflows d'IA
- Catégorie : Modèle Contexte Protocole
- Catégorie : Ingénierie rapide
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avril 2026
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