Model Context Protocol を使用して AI ツールとインテグレーションを構築します。LLM をデータ、ツール、API に接続するオープンスタンダードです。
Model Context Protocol を使用して AI ツールとインテグレーションを構築します。LLM をデータ、ツール、API に接続するオープンスタンダードです。このトラックでは、初心者レベル (A1) から上級レベル (B2) まで、30 のプログレッシブなミニコースをカバーしており、短く焦点を絞ったレッスンと各概念を定着させるためのクイズが含まれています。
基礎から始めて、中級から上級トピックまで段階的に進み、各コースが前のコースの上に構築されます。すべてのレッスンは実践的で短く、必要なときに 24/7 対応の AI チューターがサポートします。
各コースは 4 つの焦点を絞ったレッスンに分けられています。1 日に数レッスン完了すれば、数ヶ月ではなく数週間でトラック全体をマスターできます。
AIを活用したツールと機能で学習をパワーアップ
MCP Academyラーニングパスのすべてのコース
Model Context Protocolが解決する課題と、AIスタックのどこに位置付けられるかを説明します。
MCPにおける3つの役割と、その間を1つのメッセージがどのように流れるかを整理します。
MCP が内部で送信する JSON-RPC メッセージを読み解き、考察します。
Python SDKとツールをインストールし、Serverを構築・実行できるようにします。
最小限の動作するMCP Serverをゼロから構築、実行、検証します。
Tools、Resources、Promptsを見分け、適切なものを選択します。
ファイルやデータを、AIが読み取れるMCP Resourceとして提供します。
ユーザー入力をそのまま使える指示に変換するMCP Promptを作成します。
stdio、Claude Desktop、MCP Inspectorを使って、Serverが動作することを検証します。
Pydanticモデルを使ってToolの引数を検証し、ドキュメント化します。
URIのパラメーターから、必要に応じてResourceを生成します。
起動、終了、リクエストごとのContextを適切に管理します。
Serverをクラッシュさせずに、失敗をModelとClientへ伝えます。
stdioの先へ進み、リモート利用に向けてHTTP経由でServerを公開します。
Samplingを使い、ServerからHostのLLMにCompletionを要求できるようにします。
ClientがServerに公開するディレクトリとCapabilitiesを確認します。
進捗を報告し、キャンセルに対応し、構造化ログをClientへ出力します。
信頼性と設定可能性を備え、リリースできるServerを構成します。
MCP Serverに接続して操作する独自のClientを作成します。
実際のデータソースやWebサービスをMCP ToolとResourceとしてラップします。
複数のMCP Serverを組み合わせ、Registryを通じて検出します。
MCP Serverをコンテナ化し、インターネット経由で接続できるようホストします。
Tracing、Metrics、Logsを追加し、Serverの動作を把握します。
実際のサービスと統合した、完全かつドキュメント付きのMCP Serverをリリースします。
Agent FrameworkやA2A Protocolと並べてMCPの位置付けを理解します。
はい。MCP Academyコースは無料で始められ、インタラクティブレッスンをすべて無料で完了できます。オプションのPRO登録で、高度なAIツールと共有可能な認定資格がアンロックされます。
いいえ。コースは基礎から始まり、より高度なトピックへと進むので、PYTHONの事前経験がなくても始められます。
実践しながら学びます。短いインタラクティブレッスンは、わかりやすい説明と、リアルタイムで実行される実践的なコード演習が組み合わさっており、24時間対応のAIチューターがわからないときにいつでもサポートします。
はい。PRO学習者は試験を受けて、MCP Academyコースの完了を証明する共有可能な認定資格を取得できます（認証コード付き）。
はい。CoddyKitはウェブとネイティブiOS・Androidアプリで利用でき、どのデバイスでもPYTHONを学習でき、進捗がすべてのデバイスで同期されます。