آموزش MCP و A2A - پروتکل کانتکست مدل و پروتکل عامل به عامل - آخرین آپدیت

دانلود MCP & A2A - Model Context Protocol & Agent to Agent Protocol

نکته: ممکن هست محتوای این صفحه بروز نباشد ولی دانلود دوره آخرین آپدیت می باشد.
نمونه ویدیوها:
توضیحات دوره:

بررسی کلی دوره: در این دوره آموزشی عملی کدنویسی، شما با پروتکل کانتکست مدل (MCP) و پروتکل عامل به عامل (A2A) آشنا خواهید شد؛ تکنولوژی‌های بنیادینی که به عوامل هوش مصنوعی (AI Agents) اجازه می‌دهند با یکدیگر ارتباط برقرار کنند، همکاری نمایند و به ابزارهای خارجی دسترسی داشته باشند. شما 5 کلاینت MCP و 3 سرور MCP را از پایه خواهید ساخت، یک رابط کاربری مبتنی بر Streamlit برای کلاینت خود با پایتون ایجاد می‌کنید و سرور MCP خود را با استفاده از Server Sent Events (SSE) روی گوگل کلاد (Google Cloud) مستقر خواهید کرد. علاوه بر این، ما از یک کلید رایگان Gemini API گوگل استفاده می‌کنیم تا بتوانید این فناوری‌های قدرتمند را بدون پرداخت هزینه برای مدل‌های هوش مصنوعی تجربه کنید.

همچنین، شما پروتکل عامل به عامل (A2A) را برای اتصال چندین عامل پیاده‌سازی کرده و یک عامل ارکستراتور میزبان (Host Orchestrator Agent) می‌سازید که هر دو پروتکل MCP و A2A را با استفاده از کیت توسعه عامل گوگل (ADK) یکپارچه می‌کند.

آنچه خواهید آموخت:

  • پروتکل عامل به عامل (A2A): اتصال 3 عامل و ساخت یک ارکستراتور میزبان با ترکیب A2A و MCP.

  • ساخت 5 کلاینت و 3 سرور MCP از صفر – به همراه کد کامل و عملیاتی.

  • طراحی رابط کاربری (UI) در Streamlit برای کلاینت MCP با زبان پایتون.

  • استقرار سرور MCP روی گوگل کلاد با استفاده از Server Sent Events (SSE).

  • استفاده از Gemini API گوگل (کلید رایگان) برای اجرای عوامل هوشمند بدون هزینه.

  • کار با Python, Gemini, LangGraph, SSE, Streamlit در محیط macOS.

چرا باید در این دوره شرکت کنید؟

  • MCP به عوامل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد با ابزارها و APIهای خارجی تعامل داشته باشند.

  • A2A همکاری بین عوامل را در سطوح فنی و سازمانی امکان‌پذیر می‌کند.

  • این پروتکل‌ها ستون فقرات ارتباطی سیستم‌های مدرن عامل‌های خودگردان (Autonomous Agents) هستند.

  • من تجربه ساخت و تدریس سیستم‌های مبتنی بر A2A و MCP را دارم که قادر به تولید کد و انجام وظایف پیچیده هستند و مشتاقم شما را در مسیر ساخت آن‌ها راهنمایی کنم.

این دوره برای چه کسانی است؟

  • توسعه‌دهندگانی که به دنبال ساخت کلاینت‌ها، سرورها و رابط‌های کاربری MCP هستند.

  • توسعه‌دهندگان AI Agent، توسعه‌دهندگان LangChain و مهندسان نرم‌افزار.

  • کارآفرینان و سازندگان محصولی که به دنبال یک شروع سریع در MCP + A2A هستند.

منابع و ملزومات:

  • این دوره روی macOS ضبط شده است - دسترسی به سیستم مک به شدت توصیه می‌شود.

  • راهنمای ویندوز در موارد لازم ارائه خواهد شد (زمان تخمینی: پایان جولای، در مخازن گیت‌هاب).

  • راهنمای لینوکس در حال حاضر موجود نیست و برنامه‌ای برای افزودن آن وجود ندارد.

  • شما به مخزن گیت‌هاب (GitHub repo) شامل تمام کدهای پروژه دسترسی خواهید داشت.

  • کدهای سرور MCP -

  • کدهای کلاینت MCP -

  • کدهای A2A - https://github.com/theailanguage/a2a_samples

  • پروتکل‌های MCP و A2A در حال تکامل هستند و ممکن است تغییرات ساختاری رخ دهد. مدرس در سریع‌ترین زمان ممکن کدها را به‌روزرسانی خواهد کرد.

  • داشتن دانش پایه پایتون الزامی است.

  • آشنایی با LLMها (مانند Gemini یا Claude) مورد نیاز است.


سرفصل ها و درس ها

درس ها Lessons

  • Course Introduction

  • SECTION 1 MCP Overview - What is Model Context Protocol?

  • Get Code on Github

  • Install Claude for Desktop

  • Install Python, UV and VS Code

  • SECTION 2. Build your own mcpserver

  • SECTION 3 Build Your Own MCP Client

  • SECTION 4 - Containerize your MCP Server Using Docker

  • SECTION 5 - Simplify client code with LangGraph & LangChain

  • SECTION 6 START Build MCP Client with Multiple Server Support: 6.1 Introduction

  • 6.2 Let's look at the config.json file

  • 6.3 Demo - MCP Client with Multiple MCP Servers

  • 6.4 MCP Client (with json config) Code Walk Through - Part 1

  • 6.5 Why Choose Gemini 2.0 Flash and not the Pro Models

  • 6.6 MCP Client (with json config) Code Walk Through - Part 2 (continued)

  • 6.7 How to use existing MCP servers from MCP Github (example uses "fetch" server)

  • SECTION 7 START - Server Sent Events - MCP Server and Clients using SSE - 7.1 Introduction

  • 7.2 Quick Recap, What is STDIO and SSE?

  • 7.3 Setup Directories, Clone GitHub Code (git pull only, if done at course start)

  • 7.4 Setup Virtual Environment and Dependencies

  • 7.5 MCP SSE Server Code Walkthrough

  • 7.6 MCP SSE Client Code Walkthrough

  • 7.6 Dockerfile Code (for MCP Server) Walkthrough

  • 7.7 Test your MCP SSE Server and Client Locally

  • SECTION 8 START - Deploying MCP Server to Google Cloud Platform - 8.1 Create a new Gmail Account (if

  • 8.2 Create a Google Cloud Project

  • 8.3 Install and Setup Google Cloud Command Line Interface (gcloud CLI)

  • 8.4 Build Docker Image for Google Cloud

  • 8.5 Deploy MCP SSE Server to Google Cloud Run

  • 8.6 Test MCP SSE Server on Google Cloud

  • SECTION 9 START - STREAMABLE HTTP MCP SERVER - 9.1 Quick MCP Recap and What is Streamable HTTP

  • 9.2 Overview of Streamable HTTP using Sequence Diagram

  • 9.3 Initialisation Phase

  • 9.4 Client Requests Phase of Streamable HTTP

  • 9.5 MCP Client Notifications and Responses

  • 9.6 Client Listening to Messages from the Server in Streamable HTTP

  • 9.7 Session handling in Streamable HTTP

  • 9.8 External Resource for keeping up to date

  • SECTION 9.2 START Streamable HTTP MCP Server - Step-by-step demo

  • SECTION 9.3 START Streamable HTTP MCP Client using Gemini and Google ADK - Introduction

  • 9.3.2 Code overview

  • 9.3.3 MCP Client User Interface - cmd.py

  • 9.3.4 MCP Client Implementation - client.py

  • 9.3.5 MCP Agent Implementation - agent.py

  • 9.3.6 Code - MCP config json file

  • 9.3.7 Code for Utilities & STDIO Server + Environment Setup

  • SECTION 10 START - Streamlit User Interface for MCP Client - 10.1 Streamlit UI MCP Client Overview

  • 10.2 Streamlit UI Demo

  • 10.3 Comparing our UI with Claude Desktop!

  • 10.4 Setup Directories (skip if done earlier)

  • 10.5 Setup Google Gemini API Key (verify again if done earlier)

  • 10.6 Create Virtual Environment and Install Dependencies

  • 10.7 Get Streamlit UI Code

  • 10.8 Streamlit App Imports and State Initialisation

  • 10.9 Code for Utility Functions

  • 10.10 Streamlit App Sidebar Code

  • 10.11 Building the Main Chat UI for the App

  • 10.12 Core Logic For Query Handling

  • 10.13 Trigger Logic for Send and Other Chat Buttons

  • 10.14 Streamlit App MCP Client Code

  • 10.15 theailanguage_config.json and other files

  • 10.16 Running the Streamlit UI

  • SECTION 11 START - A2A or Agent to Agent Protocol - Lifecycle - 11.1 Introduction

  • 11.2 Why A2A Protocol - A2A vs MCP

  • 11.3 Discovery - A2A Client, A2A Server, Agent Card

  • 11.4 Initiation - Tasks, Messages, Parts

  • 11.5 Processing - Artifacts, Streaming, Push Notifications, Non-streaming

  • 11.6 Interaction - input-required state

  • 11.7 Completion Flow & Summary of A2A

  • SECTION 12 START - Building your own A2A Client and A2A Server

  • SECTION 13 START - Build your own A2A Agent with Google Agent Development Kit (ADK) - Introduction

  • 13.2 Quick Demo of the A2A Agent

  • 13.3 Code and Gemini API Key Setup

  • 13.4 Run your A2A Agent Server and Client

  • 13.5 Agent Code Walkthrough

  • 13.6 Agent Taskmanager Code Walkthrough

  • 13.7 Agent main.py code walkthrough

  • 13.8 Client code walkthrough - part 1

  • 13.9 Client code walkthrough - part 2 - Manual Agent Discovery

  • 13.10 Client code walkthrough - part 3

  • 13.11 App code walkthrough

  • 13.12 Quick Recap of Code Architecture

  • 13.13 Models code walkthrough

  • SECTION 14 START - A2A with Multiple Agents

  • SECTION 15 START - Connect 3 Agents with A2A

  • 15.2 A2A Architecture Recap

  • 15.3 Agent Discovery and Registry

  • 15.4 Orchestrator Host Agent

  • 15.5 Orchestrator Taskmanager

  • 15.6 Orchestrator entry python script

  • 15.7 Greeting agent

  • 15.8 Summary and other files, folders

  • 15.9 Setup the code & API Key

  • 15.10 Running the agents and client

  • SECTION 16 START - Introduction to the A2A Python SDK

  • 16.2 What is the A2A Python SDK

  • 16.3 Demo 1 - Understanding Single turn A2A Agent Streaming Task Updates

  • 16.4 Demo 2 - Understanding Multi turn A2A Agent Streaming Task Updates

  • 16.5 Setting up and Running the Code

  • 16.6 Code Walkthrough: A2A Client

  • 16.7 Code Walkthrough: Agent

  • 16.8 Code Walkthrough AgentExecutor

  • 16.9 Code Walkthrough Agent main py

  • SECTION 17 START - Multi-agent A2A + MCP Architecture

نمایش نظرات

آموزش MCP و A2A - پروتکل کانتکست مدل و پروتکل عامل به عامل
جزییات دوره
6h 46m
104
Skillshare (اسکیل شیر) Skillshare (اسکیل شیر)
(آخرین آپدیت)
52
- از 5
ندارد
دارد
دارد
Kartik Marwah
جهت دریافت آخرین اخبار و آپدیت ها در کانال تلگرام عضو شوید.

Google Chrome Browser

Internet Download Manager

Pot Player

Winrar

Kartik Marwah Kartik Marwah

تدریس هوش مصنوعی، عامل‌ها، MCP و A2A

فارغ‌التحصیل IIT Delhi و دانشگاه ایلینوی (UC) با حدود 12 سال تجربه کاری در حوزه تکنولوژی، مشاوره و ساخت استارتاپ‌ها.

در حال حاضر در حال ساخت "The AI Language" برای کمک به همه جهت ساخت اپلیکیشن‌های موبایل در چند دقیقه با استفاده از هوش مصنوعی است. تدریس ساخت AI Agents، کار با تکنولوژی‌هایی مانند MCP، توسعه فرانت-اند با Flutter و بک-اند با Python-Flask-Firebase.