కొత్తవారికి MCP అనేది Model Context Protocol (MCP) నేర్చుకోవడానికి ఓపెన్-సోర్స్ విద్యా పరీక్షాంశం - ఇది AI మోడల్స్ మరియు క్లయింట్ అప్లికేషన్స్ మధ్య పరస్పర చర్యలకు ఒక ప్రమాణీకృత నేపథ్యం. ఈ రిపాజిటరీలో వివిధ ప్రోగ్రామింగ్ భాషలలో హ్యాండ్స్-ఆన్ కోడ్ ఉదాహరణలతో సమగ్ర అధ్యయన పదార్థాలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. ఇది డాక్యుమెంటేషన్-ఆధారిత రిపాజిటరీ. ఎక్కువ సెటప్ ప్రత్యేక నమూనా ప్రాజెక్టులు మరియు ల్యాబ్స్లో జరుగుతుంది. నమూనా ప్రాజెక్టులు ఈ చోట్ల ఉంటాయి: - 03-GettingStarted/samples/ - భాషకు ప్రత్యేక ఉదాహరణలు - 03-GettingStarted/01-first-server/solution/ - మొదటి సర్వర్ అమలు - 03-GettingStarted/02-client/solution/ - క్లయింట్ అమలు - 11-MCPServerHandsOnLabs/ - సమగ్ర డేటాబేస్ ఏకీకరణ ల్యాబ్స్ ప్రతి నమూనా ప్రాజెక్టుకు…
MCP para sa Mga Baguhan ay isang open-source na pang-edukasyong kurikulum para matutunan ang Model Context Protocol (MCP) - isang pinagsanib na balangkas para sa mga interaksyon sa pagitan ng mga AI model at mga kliyenteng aplikasyon. Ang repository na ito ay nagbibigay ng malawak na materyales sa pag-aaral kasama ang mga halimbawa ng kodigo sa maraming programming languages. Ito ay isang dokumentasyong nakatuon na repository. Karamihan sa setup ay ginagawa sa mga indibidwal na halimbawang proyekto at mga labs.
Yeni Başlayanlar için MCP, Model Context Protocol (MCP) - AI modelleri ile istemci uygulamalar arasındaki etkileşimler için standart bir çerçeve olan MCP'yi öğrenmek için açık kaynaklı bir eğitim müfredatıdır. Bu depo, birden çok programlama dilinde pratik kod örnekleriyle kapsamlı öğrenme malzemeleri sunar. Bu, belge odaklı bir depodur. Çoğu kurulum bireysel örnek projeler ve laboratuvarlar içinde gerçekleşir. Örnek projeler aşağıdaki konumlardadır: - 03-GettingStarted/samples/ - Dil spesifik örnekler - 03-GettingStarted/01-first-server/solution/ - İlk sunucu uygulamaları - 03-GettingStarted/02-client/solution/ - İstemci uygulamaları - 11-MCPServerHandsOnLabs/ -…
MCP для початківців — це відкритий навчальний курс для вивчення Протоколу Контексту Моделі (MCP) — стандартизованої рамки для взаємодії між AI-моделями та клієнтськими додатками. Цей репозиторій надає комплексні навчальні матеріали з практичними прикладами коду на кількох мовах програмування. Це репозиторій, орієнтований на документацію. Більшість налаштувань відбувається у кожному окремому прикладі проекту та лабораторії. Прикладні проєкти знаходяться в: - 03-GettingStarted/samples/ - Приклади для конкретних мов - 03-GettingStarted/01-first-server/solution/ - Перші реалізації серверів - 03-GettingStarted/02-client/solution/ - Клієнтські реалізації - 11-MCPServerHandsOnLabs/ - Комплексні лабораторії…
MCP برائے مبتدیان ماڈل کانٹیکسٹ پروٹوکول (MCP) سیکھنے کے لیے ایک اوپن سورس تعلیمی نصاب ہے - جو AI ماڈلز اور کلائنٹ ایپلیکیشنز کے مابین تعاملات کے لیے ایک معیاری فریم ورک ہے۔ یہ ریپوزٹری مختلف پروگرامنگ زبانوں میں عملی کوڈ کی مثالوں کے ساتھ جامع تعلیمی مواد فراہم کرتی ہے۔ یہ ایک دستاویزی مرکزیت والی ریپوزٹری ہے۔ زیادہ تر سیٹ اپ نمونہ پروجیکٹس اور لیبز کے اندر ہوتا ہے۔ نمونہ پروجیکٹس درج ذیل جگہوں پر موجود ہیں: - 03-GettingStarted/samples/…
MCP dành cho người mới bắt đầu là một chương trình học mở nguồn về giao thức Model Context Protocol (MCP) - một khuôn khổ tiêu chuẩn hóa cho sự tương tác giữa các mô hình AI và các ứng dụng khách. Kho lưu trữ này cung cấp tài liệu học tập toàn diện với các ví dụ mã thực hành trên nhiều ngôn ngữ lập trình. Đây là kho tài liệu tập trung. Hầu hết việc thiết lập diễn…
Instructions for AI coding agents working in the .NET codebase. See ./.github/skills/build-and-test/SKILL.md for detailed instructions on building, testing, and linting projects. See ./.github/skills/project-structure/SKILL.md for an overview of the project structure. See ./.github/skills/pull-requests/SKILL.md for guidance on writing PR descriptions and handling/resolving PR review comments. The framework integrates with Microsoft.Extensions.AI and Microsoft.Extensions.AI.Abstractions (external NuGet packages) using types like IChatClient, FunctionInvokingChatClient, AITool, AIFunction, ChatMessage, and AIContent. When developing or reviewing code, verify adherence to these key design principles: Samples (in ./samples/ folder) should…
This file documents the structure and conventions of the .NET samples so that agents (AI or human) can maintain them without rediscovering decisions. 1. Progressive complexity: Sections 01→05 build from "hello world" to production. Within 01-get-started, projects are numbered 01–05 and each step adds exactly one concept.
Instructions for AI coding agents working in the Python codebase. Key Documentation: - DEVSETUP.md - Development environment setup and available poe tasks - CODINGSTANDARD.md - Coding standards, docstring format, and performance guidelines - samples/SAMPLE_GUIDELINES.md - Sample structure and guidelines - Python function-calling loop specification - Required behavior, scenario-to-test mapping, coverage gaps, and extra validation for function-loop changes Agent Skills (.github/skills/) — detailed, task-specific instructions loaded on demand: - python-development — coding standards, type annotations, docstrings, logging, performance - python-testing —…
AG-UI protocol integration for building agent UIs with the AG-UI standard. - AgentFrameworkAgent - Wraps agents for AG-UI compatibility - AgentFrameworkWorkflow - Wraps native Workflow objects, or accepts workflowfactory(threadid) for thread-scoped workflow instances without subclassing - AGUIChatClient - Chat client that speaks AG-UI protocol - AGUIHttpService - HTTP service for AG-UI endpoints - **agentframeworkmessagestoaguihosthistory()* - Converts persisted Agent Framework messages to bounded AG-UI Host history while retaining MCP widget payloads and model replay metadata - *AGUIEventConverter* - Converts between Agent…
agent-framework-azure-contentunderstanding integrates Azure Content Understanding (CU) into the Agent Framework as a context provider. It automatically analyzes file attachments (documents, images, audio, video) and injects structured results into the LLM context. - **contextprovider.py** — Main provider implementation. Overrides before_run() to detect file attachments, call the CU API, manage session state with multi-document tracking, and auto-register retrieval tools for follow-up turns. - Analyzer auto-detection — When analyzer_id=None (default), resolveanalyzer_id() selects the CU analyzer based on media type prefix: audio/ → prebuilt-audioSearch,…
Azure Cosmos DB for NoSQL integrations for Agent Framework. Container name is configured on the provider. session_id is used as the partition key. Vector collections require an application-provided string key stored as id and a container partition key of /id. Container vector and indexing policies are created only by ensurecollectionexists() and validated before use. Existing incompatible containers are never updated or recreated. Supported vector element types are float32, int8, and uint8. Euclidean search is supported, but Euclidean score thresholds fail…