اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی آموزش جامع پروتکل MCP برای توسعه‌دهندگان JavaScript و TypeScript

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره آموزش جامع پروتکل MCP برای توسعه‌دهندگان JavaScript و TypeScript

موضوع کلی: علوم رایانه و مهندسی نرم‌افزار

موضوع میانی: توسعه هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی (LLMs)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مقدمه‌ای بر معماری پروتکل ارتباطی مدل (MCP)
• 2. نقش و جایگاه پروتکل MCP در اکوسیستم هوش مصنوعی
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه برای پروژه‌های MCP
• 4. آشنایی با ساختار کلاینت و سرور در پروتکل MCP
• 5. بررسی مدل ارتباطی مبتنی بر JSON-RPC
• 6. کار با بسته‌های استاندارد MCP در محیط Node.js
• 7. ایجاد اولین سرور MCP با استفاده از TypeScript
• 8. مدیریت منابع (Resources) در پروتکل MCP
• 9. نحوه تعریف و اجرای ابزارها (Tools) در سرور MCP
• 10. پیاده‌سازی قابلیت‌های تعاملی با استفاده از Prompt Templates
• 11. مدیریت وضعیت و نشست‌ها در ارتباط بین کلاینت و مدل
• 12. کاربرد تایپ‌اسکریپت در توسعه ایمن سرویس‌های هوش مصنوعی
• 13. اتصال سرورهای MCP به مدل‌های زبانی بزرگ
• 14. فراخوانی توابع خارجی در محیط‌های ایزوله
• 15. پیاده‌سازی سیستم‌های احراز هویت در ارتباطات MCP
• 16. امنیت در تبادل داده میان کلاینت و سرورهای محلی
• 17. توسعه ابزارهای جانبی برای تعامل با فایل‌سیستم
• 18. یکپارچه‌سازی پروتکل MCP با پایگاه‌های داده محلی
• 19. مدیریت خطاها و استثناها در پیاده‌سازی پروتکل
• 20. اشکال‌زدایی و تست واحدهای سرور MCP
• 21. طراحی ساختار داده‌های استاندارد برای تبادل پیام
• 22. توسعه واسط‌های کاربری برای تعامل با ابزارهای مبتنی بر MCP
• 23. استفاده از کتابخانه‌های استاندارد برای توسعه سریع سرور
• 24. بهینه‌سازی عملکرد ارتباطات در سیستم‌های توزیع‌شده
• 25. پیاده‌سازی مکانیزم‌های گزارش‌دهی و لاگ در سرور
• 26. مدیریت دسترسی‌ها و سطوح کاربری در ابزارهای هوش مصنوعی
• 27. کاربرد MCP در توسعه ابزارهای کمک‌برنامه‌نویسی
• 28. شبیه‌سازی محیط‌های عملیاتی برای تست مدل‌های زبانی
• 29. استقرار و انتشار سرویس‌های MCP در محیط‌های سازمانی
• 30. مستندسازی و استانداردسازی پروژه‌های مبتنی بر MCP
• 31. بررسی مفاهیم پیشرفته در پروتکل‌های ارتباطی هوش مصنوعی
• 32. توسعه افزونه‌های هوشمند برای محیط‌های توسعه یکپارچه
• 33. ایجاد سیستم‌های پاسخگوی مبتنی بر دانش محلی
• 34. مدیریت حافظه و تاریخچه گفتگو در معماری سرور
• 35. ارتباط ایمن میان سرویس‌های ابری و مدل‌های محلی
• 36. به‌کارگیری الگوهای طراحی نرم‌افزار در توسعه پروتکل
• 37. ساخت ابزارهای تحلیل داده با استفاده از MCP
• 38. توسعه سیستم‌های خودکار مبتنی بر تحلیل متن
• 39. یکپارچه‌سازی با ابزارهای مدیریت پروژه
• 40. ارزیابی کیفیت و دقت خروجی‌های هوش مصنوعی در محیط MCP