Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Build Your Own MCP Servers with TypeScript -Beginner’s Guide

Xây Dựng MCP Server Của Riêng Bạn với TypeScript - Hướng Dẫn Cho Người Mới

Xây Dựng MCP Server Của Riêng Bạn với TypeScript - Hướng Dẫn Cho Người Mới

Học cách biến mã backend của bạn thành hệ thống AI thực sự bằng cách xây dựng một MCP Server (Model Context Protocol)

4.6
(221 đánh giá)
2,870 học viên
Giảng viên
Rahul Shetty Academy
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
5.0 giờ video
37 bài giảng
3 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Xây dựng một MCP Server hoàn chỉnh bằng TypeScript từ con số 0
Hiểu rõ 4 trụ cột của MCP — Tools, Resources, Prompts và Sampling
Chuyển đổi một codebase có sẵn thành hệ thống AI bằng cách biến các thao tác CRUD thành các hàm MCP tool
Tận dụng AI Sampling và Prompt templates để tạo phản hồi thông minh, bổ sung dữ liệu thiếu và tự động hóa việc ra quyết định trong logic server của bạn.
Đóng gói và triển khai MCP Server của bạn dưới dạng npm module và cấu hình nó với các MCP client

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về Javascript/Typescript

Đối tượng phù hợp

Kỹ sư QA, Lập trình viên Tự động hóa Kiểm thử và SDET
Lập trình viên Backend và Full-Stack
Người đam mê AI và Kỹ sư Prompt
Bất kỳ ai tò mò về sự phát triển tiếp theo của công cụ AI

Nội dung khóa học

10 phần • 36 bài giảng
1 Giới thiệu về MCP Server và Vai Trò của Chúng trong Việc Xây Dựng Hệ Thống AI
2 Lưu ý quan trọng về lộ trình khóa học & Điều kiện tiên quyết
3 Cách MCP Hoạt Động Phía Sau Hậu Trường – Luồng Tương Tác Giữa Người Dùng, MCP và LLM
1 Cài đặt các phần mềm cần thiết để bắt đầu dự án TypeScript với Database
2 Tải mã nguồn
3 Tổng quan Code base dự án và xem xét chức năng mã để hiểu ngữ cảnh
1 Tools là gì? Cách nó giúp LLM thực hiện hành động thông qua MCP tools
2 Hiểu đối tượng zod để xây dựng schema Input & output khi tạo tool - ví dụ
3 Triển khai hàm callback trong tool để gọi codebase thực tế & xuất kết quả cho LLM
4 Hiểu cách Tools xuất dữ liệu cho LLM với content & Structured content - ví dụ
1 Tạo giao thức Transport stdio để server lắng nghe các MCP client (LLM)
2 Demo tích hợp Copilot với MCP Tooling để phân tích và kiểm tra MCP tool
3 Tải cấu hình Claude
4 Học cách xây dựng MCP tool với xử lý các tình huống lỗi cho LLM - Ví dụ
5 Demo tích hợp MCP server với claude desktop client và kiểm tra tooling
6 Tiếp tục thêm các Tools mới vào bộ MCP server kit với các ví dụ
7 Lưu ý Quan trọng
8 Đáp án bài tập
1 MCP Resources là gì? Hiểu sự khác biệt với MCP tools
2 Hướng dẫn từng bước để xây dựng MCP resources trong file server
1 MCP Sampling là gì? Cách nó khác với MCP tools & resources
2 Đáp án bài tập về MCP Resources
3 Hướng dẫn từng bước để xây dựng MCP sampling trong file server
4 Sampling - Xây dựng một hàm nhanh có thể gửi yêu cầu tới AI từ Server
5 Kiểm tra end-to-end MCP Sampling & xem cách nó phản hồi khác biệt so với MCP tool
1 Tại sao cần prompt template? Cách nó giúp duy trì yêu cầu nhất quán với LLM
2 Hướng dẫn từng bước để xây dựng MCP Prompt templates trong file server
3 Tóm tắt tất cả 4 khái niệm cốt lõi của MCP - Tools, Resources, Sampling, Prompts
1 Cách chúng ta có thể công khai MCP servers để truy cập công cộng - Xây dựng npm package
2 Triển khai & hiểu tầm quan trọng của file .npmrc để quyết định repo đích
3 MCP Inspector là gì? Tổng quan về các thành phần UI bên trong Inspector
1 Hướng dẫn Toàn diện về Javascript - Học qua ví dụ
2 Hiểu sự khác biệt giữa TypeScript & JavaScript
3 Đi sâu vào cú pháp kiểu TypeScript và cách sử dụng - Phần 1
4 Đi sâu vào cú pháp kiểu TypeScript và cách sử dụng - Phần 2
1 Bài giảng Thưởng thêm

Giới thiệu khóa học

The Model Context Protocol (MCP) is redefining how Large Language Models interact with real-world systems — allowing AI to go beyond conversations and perform actual tasks.
This course, “Build Your Own MCP Server with TypeScript,” is a complete hands-on guide that takes you from the fundamentals of MCP to building and deploying a working server that bridges your backend code with AI models like Claude.

You’ll begin by understanding the core architecture of MCP — its four pillars: Tools, Resources, Prompts, and Sampling — and how each allows an AI to securely access databases, APIs, or system functions. Then, you’ll build a complete e-commerce CRUD codebase in Node.js/TypeScript, where products can be added, updated, deleted, and fetched through natural language queries. By the end, you’ll see your LLM perform real database operations just by asking it in plain English.

Throughout the course, you’ll learn how to design MCP-compliant endpoints, integrate AI-assisted actions, and even package your server as an npm module that others can use with Claude Desktop. Whether you’re a developer, QA engineer, or AI enthusiast, this course transforms your understanding of how LLMs can act as intelligent system operators — executing real logic, not just generating text.

Wish you good luck. See you in the course

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Agents
Hiển thị tất cả khoá học Software Development
Hiển thị tất cả khoá học Typescript
Hiển thị tất cả khoá học Web Development
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊