Beginner to Pro Across the AI Ecosystem 2025-5 2026

Beginner to Pro Across the AI Ecosystem 2025-5 is a comprehensive, hands-on course designed to take you from the fundamentals to advanced, real-world mastery of mcp. Whether you are just starting out or looking to level up, this course gives you the structured path and practical projects you need to succeed.

Throughout the lessons you will build genuine confidence with mcp and context, learning through clear explanations and step-by-step examples you can apply immediately. Below you will find everything the course covers, who it is for, and a full breakdown of the curriculum before you download.

Course Description

دوره Mastering MCP: Beginner to Pro Across the AI Ecosystem. این دوره به شرکت‌کنندگان می‌آموزد که چگونه از پروتکل Model Context Protocol (MCP) در پلتفرم‌ها و چارچوب‌های اصلی هوش مصنوعی برای ایجاد سیستم‌های هوشمند دارای حافظه و آگاه به زمینه استفاده کنند. این دوره، یادگیرندگان را با دنیای در حال تحول MCP آشنا کرده و نحوه بهره‌برداری از قابلیت‌های کامل آن در ابزارهای پیشروی صنعت آموزش می‌دهد. این آموزش برای تمامی سطوح، از علاقه‌مندان به محیط‌های بدون کد تا توسعه‌دهندگان پایتون، طراحی شده و یک سفر کاربردی از مفاهیم پایه تا یکپارچه‌سازی‌های پیشرفته را ارائه می‌دهد. شرکت‌کنندگان نحوه پیاده‌سازی و گسترش MCP در پلتفرم‌های سطح بالای هوش مصنوعی را کاوش کرده و تجربه عملی با ابزارهای مورد استفاده توسط رهبران صنعت به دست می‌آورند. در پایان دوره، افراد نه تنها مکانیک اصلی MCP را درک خواهند کرد، بلکه قادر خواهند بود آن را در چارچوب‌های مختلف پیاده‌سازی کرده تا سیستم‌های هوش مصنوعی مقیاس‌پذیر، هوشمند و وابسته به زمینه بسازند.

What You Will Learn

مبانی پروتکل Context مدل (MCP):
MCP چیست؟
مدل (Model)، Context و پروتکل (Protocol) چیست؟
تاریخچه و گذار به MCP.
ویژگی‌های کلیدی و مزایای MCP.
نقش آن در ساخت سیستم‌های AI Contextual و آگاه به حافظه (Memory-Aware).
از No-Code تا Pro-Code:
شروع با رابط‌های کاربری بصری و گذار به توسعه مبتنی بر Python.
LangChain:
ساخت جریان‌های کاری Agent پیچیده و زنجیره‌های حافظه با ادغام MCP.
Langchain-Gemini-Sqlite MCP Server.
LlamaIndex:
پیاده‌سازی خطوط لوله Retrieval-Augmented Generation (RAG) برای مدیریت هوشمندانه‌تر Context.
LlamaIndex-Azure OpenAI-Filesystem MCP.
OpenAI Agents SDK:
استفاده از MCP در برنامه‌های مبتنی بر GPT با Prompt Engineering پیشرفته و مدیریت Session.
OpenAI SDK و Azure MCP Server.
Google ADK:
ادغام ابزارهای Google با جریان‌های کاری مبتنی بر MCP.
Google ADK و Paypal MCP Server.
Claude (Anthropic):
کار با مدل‌های AI با Context بالا و امنیت محور.
معرفی سریع به Anthropic و Claude و چرایی ذکر Anthropic برای MCP.
Demo با استفاده از Claude Desktop.
فعال کردن Filesystem MCP Server در Claude.
فعال کردن Sqlite MCP Server در Claude.
Azure OpenAI:
استقرار مدل‌های مجهز به MCP در محیط‌های Enterprise-Ready.
Gemini (Google DeepMind):
بررسی لبه پیشرو کاربردهای MCP چندوجهی (Multimodal).
معماری اصلی MCP:
معماری اصلی MCP.
اجزای کلیدی – عمیق شدن.
JSON-RPC 2.0 چیست؟
لایه حمل و نقل MCP.
مکانیزم حمل و نقل – STDIO در مقابل SSE.
سایر موارد:
نحوه ترند شدن در Github Stars.
کار بر روی پیش‌نیازها برای تمرین‌های آزمایشگاهی آینده.
ساخت MCP Server خودتان.

Who This Course Is For

سازندگان No-Code که به دنبال ارتقاء سطح با Python هستند.
توسعه‌دهندگان و مهندسان علاقه‌مند به طراحی AI چند پلتفرمی (Cross-Platform).
تیم‌های محصول که در حال ساخت دستیارهای آگاه به حافظه یا سیستم‌های RAG هستند.
علاقه‌مندان به AI که در حال کاوش Prompting پیشرفته، Agents و مدیریت Context هستند.
مبتدیان در پروتکل Context مدل (MCP).
کسانی که می‌خواهند Code No-Code و Code Python را برای هر مورد استفاده درک کنند.
علاقه‌مندان به No-Code و توسعه‌دهندگان شهروند (Citizen Developers).
مهندسان یادگیری ماشین و متخصصان AI.
مدیران محصول و رهبران فنی (Tech Leads).