Hãy cùng coding với IntelliJ bằng cách sử dụng Model Context Protocol của [Sionic MCP Series 1]!

MCP là gì? Đây có phải là phương pháp phát triển AI mới không? 🤔

Xin chào, tôi là Choi Byeong-Hyeon, một lập trình viên tại Sionic AI ( https://sionic.ai ), một công ty cung cấp nền tảng LLM & RAG cho khách hàng doanh nghiệp. Anh ấy còn có biệt danh là Dan.

Đó là bình minh ngày 18 tháng 3 năm 2025... Tôi vẫn còn nhớ cảm giác ngạc nhiên khi lần đầu trải nghiệm MCP. Vì vậy, tôi đã tạo ra khóa học này để truyền bá thông tin về MCP. Sau thế giới mới mà tôi đã trải nghiệm khi lần đầu tiên biết đến IntelliJ vào năm 2020 và ChatGPT vào năm 2022, tôi tin rằng MCP sẽ một lần nữa thay đổi mô hình phát triển bằng LLM.

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách cải thiện đáng kể trải nghiệm phát triển của mình bằng cách kết nối IntelliJ và Claude thông qua Giao thức bối cảnh mô hình (MCP). Xây dựng và sử dụng môi trường phát triển nơi AI cung cấp hỗ trợ thời gian thực từ viết mã đến gỡ lỗi và tái cấu trúc.

Ngoài việc hoàn thành mã đơn giản, chúng tôi mời bạn đến với thế giới lập trình cặp AI để hiểu được bối cảnh của toàn bộ dự án!

📌 Những gì bạn có thể học được từ bài giảng

Giao thức ngữ cảnh mô hình (MCP) là một giao thức mở cho phép tích hợp liền mạch giữa các ứng dụng LLM và các công cụ và nguồn dữ liệu bên ngoài. Bài giảng này bao gồm các chủ đề sau:

• Hiểu khái niệm và nguyên lý hoạt động của MCP

• Xây dựng môi trường phát triển bằng cách liên kết IntelliJ và Claude App

• Sử dụng AI trong phát triển dịch vụ dựa trên Kotlin Spring

• Nhanh chóng học các công nghệ không quen thuộc như Exposed và Kotlin Multiplatform với sự trợ giúp của AI

• Học phương pháp lập trình cặp hiệu quả với AI

• Làm thế nào để hiểu và bổ sung hiệu quả những hạn chế của quá trình phát triển AI

  
  

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

Sau giờ học

• Hiểu MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) là gì và nó hoạt động như thế nào.

• Bạn có thể nhanh chóng tiến hành thiết kế cấu trúc dự án IntelliJ và Kotlin cũng như viết mã cơ bản bằng MCP.

• Bạn có thể giao những công việc lập trình lặp đi lặp lại và nhàm chán cho AI và đầu tư nhiều thời gian hơn vào công việc sáng tạo như giải quyết vấn đề và thiết kế.

• Hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của phát triển dựa trên AI để bạn biết khi nào nên dựa vào AI và khi nào nên tự đưa ra quyết định.

Ai đã tạo ra khóa học này

• Xin chào, tôi là Dan, một nhà phát triển muốn giúp đỡ. BlogLinkedIn GitHub

• Tôi là một lập trình viên có kinh nghiệm vận hành từ A đến Z trong lĩnh vực CNTT, từ khiếu nại của khách hàng đến phân phối dịch vụ và kiến ​​thức về lĩnh vực thanh toán.

• Một số người nói rằng họ có rất nhiều kỹ năng, nhưng tôi thích những kỹ năng tối thiểu cần có hiện tại. Ngay cả khi còn thiếu sót và cần phải thay đổi nhanh chóng, kinh nghiệm thay đổi sẽ trở thành lợi thế cho tôi và nhóm, và tôi tin rằng kinh doanh phải được đặt lên hàng đầu trên hết. Đó là lý do tại sao tôi bắt đầu sự nghiệp lập trình viên của mình tại một công ty khởi nghiệp và thích thú với việc viết mã.

• Tôi đã làm việc với tư cách là nhà phát triển phần mềm tại Sionic AI ( https://sionic.ai ) kể từ tháng 9 năm 2024 .

Những điều cần lưu ý trước khi tham gia lớp học