이 문서는 Hugging Face와 Anthropic이 공동으로 개발한 무료 온라인 강좌인 "🤗 Model Context Protocol (MCP) Course"에 대한 안내서이다. 이 강좌는 Model Context Protocol (MCP)에 대한 심층적인 이해를 제공하며, 참가자들이 MCP를 사용하여 AI 애플리케이션을 구축하고 배포할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 한다.

강좌는 다음과 같은 주요 내용을 다룬다:

• 이론 학습: MCP의 기본 원리, 아키텍처 및 핵심 개념을 학습한다.
• 실습 학습: MCP SDKs와 프레임워크를 활용하여 애플리케이션을 개발하는 실질적인 경험을 제공한다.
• 프로젝트 공유: 수강생들은 자신들의 프로젝트를 공유하고 커뮤니티가 개발한 다른 애플리케이션을 탐색할 수 있다.
• 챌린지 참여: MCP 구현 능력을 평가하는 챌린지에 참여할 기회를 제공한다.
• 인증 획득: 과제 완료 시 수료증을 받을 수 있다.

강좌의 구성은 다음과 같다:

1. Foundational Units: MCP의 이론적 개념을 다룬다.
2. Hands-on: 사전 구성된 환경에서 MCP SDK를 활용하여 애플리케이션을 구축하는 실습 세션으로 구성된다.
3. Use case assignments: 학습한 개념을 실제 문제 해결에 적용하는 기회를 제공한다.
4. Collaborations: Hugging Face의 파트너들과 협력하여 최신 MCP 구현 및 도구를 제공한다. 이 강좌는 "살아있는 프로젝트(living project)"로서, 수강생들의 피드백과 기여를 통해 지속적으로 발전한다.

강좌의 핵심 방법론 및 커리큘럼:
강좌는 총 4개의 주요 챕터와 추가 보너스 유닛으로 구성된다.

• Chapter 0 (Onboarding): 강좌에 필요한 도구와 플랫폼 설정을 돕는다.
• Chapter 1 (MCP Fundamentals, Architecture and Core Concepts): MCP의 핵심 개념, 아키텍처 및 구성 요소를 상세히 설명하고, 간단한 사용 사례를 제시한다.
• Chapter 2 (End-to-end Use case: MCP in Action): 간단한 End-to-End MCP 애플리케이션을 구축하는 과정을 다루며, 이를 커뮤니티와 공유할 수 있도록 안내한다. 이는 이론적 지식을 실제 애플리케이션 개발로 연결하는 중요한 단계이다.
• Chapter 3 (Deployed Use case: MCP in Action): Hugging Face 생태계 및 파트너 서비스를 활용하여 배포된(deployed) MCP 애플리케이션을 구축하는 방법을 설명한다. 이는 실제 환경에서의 MCP 활용 능력을 함양하는 데 중점을 둔다.
• Bonus Units: 파트너 라이브러리 및 서비스를 활용하여 강좌의 내용을 더욱 확장할 수 있는 추가 자료를 제공한다.

사전 요구 사항:

• AI 및 LLM 개념에 대한 기본적인 이해
• 소프트웨어 개발 원칙 및 API 개념에 대한 친숙함
• 최소 하나 이상의 프로그래밍 언어(Python 또는 TypeScript 예제 제공) 경험

사전 요구 사항이 충족되지 않는 경우에도, Hugging Face의 LLM Course나 Agents Course와 같은 보충 자료를 통해 필요한 지식을 습득할 수 있다.

필요한 도구:

• 인터넷 연결이 가능한 컴퓨터
• 강좌 리소스 및 프로젝트 접근을 위한 Hugging Face 계정

인증 과정:
강좌는 감사 모드(audit mode)로 수강하거나, 활동에 참여하여 두 가지 유형의 인증서 중 하나를 취득할 수 있다. 인증 과정은 전액 무료이다.

• fundamentals 인증: Unit 1을 완료해야 하며, MCP의 최신 트렌드를 파악하고자 하는 학생들을 위한 것이다.
• certificate of completion (수료증): Use case units (챕터 2 및 3)를 완료해야 하며, 완전한 애플리케이션을 구축하고 커뮤니티와 공유하고자 하는 학생들을 위한 것이다.

권장 학습 속도 및 효과적인 수강 방법:
각 챕터는 주당 약 3-4시간의 학습을 통해 1주일 안에 완료하도록 설계되어 있다.

• 스터디 그룹 참여: Discord 서버에서 스터디 그룹에 참여하여 다른 수강생들과 협력할 것을 권장한다.
• 퀴즈 및 과제 수행: 실습과 자기 평가를 통해 학습 효과를 극대화한다.
• 학습 일정 정의: 권장 학습 속도에 따라 자신만의 학습 일정을 세워 꾸준히 참여한다.

강좌 개발에는 Hugging Face의 Ben Burtenshaw와 Anthropic의 Alex Notov가 주요 저자로 참여했으며, Gradio, Continue, Llama.cpp 등 다양한 파트너의 기여가 있었다. 강좌에 대한 버그 보고, 개선 제안, 새로운 섹션 추가 등의 기여는 GitHub 이슈 및 Pull Request를 통해 환영한다.