MCP-Oreilly-1

Name: MCP-Oreilly-1
Rating: 58 (1 reviews)
Author: BruceTraining

BruceTraining/MCP-Oreilly-1

This repository provides curriculum and learning resources for building AI agents using the Model Context Protocol (MCP).

49 52No licenseUpdated 2026-08-11

Fair

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Overview

Designed as a companion resource for an O'Reilly Live Training session, this repository guides developers through implementing the Model Context Protocol in Python, Java 21, and Node.js. It covers foundational concepts, server and client implementation strategies, and integration with major AI tools like Claude and ChatGPT.

Capabilities

▸Multi-language MCP implementation examples
▸Server and client setup instructions
▸Guidance on connecting AI tools to custom data sources

Best for

Learning how to design and build Model Context Protocol (MCP) servers and clients, Developing multi-language AI agent solutions using Python, Java, or Node.js, Connecting AI models to secure local data sources and enterprise databases

Works with

Claude CodeChatGPT

Evoa Score breakdown= Σ (score × weight)

Task usefulness20%65 → +13.0

実タスクにどれだけ役立つか（機能の豊富さ・用途の明確さ）。 — AIによるcapabilities/use-cases解析

Code quality15%75 → +11.3

実装・指示の品質。 — AIによるSKILL.md/README解析

Maintenance15%100 → +15.0

リポジトリがどれだけ活発に保守されているか。 — GitHub 最終push日時の新しさ

Documentation12%24 → +2.9

ドキュメントの充実度・分かりやすさ。 — README/独自要約の情報量

Security15%100 → +15.0

危険・不審な挙動が無いか。 — AIによるセキュリティレビュー

Originality10%40 → +4.0

ありふれたラッパーではない独自性。 — AIによる独自性判定

Popularity8%55 → +4.4

コミュニティの採用度。 — GitHub Stars/Forks（対数スケール）

Compatibility5%50 → +2.5

対応AIエージェントの広さ。 — AIによる対応エージェント判定

Weighted total68.0 / 100

ライセンス不明/制限あり（Red）のSkillは総合スコアに0.85倍の補正を適用します。ランキングはこのScoreのみで決まり、広告で変わりません。算出方法の詳細 →

Security considerations

Standard development safety practices apply when handling API keys and local file access tools.