Kontakt aufnehmen

Schulungsübersicht

Die Anatomie des Protokolls

  • Warum Function Calling allein für komplexe Agent-Ökosysteme unzureichend ist
  • MCP-Primitives: Tools, Ressourcen, Prompts und deren JSON-Schemata
  • Lebenszyklus einer MCP-Sitzung: initialisieren, Tools auflisten, Aufruf, Rückgabe, Shutdown
  • Vergleich von MCP mit OpenAPI und GraphQL zur Exposition von Fähigkeiten gegenüber Agenten

Erstellung eines Stdio-MCP-Servers

  • Gerüstung eines TypeScript-MCP-Servers mit dem offiziellen SDK
  • Definition von Tool-Schemas mit Zod und Generierung der Laufzeitvalidierung
  • Implementierung von Tool-Handlern, die interne REST-APIs oder Datenbanken aufrufen
  • Behandlung von Fehlern, Teilergebnissen und langlaufender Tool-Ausführung

Erstellung eines HTTP-MCP-Servers

  • Aufrüsten von stdio zu HTTP für Remote-Deployment und Lastverteilung
  • Implementierung der Authentifizierung über Bearer-Token und mTLS
  • Gütige Degradation bei Ausfall von HTTP-Verbindungen während der Sitzung
  • Bereitstellung von HTTP-MCP-Servern hinter Kong oder nginx mit Rate Limiting

Client-Integrationsmuster

  • Registrierung eines MCP-Servers bei Claude Code über die Konfigurationsdatei
  • Anschluss von OpenClaude an mehrere MCP-Endpoints gleichzeitig
  • Schreiben eines benutzerdefinierten Python-Agent-Clients mit dem MCP-Python-SDK
  • Gütige Handhabung von Änderungen der Tool-Verfügbarkeit zur Laufzeit

Exposition von Ressourcen und Prompts

  • Bereitstellung schreibgeschützter Ressourcen zur Anreicherung des Agenten-Kontexts
  • Erstellung parametrisierter Prompt-Templates, die das Agenten-Reasoning lenken
  • Dynamisches Aktualisieren von Ressourcen bei Änderungen der zugrunde liegenden Daten
  • Trennung veränderbarer Tools von unveränderlichen Ressourcen zur Klärung der Sicherheit

Internes Tool-Registry und Discovery

  • Erstellung eines unternehmensweiten MCP-Registries mit Metadaten und Eigentümerschafts-Tags
  • Auto-Discovery via DNS-SD oder bekannter Endpoint-Dateien
  • Versionierung von Tools und Degradieren alter Endpoints ohne Beeinträchtigung der Clients
  • Katalogisierung von Tools mit natürlichsprachigen Beschreibungen für die Agent-Suchbarkeit

Enterprise-Sicherheitsschranken

  • Implementierung von Autorisierungsprüfungen innerhalb der Tool-Handler basierend auf der Agent-Identität
  • Nutzung von Netzwerksegmentierung zur Isolierung hochriskanter Tools vom allgemeinen Agenten-Zugriff
  • Isolierung der Tool-Ausführung mit seccomp und gVisor-Containern
  • Protokollierung jedes Tool-Aufrufs zur Compliance und forensischen Analyse

Leistungs- und Zuverlässigkeitstechnik

  • Festlegung von Timeout-Policies pro Tool-Familie: Datenbanken, Compute und externe APIs
  • Implementierung von Circuit Breakern bei nicht gesunden Downstream-Diensten
  • Caching von Tool-Ergebnissen zur Reduzierung redundanter, kostspieliger Berechnungen
  • Bereitstellung von MCP-Servern als Sidecars versus eigenständige Microservices

Interoperabilität über Agent-Plattformen hinweg

  • Test der MCP-Server-Kompatibilität mit Claude Code und Continue.dev-Clients
  • Handhabung von Transport-Verhandlungsunterschieden zwischen Plattformen
  • Schreiben von Polyfill-Adaptern für nicht-MCP-Agent-Frameworks
  • Aufbau eines plattformübergreifenden Tool-Marktplatzes innerhalb der Organisation

Evolution des MCP-Ökosystems intern

  • Sammeln von Entwicklerfeedback zur Nützlichkeit und Genauigkeit der Tools
  • Durchführung quartalsweiser Tool-Audits und Bereinigung veralteter Integrationen
  • Onboarding neuer Teams mit Self-Service MCP-Server-Templates
  • Beitrag von Verbesserungen upstream zur Open-Source-MCP-Spezifikation

Voraussetzungen

  • Programmiererfahrung in TypeScript oder Python
  • Verständnis von LLM-Tool-Calls und Function-Calling-Mustern
  • Basiswissen in Netzwerktechnik: HTTP, WebSockets und JSON-RPC

Zielgruppe

  • Backend-Entwickler, die benutzerdefinierte Tools für KI-Agenten erstellen.
  • Platform Engineers, die standardisieren, wie KI-Agenten Unternehmenssysteme zugreifen.
  • Solution Architects, die AI-Tool-Ökosysteme für die Adoption in Unternehmen entwerfen.
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

Kommende Kurse

Verwandte Kategorien