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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
MCP-Grundlagen und Unternehmensanwendungsfälle
- Was das Model Context Protocol ist und wo es in die Enterprise-AI-Integration passt
- Wie MCP-Server und -Clients mit Modellen, Tools und Backend-Systemen interagieren
- Häufige Anwendungsfälle, Vorteile und Einschränkungen in teambasierten Umgebungen
- Wichtige Designüberlegungen für die Produktionsaufnahme
Entwurf von MCP-Servern und -Clients
- Definition von Fähigkeiten, Verträgen und klaren Verantwortlichkeiten zwischen Server- und Client-Komponenten
- Strukturierung von Tools, Ressourcen und Prompts für Wartbarkeit und Wiederverwendbarkeit
- Anwendung von Validierung, konsistenten Outputs und useful error responses (brauchbare Fehlerantworten)
- Entwurf von Workflows, die für die Teamverantwortung und -unterstützung praktisch sind
Zuverlässigkeit und Sicherheit in der Produktion
- Umgang mit Fehlern, ungültigen Anfragen und Problemen nachgelagerter Dienste
- Verwendung von Timeouts, Retry-Mechanismen, Fallback-Strategien und sicheren Verarbeitungsmustern
- Anwendung von Authentifizierung, Autorisierung und grundlegendem Umgang mit Geheimnissen (Secrets)
- Unterstützung der Prüfbarkeit und kontrollierten Zugriff auf Enterprise-Tools und -Daten
Bereitstellung, Observierbarkeit und Betrieb
- Verpackung und Bereitstellung von MCP-Diensten in lokalen, containerisierten oder Cloud-Umgebungen
- Verwaltung von Konfiguration, Unterschieden in Umgebungen und Release-Workflows
- Implementierung von Logs, Metriken, Health Checks und Alerting für Runtime-Sichtbarkeit
- Fehlersuche bei häufigen Betriebsproblemen über Clients und Backend-Integrationen hinweg
Testing, Versionierung und Change Management
- Erstellung von Unit-, Integrations- und Contract Tests für MCP-Workflows
- Verwaltung von Schnittstellenänderungen und Kompatibilität im Zeitverlauf
- Validierung von Releases vor dem Rollout und Reduzierung des Upgrade-Risikos
- Verwendung praktischer Readiness-Checks für laufende Unterstützung und Wartung
Praktischer Implementierungsworkshop
- Aufbau eines einfachen, enterprise-tauglichen MCP-Server- und Client-Workflows
- Anwendung von Validierungs-, Resilienz-, Sicherheits- und Observability-Praktiken
- Durchsicht einer Checklist für die Produktionsreife
- Planung nächster Schritte für die Übernahme innerhalb interner Teams und Plattformen
Voraussetzungen
- Vertrautheit mit APIs, JSON und grundlegenden Konzepten der Client-Server-Integration
- Erfahrung im Umgang mit Command-Line-Tools, Git und grundlegenden Application-Deployment-Workflows
- Grundlegende Programmierkenntnisse in Python, JavaScript oder einer ähnlichen Sprache
Zielgruppe
- Softwareentwickler, die MCP-fähige Anwendungen und Integrationen entwickeln
- Solution Architects und technische Leiter, verantwortlich für die Enterprise-AI-Integration
- Platform-, DevOps- und Engineering-Teams, die produktive MCP-Dienste unterstützen
