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Schulungsübersicht

Die Anatomie des Protokolls

  • Warum Funktionsaufrufe allein für komplexe Agent-Ökosysteme nicht ausreichen
  • MCP-Grundelemente: Tools, Ressourcen, Prompts und ihre JSON-Schemas
  • Lebenszyklus einer MCP-Sitzung: Initialisierung, Auflisten von Tools, Aufruf, Rückgabe, Shutdown
  • Vergleich von MCP mit OpenAPI und GraphQL zur Verfügungstellung von Funktionen für Agenten

Erstellung eines Stdio-MCP-Servers

  • Aufbau 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, teilweise Ergebnissen und lang andauernden Tool-Ausführungen

Erstellung eines HTTP-MCP-Servers

  • Upgrade von stdio auf HTTP für Remote-Deployments und Lastverteilung
  • Implementierung der Authentifizierung mittels Bearer-Token und mTLS
  • Geschmeidiger Abbau (Graceful Degradation) bei HTTP-Verbindungsabbrüchen während einer Sitzung
  • Bereitstellung von HTTP-MCP-Servern hinter Kong oder nginx mit Ratenbegrenzung

Client-Integrationsmuster

  • Registrierung eines MCP-Servers bei Claude Code über die Konfigurationsdatei
  • Verbindung von OpenClaude mit mehreren MCP-Endpunkten gleichzeitig
  • Schreiben eines benutzerdefinierten Python-Agent-Clients mit dem MCP-Python-SDK
  • Geschmeidige Handhabung von Änderungen der Tool-Verfügbarkeit zur Laufzeit

Freigabe von Ressourcen und Prompts

  • Bereitstellung schreibgeschützter Ressourcen zur Anreicherung des Agentenkontexts
  • Erstellung parametrisierter Prompt-Templates, die die Argumentation des Agenten führen
  • Dynamische Aktualisierung von Ressourcen bei Änderungen der zugrunde liegenden Daten
  • Trennung veränderbarer Tools von unveränderlichen Ressourcen zur besseren Sicherheitsübersicht

Internes Tool-Registry und Discovery

  • Aufbau eines unternehmensweiten MCP-Registry mit Metadaten und Ownership-Tags
  • Automatische Discovery via DNS-SD oder bekannter Endpunktdateien
  • Versionierung von Tools und schrittweise Außerkraftsetzung alter Endpunkte ohne Beeinträchtigung der Clients
  • Katalogisierung von Tools mit natürlichen Sprachbeschreibungen für die agentenseitige Durchsuchbarkeit

Grenzen der Enterprise-Sicherheit

  • Implementierung von Autorisierungschecks innerhalb der Tool-Handler basierend auf der Agentenidentität
  • Nutzung von Netzwerksegmentierung zur Isolierung hochriskanter Tools vom allgemeinen Agentenzugriff
  • Sandboxing der Tool-Ausführung mittels seccomp und gVisor-Containern
  • Erfassung jedes Tool-Aufrufs für Compliance und forensische Analysen

Leistungs- und Zuverlässigkeitstechnik

  • Festlegung von Timeout-Richtlinien pro Tool-Familie: Datenbank, Compute und externe APIs
  • Implementierung von Circuit-Breakern bei Erkrankungen nachgelagerter Dienste
  • Zwischenspeichern von Tool-Ergebnissen zur Reduzierung redundanter, kostspieliger Berechnungen
  • Betrieb von MCP-Servern als Sidecars im Vergleich zu eigenständigen Microservices

Interoperabilität über Agent-Plattformen hinweg

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

Weiterentwicklung des MCP-Ökosystems intern

  • Erhebung von Entwicklerfeedback zur Nützlichkeit und Genauigkeit von Tools
  • Durchführung quartalsweiter Tool-Audits und Bereinigung veralteter Integrationen
  • Onboarding neuer Teams mit Self-Service-Vorlagen für MCP-Server
  • Beitrag zu Verbesserungen an der Open-Source-MCP-Spezifikation (Upstream)

Voraussetzungen

  • Programmierkenntnisse in TypeScript oder Python
  • Verständnis von LLM-Tool-Aufrufen und Funktionsaufrufmustern
  • Grundlegende Netzwerkkenntnisse: HTTP, WebSockets und JSON-RPC

Zielgruppe

  • Backend-Entwickler, die benutzerdefinierte Tools für KI-Agenten entwickeln
  • Plattformingenieure, die standardisieren, wie KI-Agenten auf Unternehmenssysteme zugreifen
  • Lösungsarchitekten, die AI-Tool-Ökosysteme für die Implementierung in Unternehmen entwerfen
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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