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Schulungsübersicht
Die Anatomie des Protokolls
- Warum reines Function Calling für komplexe Agenten-Ökosysteme nicht ausreicht
- MCP-Grundbausteine (Primitives): Tools, Ressourcen, Prompts und deren JSON-Schemata
- Lebenszyklus einer MCP-Sitzung: Initialisierung, Auflistung der Tools, Aufruf, Rückgabe, Herunterfahren
- Vergleich von MCP mit OpenAPI und GraphQL für die Exposure von Fähigkeiten gegenüber Agenten
Entwicklung eines Stdio-MCP-Servers
- Scaffolding eines TypeScript MCP-Servers mit dem offiziellen SDK
- Definition von Tool-Schemata mit Zod und Generierung der Runtime-Validierung
- Implementierung von Tool-Handlern, die interne REST-APIs oder Datenbanken aufrufen
- Umgang mit Fehlern, Teilergebnissen und langlaufender Tool-Ausführung
Entwicklung eines HTTP-MCP-Servers
- Upgrade von stdio auf HTTP für Remote-Deployments und Lastverteilung (Load Balancing)
- Implementierung der Authentifizierung mittels Bearer-Tokens und mTLS
- Grazer Herunterfahren (Graceful Degradation) bei ausfallenden HTTP-Verbindungen während einer Sitzung
- Bereitstellung von HTTP-MCP-Servern hinter Kong oder nginx unter Einsatz von Rate Limiting
Client-Integration Patterns
- Anmeldung eines MCP-Servers bei Claude Code über die Konfigurationsdatei
- Verbindung von OpenClaude mit mehreren MCP-Endpoints gleichzeitig
- Schreiben eines benutzerdefinierten Python-Agent-Clients unter Verwendung des MCP-Python-SDKs
- Grazer Umgang mit Änderungen der Tool-Verfügbarkeit zur Laufzeit
Exposition von Ressourcen und Prompts
- Bereitstellung schreibgeschützter Ressourcen zum Anreichern des Agenten-Kontexts
- Erstellung parametrierbarer Prompt-Vorlagen, die die Schlussfolgerungen (Reasoning) der Agenten steuern
- Dynamisches Aktualisieren von Ressourcen bei Änderungen der zugrunde liegenden Daten
- Trennung veränderbarer Tools von unveränderlichen Ressourcen zur Klarstellung der Sicherheitsaspekte
Internes Tool-Registry und Discovery
- Aufbau eines unternehmensweiten MCP-Registries mit Metadaten und Ownership-Tags
- Auto-Discovery via DNS-SD oder sogenannten "Well-Known" Endpoints
- Versionsverwaltung von Tools und Deprecation alter Endpoints ohne Beeinträchtigung der Clients
- Katalogisierung von Tools mit natürlichen Sprachbeschreibungen zur Optimierung der Agent-Suchbarkeit
Enterprise Security Boundaries
- Implementierung von Autorisierungschecks innerhalb der Tool-Handler basierend auf der Agenten-Identität
- Einsatz von Netzwerksegmentation, um hochriskante Tools vom allgemeinen Agenten-Zugriff zu isolieren
- Sandboxing der Tool-Ausführung mittels seccomp und gVisor Containern
- Lösung jeder Tool-Invoicing für Compliance- und forensische Analysen
Performance- und Zuverlässigkeitsengineering
- Festlegung von Timeout-Policies pro Tool-Familie: Datenbank, Compute und externe APIs
- Implementierung von Circuit Breakers bei instabilen downstream-Diensten
- Caching von Tool-Ergebnissen zur Reduzierung redundanter, kostenintensiver Berechnungen
- Betrieb von MCP-Servern als Sidecars im Gegensatz zu eigenständigen Microservices
Interoperabilität zwischen verschiedenen Agenten-Plattformen
- Test der MCP-Server-Kompatibilität mit den Clients Claude Code und Continue.dev
- Umgang mit unterschiedlichen Transport-Aushandlungen (Transport Negotiation) zwischen Plattformen
- Schreiben von Polyfill-Adaptern für nicht-MCP-Agent-Frameworks
- Aufbau eines plattformübergreifenden Tool-Marktplatzes innerhalb der Organisation
Internale Weiterentwicklung des MCP-Ökosystems
- Sammlung von Entwicklerfeedback zur Nützlichkeit und Genauigkeit der Tools
- Durchführung vierteljährlicher Tool-Audits und Bereinigung veralteter Integrationen
- Onboarding neuer Teams mit MCP-Server-Templates zum Selbstbedienen (Self-Service)
- Einbringung von Verbesserungen in das Open-Source-MCP-Specification-Repository (Upstream-Contributions)
Voraussetzungen
- Programmiererfahrung in TypeScript oder Python
- Verständnis von LLM-Toolaufrufen und Funktionsmuster-Frameworks (Function Calling)
- Basiswissen in Netzwerktechnik: HTTP, WebSockets und JSON-RPC
Zielgruppe
- Backend-Entwickler, die benutzerdefinierte Tools für KI-Agenten erstellen.
- Platform-Ingenieure, die standardisieren möchten, wie KI-Agenten auf Unternehmenssysteme zugreifen.
- Solution-Architekten, die AI-Tool-Ökosysteme für die unternehmensweite Einführung entwerfen.
14 Stunden
