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Dauer 14 Stunden
Schulungsübersicht
MCP-Grundlagen und Enterprise-Anwendungsfälle
- Was ist das Model Context Protocol und wo passt es in die Enterprise-AI-Integration?
- Wie interagieren MCP-Server und -Clients mit Modellen, Tools und Backendsystemen?
- 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 Ausgaben und useful error responses (nützliche Fehlermeldungen)
- Entwurf von Workflows, die für das Team-Ownership und den Support praktikabel sind
Zuverlässigkeit und Sicherheit in der Produktion
- Umgang mit Fehlern, ungültigen Anfragen und Problemen bei nachgelagerten Diensten
- Einsatz von Timeouts, Wiederholungsversuchen, Fallback-Strategien und sicheren Verarbeitungsmodi
- Anwendung von Authentifizierung, Autorisierung und grundlegendem Secrets Handling
- Unterstützung der Nachvollziehbarkeit (Auditability) und kontrollierter Zugriff auf Enterprise-Tools und -Daten
Deployment, Observability und Betrieb
- Verpackung und Bereitstellung von MCP-Diensten in lokalen, containerisierten oder Cloud-Umgebungen
- Verwaltung von Konfiguration, Umgebungsdifferenzen und Release-Workflows
- Implementierung von Logs, Metriken, Health Checks und Alarmierung zur Laufzeit-Transparenz
- Fehlersuche bei häufigen operativen Problemen über Clients und Backend-Integrationen hinweg
Testing, Versioning und Änderungsmanagement
- Erstellung von Unit-, Integrations- und Contract-Tests für MCP-Workflows
- Verwaltung von Schnittstellenänderungen und Kompatibilität im Laufe der Zeit
- Validierung von Releases vor dem Rollout und Reduzierung des Upgrade-Risikos
- Nutzung praktischer Readiness-Checks für laufenden Support und Wartung
Praxisworkshop zur Implementierung
- Erstellung eines einfachen, enterprise-tauglichen MCP-Server- und Client-Workflows
- Anwendung von Validierungs-, Resilienz-, Sicherheits- und Observability-Praktiken
- Durchsicht einer Checkliste zur Produktionsreife
- Planung der nächsten Schritte für die Einführung in internen Teams und Plattformen
Voraussetzungen
- Kenntnisse in APIs, JSON und grundlegenden Konzepten der Client-Server-Integration
- Erfahrung im Umgang mit Befehlszeilentools, Git und grundlegenden Deployment-Workflows für Anwendungen
- Grundlegende Programmierkenntnisse in Python, JavaScript oder einer ähnlichen Sprache
Zielgruppe
- Softwareentwickler:innen, die MCP-fähige Anwendungen und Integrationen entwickeln
- Lösungsentwickler:innen und technische Lead-Rollen, die für die Enterprise-AI-Integration verantwortlich sind
- Platform-, DevOps- und Engineering-Teams, die Produktions-MCP-Dienste unterstützen
