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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
 14 Stunden

Teilnehmerzahl


Preis je Teilnehmer (exkl. USt)

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