Intrati in legatura

Schița de curs

Anatomia Protocolului

  • De ce apelarea funcțiilor singură este insuficientă pentru ecosisteme complexe de agenți
  • Primitivele MCP: unelte, resurse, prompt-uri și schemele lor JSON
  • Ciclul de viață al unei sesiuni MCP: inițializare, listare unelte, apelare, returnare, închidere
  • Compararea MCP cu OpenAPI și GraphQL pentru expunerea capabilităților către agenți

Construirea unui Server MCP Stdio

  • Crearea unui server MCP în TypeScript folosind SDK-ul oficial
  • Definirea schemelor uneltelor cu Zod și generarea validării la runtime
  • Implementarea handlerelor de unelte care apelează API-uri REST interne sau baze de date
  • Gestionarea erorilor, rezultatelor parțiale și execuției uneltelor de lungă durată

Construirea unui Server MCP HTTP

  • Actualizarea de la stdio la HTTP pentru implementare la distanță și echilibrare a sarcinii
  • Implementarea autentificării folosind token-uri bearer și mTLS
  • Degradare elegantă atunci când conexiunile HTTP eșuează în timpul sesiunii
  • Implementarea serverelor MCP HTTP în spatele Kong sau nginx cu limitare a ratei

Modele de Integrare a Clientului

  • Înregistrarea unui server MCP cu Claude Code folosind fișierul de configurare
  • Conectarea OpenClaude la mai multe endpoint-uri MCP simultan
  • Scrierea unui client agent personalizat în Python folosind SDK-ul MCP Python
  • Gestionarea elegantă a schimbărilor de disponibilitate a uneltelor la runtime

Expunerea Resurselor și Prompt-urilor

  • Expunerea resurselor doar pentru citire pentru îmbogățirea contextului agentului
  • Crearea șabloanelor de prompt-uri parametrizate care ghidează raționamentul agentului
  • Actualizarea dinamică a resurselor atunci când datele de bază se schimbă
  • Separarea uneltelor mutabile de resursele imuabile pentru claritate de securitate

Registrul Intern de Unelte și Descoperirea

  • Construirea unui registru MCP la nivel de companie cu metadate și etichete de proprietate
  • Descoperire automată prin DNS-SD sau fișiere de endpoint bine-cunoscute
  • Versionarea uneltelor și deprecierea endpoint-urilor vechi fără a afecta clienții
  • Catalogarea uneltelor cu descrieri în limbaj natural pentru căutarea agentului

Limite de Securitate în Întreprindere

  • Implementarea verificărilor de autorizare în interiorul handlerelor de unelte bazate pe identitatea agentului
  • Utilizarea segmentării rețelei pentru a izola uneltele de risc înalt de accesul general al agentului
  • Sandboxing-ul execuției uneltelor cu containere seccomp și gVisor
  • Înregistrarea fiecărei invocări de unelte pentru conformitate și analiză forensic

Inginerie de Performanță și Fiabilitate

  • Setarea politicilor de timeout pe familie de unelte: baze de date, calcul și API-uri externe
  • Implementarea întreruptoarelor de circuit atunci când serviciile downstream sunt nefuncționale
  • Cache-ul rezultatelor uneltelor pentru a reduce calculele costisitoare redundante
  • Rularea serverelor MCP ca sidecar-uri versus microservicii independente

Interoperabilitate între Platformele de Agenți

  • Testarea compatibilității serverului MCP cu clienții Claude Code și Continue.dev
  • Gestionarea diferențelor de negociere a transportului între platforme
  • Scrierea adaptoarelor polyfill pentru cadre de agenți non-MCP
  • Construirea unui piață de unelte cross-platform în interiorul organizației

Evoluția Ecosistemului MCP Intern

  • Colectarea feedback-ului dezvoltatorilor despre utilitatea și acuratețea uneltelor
  • Efectuarea de audituri trimestriale ale uneltelor și eliminarea integrațiilor învechite
  • Onboarding-ul noilor echipe cu șabloane de servere MCP self-service
  • Contribuția la îmbunătățiri upstream la specificația open-source MCP

Cerințe

  • Experiență în programare în TypeScript sau Python
  • Înțelegere a apelării uneltelor LLM și a modelelor de apelare a funcțiilor
  • Cunoștințe de bază de rețea: HTTP, WebSockets și JSON-RPC

Publicul Țintă

  • Dezvoltatori backend care construiesc unelte personalizate pentru agenți AI
  • Ingineri de platformă care standardizează modul în care agenții AI accesează sistemele de întreprindere
  • Arhitecți de soluții care proiectează ecosisteme de unelte AI pentru adopția corporativă
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite