Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Anatomia Protocolului
- De ce apelarea funcțiilor singură este insuficientă pentru ecosisteme complexe de agenți
- Primitive MCP: instrumente, resurse, prompturi și schemele lor JSON
- Ciclul de viață al unei sesiuni MCP: inițializare, listare instrumente, apelare, returnare, închidere
- Compararea MCP cu OpenAPI și GraphQL pentru expunerea capabilităților către agenți
Construirea unui Server MCP Stdio
- Scaffolding a unui server MCP în TypeScript cu SDK-ul oficial
- Definirea schemelor instrumentelor cu Zod și generarea validării la runtime
- Implementarea handlerelor de instrumente care apelează API-uri REST interne sau baze de date
- Gestionarea erorilor, rezultatelor parțiale și execuției pe termen lung a instrumentelor
Construirea unui Server MCP HTTP
- Actualizarea de la stdio la HTTP pentru implementare la distanță și echilibrarea sarcinii
- Implementarea autentificării folosind token-uri bearer și mTLS
- Degradare grațioasă atunci când conexiunile HTTP eșuează în timpul sesiunii
- Implementarea serverelor MCP HTTP în spatele Kong sau nginx cu limitare de rată
Modele de Integrare a Clientului
- Înregistrarea unui server MCP în 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 grațioasă a schimbărilor de disponibilitate a instrumentelor la runtime
Expunerea Resurselor și Prompturilor
- Expunerea resurselor doar pentru citire pentru îmbogățirea contextului agentului
- Crearea șabloanelor de prompturi parametrizate care ghidează raționamentul agentului
- Actualizarea dinamică a resurselor atunci când datele de bază se schimbă
- Separarea instrumentelor mutabile de resursele imutabile pentru claritatea securității
Registrul Intern de Instrumente și Descoperire
- 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 instrumentelor și deprecierea endpoint-urilor vechi fără a afecta clienții
- Catalogarea instrumentelor cu descrieri în limbaj natural pentru căutarea agentului
Granițe de Securitate pentru Întreprinderi
- Implementarea verificărilor de autorizare în handler-ele de instrumente bazate pe identitatea agentului
- Folosirea segmentării rețelei pentru a izola instrumentele de risc înalt de accesul general al agentului
- Sandboxing-ul execuției instrumentelor cu containere seccomp și gVisor
- Înregistrarea fiecărei invocări de instrumente pentru conformitate și analiză forensică
Ingineria Performanței și Fiabilității
- Setarea politicilor de timeout pe familie de instrumente: baze de date, calcul și API-uri externe
- Implementarea întreruptoarelor de circuit atunci când serviciile downstream sunt nefuncționale
- Cache-ul rezultatelor instrumentelor pentru a reduce calculele scumpe redundante
- Rularea serverelor MCP ca sidecars versus microservicii standalone
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 de adaptoare polyfill pentru cadre de agenți non-MCP
- Construirea unui piață de instrumente cross-platform în interiorul organizației
Evoluția Ecosistemului MCP Intern
- Colectarea feedback-ului dezvoltatorilor despre utilitatea și acuratețea instrumentelor
- Efectuarea de audituri trimestriale ale instrumentelor și eliminarea integrațiilor obsolete
- Onboarding-ul noilor echipe cu șabloane de servere MCP self-service
- Contribuția la îmbunătățiri upstream la specificația open-source MCP
Cerințe
- Experiență de programare în TypeScript sau Python
- Înțelegerea apelării instrumentelor LLM și a modelelor de apelare a funcțiilor
- Cunoștințe de bază de rețea: HTTP, WebSockets și JSON-RPC
Publicul țintă
- Dezvoltatori backend care construiesc instrumente 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 instrumente AI pentru adoptarea corporativă
14 Ore