Intrati in legatura

Schița de curs

Anatomia Protocolului

  • De ce apelarea funcțiilor singură este insuficientă pentru ecosisteme complexe de agenți
  • Primitivile MCP: instrumente, resurse, prompturi și schemele lor JSON
  • Ciclul de viață al unei sesiuni MCP: inițializare, listare instrumente, apel, returnare, închidere
  • Compararea MCP cu OpenAPI și GraphQL pentru expunerea capacităților 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 purtător 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 cu Claude Code folosind fișierul de configurare
  • Conectarea OpenClaude la multiple puncte finale MCP simultan
  • Scrierea unui client agent personalizat în Python folosind SDK-ul Python MCP
  • 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 claritate de securitate

Registrul Intern de Instrumente și Descoperirea

  • Construirea unui registru MCP la nivel de companie cu metadate și etichete de proprietate
  • Auto-descoperire prin DNS-SD sau fișiere de puncte finale bine-cunoscute
  • Versionarea instrumentelor și deprecierea punctelor finale vechi fără a afecta clienții
  • Catalogarea instrumentelor cu descrieri în limbaj natural pentru căutabilitatea agentului

Granițe de Securitate pentru Întreprinderi

  • Implementarea verificărilor de autorizare în interiorul handlerelor de instrumente bazate pe identitatea agentului
  • Utilizarea 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 costisitoare redundante
  • Executarea serverelor MCP ca sidecar-uri versus microservicii independente

Interoperabilitatea între Platformele de Agenti

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

Evoluția Ecosistemului MCP Intern

  • Colectarea feedback-ului dezvoltatorilor asupra utilității și acurateței instrumentelor
  • Efectuarea unor audituri trimestriale ale instrumentelor și eliminarea integrațiilor învechite
  • Onboarding-ul noilor echipe cu șabloane de servere MCP self-service
  • Contribuirea îmbunătățirilor 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 de backend care construiesc instrumente personalizate pentru agenți AI
  • Ingineri de platformă care standardizează modul în care agenții AI accesează sistemele întreprinderii
  • Arhitecți de soluții care proiectează ecosisteme de instrumente AI pentru adopția corporativă
 14 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursuri viitoare

Categorii înrudite