Seminarinhalt
Das Model Context Protocol (MCP) etabliert sich als neuer Standard für die Integration von Large Language Models (LLMs) in Unternehmensanwendungen. In diesem zweitägigen Intensiv-Training lernen Sie, wie Sie mit dem Python Framework FastMCP produktionsreife MCP-Server und -Clients entwickeln – praxisnah, von Setup und Prototyping bis zu Authentifizierung, Deployment und Skalierung.
Warum ist dieses Training wertvoll für Sie?
Die nahtlose Integration von KI in bestehende IT-Infrastrukturen stellt Unternehmen vor große Herausforderungen: Datensicherheit, Zugriffskontrolle, Skalierbarkeit und Wartbarkeit müssen von Anfang an berücksichtigt werden. MCP bietet einen standardisierten Ansatz, um diese Herausforderungen zu meistern. Sie erfahren, wie Sie sichere, flexible und skalierbare Schnittstellen zwischen LLMs, Tools und Unternehmensdaten schaffen – mit FastMCP als modernem Framework, das Entwicklung und Deployment erheblich vereinfacht.
Warum ist dieses Training wertvoll für Sie?
Die nahtlose Integration von KI in bestehende IT-Infrastrukturen stellt Unternehmen vor große Herausforderungen: Datensicherheit, Zugriffskontrolle, Skalierbarkeit und Wartbarkeit müssen von Anfang an berücksichtigt werden. MCP bietet einen standardisierten Ansatz, um diese Herausforderungen zu meistern. Sie erfahren, wie Sie sichere, flexible und skalierbare Schnittstellen zwischen LLMs, Tools und Unternehmensdaten schaffen – mit FastMCP als modernem Framework, das Entwicklung und Deployment erheblich vereinfacht.
Programm
Einführung: Was ist MCP? Nutzen und Architektur des Model Context Protocol
- Die Rolle von MCP in der LLM-Integration
- Architektur: Server, Clients, Transports
- Use Cases und Best Practices aus der Praxis
- Warum FastMCP? Vergleich mit Standard-MCP-SDKs
- FrameworkFeatures: Vereinfachte APIs, Zero-Config-Optionen
- Entwicklungsumgebung einrichten und erste Schritte
- Tools, Resources, Prompts: Die drei Kernkonzepte
- Context Management: Sessions, Logging, Request-Handling
- Implementierung eigener MCP-Endpunkte
- Praktisches Projekt: Entwicklung eines funktionsfähigen MCP-Servers
- Testing mit MCP Inspector: Validierung und Fehleranalyse
- Debugging-Strategien und Fehlerbehandlung
- Client-Implementierung mit FastMCP
- Transports: stdio, SSE (Server-Sent Events), in-memory
- Best Practices für robuste Client-Architekturen
- OAuth 2.0 Integration mit einem Provider (Google oder GitHub)
- Zero-Konfig Authentifizierung mit FastMCP
- Rollenbasierte Zugriffskontrolle und Security Best Practices
- Lokale Ausführung vs. Production-Deployment
- FastMCP Cloud: Deployment-Optionen und Skalierung
- OpenAPI-Integration für standardisierte Schnittstellen
- Monitoring, Logging und Troubleshooting in Production
Zielgruppen
- Python-Entwickler\*innen, die moderne KI-Integrationen aufbauen möchten
- KI-Teams und Architekt\*innen für LLM-/Agent-Lösungen
- IT- und DevOps-Profis, die sichere Schnittstellen sowie skalierbare Tools integrieren möchten
- Software-Engineers mit Fokus auf AI Engineering und MLOps
Vorkenntnisse
Gute Python-Kenntnisse sind erforderlich.
Erfahrung mit modernen WebFrameworks (wie FastAPI oder Flask) sowie Grundkenntnisse in API-Design sind von Vorteil, aber keine Pflicht. Vertrautheit mit LLMs oder AI-Anwendungen ist hilfreich, wird aber im Kurs eingeführt.
Erfahrung mit modernen WebFrameworks (wie FastAPI oder Flask) sowie Grundkenntnisse in API-Design sind von Vorteil, aber keine Pflicht. Vertrautheit mit LLMs oder AI-Anwendungen ist hilfreich, wird aber im Kurs eingeführt.
