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コース概要

プロトコルの解剖学

  • なぜ関数呼び出しだけでは複雑なエージェントエコシステムに不十分なのか
  • MCPの基本概念:ツール、リソース、プロンプト、およびそれらのJSONスキーマ
  • MCPセッションのライフサイクル:初期化、ツール一覧の取得、呼び出し、結果の返却、シャットダウン
  • エージェントへの機能公開において、MCPをOpenAPIおよびGraphQLと比較する

Stdio MCPサーバーの構築

  • 公式SDKを使用してTypeScript製MCPサーバーの骨格を作成する
  • Zodを使用してツールスキーマを定義し、ランタイム検証コードを生成する
  • 内部REST APIやデータベースを呼び出すツールハンドラーを実装する
  • エラー処理、部分結果の扱い、長時間実行されるツール実行への対応

HTTP MCPサーバーの構築

  • リモートデプロイメントとロードバランシングのためにstdioからHTTPへアップグレードする
  • BearerトークンおよびmTLSを使用して認証を実装する
  • セッション中にHTTP接続が失敗した場合のグレースフルデグラデーション
  • Kongまたはnginxの背後にHTTP MCPサーバーをデプロイし、レート制限を設定する

クライアント統合パターン

  • 構成ファイルを使用してClaude CodeにMCPサーバーを登録する
  • OpenClaudeを複数のMCPエンドポイントに同時に接続する
  • MCP Python SDKを使用してカスタムPython製エージェントクライアントを作成する
  • ランタイム時のツールの利用可否変更を適切に処理する

リソースとプロンプトの公開

  • エージェントのコンテキスト強化のために読み取り専用リソースを公開する
  • エージェントの推論を誘導するパラメータ化されたプロンプトテンプレートを作成する
  • 基盤となるデータが変更されたときにリソースを動的に更新する
  • セキュリティの明確化のために、変更可能なツールと変更不可能なリソースを分離する

内部ツールレジストリと検出

  • メタデータと所有権タグを使用して社内向けMCPレジストリを構築する
  • DNS-SDまたは特定のエンドポイントファイル経由で自動検出を実現する
  • クライアントへの影響を与えずにツールと古いエンドポイントのバージョン管理と廃止を行う
  • エージェントによる検索を可能にするために、自然言語の説明付きでツールをカタログ化する

エンタープライズセキュリティの境界

  • ツールハンドラー内でエージェントのアイデンティティに基づいた承認チェックを実装する
  • ネットワークのセグメンテーションを使用して、高リスクツールを一般エージェントアクセスから隔離する
  • seccompおよびgVisorコンテナを使用してツール実行をサンドボックス化する
  • 監査証跡およびフォレンジック分析のために、すべてのツール呼び出しをログ記録する

パフォーマンスと信頼性のエンジニアリング

  • ツールファミリーごとにタイムアウトポリシーを設定する:データベース、コンピューティング、外部API
  • 依存サービスが不健康な場合にサーキットブレーカーを実装する
  • ツールの結果をキャッシュして、冗長な高コストな計算を減らす
  • MCPサーバーをサイドカーとして versus 単独のマイクロサービスとして実行する

エージェントプラットフォーム間の相互運用性

  • Claude CodeおよびContinue.devクライアントとのMCPサーバーの互換性をテストする
  • プラットフォーム間のトランスポートネゴシエーションの違いに対処する
  • 非MCPエージェントフレームワーク用のポリフィルアダプターを作成する
  • 組織内でクロスプラットフォームのツールマーケットプレイスを構築する

内部でのMCPエコシステムの進化

  • ツールの有用性と正確性に関する開発者のフィードバックを集める
  • 四半期ごとのツール監査を実行し、 obsolete な統合を削除する
  • 自己サービス型のMCPサーバーテンプレートを使って新しいチームを導入する
  • 改良点をオープンソースのMCP仕様へアップストリームに貢献する

要求

  • TypeScriptまたはPythonでのプログラミング経験
  • LLMのツール呼び出しおよび関数呼び出しパターンの理解
  • 基本的なネットワーク知識:HTTP、WebSocket、JSON-RPC

対象者

  • AIエージェント向けの専用ツールを構築するバックエンド開発者
  • AIエージェントがエンタープライズシステムにアクセスする方法を標準化するプラットフォームエンジニア
  • 企業のAI採用に向けたAIツールエコシステムを設計するソリューションアーキテクト
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

今後のコース

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