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コース概要

プロトコルの解剖学

  • 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理由
  • MCP のプリミティブ: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、ツールのリスト化、呼び出し、返却、シャットダウン
  • エージェントへの機能公開における MCP と OpenAPI および GraphQL の比較

Stdio MCP サーバーの構築

  • 公式 SDK による TypeScript MCP サーバーのスケフォールディング
  • Zod を使用したツール スキーマの定義とランタイム検証の生成
  • 内部 REST API またはデータベースを呼び出すツール ハンドラーの実装
  • エラー、部分的な結果、長時間実行されるツール実行の処理

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
  • ベアラートーンと mTLS を使用した認証の実装
  • セッション中の HTTP 接続障害時のグラシスなデグレーション
  • Kong または nginx の背後にレートリミット付きで HTTP MCP サーバーをデプロイ

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
  • OpenClaude を複数の MCP エンドポイントに同時に接続
  • MCP Python SDK を使用してカスタム Python エージェント クライアントの記述
  • 実行時のツール利用可能性の変化へのグラシスな処理

リソースとプロンプトの公開

  • エージェント コンテキストの拡張のための読み取り専用リソースの公開
  • エージェントの推論をガイドするパラメータ化されたプロンプトテンプレートの作成
  • 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
  • セキュリティの明確さのために、変更可能なツールと不変のリソースを分離

内部ツールレジストリと発見

  • メタデータと所有権タグを持つ企業全体の MCP レジストリの構築
  • DNS-SD または既知のエンドポイント ファイルによる自動発見
  • クライアントを破綻させることなく、ツールバージョン管理と古いエンドポイントの非推奨化
  • エージェント検索可能にするため、自然言語記述でツールをカタログ化

エンタープライズ セキュリティ境界

  • エージェント ID に基づきツール ハンドラー内で認可チェックの実装
  • ネットワークセグメンテーションを使用して、高リスクツールを一般的なエージェント アクセスから分離
  • seccomp と gVisor コンテナを使用したツール実行のサンドボックス化
  • コンプライアンス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

パフォーマンスと信頼性エンジニアリング

  • ツールファミリーごとにタイムアウト ポリシーの設定:データベース、コンピューティング、外部 API
  • 下流サービスに不健康状態が発生したときのサーキットブレイカーの実装
  • 冗長で高価な計算を減らすためのツールの結果キャッシュ
  • MCP サーバーをサイドカーとして versus 独立したマイクロサービスとして実行

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 サーバー互換性のテスト
  • プラットフォーム間のトランスポート交渉の違いの処理
  • 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の記述
  • 組織内にクロスプラットフォーム ツールマーケットプレイスの構築

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フィードバックの収集
  • 四半期ごとのツール監査の実行と不要な統合の整理
  • セルフサービス MCP サーバーテンプレートによる新チームのオンボーディング
  • オープンソースの MCP 仕様に改善点をアップストリームで貢献

要求

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

対象者

  • AI エージェント用のカスタム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
  • 企業の採用に向けて 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

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