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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 基本構成要素: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、ツールの一覧表示、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 を使用した TypeScript MCP サーバーのスケフォールディング
  • Zod による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、および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
  • ベアートークンと mTLS を使用した認証の実装
  • セッション中における HTTP 接続の障害時のフォールバック処理
  • レートリミッティングを設定して Kong または nginx の背後に HTTP MCP サーバーをデプロイ

クライアント統合パターン

  • 設定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 を使用したカスタム Python エージェントクライアントの記述
  • ランタイムにおけるツールの可用性変更の適切な処理

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エンリッチメント用の読み取り専用リソースの公開
  • 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の作成
  • 基盤となるデータの変更時にリソースの動的更新
  • セキュリティの明確化のために可変のツールと不変のリソースの分離

内部ツールレジストリと発見

  • メタデータと所有権タグ付きの全社向け MCP レジストリの構築
  • DNS-SD またはよく知られたエンドポイントファイルによる自動発見
  • クライアントを壊すことなく、ツールのバージョン管理と古いエンドポイントの廃止
  • エージェントの検索可能性のために自然言語記述によるツールのカタログ化

エンタープライズのセキュリティ境界

  • エージェントの ID に基づくツールハンドラー内での認証チェックの実装
  • ネットワーク分離を使用して、一般的なエージェントアクセスから高リスクツールを隔離
  • seccomp および gVisor コンテナーによる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のすべてのツール呼び出しのログ記録

パフォーマンスおよび信頼性エンジニアリング

  • ツールファミリー(データベース、コンピューティング、外部 API)ごとのタイムアウトポリシーの設定
  • 下流サービスが正常でない場合にサーキットブレーカーの実装
  • 冗長で高コストな計算を減らすためのツールの結果キャッシング
  • サイドカーとして versus スタンドアロンマイクロサービスとして MCP サーバーの実行

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 サーバーの互換性テスト
  • 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
  • 組織内におけるクロスプラットフォームのツールマーケットプレースの構築

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の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古い統合の整理
  • セルフサービス MCP サーバーテンプレートによる新しいチームのオンボーディング
  • オープンソースの MCP 仕様への改善のアップストリーム貢献

要求

  • TypeScript または Python で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、および JSON-RPC

対象者

  • AI エージェント向けの_custom 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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