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コース概要

MCPの基礎とエンタープライズユースケース

  • モデルコンテキストプロトコル(MCP)とは何か、およびエンタープライズAI統合における位置づけ
  • MCPサーバーとクライアントがモデル、ツール、およびバックエンドシステムとどのように相互作用するか
  • チームベースの環境における一般的なユースケース、メリット、および制約事項
  • 本番導入に向けた重要な設計上の考慮点

MCPサーバーとクライアントの設計

  • サーバーとクライアントコンポーネント間の機能、契約、および明確な責任の定義
  • 保守性と再利用性を考慮したツール、リソース、およびプロンプトの構造化
  • バリデーション、一貫した出力、および有用なエラーレスポンスの適用
  • チームの所有権とサポートを現実的なものにするワークフローの設計

本番環境における信頼性とセキュリティ

  • 障害、無効なリクエスト、および下流サービスの問題への対応
  • タイムアウト、リトライ、フォールバック戦略、および安全な処理パターンの活用
  • 認証、認可、およびシークレット処理の基礎の適用
  • エンタープライズツールおよびデータへの監査可能性と制御されたアクセスのサポート

デプロイ、観測性、および運用

  • ローカル、コンテナ化、またはクラウド環境におけるMCPサービスのパッケージ化とデプロイ
  • 設定、環境の違い、およびリリースワークフローの管理
  • ランタイムの可視化のためのログ、メトリクス、ヘルスチェック、およびアラートの実装
  • クライアントとバックエンド統合全体における一般的な運用上の問題のトラブルシューティング

テスト、バージョン管理、変更管理

  • MCPワークフローのための単体テスト、統合テスト、および契約テストの作成
  • 時間経過に伴うインターフェースの変更と互換性の管理
  • 展開前のリリースの検証とアップグレードリスクの低減
  • 継続的なサポートと保守のための実践的な準備状況チェックの活用

ハンズオン実装ワークショップ

  • シンプルなエンタープライズ対応MCPサーバーおよびクライアントワークフローの構築
  • バリデーション、耐障害性、セキュリティ、および観測性のプラクティスの適用
  • 本番環境導入の準備状況チェックリストの確認
  • 社内のチームおよびプラットフォームへの導入に向けた次のステップの計画

要求

  • API、JSON、および基本的なクライアントサーバー統合の概念への理解
  • コマンドラインツール、Git、および基本的なアプリケーションデプロイワークフローの使用経験
  • Python、JavaScript、または同様の言語における基本的なプログラミング経験

対象者

  • MCP対応アプリケーションおよび統合を構築するソフトウェア開発者
  • エンタープライズAI統合を担当するソリューションアーキテクトおよびテクニカルリード
  • 本番環境のMCPサービスをサポートするプラットフォーム、DevOps、およびエンジニアリングチーム
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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