Model Context Protocol (MCP): Tools und Datenquellen für KI-Agenten anbinden

Model Context Protocol (MCP): Tools und Datenquellen für KI-Agenten anbinden.

MODUL 01: MCP VERSTEHEN

• Warum ein Standard für Tool-Anbindung: das N×M-Problem
• Architektur: Hosts, Clients, Server, Transports
• Tools, Resources und Prompts im Protokoll
• Warum MCP die Integrationslandschaft verändert
• Ihr Zielbild: Welche Systeme wollen Sie anbinden?

MODUL 02: MCP-SERVER ENTWICKELN

• Einen eigenen MCP-Server bauen (Python SDK)
• Übung: Sie binden eine Datenbank und eine API als MCP-Server an
• Authentifizierung und Berechtigungen
• Der Aha-Moment: Ihr Tool ist plötzlich für jede KI nutzbar
• Sauber gebaut statt schnell gehackt

MODUL 03: MCP IM EINSATZ

• Server mit Claude, IDEs und Agenten-Frameworks verbinden
• Bestehende MCP-Server nutzen: das Ökosystem im Überblick
• Übung: Sie orchestrieren einen Agenten mit mehreren MCP-Servern
• Wiederverwendung statt Insellösungen
• Praxisnahe Integrationsmuster

MODUL 04: SICHERHEIT UND BETRIEB

• Risiken: Tool Poisoning, Prompt Injection über Tool-Ausgaben
• Deployment: lokal, Remote, Enterprise-Gateway
• Governance: Freigabeprozesse für MCP-Server im Unternehmen
• Übung: Sie härten einen MCP-Server ab
• Ihr Fahrplan zur MCP-Integration