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課程簡介
協議剖析
- 爲什麼僅靠函數調用不足以應對複雜的代理生態系統
- MCP原語:工具、資源、提示及其JSON模式
- MCP會話的生命週期:初始化、列出工具、調用、返回、關閉
- 比較MCP與OpenAPI和GraphQL,用於向代理暴露功能
構建Stdio MCP服務器
- 使用官方SDK搭建TypeScript MCP服務器
- 使用Zod定義工具模式並生成運行時驗證
- 實現調用內部REST API或數據庫的工具處理程序
- 處理錯誤、部分結果和長時間運行的工具執行
構建HTTP MCP服務器
- 從stdio升級到HTTP,用於遠程部署和負載均衡
- 使用承載令牌和mTLS實現身份驗證
- 在HTTP連接中途失敗時優雅降級
- 將HTTP MCP服務器部署在Kong或nginx後,並進行速率限制
客戶端集成模式
- 使用配置文件將MCP服務器註冊到Claude Code
- 將OpenClaude同時連接到多個MCP端點
- 使用MCP Python SDK編寫自定義Python代理客戶端
- 在運行時優雅處理工具可用性變化
資源和提示暴露
- 暴露只讀資源以豐富代理上下文
- 創建參數化提示模板以指導代理推理
- 當底層數據變化時動態更新資源
- 將可變工具與不可變資源分離,以明確安全性
內部工具註冊與發現
- 構建公司範圍的MCP註冊表,包含元數據和所有權標籤
- 通過DNS-SD或已知端點文件自動發現
- 對工具進行版本控制,並在不破壞客戶端的情況下棄用舊端點
- 使用自然語言描述工具,以便代理可搜索
企業安全邊界
- 根據代理身份在工具處理程序中實現授權檢查
- 使用網絡分段將高風險工具與一般代理訪問隔離
- 使用seccomp和gVisor容器對工具執行進行沙盒化
- 記錄每次工具調用以進行合規性和取證分析
性能與可靠性工程
- 爲每個工具系列設置超時策略:數據庫、計算和外部API
- 當下遊服務不健康時實現斷路器
- 緩存工具結果以減少冗餘的昂貴計算
- 將MCP服務器作爲sidecar與獨立微服務運行
跨代理平臺的互操作性
- 測試MCP服務器與Claude Code和Continue.dev客戶端的兼容性
- 處理平臺之間的傳輸協商差異
- 爲非MCP代理框架編寫polyfill適配器
- 在組織內部構建跨平臺工具市場
內部MCP生態系統的演進
- 收集開發者對工具實用性和準確性的反饋
- 每季度進行工具審計並清理過時的集成
- 使用自助式MCP服務器模板爲新團隊提供支持
- 爲開源MCP規範貢獻改進
最低要求
- 具備TypeScript或Python編程經驗
- 瞭解LLM工具調用和函數調用模式
- 具備基本的網絡知識:HTTP、WebSockets和JSON-RPC
受衆
- 爲AI代理構建自定義工具的後端開發人員
- 標準化AI代理訪問企業系統的平臺工程師
- 爲企業採用設計AI工具生態系統的解決方案架構師
14 小時