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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

人數


每位參與者的報價

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