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課程簡介

協議解剖

  • 為何僅靠函數呼叫不足以應付複雜的代理生態系
  • MCP 原語:工具、資源、提示及其 JSON 結構描述
  • MCP 會話的生命週期:初始化、列出工具、呼叫、返回、關閉
  • 比較 MCP 與 OpenAPI 和 GraphQL,以向代理暴露功能

建構 Stdio MCP 伺服器

  • 使用官方 SDK 建立 TypeScript MCP 伺服器的骨架
  • 定義帶有 Zod 的工具結構描述,並生成執行時間驗證
  • 實作呼叫內部 REST API 或資料庫的工具處理常式
  • 處理錯誤、部分結果及長時間執行的工具

建構 HTTP MCP 伺服器

  • 從 stdio 升級至 HTTP,以支援遠端部署和負載平衡
  • 使用 bearer tokens 和 mTLS 實作身分驗證
  • 處理 HTTP 連線在會話期間失敗時的優雅降级
  • 在 Kong 或 nginx 後方部署具有速率限制功能的 HTTP MCP 伺服器

客戶端整合模式

  • 使用組態檔案將 MCP 伺服器註冊至 Claude Code
  • 同時連接 OpenClaude 至多個 MCP 端點
  • 使用 MCP Python SDK 撰寫自訂的 Python 代理客戶端
  • 優雅地處理執行時間中工具可用性的變更

資源與提示暴露

  • 暴露唯讀資源以增強代理情境
  • 建立參數化的提示模板,引導代理推理
  • 當下層資料變更時動態更新資源
  • 為安全明確性,將可變工具與不可變資源分離

內部工具登錄檔與發現

  • 建構具有中繼數據和所有權標籤的公司範圍 MCP 登錄檔
  • 透過 DNS-SD 或知名端點檔案進行自動發現
  • 對工具進行版本控制,並棄用舊端點而不破壞客戶端
  • 以自然語言描述編目錄工具,以利代理搜尋

企業安全邊界

  • 基於代理身分在工具處理常式中實作授權檢查
  • 使用網路區段隔離高風險工具與一般代理存取
  • 使用 seccomp 和 gVisor 容器對工具執行進行沙盒化
  • 記錄每次工具呼叫以供合規性和法醫分析之用

效能與可靠性工程

  • 為每組工具設定逾時政策:資料庫、運算和外部 API
  • 當下遊服務不健康時實作電路斷路器
  • 快取工具結果以减少冗餘且昂貴的運算
  • 將 MCP 伺服器作為 sidecars 或獨立微服務執行

跨代理平台的互操作性

  • 測試 MCP 伺服器與 Claude Code 和 Continue.dev 客戶端的相容性
  • 處理平台間傳輸談判的差異
  • 為非 MCP 代理框架撰寫 polyfill 適配器
  • 在組織內部建構跨平台工具市場

在內部演進 MCP 生態系

  • 蒐集開發人員關於工具有用性和準確性的回饋
  • 每季度執行工具審計並修剪過時整合
  • 使用自服務 MCP 伺服器模板對新團隊進行 onboarding
  • 向開源 MCP 規範提交改進措施

最低要求

  • 具備 TypeScript 或 Python 程式設計經驗
  • 理解 LLM 工具呼叫與函數呼叫模式
  • 基本的網路知識:HTTP、WebSockets 和 JSON-RPC

受眾

  • 為 AI 代理建構自訂工具的後端開發人員
  • 標準化 AI 代理如何存取企業系統的平台工程師
  • 設計企業採用 AI 工具生態系的解決方案架構師
 14 小時

人數


每位參與者的報價

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