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課程簡介

協議剖析

  • 爲什麼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
  • 將MCP與OpenAPI和GraphQL進行比較,以向代理暴露功能

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以實現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連接會話中途失敗時進行優雅降級
  • 將HTTP MCP服務器部署在Kong或nginx後,並啓用速率限制

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引導代理推理
  • 在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提高安全性

內部工具註冊與發現

  • 構建包含元數據和所有權標籤的公司級MCP註冊表
  • 通過DNS-SD或已知端點文件進行自動發現
  • 版本控制工具並棄用舊端點而不影響客戶端
  • 使用自然語言描述對工具進行分類以提高代理可搜索性

企業安全邊界

  • 在工具處理程序中基於代理身份實現授權檢查
  • 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容器沙箱化工具執行
  • 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

  • 爲每個工具家族設置超時策略:數據庫、計算和外部API
  • 在下游服務不健康時實施斷路器
  • 緩存工具結果以減少冗餘的昂貴計算
  • 將MCP服務器作爲sidecar運行與獨立微服務

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

  • 收集開發者關於工具有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
  • 通過自助式MCP服務器模板引入新團隊
  • 向上遊開源MCP規範貢獻改進

最低要求

  • 具備TypeScript或Python的編程經驗
  • 瞭解LLM工具調用和函數調用模式
  • 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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