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Struttura del corso
Anatomia del protocollo
- Perché il solo function-calling non è sufficiente per ecosistemi agent complessi
- Primitivi MCP: strumenti, risorse, prompt e i loro schemi JSON
- Ciclo di vita di una sessione MCP: inizializzazione, elenco strumenti, chiamata, ritorno, shutdown
- Confronto tra MCP, OpenAPI e GraphQL per esporre funzionalità agli agent
Costruire un server MCP Stdio
- Scaffold di un server MCP in TypeScript con l'SDK ufficiale
- Definizione degli schemi degli strumenti con Zod e generazione della validazione runtime
- Implementazione dei gestori degli strumenti che chiamano API REST interne o database
- Gestione degli errori, dei risultati parziali e dell'esecuzione di lunga durata degli strumenti
Costruire un server MCP HTTP
- Passo da stdio a HTTP per il deployment remoto e il bilanciamento del carico
- Implementazione dell'autenticazione tramite bearer token e mTLS
- Graceful degradation quando le connessioni HTTP falliscono durante una sessione
- Deployment di server MCP HTTP dietro Kong o nginx con rate limiting
Pattern di integrazione client
- Registrazione di un server MCP con Claude Code utilizzando il file di configurazione
- Connessione di OpenClaude a più endpoint MCP simultaneamente
- Scrittura di un client agent Python personalizzato utilizzando l'SDK Python di MCP
- Gestione accurata delle variazioni della disponibilità degli strumenti durante il runtime
Esposizione di risorse e prompt
- Esposizione di risorse in sola lettura per l'arricchimento del contesto agent
- Creazione di modelli prompt parametrizzati che guidano il ragionamento dell'agent
- Aggiornamento dinamico delle risorse quando i dati sottostanti cambiano
- Separação tra strumenti mutabili e risorse immutabili per chiarezza sulla sicurezza
Registro strumenti interno e scoperta
- Costruzione di un registro MCP aziendale con metadati e tag di proprietà
- Scoperta automatica tramite DNS-SD o file endpoint ben noti (well-known)
- Versioning degli strumenti e deprecazione degli endpoint obsoleti senza interrompere i client
- Catalogazione degli strumenti con descrizioni in linguaggio naturale per la ricercabilità da parte degli agent
Confini di sicurezza enterprise
- Implementazione di controlli di autorizzazione all'interno dei gestori degli strumenti basati sull'identità dell'agent
- Utilizzo della segmentazione di rete per isolare gli strumenti ad alto rischio dall'accesso generale degli agent
- Sandboxing dell'esecuzione degli strumenti con contenitori seccomp e gVisor
- Logging di ogni invocazione degli strumenti per conformità e analisi forense
Ingegneria delle prestazioni e dell'affidabilità
- Impostazione di politiche di timeout per famiglia di strumenti: database, compute e API esterne
- Implementazione di circuit breaker quando i servizi downstream sono in cattive condizioni
- Caching dei risultati degli strumenti per ridurre calcoli costosi ridondanti
- Esecuzione dei server MCP come sidecar versus microservizi autonomi
Interoperabilità tra piattaforme agent
- Test della compatibilità del server MCP con client Claude Code e Continue.dev
- Gestione delle differenze nella negoziazione dei trasporti tra piattaforme
- Scrittura di adattatori polyfill per framework agent non MCP
- Costruzione di un marketplace di strumenti cross-piattaforma all'interno dell'organizzazione
Evoluzione interna dell'ecosistema MCP
- Raccolta del feedback degli sviluppatori sull'utilità e accuratezza degli strumenti
- Esecuzione di audit trimestrali degli strumenti e pulizia delle integrazioni obsolete
- Onboarding di nuovi team con template server MCP self-service
- Contribuire ai miglioramenti upstream alla specifica open-source MCP
Requisiti
- Esperienza di programmazione in TypeScript o Python
- Comprensione delle modalità di chiamata degli strumenti LLM e dei pattern di function-calling
- Conoscenza di base di rete: HTTP, WebSockets e JSON-RPC
Pubblico target
- Sviluppatori backend che costruiscono strumenti personalizzati per agent AI
- Platform engineer che standardizzano l'accesso degli agent AI ai sistemi enterprise
- Architetti solution che progettano ecosistemi di strumenti AI per l'adozione aziendale
14 ore