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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

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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