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Struttura del corso

Fondamenta del protocollo MCP e casi d'uso aziendali

  • Cos'è il Model Context Protocol e il suo ruolo nell'integrazione AI aziendale
  • Interazione tra server e client MCP con modelli, strumenti e sistemi backend
  • Casi d'uso comuni, vantaggi e limitazioni in ambienti basati su team
  • Considerazioni chiave di progettazione per l'adozione in produzione

Progettazione di server e client MCP

  • Definizione di funzionalità, contratti e responsabilità chiare tra componenti server e client
  • Struttura di strumenti, risorse e prompt per garantire manutenibilità e riusabilità
  • Applicazione di validazione, output coerenti e risposte di errore utili
  • Progettazione di flussi di lavoro pratici per la gestione e il supporto da parte del team

Affidabilità e sicurezza in produzione

  • Gestione di guasti, richieste non valide e problemi dei servizi a valle
  • Utilizzo di timeout, meccanismi di ripetizione, strategie di fallback e pattern di elaborazione sicuri
  • Applicazione di concetti base di autenticazione, autorizzazione e gestione dei segreti
  • Supporto dell'auditabilità e dell'accesso controllato a strumenti e dati aziendali

Distribuzione, osservabilità e operazioni

  • Impacchettamento e distribuzione di servizi MCP in ambienti locali, containerizzati o cloud
  • Gestione della configurazione, delle differenze ambientali e dei flussi di rilascio
  • Implementazione di log, metriche, controlli di integrità e alerting per la visibilità in runtime
  • Risoluzione di problemi operativi comuni tra client e integrazioni backend

Test, gestione delle versioni e controllo delle modifiche

  • Creazione di test unitari, di integrazione e di contratto per flussi di lavoro MCP
  • Gestione delle modifiche alle interfacce e della compatibilità nel tempo
  • Validazione dei rilasci prima della messa in produzione e riduzione dei rischi di aggiornamento
  • Utilizzo di controlli pratici di prontezza per supporto e manutenzione continuativa

Workshop di implementazione pratica

  • Costruzione di un semplice flusso di lavoro MCP con server e client pronti per l'azienda
  • Applicazione di pratiche di validazione, resilienza, sicurezza e osservabilità
  • Revisione di una checklist di prontezza per la produzione
  • Pianificazione dei prossimi passi per l'adozione all'interno di team e piattaforme interne

Requisiti

  • Familiarità con API, JSON e concetti di base sull'integrazione client-server
  • Esperienza nell'uso di strumenti a riga di comando, Git e flussi di lavoro di base per il deployment di applicazioni
  • Esperienza di programmazione di base in Python, JavaScript o linguaggi simili

Pubblico di riferimento

  • Sviluppatori software che realizzano applicazioni e integrazioni abilitate per MCP
  • Architetti di soluzioni e responsabili tecnici incaricati dell'integrazione di sistemi AI in ambito aziendale
  • Team di piattaforma, DevOps e ingegneria che supportano servizi MCP in produzione
 14 ore

Numero di Partecipanti


Prezzo per partecipante

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