MCP for Enterprise AI Integration
Schulung & Kurs

Kursinhalt:

Dieses Training richtet sich an Software Engineers, Platform Engineers, Tech Leads und Architektinnen, die interne Systeme kontrolliert für AI-Agents verfügbar machen möchten. Der Kurs ist framework- und programmiersprachenunabhängig; die praktischen Beispiele können für Inhouse-Kurse an die vorhandene Tool- und API-Landschaft angepasst werden.

– MCP Grundlagen und Architektur:
... - Model Context Protocol (MCP), Hosts, Clients und Server verstehen
... - Tools, Resources und Prompts sauber unterscheiden
... - Request/Response-Flows, Capabilities und Transport-Optionen einordnen
... - Hands-On: Bestehende MCP-Server inspizieren und mit einem Agent nutzen

– Enterprise Use Cases und Integrationsschnitt:
... - Geeignete Kandidaten: interne APIs, operative Tools, Datenquellen und Workflows
... - Abgrenzung zwischen Chatbot, Agent, API-Gateway und MCP-Server
... - Integrationstiefe bewusst wählen: lesen, vorschlagen, ausführen, eskalieren
... - Hands-On: Use Case auswählen und Integrationsgrenzen definieren

– Tool Design für AI-Agents:
... - Tool-Namen, Beschreibungen und Input-Schemas agentenfreundlich gestalten
... - Kleine, sichere Aktionen statt zu breiter Universal-Tools entwickeln
... - Idempotenz, Validierung, Fehlerfälle und Rückgabestrukturen berücksichtigen
... - Hands-On: Tool-Kontrakte für einen Enterprise-Service entwerfen

– Resources und Kontextzugriff:
... - Read-only Kontextquellen über MCP bereitstellen
... - Datenumfang, Aktualität und Sichtbarkeit kontrollieren
... - Strukturierte Antworten für bessere Agent-Entscheidungen gestalten
... - Hands-On: Resource-Zugriff für projektrelevante Daten implementieren

– Sicherheit, Berechtigungen und Governance:
... - Least Privilege, Secrets, Umgebungsgrenzen und Audit-Logs planen
... - Authentisierung und Autorisierung in MCP-Szenarien einordnen
... - Prompt-Injection, Tool-Misuse und Datenabflussrisiken erkennen
... - Freigabe- und Human-in-the-Loop-Muster für sensible Aktionen gestalten

– MCP Server Implementierung:
... - Server-Struktur, SDKs, Tool-Handler und Resource-Handler aufbauen
... - Externe APIs und interne Services anbinden
... - Logging, Fehlerbehandlung und Konfiguration integrieren
... - Hands-On: MCP-Server für einen realistischen Business- oder Engineering-Prozess bauen

– Testing und Qualitätssicherung:
... - Tool-Kontrakte automatisiert testen
... - Positive und negative Testfälle für Parameter, Fehler und Berechtigungen schreiben
... - Agent-Verhalten mit realistischen Prompts validieren
... - Hands-On: Test- und Review-Checkliste für MCP-Integrationen erstellen

– Betrieb und Wartbarkeit:
... - Versionierung, Rollout, Monitoring und Ownership planen
... - Integration in bestehende Entwicklungs- und Plattformprozesse diskutieren
... - Dokumentation für Nutzerinnen, Agent-Konfigurationen und Betriebsteams erstellen
... - Betriebsrisiken und nächste Schritte für produktive Einführung bewerten

Der Kurs verbindet kurze konzeptionelle Inputs mit Live-Coding und vielen praktischen Übungen. Ziel ist nicht nur, einen MCP-Server zu bauen, sondern ein tragfähiges Engineering-Verständnis für sichere Enterprise-Integrationen mit AI-Agents zu entwickeln.

Disclaimer: Der effektive Kursinhalt kann, abhängig vom Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen von obigen Angaben abweichen.

Ob wir es Schulung, Kurs, Workshop, Seminar oder Training nennen, wir möchten Teilnehmer/innen an ihrem Punkt abholen und mit dem nötigen praktischen Wissen ausstatten, damit sie die Technologie nach der Schulung direkt anwenden und eigenständig vertiefen können.