Kurs · Schulung · Workshop
MCP for Enterprise AI Integration
Baue sichere MCP-Integrationen, die AI-Agents kontrolliert mit Enterprise-APIs, Tools, Datenquellen und Workflows verbinden.
AI-Agents werden erst dann wertvoll, wenn sie sicher mit den Systemen arbeiten können, die im Unternehmen wirklich zählen. Das Model Context Protocol (MCP) entwickelt sich dafür zum zentralen Integrationsstandard: Es macht APIs, Tools, Datenquellen und Workflows für AI-Agents nutzbar, ohne jede Integration neu zu erfinden. In diesem praxisorientierten Kurs lernst Du, wie Du MCP-Server für Enterprise-Szenarien entwirfst, implementierst und betreibbar machst. Wir behandeln Tool- und Resource-Design, Berechtigungen, Secrets, Auditierbarkeit, Testing und typische Sicherheitsrisiken wie zu breite Tools oder Prompt-Injection über externe Daten. Nach dem Kurs kannst Du bestehende interne Services gezielt agent-ready machen und beurteilen, welche Integrationen produktiv sinnvoll, sicher und wartbar sind. Für Inhouse-Kurse passen wir Beispiele und Systeme an Eure Tool-Landschaft an.
Stimmen unserer Teilnehmer:innen
Diese Kunden haben Kurse im gleichen Themen-Cluster bei uns gebucht.Mehr Kunden →
Inhalt
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.
Der effektive Kursinhalt kann, abhängig von Trainer, Durchführung, Dauer und Konstellation der Teilnehmer:innen, von obigen Angaben abweichen.
In-House Kurs anfragen
Öffentlichen Termin anfragen
Kein passender öffentlicher Termin dabei? Trag dich unverbindlich ein – sobald genug Interesse besteht, planen wir einen neuen öffentlichen Termin und informieren dich zuerst.
Mehr über MCP for Enterprise AI Integration
Das Model Context Protocol (MCP) ist ein offener Standard, mit dem AI-Anwendungen strukturierte Fähigkeiten von externen Systemen nutzen können. Für Unternehmen ist MCP besonders interessant, weil interne APIs, Datenquellen und operative Tools nicht ad hoc in einzelne Chatbots eingebaut werden müssen, sondern über klar definierte Tools und Resources bereitgestellt werden können.Weitere Ressourcen:
Geschichte und Entwicklung
Das Model Context Protocol wurde 2024 von Anthropic vorgestellt, um AI-Assistenten einen standardisierten Zugriff auf Tools und Datenquellen zu ermöglichen. Die Idee ähnelt einer Integrationsschicht für Agenten: Ein Host kann Fähigkeiten entdecken, Tools aufrufen und strukturierte Ressourcen nutzen, ohne jede Verbindung proprietär zu bauen.
Mit der zunehmenden Nutzung agentischer Systeme rückt MCP in Enterprise-Architekturen stärker in den Fokus. Unternehmen benötigen nicht nur leistungsfähige Modelle, sondern sichere Integrationsmuster für bestehende Systeme. Themen wie Berechtigungen, Auditierbarkeit, Tool-Grenzen und Wartbarkeit entscheiden darüber, ob agentische Workflows produktiv tragfähig werden.