- Leren door doen
- Trainers met praktijkervaring
- Klassikale trainingen
- Gedetailleerd cursusmateriaal
- Duidelijke inhoudsbeschrijving
- Maatwerk inhoud mogelijk
- Trainingen die doorgaan
- Kleine groepen
De cursus Model Context Protocol van SpiralTrain leert je hoe je AI-applicaties bouwt die naadloos verbinding maken met externe databronnen en tools via het gestandaardiseerde Model Context Protocol . Je leert hoe je MCP servers en clients implementeert, contextuele informatie integreert in AI-workflows, en uitbreidbare applicaties creëert die real-world data effectief benutten.
De cursus Model Context Protocol biedt een diepgaand inzicht in het protocol, inclusief het AI context probleem, JSON-RPC foundation, transportmechanismen, resourceconcepten, tooldefinities en real-world use case voorbeelden. Deze cursus is ontworpen voor ontwikkelaars en IT-professionals die hun kennis van het Model Context Protocol willen uitbreiden en toepassen in hun projecten.
Vervolgens worden de architectuurpatronen verkend, met aandacht voor communicatieflow, message types, capability negotiation, session management, error handling, connection lifecycle, protocol extensies en versioning strategieën. Het begrijpen van deze onderwerpen is cruciaal voor robuuste implementaties van de cursus Model Context Protocol.
Deze module behandelt het bouwen van MCP-servers, inclusief SDK-installatie, implementatie van resource providers, ontwikkelen en registreren van tools, context management, data source integratie, authenticatiemethoden en configuratieopties. Ook komen uitgebreide testbenaderingen aan bod, zodat deelnemers goed voorbereid zijn op de praktijk.
Hier leren deelnemers MCP-clients bouwen, inclusief SDK-integratie, connection management, server discovery, resource access patronen, tool invocation, prompt usage, response handling, state management en error recovery mechanismen. Deze vaardigheden zijn essentieel voor het effectief werken met het Model Context Protocol.
Dit deel richt zich op het integreren van MCP met LLMs zoals Claude en OpenAI. Topics zijn context injection, multi-server setups, fallback strategieën, caching mechanismen, rate limiting en monitoring oplossingen. Deze integratie is van groot belang voor het optimaliseren van de functionaliteit van de cursus Model Context Protocol.
De cursus sluit af met productie deployment strategieën, inclusief containerization, scaling oplossingen, load balancing, security hardening, API gateway setup, versie management, documentatiestandaarden, testing strategieën, monitoring tools en hands-on productieprojecten. Voor meer informatie over gerelateerde onderwerpen, bekijk ook onze cursus over .NET AI Agents en Apps.
Deze cursus is bedoeld voor AI developers, en software architecten die AI-applicaties willen bouwen die verbinding maken met externe databronnen en tools via het Model Context Protocol.
Deelnemers dienen solide programmeerervaring te hebben in Python of TypeScript en begrip van API-ontwikkeling.
De cursus combineert theoretische sessies met hands-on labs onder begeleiding van een trainer. Real-world case studies staan centraal in de trainingservaring.
Na afronding ontvangen deelnemers een certificaat van deelname aan Model Context Protocol.
Module 1: MCP Fundamentals |
Module 2: Protocol Architectuur |
Module 3: Server Implementatie |
|
MCP Protocol Overzicht AI Context Probleem Protocol Specificaties JSON-RPC Foundation Transport Mechanismen Client-Server Model Resource Concepten Tool Definities Prompt Templates Use Case Voorbeelden Security Basics |
Architectuurpatronen Communicatie Flow Message Types Request-Response Cycle Capability Negotiation Session Management Error Handling Connection Lifecycle Protocol Extensions Versioning Strategy Best Practices |
Server Setup SDK Installatie Resource Providers Implementeren Resources Tool Development Tool Registratie Context Management Data Source Integratie Authenticatie Methoden Configuratie Opties Testen Servers |
Module 4: Client Development |
Module 5: Integratie Patronen |
Module 6: Productie Deployment |
|
Client Setup SDK Integratie Connection Management Server Discovery Resource Access Tool Invocation Prompt Usage Response Handling State Management Error Recovery Performance Optimalisatie |
LLM Integratie Claude Integratie OpenAI Integratie Context Injection Multi-Server Setup Fallback Strategieën Caching Mechanismen Rate Limiting Monitoring Oplossingen Logging Praktijken Real-World Voorbeelden |
Deployment Strategieën Containerization Scaling Oplossingen Load Balancing Security Hardening API Gateway Setup Versie Management Documentatie Standards Testing Strategieën Monitoring Tools Productie Projecten |
Deze bedrijven en instanties waren u al voor:
Deze bedrijven waren u voor:
