コースの紹介
エージェント型AIシステムは、アクセスできるデータ、ツール、システムによってその有用性が左右されます。多くのチームが苦戦するのは、それらをエンタープライズインフラストラクチャに安全に接続することです。モデルコンテキストプロトコル（MCP）は、開発者がこれらの接続を本番環境に対応させるための標準的な方法を提供します。
インストラクター主導のコース
Model Context Protocol Foundation（RXM404）
対象者
エージェント型AIアプリケーションを構築する開発者、データエンジニア、プラットフォームチーム、DevOpsチーム、セキュリティチームにとって有益です。また、AI統合を計画する技術管理者やアーキテクトにも役立ちます。
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学習内容：
ツール、リソース、プロンプトを公開するMCPクライアントとサーバーを構築し、それらを外部API、データ、エンタープライズシステムに接続します。その後、本番環境向けにこれらの統合を保護、デバッグ、強化します。
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このプログラムがあなたを準備させるもの：
AIシステムアーキテクト、エージェント統合エンジニア、AIイニシアチブのプラットフォームおよびDevOpsリーダーといった役割を担う準備をし、実世界の環境で安全なエージェントワークフローを展開するスキルを身につけましょう。
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コースの紹介
MCPの概要
- MCPクライアント、サーバー、ツール、リソース、プロンプト、およびトランスポート
- MCPが直接API、プラグイン、RAG、A2Aスタイルの通信とどのように異なるか
- コーディングエージェント、エンタープライズデータ、ワークフローツール、および運用に関する一般的なユースケース
- MCPエコシステム、導入パターン、および統合におけるトレードオフ
- ラボ：シンプルなスタジオベースのクライアントとサーバーを使用して、MCPの基本を探求する。
MCPクライアント
- ツールの起動、リソースの読み取り、プロンプトテンプレートの使用
- MCPクライアントとLLMアプリケーションおよびエージェントフレームワークの統合
- バージョン互換性、エラー、再試行、スキーマ検証、および利用できないサーバーの処理
- クライアント側の設定、権限、およびユーザー承認パターン
- 実習：MCPクライアントを作成し、LLMワークフローに接続する
MCPサーバー
- ツールスキーマ、リソースインターフェース、およびプロンプト定義の設計
- ローカルファイル、API、データベース、およびサービスをMCP機能にマッピングする
副作用、冪等性、入力検証、出力形式の管理
- ローカル環境および共有環境向けのMCPサーバーのパッケージングと実行
- 実習：ツールとリソースを公開するMCPサーバーを構築する
外部APIとMCP
- API契約を安全なツールスキーマとレスポンスフォーマットに変換する
認証、レート制限、ページネーション、部分的な障害の処理
- 外部サービス統合のための最小権限アクセス設計
- MCP、直接API、RAG、ワークフロー自動化の中から選択する
- ラボ：MCP を介してサードパーティ API またはシミュレートされた API を公開する
MCPのセキュリティと認証
認証、認可、最小権限、および秘密情報の取り扱い
- 緊急注入、ツール汚染、データ漏洩、および危険な行為のリスク
承認フロー、サンドボックス、監査証跡、およびポリシーの適用
- MCPサーバーおよびツールカタログのセキュリティレビューパターン
- 実習：MCPワークフローに認証および承認制御を追加する
ステートレスプロトコル、トランスポート、および拡張機能
- StudioおよびStreamableのHTTPトランスポートパターン（リクエストスコープのレスポンスおよびキャンセルを含む）
- ゲートウェイ、ポリシー、および可観測性のためのHTTPメタデータとヘッダーベースのルーティング
- トランスポートセッションではなく、ツール引数とサーバーが生成したハンドルによる明示的なアプリケーション状態
- 複数回のやり取り、長時間実行される処理、キャッシュ可能なカタログ、および拡張境界
- ラボ：検出、メタデータの要求、明示的な状態を備えたステートレスな MCP インタラクションを構築する
デバッグ、テスト、および可観測性
- テストツールのスキーマ、バージョン互換性、検証パス、エッジケース、および障害
- トランスポート、認証、スキーマ、およびモデル統合の問題のデバッグ
- MCPアプリケーションのログ記録、トレース、メトリクス、および監査イベント
- ツール、拡張機能、モデルの変更に伴う MCP 統合の回帰テスト
- ラボ：MCPクライアント/サーバー統合のデバッグと計測
MCPアーキテクチャと統合戦略
- MCPとRAG、エージェントフレームワーク、AIゲートウェイ、CI/CDワークフローの統合
バージョン管理、互換性、拡張機能の採用、カタログ管理、ライフサイクルガバナンス
パフォーマンス、コスト、信頼性、キャッシング、および運用所有権のトレードオフ
- チームやプラットフォーム全体におけるMCP導入のためのロードマップ計画
- ラボ：本番環境向けMCP統合アーキテクチャの設計
前提条件
実習について
Linux Foundationは、rx-mのAI/MLエキスパートと提携し、このコースをコミュニティに提供しています。
