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Kurskatalog

MCP-Server und Skills entwickeln

Veröffentliche einen MCP-Server und einen Skill, die ein echter Client tatsächlich lädt.

Im Kurs „KI mit Werkzeugen verbinden (MCP)“ hast du gelernt, wie das Protokoll funktioniert. Hier geht es darum, deinen eigenen Server und Skill zu veröffentlichen. Du beginnst mit dem Aufrufer, für den du wirklich entwickelst: einem Modell, das nie deine Doku öffnet, anhand deiner Werkzeugnamen auswählt und für jedes zurückgegebene Wort Token zahlt. Du wählst zwischen Werkzeugen, Ressourcen, Prompts und Skills, verfolgst eine Sitzung von initialize über tools/list bis tools/call über stdio und Streamable HTTP und kalkulierst die Kosten deiner Werkzeugliste pro Gesprächsrunde. Dann gestaltest du die Teile, mit denen das Modell arbeitet: Namen und Beschreibungen, Schemas, die ungültige Aufrufe vor dem Handler abweisen, kleine, handhabbare Rückgabewerte und Fehler, die genau sagen, was zu ändern ist. Du setzt einen stdio-Server auf, registrierst ihn bei einem echten Client und verfolgst den Weg von der ausstehenden Freigabe bis zur Verbindung. Außerdem schreibst du eine SKILL.md, deren Frontmatter tatsächlich auslöst. Zum Schluss schaffst du Vertrauen: mit Evals, die Auswahl und Ausführung trennen, den vier typischen Fehlerbildern der Produktivumgebung, Berechtigungen für bewusste Zustimmung sowie Versionierung und Veröffentlichung, damit andere deine Arbeit vor dem Laden prüfen können.

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Lehrplan

  1. Abschnitt 1

    Deine Schnittstelle zum Modell

    Was ein Modell von deinem Server tatsächlich sieht: Grundbausteine, Transport und die Token-Kosten deiner Werkzeugliste.

    1. Du entwickelst für ein Modell
    2. Den richtigen Grundbaustein wählen
    3. stdio, HTTP und zustandslose Anfragen
    4. Erkennung und Token-Kosten

  2. Abschnitt 2

    Das Werkzeug gestalten

    Namen, Schemas, Rückgabewerte und Fehler – die vier Schnittstellen, mit denen ein Modell tatsächlich arbeitet.

    1. Namen und Beschreibungen sind die API
    2. Schemas, die Fehler verhindern
    3. Den Rückgabewert gestalten
    4. Fehler, die das Modell beheben kann

  3. Abschnitt 3

    Server und Skill veröffentlichen

    Erstelle einen stdio-Server, registriere ihn bei einem echten Client und schreibe einen Skill, den der KI-Agent selbstständig lädt.

    1. Einen Server aufsetzen
    2. Mit einem Client verbinden
    3. Einen Skill schreiben
    4. Skills, Server und Subagenten

  4. Abschnitt 4

    Vertrauen schaffen

    Evals, die Auswahl und Ausführung trennen, typische Fehlerbilder, bewusst gestaltete Zustimmung und eine Veröffentlichung, die andere prüfen können.

    1. Evals für Agentenwerkzeuge
    2. Fehlerbilder aus der Praxis
    3. Berechtigungen und Zustimmung gestalten
    4. Veröffentlichen, versionieren, vertrauen

Lernpfade

KI-Engineering

Entwickle und betreibe ein echtes KI-Produkt: Es durchsucht deine Inhalte, nutzt nur freigegebene Werkzeuge und wird jedes Mal auf dieselbe Weise getestet. Es hat einen Plan für Ausfälle und macht Geschwindigkeit und Kosten sichtbar.

Abfolge aus 11 Kursen

KI-native Entwicklung

Veröffentliche eine sichere TypeScript-App mit KI in deinem Arbeitsablauf: mit getesteten Algorithmen, klar begrenzten Werkzeugen, nachvollziehbaren Architekturentscheidungen und Releases, die du nach der Veröffentlichung überprüfen kannst.

Abfolge aus 16 Kursen

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