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Kurskatalog

KI mit Werkzeugen verbinden (MCP)

MCP und sichere Werkzeugnutzung – gib Modellen echten, kontrollierten Zugriff.

Das Model Context Protocol wurde zum USB-C der KI: ein Standard, mit dem jedes Modell jedes Werkzeug und jede Datenquelle nutzen kann. Er ist branchenweit im Einsatz und wurde an die Linux Foundation übergeben. Dieser Kurs erklärt das Integrationsproblem, das MCP löst, das Host-Client-Server-Modell und die drei Dinge, die ein Server bereitstellt: Werkzeuge, Ressourcen und Prompts. Du verfolgst den gesamten Ablauf der Werkzeugnutzung, erstellst ein Werkzeugschema mit typisierten, validierten Eingaben und verarbeitest Aufruf und Rückgabe. Dann kommt das Wichtigste: Werkzeugsicherheit – Prompt-Injection, Tool-Poisoning, minimale Rechtevergabe und warum du sensible Werkzeuge nie automatisch freigibst.

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Lehrplan

  1. Abschnitt 1

    Was ist MCP?

    Der Standard, der Modelle mit Werkzeugen verbindet.

    1. Das N×M-Integrationsproblem
    2. Hosts, Clients und Server
    3. Kernfunktionen und Erweiterungen
    4. Warum sich ein Standard durchsetzt

  2. Abschnitt 2

    Der Ablauf der Werkzeugnutzung

    Wie ein Modell tatsächlich ein Werkzeug aufruft.

    1. Wie Modelle Werkzeuge aufrufen
    2. Werkzeugschemas (JSON)
    3. Typisierte Eingaben und Validierung
    4. Aufruf und Rückgabe
    5. Lange Aufrufe und menschliche Eingaben
    6. MCP Apps und Skills

  3. Abschnitt 3

    Ein Werkzeug bauen

    Definieren, Aufrufe verarbeiten, Ergebnisse zurückgeben, testen.

    1. Ein Werkzeug definieren
    2. Den Aufruf verarbeiten
    3. Ergebnisse zurückgeben
    4. Ein Werkzeug testen

  4. Abschnitt 4

    Werkzeugsicherheit

    Injection, Poisoning und minimale Rechtevergabe.

    1. Prompt-Injection (LLM01)
    2. Tool-Poisoning
    3. Minimale Rechtevergabe
    4. Nie automatisch freigeben

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.

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