Seminar Agentic AI Engineering – MCP Server und Clients entwickeln

Dieses Seminar vermittelt die Entwicklung standardisierter MCP-Server und -Clients auf Basis der stateless Spezifikation 2026-07-28. Neben Tools, Resources und Prompts stehen Discovery, Multi Round-Trip Requests, Erweiterungen, Autorisierung und die Migration bestehender 2025er Implementierungen im Mittelpunkt. Die Teilnehmenden können MCP-Komponenten implementieren, testen und betreiben, die klein geschnittene Fähigkeiten anbieten und bei Authentifizierung, Eingabeprüfung oder Transportfehlern kontrolliert reagieren.

Einordnung und Nutzen

Agentische Systeme verbinden probabilistische Modellentscheidungen mit deterministischen Softwarekomponenten. Deshalb behandelt das Seminar Architektur, Implementierung, Sicherheitsgrenzen und überprüfbare Qualität gemeinsam. Technische Entscheidungen werden an realistischen Fehlerszenarien und nicht nur am erfolgreichen Idealablauf bewertet.

Zielgruppe

AI Engineers, Backend- und Integrationsentwickler, Plattformteams sowie Anbieter interner Entwicklerwerkzeuge.

Voraussetzungen

Praxis in Python, TypeScript oder einer vergleichbaren Sprache, APIs und JSON; Grundkenntnisse agentischer Systeme.

Seminarinhalte

• MCP 2026-07-28, stateless Kern und Abgrenzung zur 2025er Ära
• Selbstbeschreibende Requests, server/discover und Capability-Metadaten
• Tools, Resources und Prompts fachlich sinnvoll modellieren
• JSON Schema 2020-12, strukturierte Ergebnisse und Fehler gestalten
• Request-Header, Routing, deterministische Listen und Caching
• Multi Round-Trip Requests und serverseitige Interaktionen
• Tasks, MCP Apps und Erweiterungsmodell einordnen
• Deprecated Roots, Sampling, Logging und HTTP+SSE migrieren
• OAuth- und OpenID-Connect-nahe Autorisierung sicher umsetzen
• Prompt Injection, Tool Poisoning und Datenabfluss begrenzen
• Clients, Contract Tests und Dual-Era-Kompatibilität prüfen
• Trace-Kontext, Versionierung und horizontal skalierbarer Betrieb

Praxisprojekt

Im Labor entsteht ein MCP-Server mit mehreren Tools und einer geschützten Ressource sowie ein Client, der Fähigkeiten dynamisch erkennt. Negativtests prüfen ungültige Schemas, Rechtefehler und manipulierte Inhalte.

Lernziele

Die Teilnehmenden können MCP-Komponenten implementieren, testen und betreiben, die klein geschnittene Fähigkeiten anbieten und bei Authentifizierung, Eingabeprüfung oder Transportfehlern kontrolliert reagieren. Außerdem können die Teilnehmenden Architekturentscheidungen begründen, typische Fehlerbilder diagnostizieren und geeignete Tests sowie Kontrollpunkte für den eigenen Einsatzkontext festlegen.

Arbeitsweise

Kurze Theorieblöcke wechseln mit Demonstrationen, Entwurfsaufgaben und Übungen am System. Zwischenergebnisse werden gemeinsam überprüft; Alternativen, Grenzen und betriebliche Auswirkungen werden transparent diskutiert. Das Praxisprojekt verbindet die Einzelthemen zu einer konsistenten Lösung.