Seminar MCP – Server mit Python entwickeln

Seminarprofil

MCP-Server machen fachliche Funktionen für KI-Anwendungen zugänglich. Die Qualität einer solchen Integration hängt wesentlich davon ab, wie präzise diese Funktionen zugeschnitten sind und wie zuverlässig der Server Eingaben, Berechtigungen und Fehler behandelt. Das Seminar verbindet deshalb die Arbeit mit einem Python-SDK mit den Anforderungen an einen wartbaren Backenddienst.

In einem durchgehenden Entwicklungsprojekt wird eine kleine Serviceanwendung aufgebaut. Zunächst entstehen klar begrenzte, lesende Werkzeuge. Anschließend kommen strukturierte Antworten, eine abgesicherte Fachschnittstelle und adressierbare Informationsbestände hinzu. Die Übungen verwenden feste Testdaten und nachvollziehbare Sollwerte, damit fachliche Fehler nicht hinter plausibel klingenden Modellantworten verschwinden.

Der Server wird mit einem unabhängigen Client geprüft und für einen reproduzierbaren Start vorbereitet. Die Programmierung folgt der vereinbarten Protokollrevision und dem dazu passenden SDK-Stand. Eine vollständige unternehmensweite Identitätsplattform oder ein hochverfügbarer Cluster wird in diesem Entwicklungsseminar nicht aufgebaut.

Inhalte im Überblick

• Projektaufbau und SDK-Einsatz
• Werkzeugdesign und Schemas
• Tools implementieren
• Resources und Fachschnittstellen
• Asynchrone Verarbeitung und Robustheit
• Transport und Zugriffsschutz
• Tests und Auslieferung

Seminarinhalte

1. Projektaufbau und SDK-Einsatz

• Projektstruktur, virtuelle Umgebung, Abhängigkeiten und reproduzierbare Paketstände einrichten.
• SDK-Abstraktionen von Protokollnachrichten und fachlicher Anwendungslogik trennen.
• Einen kleinen Server starten und seine Funktionen mit einem unabhängigen Client prüfen.

2. Werkzeugdesign und Schemas

• Fachliche Aufgaben in überschaubare Funktionen mit eindeutigen Namen und Beschreibungen übersetzen.
• Eingabeparameter, Pflichtfelder, Typen, Grenzen und zulässige Werte festlegen.
• Strukturierte Ausgaben und verständliche Fehlerrückmeldungen als stabile Schnittstellen gestalten.

3. Tools implementieren

• Servicefunktionen kapseln und fachliche Logik unabhängig vom MCP-Adapter ausführbar halten.
• Eingaben vor dem Zugriff auf Datenbank oder Fachschnittstelle validieren.
• Lesende und verändernde Operationen trennen und Wiederholungen bei Schreibzugriffen berücksichtigen.

4. Resources und Fachschnittstellen

• Informationsbestände mit nachvollziehbarer Adressierung und definierten Zugriffsgrenzen bereitstellen.
• Eine vorbereitete REST-Schnittstelle mit Zeitlimits und kontrollierter Fehlerübersetzung anbinden.
• Antwortmengen begrenzen und sensible Felder bereits vor der Rückgabe entfernen.

5. Asynchrone Verarbeitung und Robustheit

• Asynchrone Aufrufe, begrenzte Parallelität und sauberes Beenden ausstehender Arbeit umsetzen.
• Abbrüche, Zeitüberschreitungen und Ausfälle des angebundenen Systems unterscheiden.
• Wiederholungsstrategien passend zur fachlichen Wirkung einer Operation wählen.

6. Transport und Zugriffsschutz

• Den Dienst lokal prüfen und anschließend über einen vorbereiteten HTTP-Zugang erreichbar machen.
• Identitätsinformationen an die fachliche Berechtigungsprüfung weitergeben, ohne Geheimnisse zu protokollieren.
• Anfragebezogene Daten halten und versehentliche Vermischung mehrerer Benutzer vermeiden.

7. Tests und Auslieferung

• Fachlogik mit Unit-Tests und MCP-Verhalten mit Integrationstests abdecken.
• Ungültige Eingaben, unerlaubte Datensätze und Ausfälle als verpflichtende Negativfälle prüfen.
• Abhängigkeiten, Startparameter und eine minimale Betriebsbeschreibung für die Übergabe festhalten.

Praktische Übungen

1. Ein Python-Projekt mit festgelegten Abhängigkeiten anlegen und einen ersten lesenden Toolaufruf ausführen.
2. Die Eingabedefinition um Grenzwerte erweitern und gültige sowie ungültige Beispiele prüfen.
3. Eine Servicefunktion mit einer vorbereiteten REST-API verbinden und deren Antworten kontrolliert abbilden.
4. Eine Resource mit begrenztem Datenumfang ergänzen und den Zugriff mit zwei Testrollen vergleichen.
5. Zeitüberschreitung und Backendfehler auslösen, automatisiert testen und den Dienst reproduzierbar paketieren.

Schulungsumgebung

Benötigt werden Python, Git, ein Editor, eine isolierte Entwicklungsumgebung, ein kompatibles MCP-SDK und ein Testclient. REST-Dienst, Testidentitäten und Daten werden als abgestimmte Laborbestandteile benötigt.

Fachbereichsleiter / Leiter der Trainer / Ihre Ansprechpartner

Dauer:	3 Tage ca. 6 h/Tag, Beginn 1. Tag: 10:00 Uhr, weitere Tage 09:00 Uhr
Preis:	Öffentlich oder Live Stream: € 1.797 zzgl. MwSt. Inhaus: € 5.100 zzgl. MwSt.
Teilnehmeranzahl:	min. 2 - max. 8
Teilnehmer:	Python-Entwickler, Backend-Entwickler, Automatisierungsspezialisten und technisch erfahrene Integratoren
Voraussetzungen:	Sichere Python-Kenntnisse einschließlich Funktionen, Klassen, virtueller Umgebungen und Fehlerbehandlung; Grundkenntnisse in async/await, HTTP, JSON, Git und MCP
Standorte:	Stream Live, Inhaus/Firmenseminar, Berlin, Bremen, Darmstadt, Dresden, Erfurt, Essen, Flensburg, Frankfurt, Freiburg, Friedrichshafen, Hamburg, Hamm, Hannover, Jena, Kassel, Köln, Konstanz, Leipzig, Luxemburg, Magdeburg, Mainz, München, Münster, Nürnberg, Paderborn, Potsdam, Regensburg, Rostock, Stuttgart, Trier, Ulm, Wuppertal, Würzburg
Methoden:	Vortrag, Demonstrationen, praktische Übungen am System
Seminararten:	Öffentlich, Webinar, Inhaus, Workshop - Alle Seminare mit Trainer vor Ort, Webinar nur wenn ausdrücklich gewünscht
Durchführungsgarantie:	ja, ab 2 Teilnehmern
Sprache:	Deutsch - bei Firmenseminaren ist auch Englisch möglich
Seminarunterlage:	Dokumentation auf Datenträger oder als Download
Teilnahmezertifikat:	ja, selbstverständlich
Verpflegung:	Kalt- / Warmgetränke, Mittagessen (wahlweise vegetarisch)
Support:	3 Anrufe im Seminarpreis enthalten
Barrierefreier Zugang:	an den meisten Standorten verfügbar
	Weitere Informationen unter + 49 (221) 74740055

Seminartermine

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