Will I be able to create my own AI agents after completing this course?

Yes! By the end of the course,you’llbe equipped with the knowledge and hands-on experience to build scalable, autonomous AI agents that can integrate with external tools, solve complex tasks, and function dynamically.

What technologies will I work with in this AI Agents Development course?

You will be working with cutting-edge technologies like Gemini, OpenAI, and MCP, learning how to integrate and manage these tools effectively to build autonomous, intelligent AI systems.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Advanced MCP & Tool Calling for AI Agents

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Advanced MCP & Tool Calling for AI Agents

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN“

Dozenten: LearnKartS

Bei enthalten

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3 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

3 Module

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Stufe Fortgeschritten

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

Understand MCP architecture, tool calling concepts, and practical setup for Gemini and OpenAI integration.
Master tool registration, function calling, and response generation in Gemini and OpenAI environments.
Learn to build and configure the MCP server, transport layer, and API routes for seamless client-server communication.
Gainexpertisein integrating OpenAI with MCP, setting up Angular for AI-assisted development, and creating agent-driven systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Development Environment
Kategorie: Data Validation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Angular
Kategorie: Debugging
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Systems Architecture

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Frontend Integration
Kategorie: Node.JS
Kategorie: Middleware
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Gemini
Kategorie: JSON

Wichtige Details

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April 2026

Bewertungen

24 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN“

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Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 3 Module

Transform the way AI operates!

Building intelligent, autonomous AI agents begins with mastering MCP architecture and tool calling. The issue? Many AI courses offer theory without the practical skills needed for real-world applications. In this Agentic AI course, you’ll learn to create advanced AI agents with Gemini and OpenAI tools. From registering tools and managing function calls to generating dynamic responses, you will discover how to integrate powerful AI functionalities effortlessly. You’ll also master building an MCP server, managing transport layers, and optimizing API routes for top-tier system performance. What sets this course apart? You’ll not only learn the theory but also build and deploy real AI systems that solve real-world problems, giving you the confidence to work in production environments. Ideal for developers and AI enthusiasts eager to create scalable, agent-driven systems. This course will arm you with the tools to make AI smarter and more autonomous. Get ready to build AI that thinks, learns, and adapts. Enroll now and start mastering MCP and tool calling today!

Learn the fundamentals of MCP and native tool calling, including transport layers, architecture, and practical setup with Gemini and OpenAI tools. Implement initial tool functions and handle AI tool calls for real-world responses.

Das ist alles enthalten

17 Videos8 Aufgaben

17 VideosInsgesamt 75 Minuten

Course Introduction1 Minute
Understanding Transport Layer in MCP9 Minuten
MCP vs Tool Calling – Introduction & Concept3 Minuten
MCP vs Tool Calling – Architecture & Mechanism6 Minuten
MCP vs Tool Calling – Advantages & Practical Setup3 Minuten
Introduction and Project Setup for Gemini Tool Calling5 Minuten
Creating the generateWithTools Function and Initial Setup5 Minuten
Defining the Weather Tool and Its Parameters5 Minuten
Creating the Customer Tool and Registering Tools in Gemini4 Minuten
Configuring Function Calling Modes and Tool Configuration3 Minuten
Handling AI Tool Calls and Executing Functions3 Minuten
Sending Tool Results Back to Gemini and Generating Final Response7 Minuten
Introduction to OpenAI Tool Calling and Creating the OpenAI Service File5 Minuten
Setting Up OpenAI Package and Import Configuratio4 Minuten
Configuring Environment Variables and Initializing OpenAI Client4 Minuten
Implementing Generate Response and Embeddings Functions4 Minuten
Understanding OpenAI Responses API vs Chat Completions API3 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 144 Minuten

Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten

Build a fully functional MCP server with session management, tool registration, and client-server communication. Explore MCP transport layer setup, route configuration, and testing for agentic AI systems.

Das ist alles enthalten

18 Videos8 Aufgaben

18 VideosInsgesamt 89 Minuten

Implementing the callLLM Function Using Responses API4 Minuten
Defining Tool Schemas and Function Parameters5 Minuten
Preparing Tools Array and Fixing Type Errors5 Minuten
Using Strict Schema and Finalizing Tool Configuration6 Minuten
Testing OpenAI Native Tool Calling in Frontend5 Minuten
Introduction to MCP and Updating the Gemini Model Configuration5 Minuten
Understanding MCP Concepts: Tools, Resources, and Prompts5 Minuten
Setting Up the MCP Folder Structure and Project Organization4 Minuten
Creating the MCP Server and Initial Server Configuration5 Minuten
Creating Tool Files for Customer, Order, and Weather Services5 Minuten
Registering the Customer Tool and Defining Input Schema6 Minuten
Implementing Output Schema and Completing the Tool Setup7 Minuten
Introduction to MCP Transport Layer and Controller Setup5 Minuten
Implementing Session Management and Transport Storage Logic5 Minuten
Creating Helper Functions for Session Transport and Transport Initialization4 Minuten
Implementing POST Handler for MCP Client-Server Communication4 Minuten
Implementing GET, DELETE Handlers and Configuring MCP Routes5 Minuten
Architecture Deep Dive: The Critical Role of the MCP Client6 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 162 Minuten

Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten

Integrate MCP with OpenAI and Gemini clients, design agent loops, structured outputs, and AI-readable tool contexts. Test and refine your system to create scalable, real-world agentic AI applications.

Das ist alles enthalten

23 Videos8 Aufgaben

23 VideosInsgesamt 115 Minuten

Introduction to the Project Setup and Required Tools5 Minuten
Installing Node.js and Understanding the Runtime Environment5 Minuten
Installing and Setting Up Visual Studio Code5 Minuten
Verifying Node Installation and Running Basic Node Commands5 Minuten
Introduction to Angular and Navigating Angular Documentation5 Minuten
Installing Angular CLI Using NPM5 Minuten
Checking Angular CLI Version and Understanding CLI Setup5 Minuten
Opening and Setting Up the Project Environment in VS Code5 Minuten
Installing Essential VS Code Extensions for Angular Development5 Minuten
Preparing for AI-Assisted Development with Gemini and Next Steps6 Minuten
Introduction to MCP Integration with OpenAI5 Minuten
Copying and Setting Up the OpenAI Service in the Backend5 Minuten
Installing OpenAI Package and Reviewing Initial Code Changes5 Minuten
Updating the Agent Controller and Passing the MCP Client5 Minuten
Selecting the LLM Dynamically (Gemini vs OpenAI)5 Minuten
Loading MCP Tools Using the MCP Client5 Minuten
Transforming MCP Tools into AI-Readable Tool Context5 Minuten
Creating System Instructions for AI Tool Usage5 Minuten
Designing the Response Contract and Structured Output Format4 Minuten
Preparing Messages and Understanding the Agent Loop Concept5 Minuten
Testing MCP Tool Calling with OpenAI GPT Model6 Minuten
Interview Prep: MCP Architecture Questions6 Minuten
Course Summary1 Minute

8 AufgabenInsgesamt 189 Minuten

Checkpoint Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Checkpoint Quiz24 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz25 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten

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Dozenten

LearnKartS

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LearnKartS

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

This course is perfect for developers, AI enthusiasts, and anyone eager to build scalable, agent-driven AI systems. If you're looking to transition into AI development or deepen your existing knowledge, this Agentic AI Engineering course will help you develop the skills needed to succeed.

Unlike theoretical courses, this course provides practical, hands-on training in building AI systems.You'llwork on live projects, from MCP tool integration to server and transport layer management, making sureyou'reready for real-world AI deployment.

While prior knowledge of programming is beneficial, the course is designed for developers at various skill levels.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

Weitere Fragen

Besuchen Sie die das Hilfe-Center für Kursteilnehmer.

Finanzielle Unterstützung verfügbar,

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Building the MCP Server and Transport Layer

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MCP Client Integration and Agentic AI System Design

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