Bei der herkömmlichen Aufrufweise von Tools ist für jede neue Datenquelle eine individuelle Integration erforderlich, was zu einem fragmentierten Ökosystem führt. Das Model Context Protocol (MCP)bietet einen universellen, offenen Standard, der diese „Einmal“-Konnektoren ersetzt. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie den Schritt von statischen APIs hin zu einer Client-Server-Host-Architektur vollziehen, in der ein einzelner MCP-Client Tools auf mehreren Servern gleichzeitig erkennen und nutzen kann. Sie lernen, wie Sie mit FastMCP KI-Modellen einen sicheren, standardisierten Zugriff auf lokale Ressourcen, Datenbanken und Webdienste ermöglichen , ohne die Integrationsschicht für jedes neue LLM neu schreiben zu müssen.

Ja. Sicherheit ist der größte Engpass beim Einsatz von KI-Agenten in Unternehmensumgebungen, und dieser Kurs befasst sich damit anhand von berechtigungsbasierten Workflows. Sie sammeln praktische Erfahrungen bei der Implementierung von Stichprobenverfahren, Roots und Mechanismen zur Benutzergenehmigung– damit stellen Sie sicher, dass Ihre Agenten innerhalb strenger Dateisystemgrenzen arbeiten und niemals unbeabsichtigte Aktionen ausführen. Durch das Erlernen der auf JSON-Schemas basierenden Erfassung und Überprüfung lernen Sie, wie Sie „Human-in-the-Loop“-Systeme aufbauen, bei denen die KI vor dem Zugriff auf sensible Daten oder der Durchführung externer Schreibvorgänge eine ausdrückliche Genehmigung einholen muss.

Um auf Kursmaterialien und Aufgaben zugreifen zu können und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie bei der Anmeldung zu einem Kurs die Option „Zertifikat“ erwerben. Berechtigte Lernende haben möglicherweise auch die Möglichkeit, mit einer kostenlosen Testphase zu beginnen. Bei einigen Kursen wird möglicherweise auch die Option „Vollständiger Kurs, kein Zertifikat“ angeboten. Damit haben Sie Zugriff auf die Kursmaterialien, können die erforderlichen Prüfungen einreichen und erhalten eine Abschlussnote, können jedoch kein Zertifikat erwerben oder erhalten.