In diesem Kurs erfahren Sie, wie Sie leistungsstarke KI-Anwendungen mit dem Model Context Protocol erstellen können, einem revolutionären Ansatz, der mühsamen Integrationscode bei der Anbindung von Claude an externe Dienste und Datenquellen überflüssig macht. Dieser Kurs führt Sie vom Verständnis der MCP-Kernarchitektur zum Aufbau voll funktionsfähiger MCP-Server und -Kunden, die mit realen Systemen interagieren können. Sie lernen die drei wesentlichen MCP-Primitive - Werkzeuge, Ressourcen und Prompts - kennen und verstehen, wann sie jeweils eingesetzt werden. Durch die praktische Umsetzung erstellen Sie Ihren eigenen MCP-Server mit dem Python SDK und definieren Tools, die Claude autonom aufrufen kann, Ressourcen, die Ihren Anwendungen Daten zur Verfügung stellen, und Prompts, die Endbenutzern professionell gestaltete Workflows liefern. Durch den Aufbau von Client- und Serverkomponenten erhalten Sie einen vollständigen Einblick, wie MCP die nahtlose Kommunikation zwischen KI-Modellen und externen Diensten ermöglicht. Sie werden mit dem MCP Inspector arbeiten, um Ihre Implementierungen zu testen, Transportprotokolle zu verstehen und genau zu sehen, wie Nachrichten durch das gesamte System fließen. Ganz gleich, ob Sie GitHub-Integrationen, Dokumentenmanagementsysteme oder benutzerdefinierte KI-Workflows erstellen, dieser Kurs vermittelt Ihnen die praktischen Fähigkeiten, um den standardisierten Ansatz von MCP zu nutzen und Ihren Entwicklungsaufwand drastisch zu reduzieren.

Einführung in das Modell-Kontext-Protokoll
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Einführung in das Modell-Kontext-Protokoll
Dozent: Stephen Grider
5.841 bereits angemeldet
Bei enthalten
26 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Document Management
- Kategorie: Debugging
- Kategorie: AI Integrations
- Kategorie: Program Development
- Kategorie: Servers
- Kategorie: Tool Calling
- Kategorie: Test Tools
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: AI Workflows
- Kategorie: Model Context Protocol
- Kategorie: Anthropic Claude
- Kategorie: Prompt Engineering
Wichtige Details

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November 2025
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dozent
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Geprüft am 15. März 2026
Stephen is a great instructor! The course is well structured, concepts are clearly articulated and introduced in a way that's easy to follow.
Geprüft am 13. Apr. 2026
This course structure draws from established courses and provides a balanced, insightful path from theory to building real AI applications.

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