Erstellen Sie MCP-Server für AI-Agenten in Python und TypeScript

AI-Agenten sind leistungsstark, aber sie benötigen Zugriff auf reale Tools und Daten, um wirklich nützlich zu sein. Das Model Context Protocol (MCP) schließt diese Lücke, indem es standardisiert, wie AI-Modelle mit Ihrer lokalen Umgebung interagieren. In diesem textbasierten Kurs lernen Sie, wie Sie Ihre eigenen MCP-Server von Grund auf mit Python und TypeScript erstellen. Sie beginnen mit grundlegenden Konzepten der agentischen AI-Kommunikation und gehen dazu über, sicheren, typisierten und asynchronen Code zu schreiben, der Ihre benutzerdefinierten Tools für AI-Assistenten bereitstellt. Was Sie lernen werden: • Verstehen der Kernarchitektur und Terminologie des Model Context Protocol. • Erstellen voll funktionsfähiger MCP-Server mit Python und TypeScript. • Anwenden moderner Programmierpraktiken wie async/await, Python type hints und TypeScript-Interfaces. • Konfigurieren des sicheren Zugriffs auf lokale Dateien, Datenbanken und externe APIs. • Üben der Integration Ihrer benutzerdefinierten Server in moderne AI-Agent-Workflows. • Verwalten von Abhängigkeiten mit modernem Packaging und virtuellen Umgebungen. Der Kurs verläuft logisch von grundlegenden Definitionen und der Einrichtung der Umgebung bis hin zu praktischen, schriftlichen Programmierübungen. Dieser Leitfaden wurde für Anfänger mit grundlegenden Python- oder JavaScript-Kenntnissen entwickelt, die agentische AI erkunden möchten, und erfordert keine vorherige Erfahrung im Bereich Machine Learning. Beginnen Sie noch heute mit dem Lesen, um Ihren AI-Agenten die Tools zu geben, die sie für die Interaktion mit der realen Welt benötigen.