Cours accéléré d'IA agentique MCP avec Python

Aperçu

Explorez le protocole de contexte de modèle pour des interactions standardisées avec des LLM, construisez des clients et des serveurs MCP, et implémentez le SDK Python pour la gestion des ressources et la manipulation du protocole.

Programme

• Introduction à l'IA Agentique et au MCP
Définition et importance de l'IA Agentique
Aperçu du Protocole de Contexte de Modèle (MCP)
Importance et applications des interactions normalisées des LLM
• Comprendre le Protocole de Contexte de Modèle
Structure et composantes du MCP
Sémantique et opérations du protocole
Cas d'utilisation et exemples pratiques
• Construire des Clients MCP
Configurer l'environnement de développement
Mise en œuvre de l'architecture client MCP
Gestion des requêtes et des réponses
Gestion des erreurs et débogage
• Développer des Serveurs MCP
Gestion du protocole côté serveur
Servir plusieurs clients simultanément
Mesures de sécurité et de contrôle d'accès
Optimisation des performances
• Mise en œuvre du SDK Python pour MCP
Introduction au SDK Python pour MCP
Installation et configuration du SDK
Gestion des ressources avec le SDK
Techniques avancées de gestion de protocole
• Programmation Python Pratique pour MCP
Écrire un code Python clair et efficace
Utilisation des bibliothèques et frameworks Python
Meilleures pratiques pour des interactions MCP robustes
• Études de Cas et Applications
Analyse des implémentations réelles du MCP
Leçons apprises et meilleures pratiques
Tendances futures dans l'IA Agentique et le MCP
• Projet de Cours : Implémentation du MCP
Définir les objectifs et exigences du projet
Concevoir et développer une solution MCP
Stratégies de test et de déploiement
Revue du projet et feedback
• Conclusion et Apprentissage Supplémentaire
Résumé des concepts clés couverts
Ressources supplémentaires pour un apprentissage continu
Opportunités pour des études et applications avancées

Sujets

Informatique