Eğitimin Amacı ve Kapsamı
MCP (Model Context Protocol), kurumsal sistemleri Claude, ChatGPT, VS Code, Cursor gibi istemcilere ve kendi agent'larınıza tek bir standart arayüzle bağlamayı sağlar. Eğitim, protokolün mimarisini ve bir iç sistemi güvenli bir MCP sunucusuna dönüştürmenin adımlarını ele alır.
Python ve TypeScript SDK'ları ile tools, resources ve prompts tanımlama, stdio ve Streamable HTTP transport'ları, OAuth 2.1 ile yetkilendirme, MCP Inspector ile test ve istemci tarafı entegrasyon uygulanır. Kurumun seçtiği bir sistem için çalışan bir MCP sunucusu ve güvenlik kontrol listesi oturumun çıktısıdır.
Kimler Katılmalı?
- İç sistemleri yapay zeka asistanlarına açacak backend geliştiricileri
- Agent uygulamaları geliştiren yapay zeka mühendisleri
- Entegrasyon ve API platformu ekipleri
- Ön koşul: Python veya TypeScript ve API geliştirme deneyimi
Kazanımlar
- MCP mimarisini (host, client, server) ve yaşam döngüsünü açıklamak
- Tools, resources ve prompts sunan bir MCP sunucusu geliştirmek
- Uzak sunucular için Streamable HTTP ve OAuth yetkilendirmesi kurmak
- Kendi agent'ınızda MCP istemcisi ile araçları keşfedip kullanmak
- Prompt injection ve aşırı yetki risklerine karşı sunucuyu sertleştirmek
Konular
MCP Mimarisi
- Host, client ve server rolleri, JSON-RPC mesajlaşması
- Tools, resources, prompts ve sampling, elicitation gibi istemci özellikleri
İlk MCP Sunucusu
- Python SDK (FastMCP) ve TypeScript SDK ile araç tanımlama
- stdio transport ve masaüstü istemcilere bağlama
- MCP Inspector ile test
Uzak Sunucular ve Yetkilendirme
- Streamable HTTP transport ve oturum yönetimi
- OAuth 2.1 tabanlı yetkilendirme ve kurumsal kimlik sağlayıcıları
MCP İstemcisi Geliştirme
- Araç keşfi ve çağrısı için istemci kodlama
- Birden fazla sunucuyu bir agent'a bağlamak
Güvenlik ve Operasyon
- Tool poisoning, prompt injection ve aşırı yetki riskleri
- Loglama, rate limit ve sunucu versiyonlama
- Kurum sistemi için sunucu projesi ve kontrol listesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Supervisor, hiyerarşik, orchestrator-worker ve swarm desenleriyle çoklu agent sistemleri tasarlama; context izolasyonu, görev dağıtımı, maliyet kontrolü ve LangGraph, CrewAI ile Microsoft Agent Framework karşılaştırması.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Agent sistemlerinde working memory, episodic, semantic ve procedural hafıza katmanlarını; context özetleme, vektör ve graf tabanlı bellek depoları, bellek güncelleme ve unutma stratejileriyle kurgulayan uygulamalı eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM ve veri analizi/kodlama agent'larının ürettiği kodu gVisor, Firecracker microVM, container izolasyonu, ağ/dosya sistemi kısıtlamaları ve kaynak kotalarıyla güvenli çalıştırma mimarilerini öğreten teknik eğitim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Agent sistemlerinde uçtan uca başarı, yörünge (trajectory) ve tool seçim doğruluğunu ölçme; OpenTelemetry, LangSmith, Arize Phoenix ve Langfuse ile dağıtık tracing ve canlı üretim izleme kurma eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Uzun süreli ve çok adımlı agent'larda API kesintileri, rate limit, kısmi hata ve süreç çökmelerine karşı retry, fallback, idempotency, telafi (compensation) ve Temporal/LangGraph ile durable execution eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Prompt chaining, routing, parallelization, orchestrator-workers, evaluator-optimizer ve otonom agent desenlerini mimari ödünleşimleriyle inceleyen; doğru probleme en sade agentic mimariyi seçtiren tasarım eğitimi.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
