Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Her LLM uygulaması ve her iç sistem için ayrı entegrasyon kodu yazmak kurumsal ölçekte sürdürülemez bir bakım yükü yaratır. Model Context Protocol (MCP), araçları, veri kaynaklarını ve şablonları tek bir standart üzerinden agent'lara açmayı sağlar.
Bu uygulamalı eğitimde katılımcılar MCP mimarisini (host, client, server; tools, resources, prompts) inceler, Python/TypeScript SDK ile kurum içi bir API veya veri tabanı için özel bir MCP sunucusu geliştirir, OAuth ve rol bazlı erişim kontrollerini uygular ve üretime hazır bir MCP sunucu şablonu üretir.
Kimler Katılmalı?
- Kurumsal sistemleri yapay zeka uygulamalarına açan backend ve platform mühendisleri
- Agent altyapısı kuran yapay zeka mühendisleri ve çözüm mimarları
- API yönetimi ve entegrasyon ekipleri
- Ön koşul: Python veya TypeScript ile API geliştirme deneyimi
Kazanımlar
- MCP mimarisindeki host, client ve server rollerini ve iletişim akışını açıklamak
- Tools, resources ve prompts bileşenlerini doğru senaryolarla eşleştirmek
- Kurumsal API ve veri kaynaklarını saran özel bir MCP sunucusu geliştirmek
- Streamable HTTP taşıma katmanı, kimlik doğrulama ve yetki sınırlarını yapılandırmak
- Kurum içi tekrar kullanılabilir bir MCP sunucu şablonu ve güvenlik kontrol listesi oluşturmak
Konular
MCP Mimarisi ve Temel Bileşenler
- Host, Client ve Server kavramları; JSON-RPC mesajlaşma
- Tools, Resources, Prompts ve Sampling yetenekleri
Özel MCP Sunucusu Geliştirme
- Python (FastMCP) ve TypeScript SDK ile sunucu kurulumu
- İç REST API ve SQL kaynaklarını MCP aracına dönüştürme
Taşıma Katmanları ve Dağıtım
- Yerel stdio ve uzak sunucular için Streamable HTTP
- Container paketleme, ölçekleme ve merkezi MCP gateway kurgusu
Kimlik Doğrulama, Yetkilendirme ve Güvenlik
- OAuth 2.1, kullanıcı bazlı token aktarımı ve en az yetki ilkesi
- Tool poisoning, rug-pull ve dolaylı prompt injection önlemleri
Agent ve İstemci Entegrasyonu
- Claude, OpenAI Agents SDK, LangGraph ve IDE istemcilerinden bağlanma
- Loglama, hata yönetimi ve kurumsal MCP kontrol listesi
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Kurumsal bilgi, prosedür ve araçları agent'ların tekrar kullanabileceği modüler yetkinlik paketlerine (skills) dönüştürme: SKILL.md yapısı, aşamalı yükleme (progressive disclosure), şablonlar ve yönetişim.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Çok adımlı agent sistemlerini uçtan uca ve adım bazında değerlendirme: trajectory evals, tool calling doğruluğu, görev tamamlama metrikleri, simüle edilmiş kullanıcı/ortam testleri ve CI/CD eval pipeline'ı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Araç kullanan ve dış sistemlerde işlem yapan agent'ların güvenliği: dolaylı prompt injection savunması, OAuth/OBO ile kullanıcı adına yetkilendirme, sandbox izolasyonu, guardrail'ler ve OWASP Agentic güvenlik kontrolleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM tabanlı agent'ların nasıl çalıştığını öğreten temel program: model, araçlar, hafıza ve kontrol döngüsü; chatbot, iş akışı otomasyonu ve agent arasındaki farklar ve kurum için doğru ilk use case seçimi.
- Canlı Kurs
- 6 modül
-
Yöneticiler için agentic yapay zekanın iş modeline, süreçlere ve organizasyona etkisi: fonksiyon bazlı use case'ler, yatırım ve ROI değerlendirmesi, operasyonel riskler, yönetişim ve agent'larla çalışan ekiplerin yeniden tasarımı.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
LLM'lerin function calling / tool calling ile API, veri tabanı ve iç sistemleri nasıl kullandığını uygulamalı öğreten program: araç şeması tasarımı, parametre doğrulama, hata yönetimi ve OpenAI, Claude ve Gemini API'leriyle çalışan bir agent.
- Canlı Kurs
- 6 modül
Bizimle iletişime geçin
