Basierend auf dem offiziellen Anthropic MCP-Lehrplan · Für technische Teams
Baue Agenten, die wirklich etwas tun.
MCP, Skills und Subagenten – die technische Grundlage für autonome Claude-Workflows. Für Entwickler und technisch versierte Teams, die genug von Chatbots haben.
Das Problem
Ein Chatbot ist kein Agent.
Die meisten KI-Agenten sind glorifizierte Prompts – sie reagieren, sie handeln nicht. Echte autonome Workflows, die externe Systeme verbinden, mehrstufige Aufgaben ausführen und prüfbar bleiben, erfordern ein solides technisches Fundament: MCP, Skills, Subagents. Die Realität: Das lernt man nicht in einem 20-minütigen YouTube-Tutorial.
Unser Ansatz
Das Protokoll, das alles zusammenhält
Model Context Protocol (MCP) ist der offene Standard, mit dem Claude sicher mit externen Tools und Datenquellen kommunizieren kann – ohne Tool-Schemata von Hand zu schreiben. Wir kombinieren den offiziellen Anthropic-MCP-Lehrplan mit praktischen Designmustern für Agenten und dem DACH-Compliance-Kontext. Das Ziel: Die Teilnehmenden gehen mit einem funktionsfähigen MCP-Server und dem vollständigen Werkzeugkasten für produktionsreife Agenten nach Hause.
Der Inhalt
01
MCP-Grundlagen & Serverentwicklung
Architektur: client-server-Kommunikation, Tools, Ressourcen, Prompts.
Ihren ersten MCP-Server erstellen mit dem Python-SDK.
Testen und Debuggen mit dem MCP Inspector.
02
MCP-Client & erweiterte Funktionen
Erstellen der Client-Seite - Verbindung zu MCP-Servern.
Implementierung von Ressourcen für direkten Datenzugriff.
Vollständiger Anwendungsablauf: alles arbeitet zusammen.
03
Erweitertes MCP
Sampling, Fortschrittsbenachrichtigungen, Roots-Berechtigungsmodell.
STDIO vs. HTTP-Transport - lokale vs. entfernte Bereitstellungen.
Skalierbare, zustandslose MCP-Server für den produktiven Einsatz.
04
Kompetenzen & Unteragenten
Fähigkeiten: Claude einmal anlernen, dauerhaft anwenden.
SKILL.md schreiben, Trigger-Matching optimieren, Kontext effizient halten.
Fähigkeiten im ganzen Team teilen - Repository, Plugins, Enterprise-Einstellungen.
So setzen wir um
Technisch. Praktisch. Produktionsreif.
Grundkenntnisse in Python, Verständnis von async/await und Vertrautheit mit APIs erforderlich. Max. 8 Teilnehmende pro Kohorte.
Kompakt (3h): Module 01-02. Erster MCP-Server läuft, Architektur verstanden.
Ganzer Tag (8h): Alle vier Module + vollständige Agentenimplementierung + Governance-Überprüfung.
Sprache: Englisch oder Deutsch.
Für wen
Wer teilnehmen sollte
Software- und Plattformingenieure: Die Claude mit internen Systemen verbinden möchten.
ML-/KI-Ingenieure: Die agentenbasierte Workflows in Produktionsqualität entwickeln.
Tech Leads: Die eine solide technische Grundlage für die Agentenstrategie ihres Unternehmens wünschen.
Warum dieses Training unerlässlich ist
Wirkung 01
Keine Boilerplate mehr
MCP eliminiert stundenlangen Integrationscode. Sobald Sie es verstanden haben, geht die Implementierung deutlich schneller.
Wirkung 02
Echte Autonomie
Agenten, die externe Tools verbinden, mehrstufige Aufgaben ausführen und nachvollziehbar bleiben – nicht nur Prompts mit einer Benutzeroberfläche.
Wirkung 03
Zukunftssicher
MCP ist der offene Standard. Was Sie hier lernen, funktioniert heute mit Claude und morgen mit dem nächsten Modell.
Zugeschnitten auf Ihre Situation.
Nicht auf eine Preisliste.
Der halbe Tag
Am besten für schnelle Ausführung.
Format: 3 Stunden
Inbegriffen: MCP-Server-Startervorlage, Codebeispiele.
Anpassung: Use-Case-spezifisches MCP-Server-Design für Ihre Umgebung.
Termin: Per E-Mail abgestimmt oder in unserem Buchungstool festgelegt.
Der ganze Tag
Voller Fertigkeitswert
Format: 8 Stunden bei Ihnen im Büro — vollständige Implementierung.
Enthalten: Kundenspezifischer MCP-Server für Ihren Anwendungsfall, Sicherheitsprüfung, 2 anschließende Sprechstunden.
Anpassung: Integration in Ihre bestehenden internen Tools und Systeme.
Fragen,
beantwortet.
Noch etwas offen? Fragen Sie uns direkt, wir helfen gern weiter.
Muss ich Python kennen?
Was ist der Unterschied zwischen KI-Agenten und sicherer Automatisierung?
Gibt es fertige MCP-Server, die wir verwenden können?
Das ist noch nicht alles.
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