Connectez une application d'IA aux outils et aux données une seule fois, avec un protocole standard, et gardez le contrôle de ce qu'elle peut faire. Vous créez un serveur MCP pour les connaissances du soutien de Larkfield, vous l'examinez, vous y connectez une application d'IA et vous le protégez avec la connexion, les autorisations et l'approbation d'une personne.
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À la fin de ce cours, vous pourrez :
Les connaissances du soutien de Larkfield servent dans plus d’une application d’IA : l’assistant du centre d’aide, un assistant de rédaction que le personnel utilise et, bientôt, l’application d’un partenaire. Écrire une intégration sur mesure pour chacune est lent, et chaque copie peut se tromper à sa façon.
Dans ce cours, vous créez un seul serveur MCP, support-mcp, qui offre les connaissances du soutien une seule fois : une recherche dans les politiques, la consultation d’un billet, les politiques elles-mêmes et une requête pour rédiger une réponse. Toute application d’IA qui a un client MCP peut l’utiliser. Vous concevez d’abord ses capacités, vous lisez les vrais messages qui passent entre les programmes et vous examinez le serveur avec MCP Inspector.
Ensuite, vous y connectez une petite application d’IA, d’abord avec un modèle simulé puis, si vous le voulez, avec un vrai modèle. Vous rendez le serveur accessible par le réseau, et vous vérifiez sur le serveur, pour chaque demande, qui appelle, dans quelle organisation et avec quels droits.
Enfin, vous le protégez. Un billet qui essaie de tromper le modèle ne peut pas faire faire au serveur plus que ce que l’appelant a le droit de faire, et la seule modification offerte, une proposition de remboursement, attend l’approbation d’une personne. Tout s’exécute sur votre ordinateur, chaque message des leçons vient d’une vraie exécution, et les leçons indiquent quelle révision du protocole et quelle version de la trousse SDK elles utilisent.
Vous avez suivi les cours Créer des applications fiables avec les API de LLM, Créer et déployer votre première API, L'essentiel de Docker et du nuage pour les développeurs en IA, Authentification, autorisations et applications multilocataires, et Sécurité de l'IA, vie privée et conception responsable, ou vous avez les mêmes compétences. Les modules 1 à 4 s'appuient surtout sur les deux premiers, et utilisent les organisations, les rôles et les portées du cours sur l'authentification. Vous n'avez besoin ni d'un compte ni d'argent. Le serveur, l'application d'IA avec un modèle simulé et la connexion d'exercice s'exécutent tous sur votre ordinateur; un vrai modèle est optionnel.
Cours à suivre avant : Créer des applications fiables avec les API de LLM, Créer et déployer votre première API, L'essentiel de Docker et du nuage pour les développeurs en IA, Authentification, autorisations et applications multilocataires, Sécurité de l'IA, vie privée et conception responsable.
Les personnes qui ont créé une application sur l'API d'un modèle avec l'appel d'outils et une API avec connexion et autorisations, comme dans les cours Créer des applications fiables avec les API de LLM, Créer et déployer votre première API, et Authentification, autorisations et applications multilocataires, et qui veulent maintenant que plusieurs applications d'IA partagent les mêmes outils et les mêmes données en toute sécurité. Les développeurs et les ingénieurs en IA.
Des spécialistes de l'IA expérimentés ont conçu ce cours. L'IA nous a aidés à rédiger le contenu; des personnes ont choisi l'approche pédagogique et les exemples, et ont révisé chaque leçon. Les résultats que vous voyez sont les vrais résultats de l'exécution du code. Comment nous créons les cours
Voyez le problème que MCP résout. Vous comparez une intégration directe, l'appel d'outils et un protocole partagé, vous rencontrez l'hôte, le client et le serveur, et vous notez les versions sur lesquelles vous construisez.
Concevez avant de construire. Vous choisissez des outils étroits, des ressources lisibles avec des adresses stables et une requête qu'une personne lance, chacun avec un contrat clair et des résultats bornés.
Créez le serveur et regardez à l'intérieur. Vous fixez la trousse SDK officielle, vous lisez les messages JSON-RPC, vous exécutez le serveur sur votre ordinateur et vous l'examinez avec MCP Inspector.
Connectez une application d'IA. Vous créez un petit hôte avec un modèle simulé, vous suivez une demande de la découverte à la réponse finale, et vous gérez les outils inconnus, les délais dépassés et les gros résultats.
Ouvrez le serveur aux clients à distance sans l'ouvrir à tout le monde. Vous le servez en HTTP diffusable, vous vérifiez chaque jeton et chaque adhésion sur le serveur, et vous suivez le flux d'autorisation officiel.
Gardez le contrôle quand un texte n'est pas fiable. Vous voyez une instruction injectée échouer contre les vérifications du serveur, vous ajoutez une écriture qu'une personne doit approuver, et vous gardez les jetons à leur place.
Gardez-le fonctionnel après les changements. Vous testez les contrats et la compatibilité avec chaque client et chaque révision du protocole, vous enregistrez des journaux utiles sans secrets, et vous savez quelles fonctionnalités sont optionnelles.
Deux études de cas de bout en bout. Vous créez un serveur MCP sur un vrai jeu de données ouvert, et vous examinez et corrigez un serveur MCP volontairement faible. Terminez-en au moins une pour le certificat; chacune est une pièce de portfolio.
Terminez au moins une étude de cas pour obtenir le certificat. Les autres sont facultatives. Ce que couvre chacune
Des projets réalistes du début à la fin, sur de vraies données, avec chaque résultat expliqué. Chacun devient une pièce de votre portfolio. Terminez-en au moins une pour obtenir le certificat; les autres sont facultatives.
Un serveur MCP sur un vrai jeu de données ouvertBientôt
Exposer un jeu de données public sous licence permissive avec des outils et des ressources en lecture seule, des résultats bornés, des URI stables et des tests de contrat.
Revue de sécurité d'une intégration MCPBientôt
Trouver et corriger avec des tests les faiblesses d'un serveur MCP local volontairement faible : une description d'outil empoisonnée, un jeton transmis tel quel, une lecture entre organisations et une écriture non approuvée.
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