Cursus
Introductie tot Model Context Protocol (MCP)
GemiddeldVaardigheidsniveau
Bijgewerkt 06-2026
PythonArtificial Intelligence3 u11 videos34 Opdrachten2,850 XP2,305Bewijs van Prestatie
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.
Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven
Een team trainen?
Probeer voor bedrijvenCursusbeschrijving
Waarom leren over het Model Context Protocol?
Grote taalmodellen hebben geen toegang tot realtimegegevens en kunnen niet zelfstandig acties uitvoeren, en elk hulpmiddel of elke API met maatwerkcode koppelen is niet schaalbaar. Het Model Context Protocol (MCP) lost dit op met één gestandaardiseerde manier voor AI-toepassingen om verbinding te maken met externe tools, data en services—vaak de "USB-C-poort voor AI" genoemd. In deze cursus bouw je MCP-servers en -clients vanaf nul in Python en koppel je ze aan een LLM.Hoe bouw en verbind ik mijn eerste MCP-server?
Je begint met het leren van de MCP-architectuur—host, client en server—en de drie basiscomponenten die elke server aanbiedt: tools, resources en prompts. Dan bouw je een valutaconversieserver met FastMCP, voeg je docstrings en type hints toe zodat een LLM je tools kan ontdekken, en schrijf je een asynchrone Python-client die die tools via stdio-transport opsomt en aanroept.Hoe geef ik een LLM realtime tools en context?
Alleen tools zijn niet genoeg—modellen hebben ook data en gedragsinstructies nodig. Je voegt resources toe voor alleen-lezen context en prompts om het model te sturen wanneer inputs vaag zijn, en koppelt vervolgens alle drie de primitives aan een OpenAI LLM met behulp van de vijfstaps tool-calling workflow, zodat het vol vertrouwen kan antwoorden of om verduidelijking kan vragen wanneer dat nodig is.Hoe breng ik MCP-servers naar productie?
Servers in de praktijk hebben meer nodig dan code voor het ideale scenario. Je vervangt op bestanden gebaseerde resources door database-gestuurde queries, voegt request timeouts toe, gestructureerde foutafhandeling en veilige API-authenticatie die sleutels server-side houdt. Tot slot maak je verbinding met een MCP-server van een derde partij en zie je dat dezelfde clientcode werkt met elke server die het protocol spreekt.Vereisten
Introduction to APIs in PythonWriting Functions in Python1
De bouwstenen van MCP
Ontdek hoe MCP het integreren van AI-toepassingen met omliggende systemen makkelijker maakt dan ooit! Leer hoe MCP werkt, hoe je je eigen MCP-tools definieert en hoe je de brug bouwt tussen client en server.
2
LLM-toepassingen met MCP
Voeg resources en prompts toe aan MCP-servers om LLM's toegang te geven tot alleen-lezen context en kerninstructies die hun gedrag sturen. Ga hands-on aan de slag met LLM's en koppel ze aan je MCP-server zodat ze tools kunnen aanroepen en context kunnen ophalen.
3
MCP-servers voorbereiden voor productie
Kom erachter wat er nodig is om MCP-servers in productie te brengen met een deep dive in databases en API's in MCP-servers, en de extra aandachtspunten die daarbij horen. Integreer tot slot externe MCP's op een veilige en betrouwbare manier, zodat je het wiel niet opnieuw hoeft uit te vinden voor je favoriete integraties.
Introductie tot Model Context Protocol (MCP)
Cursus voltooid
Verdien een prestatieverklaring
Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitaeDeel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf je nu in
Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Introductie tot Model Context Protocol (MCP)!
Maak je kosteloos account aan
Ga verder met GoogleMeer opties weergevenof
Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.
Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel
Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.