エージェントループから本番サーバーへ

モデルコンテキストプロトコル(MCP)に関する実践的なO’Reillyライブトレーニング — オープンスタンダード(現在はLinux FoundationのAgentic AI Foundationの下にあります) AIエージェントをツール、データ、外部システムに接続するために。

かつてこのコースでは「AIのHTTPの瞬間?」という質問がありました* — その質問は 回答しました。MCPは2025年12月にLinux Foundationに寄付されました。 主要ベンダー(Anthropic、OpenAI、Google、Microsoft、AWSなど)が参加しています。これです コースでは、確立された基準、すなわちエージェントからの構築方法を教えます 展開され、安全に管理された本番サーバーにループアップされます。

🎯 MCPとは何か?

• 1つのプロトコル、多数のホスト — モジュール01に書くサーバーは Claude Desktop、Claude Code、Claude Agent SDKによって変更なしで消費されました。 カーソル、そして(展開された)Claudeウェブ。
• ツール、リソース、プロンプト — 一流プリミティブ、発見可能 実行時。MCPアプリ(インタラクティブUI)が最初の公式として出荷されました 2026年1月に延長されました。
• ローカルまたはリモート — stdio開発、streamable-http (無国籍)生産のために。

📚 アーク — 6つのモジュール

モジュール00–03は、1つのアーティファクト—パーソナルリサーチアシスタント—1層を成長させます 一度に。

Building AI Agents with MCP

From Agent Loop to Production Servers

A hands-on O’Reilly Live Training on the Model Context Protocol (MCP) — the open standard (now under the Linux Foundation’s Agentic AI Foundation) for connecting AI agents to tools, data, and external systems.

The course used to ask “The HTTP Moment of AI?” — the question has been answered. MCP was donated to the Linux Foundation in Dec 2025 with every major vendor (Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, AWS…) on board. This course teaches you to build with the settled standard: from the agent loop up to deployed, secured, production servers.

🎯 What is MCP?

• One protocol, many hosts — the server you write in module 01 is consumed unmodified by Claude Desktop, Claude Code, the Claude Agent SDK, Cursor, and (deployed) Claude web.
• Tools, resources, prompts — first-class primitives, discoverable at runtime. MCP Apps (interactive UIs) shipped as the first official extension in Jan 2026.
• Local or remote — stdio for development, streamable-http (stateless) for production.

📚 The arc — 6 modules

Modules 00–03 grow one artifact — a personal research assistant — a layer at a time. Module 04 then ships a real product end to end: a shop analytics agent with its own MCP server, deployed as two containers. Module 05 attacks and defends it. Every module ends on “why this is the current way.”

Take-home: demos/exercises/link-checker/. Retired material: demos/archive/.

🚀 Quick start

Every script carries uv inline metadata — no environment juggling:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/EnkrateiaLucca/mcp-course.git
cd mcp-course

# run anything directly
uv run --with mcp==2.3.0 --with mcp[cli]>=2.3,<3 --with ddgs mcp run ./demos/01-introduction-to-mcp/mcp_server.py

# inspect any MCP server (install the `mcp` CLI once; uv alone doesn't put it on PATH)
uv tool install "mcp[cli]>=2.3,<3"
uv run --with mcp==2.3.0 --with mcp[cli]>=2.3,<3 --with ddgs mcp dev demos/01-introduction-to-mcp/mcp_server.py

Notebook setup (Jupyter kernel)

The scripts need nothing beyond uv. The notebook