에이전트 루프에서 프로덕션 서버로

모델 컨텍스트 프로토콜(MCP)**에 관한 오라일리 라이브 실습 교육 — 오픈 표준(현재는 리눅스 재단 산하의 에이전트 AI 재단 산하) AI 에이전트를 도구, 데이터, 외부 시스템과 연결하는 용도입니다.

예전에는 이 강의에서 *"AI 분야의 HTTP 순간?"이라는 질문을 던졌습니다. * — 질문은 다음과 같습니다 답변했습니다. MCP는 2025년 12월 리눅스 재단에 기증되었습니다. 주요 벤더(Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, AWS 등)> 참여하고 있습니다. 이 말입니다 강의는 에이전트로부터 확립된 기준으로 건축하는 법을 가르칩니다 배포되고 보안된 운영 서버로 루프업됩니다.

🎯 MCP란 무엇인가?

• 하나의 프로토콜, 많은 호스트 — 모듈 01에 작성하는 서버는 Claude Desktop, Claude Code, Claude Agent SDK에 의해 수정되지 않은 채 소비됨, 커서와 (배포된) Claude 웹.
• 도구, 자료, 프롬프트 — 일류 원시 자료, 다음 주소에서 발견 가능 런타임. MCP 앱(인터랙티브 UI)이 첫 공식 버전으로 출시되었습니다. 2026년 1월 연장.
• 로컬 또는 원격 — stdio 개발, streamable-http (무국적자) 생산을 위해서.

📚 아크 — 6개 모듈

모듈 00–03은 하나의 산출물 — 개인 연구 조수 — 한 레이어를 성장시킵니다 한 번에 한 번에 한 번씩.

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