> 资源 > 视频课程 > IT与软件

精通 MCP：100 个生产级 AI 工程实验室

立即下载

免费资源

暂无评分

从 Vibe 编码到代理工程：架构安全 MCP 服务器

IT与软件

你将学到什么

✓ 使用 TypeScript 和 Python 架构生产级模型上下文协议 (MCP) 服务器
✓ 部署跨部门协调的自主多代理系统
✓ 掌握“验证时代”技能：构建自动化测试工具来识别安全漏洞
✓ 实施欧盟人工智能法案（第 9-14 条）和 DORA 的约束性技术要求，以构建审计就绪的合规系统。
✓ 使用确定性硬边界、身份来治理代理自治
✓ 利用 BlueField-4 DPU 实现高级推理内存，优化 Blackwell 和 Rubin 架构的 AI 工作负载。
✓ 通过优化的令牌管理和 MCP 集成层标准化，将运营成本降低高达 70%。
✓ 主权 AI 部署：使用 vLLM 和本地优先数据架构托管和扩展私有、独立的 AI 平台。

要求

● 中级编码知识：精通Python 或JavaScript/TypeScript。我们提供“快速入门”指南来帮助您弥补差距。 “原型”墙：您已经构建了基本的人工智能应用程序，但在可靠性、安全性或扩展它们以供企业使用方面遇到困难。硬件：现代计算机（Mac/Windows/Linux）。无需本地GPU；我们利用基于云的实验室环境来执行高性能任务。软件：Docker Desktop 和 VS Code（或 Cursor/Zed）。我们将一起配置 MCP SDK 和服务器。

描述

本课程包含人工智能的使用。

我们仅针对构建此综合课程所投入的时间收取费用。

2025 年初，我们进入了“Vibe Coding”时代。这是一个奇迹——提示人工智能，获取一个应用程序。但当我们进入 2026 年时，“氛围”与现实发生了冲突。组织正在报告生产中发生的数据库崩溃、安全漏洞和逻辑错误。为什么？因为大多数 AI 教程都停留在“这里是如何调用 API”。他们忽视了软件工程的严格原则：安全性、可扩展性和验证。 Vibe 编码非常有动力，但如果没有结构，它就会在生产需求下崩溃。如果您想构建财富 500 强公司信任其数据的系统，您必须超越氛围。您必须掌握代理工程。

解决方案：100 个实验室之旅

欢迎来到互联网上最严格的人工智能工程课程。 MCP Mastery 不是一门关于提示的课程；而是一门关于提示的课程。这是一门关于基础设施的课程。我们设计了一个 100 个实验室的旅程，带您从模型上下文协议 (MCP) 的绝对基础知识到代理设计的绝对前沿。您将学习使用 MCP（“用于 AI 的 USB-C”）将模型连接到任何数据源，无论是 SQL 数据库、GitHub 存储库还是旧版 CRM。这是 Anthropic、OpenAI 和 Google 使用的协议，在本课程结束时，您将成为地球上为数不多的能够大规模实现该协议的工程师之一。

内容：通向精通之路

我们不做无聊的事情。我们构建。

• 第 1 阶段：MCP 服务器架构：学习将任何数据源包装在标准化 JSON-RPC 2.0 接口中。您将使用 TypeScript 和 Python 构建服务器，掌握“主机-客户端-服务器”三元组。

• 第 2 阶段：安全护城河：忘记基本身份验证。我们正在为自主代理实施带有 PKCE、凭据隔离和确定性“终止开关”的 OAuth 2.1。

• 第 3 阶段：多代理编排：使用 LangGraph 和 CrewAI 协调代理团队。了解如何处理在断开连接后仍能正常运行的“长时间运行的操作”，这对于企业工作流程至关重要。

• 第 4 阶段：加强监管：我们深入研究欧盟人工智能法案。您将构建日志系统，就好像您必须向监管机构解释事件一样。可追溯性、透明度和意图可观察性并不是流行语；而是它们的核心。他们是你的实验室。

• 第 5 阶段：芯片优化：在 NVIDIA Blackwell 和 Rubin 上部署代理。掌握 BlueField-4 DPU 的使用，为您的代理提供“推理上下文记忆”——2026 年的硬件优势。

高潮：Lab 100（博士顶点）

一切都通向实验室 100。这不是一个“待办事项列表”应用程序。您将构建一个主权企业大脑。该系统将自动协调不同的数据源，满足欧盟人工智能法案的每一条规定，并在严格的安全边界内运行。这是一个改变生活的项目，向任何首席技术官证明您已经准备好成为他们的首席人工智能架构师。您不仅仅是发送代码；您还需要发送代码。您正在运送主权总部。

本课程适合谁

■ 有抱负的人工智能工程师：你’我们已经“震动”了 MVP 的方式，并意识到它对于生产来说太脆弱了。您已经准备好学习方程式的“工程”部分了。业务自动化员：您是一名开发人员或技术 PM，负责将人工智能引入受监管的环境中。您需要安全性和合规性的蓝图。寻求主权的高级开发人员：您是一名 Staff+ 工程师，希望领导组织的 AI 转型，而又不屈服于供应商锁定或“黑匣子”风险。