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「Mastering Model Context Protocol (MCP)」は、開発者が実用的で安全、かつ本番環境に対応したAIバックエンドを構築できるよう設計された、エンジニアリング重視の実践的なコースです。
LLMの統合、ツール呼び出し、バックエンドアーキテクチャに関する何千人もの受講生の混乱を解消してきた経験から、最も一般的な課題を解決するためにこのコースを作成しました。

「LLMが安全に呼び出せる、信頼性の高いバックエンドを構築するにはどうすればよいか？」

「SSE、stdio、streamable-httpのどれを選択すべきか？」

「FastAPI、Auth0、LangGraphを使用して、MCPを実際のアプリケーションにスケールさせるにはどうすればよいか？」

「MCPのツール、リソース、プロンプト、コンテキストをどのように構造化すべきか？」

本コースでは、最小限のMCPサーバーの立ち上げから、完全にセキュアでDocker化されたシステムのデプロイまで、ステップバイステップでガイドします。
すべてのレッスンはハンズオン形式で、複雑さを取り除き、モダンなAIシステムを構築するための明確で再現可能なワークフローを習得できるように設計されています。

曖昧なチュートリアルに不満を感じており、MCPについて明確で具体的、かつエンジニアリングレベルの理解を深めたいと考えているなら、このコースはまさにあなたのためのものです。

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Model Context Protocol (MCP) マスター：実践ガイド -(2026)

backend

security

FastAPI

Markus Adam

입문

초급

중급이상

파이썬

Python

oauth2

랭그래프

LangGraph

Model Context Protocol

登録する前に

重要：コードベースにおける大規模アップデートおよび破壊的変更について

はじめに

JSON-RPCの理解 - ハイレベルな概要

プロジェクトのセットアップ

任意：ツール / 関数呼び出し（Function Calling）のまとめ

実戦で始めるMCP

トランスポート - Model Context Protocol

MCPの機能 - ツールを超えて

MCP SDK から FastMCP v2 へ

FastMCP - コンテキストオブジェクト

発見

サンプリング

エリシテーション - 新しいMCP機能

MCPを最新のGenAIフレームワークと統合する

OAuth 2.1 認可

FastAPIの統合

構成

プロキシサーバー

環境フラグ - ツールの有効化と無効化

構造化出力

FastMCPミドルウェア

コンテキスト状態管理

宣言的JSONオブジェクト

タグでツールを動的にフィルタリングする

キャップストーン・プロジェクト