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코스 개요

MCP 기초 및 비즈니스 가치

  • MCP 란 무엇이며 조직들이 이를 도입하는 이유
  • AI 통합에서 MCP 가 해결하는 문제들
  • 직접적인 API 통합 및 기타 도구 연결 방식과의 MCP 비교
  • 일반적인 기업 활용 사례와 예상 효과

핵심 아키텍처 및 구성 요소

  • 호스트, 클라이언트 및 서버의 역할
  • 도구, 리소스 및 프롬프트의 활용 방법
  • 일반적인 MCP 상호작용에서의 요청 및 응답 흐름
  • 로컬 및 원격 배포 패턴

기본 MCP 워크플로우 설정

  • 작업 환경 준비
  • 간단한 MCP 서버 설정 검토
  • 클라이언트를 MCP 서버에 연결
  • 기본 워크플로우 실행 및 검증

유용한 MCP 통합 설계

  • 비즈니스 시나리오에 적합한 기능 선정
  • 안전하고 유용한 동작을 위한 도구 구조화
  • 관련성 있는 컨텍스트 제공을 위한 리소스 활용
  • 일관성과 사용성을 개선하기 위한 프롬프트 활용

보안, 거버넌스 및 운영

  • 접근 제어, 권한 및 인증 관련 고려 사항
  • 민감한 비즈니스 데이터를 안전하게 처리하는 방법
  • 신뢰, 승인 및 감독 모범 사례
  • 모니터링, 유지보수 및 운영 관련 모범 사례

구현 계획 및 다음 단계

  • 초기 도입을 위한 현실적인 활용 사례 식별
  • 주요 설계 결정 및 실용적 타협점
  • 기업 환경에서의 도입 계획 수립
  • 강의 요약 및 다음 단계 안내

요건

  • AI 어시스턴트, API 및 비즈니스 애플리케이션 워크플로우에 대한 기본 이해
  • 웹 애플리케이션, 개발자 도구 또는 기업용 소프트웨어 플랫폼 사용 경험
  • 기본적인 기술적 또는 프로그래밍 경험

대상 독자

  • AI 엔지니어 및 애플리케이션 개발자
  • 솔루션 아키텍트 및 기술 리더
  • AI 통합 옵션을 평가 중인 제품 팀 및 IT 전문가
 7 시간

참가자 수


참가자별 가격

예정된 코스

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