Sviluppatore Certificato Anthropic Model Context Protocol

Costruisco integrazioni AI per lavoro, quindi le due certificazioni Anthropic sul Model Context Protocol erano il passo naturale. I due corsi su Coursera, Introduction to Model Context Protocol e Advanced Topics, coprono l'intero ciclo di vita di MCP, dall'architettura al deployment, per circa 7 ore di lezioni ed esercitazioni pratiche.

Cosa coprono i corsi

MCP sostituisce le integrazioni su misura, una diversa per ogni servizio, con un protocollo unico che un client AI può usare per scoprire e usare capacità esterne. Il primo corso parte da qui e dai tre elementi su cui si regge ogni integrazione: tool (azioni che il modello può eseguire), resource (dati strutturati che le applicazioni leggono) e prompt (template riutilizzabili). Il secondo aggiunge le funzioni che rendono un server pronto per la produzione: sampling, notifiche e roots.

Un server e un client in Python

La parte pratica è costruire da zero un server MCP con l'SDK Python, e poi un client completo che si connette, scopre tool e resource e li usa. Testare con l'MCP Inspector ufficiale è stato centrale, per vedere come scorrono i messaggi e rendere il debug diretto. Costruire entrambi i lati dà un quadro chiaro di tutto il ciclo, dalla connessione all'invocazione dei tool.

Protocolli di trasporto

Il secondo corso entra nel livello di comunicazione: STDIO per lo sviluppo locale e StreamableHTTP per i deployment remoti e distribuiti, con i compromessi tra connessioni stateful, che mantengono tutte le funzioni, e configurazioni stateless, che scalano in orizzontale.

In HSPI e nei miei progetti

In HSPI ho costruito due server MCP: non posso entrare nei dettagli di cosa facessero, ma è il tipo di integrazione tra modelli AI e servizi esterni per cui MCP è pensato. Questo si lega al lavoro che faccio nella mia infrastruttura di casa, dove sperimento con LLM e sistemi RAG.