使用说明
MCP-Workshop: ein Jahr später
Praktische Materialien für das ScaDS.AI Meetup zum Model Context Protocol (MCP). Der Workshop verbindet einen niedrigschwelligen Einstieg mit Langflow mit vertiefenden Python-Tracks zu Tool Discovery, Programmatic Tool Calling und eigenen MCP-Servern mit FastMCP.
Workshop-Tracks
Beginner: MCP mit Langflow- UI-basierter Einstige und praktische Übungen
Keine Programmiererfahrung erforderlich. Arbeite die Übungen in dieser empfohlenen Reihenfolge durch:
- Obsidian: Notizen sicher lesen und zusammenfassen
- Blender: modulare Würfelinstallation aufbauen
- Strudel: einen Beat starten, verändern und stoppen
Der gemeinsame Einstieg, die grundlegende Langflow-Bedienung und die vorbereiteten Flows findest du in beginners_track/README.md.
Advanced: MCP für Fortgeschrittene
Wie geht man um mit großen "Tool-Landschaften", wie skaliert MCP, welche Methoden hierfür gibt es und was sind konkurrierende bzw. unterstützende Ansätze?
- Progressive Disclosure: Vergleiche vollständige Tool-Exposition mit dynamischer Tool-Auswahl und beobachte Schema-Tokens.
- FastMCP: Entwickle einen Server schrittweise von Transport und Tools bis zu Resources, Templates und Prompts.
- Programmatic Tool Calling: Untersuche, wie ein Modell viele Tools programmatisch orchestrieren kann und wo die Sicherheitsgrenzen liegen.
Contributors
Dieser Workshop wurde vom Team des ScaDS.AI Dresden/Leipzig Living Lab entwickelt. Beigetragen haben:
Oliver Welz - Workshop-Leitung, Konzeption, Inhalte
Philipp Schott
Gregor Wolf
Fritz Götze
Anna Fastus
Chrstin Pfütze
🏛️ Über ScaDS.AI
Dieser Workshop wurde vom ScaDS.AI Dresden/Leipzig entwickelt - einem Forschungsinstitut für skalierbare Datenanalyse und künstliche Intelligenz, gefördert vom Bundesministerium für Forschung, Technologie und Raumfahrt (BMFTR) sowie vom Freistaat Sachsen.
📄 Lizenz
Dieses Projekt steht unter der MIT-Lizenz. Weitere Informationen finden Sie in der LICENSE-Datei.
