University of California, Santa Cruz

AI Agent Architecture with the Model Context Protocol

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University of California, Santa Cruz

AI Agent Architecture with the Model Context Protocol

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Anfänger

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Was Sie lernen werden

  • Analyze the LLM Context Window constraint and token cost as primary drivers for specialized architecture.

  • Design and implement the MCP Server/Client framework and construct two core services (RAG and Sliding Window Cache) for efficient context management.

  • Develop an intelligent agent that uses a tool protocol for dynamic, context-aware decision-making.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Token Optimization
  • Kategorie: Routing Protocols
  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Tool Calling
  • Kategorie: AI Integrations
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Enterprise Architecture
  • Kategorie: Context Management
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Context Engineering
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Memory Management
  • Kategorie: Generative AI Agents

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Model Context Protocol
  • Kategorie: Agentic Workflows

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

10 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

In diesem Kurs gibt es 5 Module

Welcome to Module 1: Foundations of Context Protocol. This module is the most critical in the course because we're not just defining a technology; we're establishing the architectural imperative for why the Modular Context Protocol (MCP) must exist. If you understand the fundamental constraints we cover here, the rest of the course—RAG, Memory, Agents—will click into place instantly.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Aufgaben

Welcome to Module 2! We're now focusing on the first major capability of the Modular Context Protocol: Retrieve, powered by Retrieval-Augmented Generation (RAG). We will learn how RAG overcomes core LLM limitations by retrieving only the most relevant, verifiable information at query time.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

This module focuses on the Context pillar of the Modular Context Protocol (MCP). We are moving beyond retrieval to give the LLM the ability to remember (Memory) and act (Agents), making it a truly stateful and useful assistant.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben

This module transitions the MCP architecture from a functional prototype to an enterprise-grade production system. It focuses on the "Three Horsemen of Production" to ensure AI agents are fast, trustworthy, and measurable. We will learn to implement scientific evaluation frameworks and robust defense mechanisms against malicious inputs.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

In this final module, we will synthesize the Modular Context Protocol (MCP) framework, integrating RAG, Sliding Window Memory, and Agent Routing, into a single, high-performance system. This is the transition from building individual components to mastering a cost-controlled, enterprise-grade AI architecture.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Aufgabe

Dozent

Paddu Melanahalli
University of California, Santa Cruz
2 Kurse276 Lernende

von

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.