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Developing MCP-Powered Agentic AI Systems

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Developing MCP-Powered Agentic AI Systems

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Dozent: Edureka

Bei Coursera Plus enthalten

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

Empfohlene Erfahrung

1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Explain MCP architecture and communication patterns that enable reliable, interoperable agentic AI systems.

  • Implement MCP servers, tools, and URI-based resources to connect agents with structured real-world data.

  • Design intelligent agents that reason reflexively, plan multi-step tasks, and recover from failures.

  • Deploy and evaluate agent systems using APIs, observability, monitoring, and scalable deployment practices.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Agentic systems
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Performance Analysis
  • Kategorie: Interoperability
  • Kategorie: Scalability

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Middleware
  • Kategorie: Model Context Protocol
  • Kategorie: Application Programming Interface (API)
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: LangChain
  • Kategorie: LangGraph
  • Kategorie: Python Programming
  • Kategorie: Google Gemini
  • Kategorie: AI Workflows
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: AI Orchestration

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

Bewertungen

14 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

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Agentic AI Engineering“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module

Learn the foundational concepts of the Model Context Protocol (MCP) and how it enables reliable, scalable agentic AI systems. Explore MCP architecture, the server–client communication model, and how agents interact with tools and resources. Build hands-on experience creating MCP servers, designing namespaced tools and URI-based resources, and orchestrating workflows across single and multiple servers to support real-world agent applications.

Das ist alles enthalten

13 Videos5 Lektüren4 Aufgaben

Discover how to design intelligent agents that can evaluate their own outputs, recover from failures, and reason across complex tasks. Learn reflexive agent patterns, output-correction feedback loops, retry strategies, and fallback logic. Build multi-step planning and execution workflows that enable agents to adapt, self-heal, and maintain reliability in dynamic and error-prone environments.

Das ist alles enthalten

13 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

Learn how to deploy agent systems as production-ready services with visibility, observability, and scalability. Explore API design using LangServe, execution tracing, and workflow monitoring with LangSmith. Gain hands-on experience evaluating agent quality, containerizing and scaling systems, and delivering an end-to-end production application with observability and performance analysis.

Das ist alles enthalten

14 Videos4 Lektüren4 Aufgaben

Consolidate your learning across MCP architecture, deep agent reasoning, and production deployment. Validate your understanding through a comprehensive graded assessment that tests your ability to design, reason about, and operate production-grade agentic AI systems.

Das ist alles enthalten

1 Video1 Lektüre2 Aufgaben1 Diskussionsthema

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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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.