Will this course help in AI or backend developer interviews?

Yes. It includes real-world implementations and interview-focused topics like MCP architecture, tool calling workflows, and agentic system design.

What will I learn in AI Agents Development course?

You will build MCP servers, implement AI tool calling using Gemini and OpenAI, develop agent controllers, work with vector databases, and create production-ready AI systems.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

MCP Servers & Agentic AI Architecture

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.

MCP Servers & Agentic AI Architecture

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Full Stack Agentic AI“

Dozenten: Nikhil Agarwal

Bei enthalten

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5 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

5 Module

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

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

Build production-ready MCP architecture that powers real AI systems—structure tools, resources, and prompts for scalable execution
Master Gemini and OpenAI tool calling to create AI thatdoesn’tjust respond but executes workflows and delivers real outcomes
Create intelligent agents that automate decisions, trigger backend actions, and handle end-to-end workflows without manual intervention
LeverageChromaDBandpgVectorto build context-aware AI systems using embeddings, retrieval pipelines, and high-performance data flows

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Javascript
Kategorie: Server Side
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Agentic systems
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Data Modeling
Kategorie: AI Integrations
Kategorie: Tool Calling
Kategorie: Web Development

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: PostgreSQL
Kategorie: Google Gemini
Kategorie: Node.JS
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Model Context Protocol
Kategorie: Gemini
Kategorie: Agentic Workflows
Kategorie: Vector Databases

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April 2026

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38 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Full Stack Agentic AI“

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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 5 Module

Imagine building an AI that doesn’t wait for prompts but actively runs your backend, selects the right tools, and completes tasks end-to-end.

Most AI applications are limited to generating answers. But real-world systems require structured execution, intelligent workflows, and scalable architecture and that’s where most developers fall behind. In this course, you will build MCP-based AI systems that go beyond responses. You will implement backend logic using services and controllers, build MCP servers, and define tools, resources, and prompts to enable AI to execute in a controlled manner. Get hands-on experience with tool deployments using Gemini and OpenAI, request-response cycles, and agent controllers that cover autonomous workflows. You will also work with vector databases such as ChromaDB and pgVector to enhance context retrieval, accelerate data ingestion, and produce intelligent AI outputs. This Agentic AI course is designed for developers looking to level up and build agent-powered, production-ready systems for real-world industry needs. Stop building AI that just responds start building AI that operates. Enroll now and lead the next wave of intelligent systems.

Learn the MCP server architecture, including tools, resources, prompts, transport layers, and session management. Implement customer and order services to build a strong backend foundation.

Das ist alles enthalten

15 Videos6 Aufgaben

15 VideosInsgesamt 70 Minuten

Course Introduction1 Minute
Introduction & Cleaning Mock Data5 Minuten
Why Controllers Should Not Contain Business Logic & Creating Customer Service5 Minuten
Implementing Customer Controller and Query Limit Handling5 Minuten
Creating Order Service and Mapping Orders with Customers5 Minuten
Order Controller Implementation, Gemini Service Optimization & Final Testing5 Minuten
Introduction to MCP Architecture & Standardization4 Minuten
MCP Server Components: Tools, Resources, and Prompts4 Minuten
Transport Layer, Sessions, and Request Handling4 Minuten
Introduction to MCP Components (Tool vs Resource vs Prompt Analogy)5 Minuten
Understanding MCP Tools (Actions AI Can Perform)3 Minuten
Understanding MCP Resources (Read-Only Data Access)5 Minuten
Understanding MCP Prompts (Reusable AI Interaction Templates)4 Minuten
Decision Framework: When to Use Tool, Resource, or Prompt5 Minuten
Understanding Transport Layer in MCP9 Minuten

6 AufgabenInsgesamt 98 Minuten

Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten
Checkpoint Quiz12 Minuten

Integrate Gemini and OpenAI tools, implement function calling workflows, and understand why MCP improves tool execution over direct calls. Test and debug AI tool calls for real-world scenarios.

Das ist alles enthalten

17 Videos8 Aufgaben

17 VideosInsgesamt 90 Minuten

AI Tool Integration Challenges & Tool Calling Workflow5 Minuten
MCP Architecture, Advantages & Comparison with Tool Calling7 Minuten
Project Setup for Gemini Tool Calling (Without MCP)5 Minuten
Creating Tool Definitions: Weather and Customer Functions4 Minuten
Registering Tools in Gemini Configuration5 Minuten
Detecting and Executing Tool Calls from Gemini Response4 Minuten
Sending Tool Results Back to the LLM for Natural Language Response4 Minuten
Testing Tool Calling with Weather and Customer Queries6 Minuten
Limitations of Direct Tool Calling and Why MCP is Better6 Minuten
Creating OpenAI Service and Installing OpenAI SDK6 Minuten
Configuring Environment Variables and Implementing Base OpenAI Functions5 Minuten
Understanding OpenAI Responses API and Tool Calling Workflow6 Minuten
Defining Tools for Weather and Customer Functions6 Minuten
Implementing Function Call Handling with Loop and Switch Case5 Minuten
Sending Tool Output Back to OpenAI and Generating Final Response6 Minuten
Controller Integration, Instructions Handling, and OpenAI vs Gemini Differences7 Minuten
Testing OpenAI Native Tool Calling in Frontend5 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 119 Minuten

Proficiency Quiz16 Minuten
Proficiency Quiz16 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz16 Minuten
Checkpoint Quiz12 Minuten
Checkpoint Quiz12 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten
Checkpoint Quiz12 Minuten

Connect MCP server and client, implement multiple tools, and integrate with LLMs to build agentic workflows. Learn session management, transport logic, and automated tool execution.

Das ist alles enthalten

23 Videos8 Aufgaben

23 VideosInsgesamt 116 Minuten

Introduction to MCP and Preparing the Agentic Project3 Minuten
Understanding MCP Documentation: Tools, Resources, and Prompts4 Minuten
Creating MCP Folder Structure and MCP Server Setup4 Minuten
Creating Customer Tools File and Registering First MCP Tool5 Minuten
Implementing Input & Output Schema with Zod Validation4 Minuten
Adding Second Customer Tool (Get Customer by ID)3 Minuten
Creating Order Tools and Implementing Multiple MCP Tools4 Minuten
Building Advanced Order Tools (Orders with Customer Details & Order by ID)4 Minuten
Creating Weather Tool and Final MCP Tool Registry Setup5 Minuten
Setting Up MCP Transport Controller & Session Configuration6 Minuten
Creating Transport Logic & Session Management5 Minuten
Implementing POST Request for MCP Client–Server Communication6 Minuten
Handling GET, DELETE Requests & Configuring Express Routes6 Minuten
Architecture Deep Dive: The Critical Role of the MCP Client6 Minuten
Introduction & Creating MCP Client Service Structure5 Minuten
Implementing Singleton MCP Client and Client Initialization6 Minuten
Connecting MCP Client to Server Using HTTP Transport5 Minuten
Fetching Available Tools and Implementing Tool Calling Methods5 Minuten
Creating Agent Controller and Preparing LLM Request Flow3 Minuten
Integrating MCP Client with Gemini for Tool Calling6 Minuten
Understanding MCP-to-Tool Architecture and Automatic Tool Execution5 Minuten
System Instructions, Prompt Structure, and Temperature Settings5 Minuten
Creating Routes, Running the Application, and Testing MCP Tools9 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 161 Minuten

Proficiency Quiz24 Minuten
Proficiency Quiz28 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz18 Minuten
Checkpoint Quiz21 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten

Integrate MCP with AI models, implement the agentic loop, parse responses, and handle outputs effectively. Build production-ready agentic workflows and optimize system instructions.

Das ist alles enthalten

17 Videos8 Aufgaben

17 VideosInsgesamt 79 Minuten

Introduction: Implementing MCP with OpenAI5 Minuten
Setting Up OpenAI Service & Installing OpenAI Package4 Minuten
Integrating MCP Client with Agent Controller4 Minuten
Loading MCP Tools and Preparing Tool Context5 Minuten
Writing System Instructions and Response Contract5 Minuten
Preparing Messages Structure and Agentic Loop7 Minuten
Creating Zod Schema for Tool Intent Validation5 Minuten
Parsing OpenAI Responses and Executing MCP Tools6 Minuten
Final Output Handling, Loop Completion & Environment Setup7 Minuten
Testing MCP Tool Calling with OpenAI GPT Model6 Minuten
Interview Prep: MCP Architecture Questions6 Minuten
What is an Agentic System?2 Minuten
The "Why" - Beyond Simple Chatbots (Why Agentic)1 Minute
The Decision Loop - Why Hard-Coded Logic Fails6 Minuten
The Agentic Design Pattern - Passing RAG as a Tool5 Minuten
Architecture Battle: RAG vs. MCP vs. Agents4 Minuten
The Ecosystem: Apps that Support MCP2 Minuten

8 AufgabenInsgesamt 137 Minuten

Proficiency Quiz24 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz12 Minuten
Proficiency Quiz30 Minuten
Checkpoint Quiz18 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten
Checkpoint Quiz9 Minuten
Checkpoint Quiz9 Minuten

Enable AI memory and retrieval using vector databases like ChromaDB and pgVector. Implement document ingestion, embeddings, and query pipelines for context-aware AI systems.

Das ist alles enthalten

18 Videos8 Aufgaben

18 VideosInsgesamt 86 Minuten

The Memory Problem: Why AI Needs Vector Databases?2 Minuten
What Vector Databases Do?1 Minute
What is ChromaDB?4 Minuten
What is pgVector?2 Minuten
ChromaDB vs pgVector - When to Choose?4 Minuten
Preparing File Structure and Data Assets (PDFs/Docs) for RAG8 Minuten
Configuring ChromaDB in Local Environment7 Minuten
ChromaDB Client Configuration & Environment Setup5 Minuten
VectorStoreChroma Class & Upsert Implementation6 Minuten
Search Query Implementation & Vector Store Selection 8 Minuten
Introduction to the Data Ingestion Pipeline & Chunking Strategy6 Minuten
Implementing the chunkText() Function for Document Chunking4 Minuten
Building the ingestFolder() Function & Reading Files6 Minuten
Generating Embeddings and Storing Chunks in Vector DB5 Minuten
Running the Ingestion Script, CLI Command & Fixing Environment Error7 Minuten
Configuring PostgreSQL & pgVector for MacOS10 Minuten
Configuring PostgreSQL & pgVector for Windows2 Minuten
Summary1 Minute

8 AufgabenInsgesamt 115 Minuten

Proficiency Quiz12 Minuten
Proficiency Quiz12 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Proficiency Quiz20 Minuten
Checkpoint Quiz12 Minuten
Checkpoint Quiz9 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten
Checkpoint Quiz15 Minuten

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Agentic AI Engineering: RAG, MCP & MERN
Spezialisierung
Status: Kostenloser Testzeitraum
Kategorie: Credits angeboten

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

Basic backend knowledge helps, as the course covers controllers, services, API routes, and MCP server implementation using Node.js architecture.

This course is ideal for backend developers, AI engineers, and anyone looking to build scalable, production-ready AI systems with modern architecture.

Absolutely. It emphasizes scalable architecture, modular design, and real integration patterns adopted in modern AI applications.

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid. The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.