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Developing MCP-Powered Agentic AI Systems

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Developing MCP-Powered Agentic AI Systems

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Instructeur : Edureka

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Avancées

Expérience recommandée

1 semaine à compléter
à 10 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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février 2026

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Agentic AI Engineering"
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  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

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.

Inclus

13 vidéos5 lectures4 devoirs

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.

Inclus

13 vidéos4 lectures4 devoirs

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.

Inclus

14 vidéos4 lectures4 devoirs

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.

Inclus

1 vidéo1 lecture2 devoirs1 sujet de discussion

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