Képzések
Karrierutak Cégeknek Blog Kapcsolat
Mentorált

MCP szerver fejlesztés AI alkalmazásokhoz

Kösd össze az LLM-alapú alkalmazásokat saját API-kkal, adatbázisokkal, dokumentumtárakkal és üzleti
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
Hamarosan
Céges ajánlatot kérek
Szerző: Cubix Institute of Technology
Az AI alkalmazások valódi üzleti értéke akkor jelenik meg, amikor nemcsak válaszolni tudnak, hanem biztonságosan kapcsolódnak a szervezet saját rendszereihez.
 

Egy AI-asszisztens akkor válik igazán hasznossá, ha képes ügyféladatokat lekérdezni, ticketeket összefoglalni, dokumentumokat keresni, fejlesztői eszközökből információt kinyerni, adatbázisokat olvasni vagy üzleti folyamatokat támogatni. Ehhez azonban nem elég egy jó prompt vagy egy egyszerű API-hívás. Szükség van egy szabványos, kontrollálható integrációs rétegre, amelyen keresztül az AI alkalmazások biztonságosan férhetnek hozzá a megfelelő eszközökhöz és adatokhoz.

Erre ad választ a Model Context Protocol, röviden MCP. Az MCP hivatalos dokumentációja szerint a Model Context Protocol egy nyílt szabvány, amely AI alkalmazásokat köt össze külső rendszerekkel: adatforrásokkal, például fájlokkal vagy adatbázisokkal, toolokkal, például keresőkkel vagy kalkulátorokkal, illetve workflow-kkal és promptokkal. A dokumentáció az MCP-t az AI alkalmazások „USB-C portjaként” írja le.

Ebben a képzésben megtanulod, hogyan lehet saját MCP szervert építeni, amely AI kliensek számára elérhetővé tesz külső funkciókat, adatforrásokat és workflow-kat. A fókusz nem az AI-hype-on van, hanem a gyakorlati fejlesztésen: hogyan definiálj toolokat, hogyan adj vissza megbízható resource-okat, hogyan tervezz biztonságos input schema-t, hogyan kezeld a jogosultságokat, és hogyan validáld az AI által kezdeményezett műveleteket.

A képzés során több gyakorlati példán keresztül dolgozol: egyszerű read-only MCP szerver, API-integráció, adatbázis-lekérdezés, dokumentumtár-kapcsolódás, ticketing vagy fejlesztői workflow integráció, majd a végén saját MCP záróprojektet készítesz.

A kurzus célja, hogy a képzés végére ne csak értsd, mi az MCP, hanem képes legyél egy működő, dokumentált, biztonsági szempontból átgondolt MCP szervert megtervezni és lefejleszteni.

Mit nyújt ez a képzés?
 
> MCP architektúra megértése: Megtanulod, hogyan épül fel a Model Context Protocol: mi a host, client és server szerepe, hogyan kapcsolódnak egymáshoz, és miben különbözik az MCP egy sima API-integrációtól vagy LLM function calling megoldástól.
> Saját MCP szerver fejlesztése: A képzés során lépésről lépésre saját MCP szervert építesz, amely toolokat, resource-okat és promptokat tesz elérhetővé AI alkalmazások számára.
> Tools, resources és prompts gyakorlati használata: Megérted, mikor érdemes toolt használni műveletekhez, mikor resource-t kontextus vagy adatforrás átadásához, és hogyan használhatók a promptok újrahasználható workflow-k vagy feladatsablonok kialakítására.
> API- és adatbázis-integráció AI kliensekhez: Megtanulod, hogyan lehet külső REST API-kat, adatbázisokat, dokumentumtárakat vagy belső rendszereket MCP-n keresztül elérhetővé tenni úgy, hogy az AI ne közvetlenül, kontroll nélkül férjen hozzá az üzleti rendszerhez.
> Read-only és write műveletek biztonságos szétválasztása: Elsajátítod, hogyan kell különbséget tenni információlekérés, adatmódosítás, ticket létrehozás, fájlművelet vagy más kockázatosabb művelet között, és hogyan kell ezekhez jóváhagyási, validációs és auditálási logikát tervezni.
> MCP security alapok: Megtanulod, milyen biztonsági kockázatok jelennek meg MCP-alapú rendszereknél: prompt injection, tool poisoning, túl széles jogosultságok, nem validált input, adatszivárgás és hibás tool design. Az MCP hivatalos security best practices dokumentuma külön fejlesztőknek, MCP server operatoroknak és security szakembereknek ad biztonsági szempontokat MCP implementációkhoz.
> Enterprise AI integrációs szemlélet: A képzés segít abban, hogy ne egyszeri demókban gondolkodj, hanem olyan MCP szerverekben, amelyek dokumentálhatók, tesztelhetők, jogosultságokkal szabályozhatók, naplózhatók és később production környezetbe is továbbvihetők.
> Saját MCP záróprojekt: A képzés végére egy saját MCP szervert készítesz, amely egy valószerű üzleti vagy fejlesztői use case-et támogat, például ticketing, CRM, dokumentumtár, adatbázis-lekérdezés, fejlesztői eszköz vagy DevOps státuszlekérdezés formájában.
Miért érdemes belevágnod?
 

Az LLM-alapú alkalmazások fejlődése gyorsan elmozdult az egyszerű chatbotoktól az eszközhasználatra képes AI-asszisztensek és agentic workflow-k irányába.

Ma már nem az a kérdés, hogy egy AI tud-e válaszolni egy kérdésre. Hanem az, hogy tud-e biztonságosan kapcsolódni a megfelelő adatokhoz, tud-e ellenőrzött módon műveleteket végezni, és beilleszthető-e egy meglévő vállalati vagy fejlesztői ökoszisztémába.

A Model Context Protocol ebben az irányban vált fontos szabvánnyá. Az Anthropic eredeti MCP-bejelentése szerint a protokoll célja, hogy fejlesztők biztonságos, kétirányú kapcsolatokat építhessenek adatforrások és AI-alapú eszközök között.

A technológia nem maradt meg egyetlen ökoszisztémában. Az OpenAI fejlesztői dokumentációja MCP szerverek építését tárgyalja ChatGPT Apps és API integrációk kapcsán, például privát adatforrások ChatGPT-ben való elérhetővé tételére. A Microsoft Azure MCP Server dokumentációja pedig azt mutatja be, hogyan lehet Azure erőforrásokat MCP-kompatibilis klienseken, például GitHub Copilot agent mode-on vagy custom AI agenteken keresztül kezelni.

Ez azt jelenti, hogy az MCP nem pusztán egy új AI-fejlesztői kísérlet, hanem egyre inkább az AI-integrációk egyik fontos technológiai rétegévé válik.

Ezzel a tudással olyan AI alkalmazásokat tudsz fejleszteni, amelyek nem csak nyelvi választ adnak, hanem szabványos módon kapcsolódnak API-khoz, adatbázisokhoz, fájlokhoz, dokumentációhoz, ticketing rendszerekhez, fejlesztői workflow-khoz vagy vállalati rendszerekhez.

Ez különösen értékes lehet backend fejlesztőknek, fullstack fejlesztőknek, AI engineereknek, DevOps szakembereknek és tech leadeknek, akik a következő években nem csak AI-eszközöket használni, hanem AI-kompatibilis integrációs rétegeket építeni szeretnének.

Kinek ajánlott?
 
> Backend fejlesztőknek, akik API-kat, adatbázisokat és üzleti logikát szeretnének AI alkalmazásokkal összekötni.
> Fullstack fejlesztőknek, akik AI-asszisztenseket, belső toolokat, fejlesztői workflow-kat vagy ChatGPT/Claude/Copilot-kompatibilis integrációkat építenének.
> AI engineereknek, akik LLM-alapú rendszerekhez nemcsak promptokat és RAG-pipeline-okat, hanem eszközhasználatot, külső rendszerintegrációt és agentic workflow-kat is szeretnének fejleszteni.
> DevOps és platform engineer szakembereknek, akik infrastruktúra, deployment, monitoring, ticketing vagy belső fejlesztői platform funkciókat szeretnének AI kliensek számára elérhetővé tenni.
> Data engineereknek, akik adatbázisokat, adatplatformokat vagy belső adatforrásokat szeretnének MCP-n keresztül kontrolláltan hozzáférhetővé tenni.
> Solution architecteknek és tech leadeknek, akik enterprise AI integrációkat terveznek, és érteniük kell, mikor érdemes MCP szerverben gondolkodni, milyen architektúrában, milyen biztonsági és jogosultsági kontrollokkal.
> IT automation szakembereknek, akik belső adminisztrációs, support vagy üzemeltetési folyamatokat szeretnének AI-asszisztenssel támogatni.
Kinek nem ajánlott?
 

Ez a képzés nem teljesen kezdő AI-eszközhasználati tréning. Nem ideális azoknak, akik:

> még nem dolgoztak API-kkal,
> nem rendelkeznek programozási alapismeretekkel,
> kizárólag promptolni szeretnének megtanulni,
> no-code AI automatizációt keresnek,
> üzleti felhasználóként szeretnének ChatGPT-t hatékonyabban használni,
> nem szeretnének kódolni vagy technikai integrációkat építeni.

A képzés fejlesztői és technikai fókuszú. Akkor tudod belőle a legtöbbet kihozni, ha már van alap programozói, backend, DevOps, data vagy AI engineering tapasztalatod.

Mik a képzés előkövetelményei?
 
>Python vagy TypeScript/JavaScript alapismeretek
>REST API-k használatának alapvető ismerete
>JSON és alap adatstruktúrák ismerete
>Git verziókezelés alapszintű használata
>Alap parancssori munkavégzés
>LLM-ek és prompt engineering alapismeretek előnyt jelentenek
>Adatbázis-kezelési ismeretek előnyt jelentenek
>Docker vagy cloud alapismeret előnyt jelent
>OAuth, API key vagy jogosultságkezelési alapok ismerete előnyt jelent

A képzés nem igényel mély AI-kutatói vagy machine learning hátteret. A hangsúly a gyakorlati fejlesztésen és integráción van.

Hogyan fogsz tanulni?
 
Ikon
Gyakorlatorientált oktatás: minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét lekérdezéseket fogsz megvalósítani
Ikon
Interaktív digitális tananyag: a gyakorlati feladatok elvégzéséhez és a képzés sikeres teljesítéséhez szükséges tudást digitális tananyagok és vezetett kódolások formájában adjuk át, amelyeket saját időbeosztásod szerint, akár munka mellett is feldolgozhatod és egy évig korlátlan alkalommal visszanézheted.
Ikon
Oktatói mentoring: a képzés ideje alatt az oktató folyamatosan a rendelkezésedre áll, bármikor kérdezhetsz tőle, ha elakadtál, és rendszeresen visszajelzést ad a feladataidra, fejlődésedet végigkíséri.
Ikon
Konzultációk: valamennyi tanegység végén egy-egy élő konzultációs alkalmat is szervezünk, amikor élőben is felteheted kérdéseidet, közösen kiértékelhetitek és átbeszélhetitek a gyakorlás során elkészített projekteket, és tanulhattok egymás elakadásaiból is.
Ikon
Limitált férőhely: a fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Mikor indul a képzés és mennyibe kerül?
 
Képzés indulásának időpontja
2026.10.28.
Javasolt részvételi díj
290.000 Ft

Aktuális képzés csomagjainkat itt tudod megnézni: KÉPZÉS CSOMAGOK

Mit fontos még tudnod a fizetéssel kapcsolatban?
 
Kamatmentes részletfizetés: Nem szeretnénk, ha fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat akár több részletben is fizetheted, teljesen kamatmentesen.
Utalásos fizetés: Amennyiben az online kártyás fizetés helyett utalással szeretnél fizetni, az sem jelent problémát, írj nekünk és ebben is segítünk.
Pénzvisszafizetési garancia: Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk.
Számlázás: Online fizetésről automatikusan küldünk egy e-számlát, de ha céges számlát szeretnél igényelni vagy a céged finanszírozza a képzésedet, vedd fel velünk a kapcsolatot és segítünk ennek lebonyolításában.
Ajánlói kedvezmény: Ha valaki rád hivatkozik a beiratkozáskor, mindketten garantált 5% kedvezményt kaptok a képzés díjából. Ráadásul, ha többen is jelentkeznek hozzánk rajtad keresztül, minden egyes résztvevő után további 5-5% kedvezményt kapsz és nincs benne felső korlát! ;)
Ha érdekel a képzés két lehetőséged is van
 
1.
Jelentkezel a képzésre
Ha eldöntötted, hogy jelentkezel a képzésre és szeretnéd biztosítani helyedet, nincs más teendőd, mint a ‘Beiratkozom’ gombra kattintva kitölteni a jelentkezési formot és kifizetni a képzés díját.
2.
Kérdezel még a képzésről
Ha szívesen jelentkeznél, de úgy érzed még van néhány kérdés, amire nem találtad meg a választ, kattints az ‘Érdekel, de kérdeznék’ gombra és add meg elérhetőségedet! 48 órán belül felvesszük veled a kapcsolatot.
3.
Ismerd meg a kapcsolódó AI engineering képzéseket
Ha először az LLM-alapú alkalmazásfejlesztés, RAG vagy AI-asszisztens fejlesztés alapjait szeretnéd jobban megérteni, ajánljuk kapcsolódó AI Engineering képzéseinket.
Ha pedig már dolgoztál LLM API-kkal vagy backend rendszerekkel, ez a képzés jó következő lépés lehet az AI integrációk és agentic workflow-k irányába.
Nem megfelelő ez az időpont?

Nézz körbe az alábbi oldalon, hogy mikor indul legközelebb ez vagy a témában releváns képzés:
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA KÉPZÉSEK

Vagy írj nekünk az info@cubixedu.com címre és értesítünk, amikor megvan már a következő csoportok időpontja!

Belevágnál, de még előtte szeretnél többet megtudni az adott technológiáról, vagy kíváncsi vagy a képzés részletes tematikájára?

WEBINÁROK Nézd vissza releváns webináriumainkat, ahol meghívott szakértőinktől vagy akár a képzés oktatójától tudhatsz meg még többet az adott témáról. TECH BLOG Ha pedig inkább olvasnál a témában, akkor nézz körbe releváns blogbejegyzéseink között.
Ha a képzéssel vagy webináriumokkal, esetleg a fizetési módokkal vagy akár a kedvezményekkel kapcsolatban kérdésed lenne, keress minket bátran az info@cubixedu.com e-mail címen!
 
A változtatás jogát fenntartjuk.

MCP szerver fejlesztés AI alkalmazásokhoz

Kösd össze az LLM-alapú alkalmazásokat saját API-kkal, adatbázisokkal, dokumentumtárakkal és üzleti
Kamatmentes részletfizetés
Pénzvisszafizetési garancia
Hamarosan
Céges ajánlatot kérek

Hasonló képzések a témában

Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
29 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~5 óra
19 000 Ft
Aszinkron
Mesterséges Intelligencia
~3 óra
9 900 Ft
Mentorált
Mesterséges Intelligencia
8 hét
2026-06-09
290 000 Ft