MCP szerverek fejlesztése: vállalati adatok skálázható és biztonságos összekapcsolása az LLM-ekkel
Kösd össze az LLM-alapú alkalmazásokat saját API-kkal, adatbázisokkal, dokumentumtárakkal és üzleti rendszerekkel: saját MCP szerverek fejlesztése a gyakorlatban, integrációs projektekkel.
Mit nyújt az MCP szerver fejlesztés tanfolyam?
- Megérted, hogyan épül fel a Model Context Protocol: mi a host, a client és a server szerepe, hogyan kapcsolódnak egymáshoz, és miben különbözik az MCP egy sima API-integrációtól vagy LLM function calling megoldástól.
- Saját MCP szervert építesz, amely toolokat, resource-okat és promptokat tesz elérhetővé AI alkalmazások számára.
- Megtanulod, mikor érdemes toolt használni műveletekhez, mikor resource-t a kontextus vagy adatforrás átadásához, és hogyan alakíthatók ki promptokból újrahasználható workflow-k vagy feladatsablonok.
- Elsajátítod, hogyan tehetsz külső REST API-kat, adatbázisokat, dokumentumtárakat vagy belső rendszereket MCP-n keresztül elérhetővé úgy, hogy az AI ne közvetlenül, kontroll nélkül férjen hozzá az üzleti rendszerhez.
- Megtanulsz különbséget tenni információlekérés, adatmódosítás, ticket létrehozás, fájlművelet és más kockázatosabb művelet között, és jóváhagyási, validációs, valamint auditálási logikát tervezni hozzájuk.
- Megismered az MCP-alapú rendszerek biztonsági kockázatait, például a prompt injection-t, a tool poisoning-ot, a túl széles jogosultságokat, a nem validált inputot, az adatszivárgást és a hibás tool designt.
- Képet kapsz arról, hogyan gondolkodj olyan MCP szerverekben, amelyek dokumentálhatók, tesztelhetők, jogosultságokkal szabályozhatók, naplózhatók és később production környezetbe is továbbvihetők.
- A képzés végére elkészíted saját MCP szervered, amely egy valós üzleti vagy fejlesztői use case-t támogat, például ticketing, CRM, dokumentumtár, adatbázis-lekérdezés, fejlesztői eszköz vagy DevOps státuszlekérdezés formájában.
Miért érdemes belevágnod?
A mai LLM-alapú alkalmazásoknál már az a fő kérdés, hogy az AI biztonságosan hozzáfér-e a megfelelő adatokhoz, ellenőrzött módon tud-e műveleteket végrehajtani, és beilleszthető-e egy meglévő vállalati vagy fejlesztői rendszerbe.
Erre a kérdéskörre vált fontos szabvánnyá a Model Context Protocol: célja, hogy a fejlesztők biztonságos, kétirányú kapcsolatot építhessenek adatforrások és AI-alapú eszközök között.
Az MCP így egyre inkább az AI-integrációk egyik alapvető technológiai rétegévé válik függetlenül az ökoszisztémától.
Ezzel a tudással olyan AI alkalmazásokat fejleszthetsz, amelyek szabványos módon kapcsolódnak API-khoz, adatbázisokhoz, fájlokhoz, dokumentációhoz, ticketing rendszerekhez vagy vállalati rendszerekhez.
Ez különösen értékes backend fejlesztőknek, fullstack fejlesztőknek, AI engineereknek, DevOps szakembereknek és tech leadeknek, akik a következő években nemcsak AI-eszközöket szeretnének használni, hanem AI-kompatibilis integrációs rétegeket építeni.
- Munka mellett végezheted, rugalmas időbeosztással
- Gyakorlati projekteken keresztül, oktatói mentorálással
- LinkedIn profilodba beágyazható tanúsítvány
Kinek ajánlott?
- Backend fejlesztőknek, akik API-kat, adatbázisokat és üzleti logikát kötnének AI alkalmazásokhoz
- Fullstack fejlesztőknek, akik AI-asszisztenseket vagy ChatGPT/Claude/Copilot-kompatibilis integrációkat építenének
- AI engineer-eknek, akik eszközhasználatot és agentic workflow-kat is fejlesztenének
- DevOps és platform engineer szakembereknek, akik belső funkciókat tennének elérhetővé AI kliensek számára
- Data engineer-eknek, akik adatforrásokat tennének kontrolláltan hozzáférhetővé MCP-n keresztül
- Solution architect-eknek és tech leadeknek, akik AI integrációkat terveznek
Kinek nem ajánlott?
- Akiknek nincs programozási (backend) tapasztalatuk
- Akik no-code AI megoldásokat keresnek
- Akik a chatbotok prompt-szintű használatát tanulnák fejlesztés helyett
- Akik még nem találkoztak API-kkal és webes szolgáltatásokkal
Mik a képzés előkövetelményei?
A Git verziókezelés és a parancssori munka alapszintű ismerete előny, de nem feltétel. Mély machine learning vagy AI-kutatói háttérre nincs szükséged, a hangsúly a gyakorlati fejlesztésen van.
Hogyan fogsz tanulni?
Gyakorlatorientált oktatás
Minden héten izgalmas gyakorló feladatokat kapsz majd, amelyek keretében már menetközben is konkrét lekérdezéseket fogsz megvalósítani
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.
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.
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.
Limitált férőhely
A fent említett interakciók miatt képzéseinket korlátozott létszámmal indítjuk csak el, hogy biztosan jusson mindenkire ideje az oktatóknak.
Minőségbiztosított képzések
Képzéseink szakmai minőségbiztosítását iparági vezető technológiai vállalatok végzik. Szakmai partnerünk a Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Villamosmérnöki és Informatikai Kara.
- Tanúsítványt kapsz, amelyet önéletrajzodhoz és LinkedIn profilodhoz csatolhatsz
- Bizonyítja, hogy elsajátítottad az adott ismereteket
- Segíti a szakmai előmeneteledet és karriered fejlődését
Jó társaságban leszel!
Már több mint 150 hazai és nemzetközi cég munkatársa képezte magát tovább nálunk.
Tudtad?
A munkáltatók 83%-a finanszírozza a munkatársak képzését, ne felejtsd el megkérdezni a tiédet!
Következő indulási dátum
2026.10.28.
Élő konzultációk a mentorral szerda esténként
290 000 Ft
Jelentkezési határidő: 2026.10.23.
Más időpont érdekel?
Add meg az e-mail címed, és szólunk, ha új időpontot hirdetünk meg.
Fizetési lehetőségek
Biztosak vagyunk a képzés tartalmát és minőségét illetően, ezért a képzés indulásától 8 napig 100%-os pénzvisszafizetési garanciát vállalunk, melyhez többféle fizetési lehetőséget is biztosítunk, hogy a számodra legmegfelelőbb opciót választhasd.
Online fizetés bankkártyával
A Stripe az egyik legelterjedtebb online fizetési megoldás nemzetközileg, gyors és biztonságos fizetési folyamatáról ismert.
Fizetés banki átutalással, egy összegben
Ha online kártyás fizetés helyett banki átutalással szeretnél fizetni, az sem probléma, lent található jelentkezési űrlapunkon ezt is választhatod.
Kamatmentes részletfizetés
Nem szeretnénk, ha a fizetési nehézségek akadályoznák a szakmai fejlődésedet, ezért a részvételi díjat több részletben, teljesen kamatmentesen is kifizetheted.
Kapcsolódó képzések
Az MCP-fejlesztés mellé az ágensfejlesztés, a lokális AI és az AI Engineering is jól jön. Bármelyik hozzáadható a jelentkezésedhez.
Készen állsz a jelentkezésre?
Könnyítendő magánszemélyként résztvevő hallgatóink helyzetét, a feltüntetett ár számukra a ténylegesen fizetendő végösszeg. Céges megrendelés esetén az adott összeg tekintendő a nettó árnak.
Mit fogsz tanulni?
6 hét alatt az MCP alapjaitól a toolok, resource-ok és promptok fejlesztésén át az API- és adatbázis-integráción, a biztonsági védelmen és a deploymenten keresztül jutsz el a saját MCP szerveredig.
1 MCP alapok és AI-integrációs architektúra Az MCP fogalmi alapjai, a host-client-server kapcsolat és az MCP helye az AI-integrációban.
- MCP szerepe az AI alkalmazásfejlesztésben
- MCP host, client és server fogalma
- MCP vs function calling
- MCP vs hagyományos API-integráció
- Mikor érdemes MCP szervert építeni?
- Enterprise use case-ek
- Local és remote MCP szerverek
- Első egyszerű MCP szerver futtatása
2 Tools, resources és prompts fejlesztése Az MCP három fő komponensének megtervezése és implementálása: toolok, resource-ok és promptok.
- Toolok szerepe MCP-ben
- Input schema és validáció
- Tool response design
- Resource-ok mint kontextusforrások
- Promptok mint újrahasználható workflow sablonok
- Mikor tool, mikor resource, mikor prompt?
- Hibakezelés és strukturált válaszok
- Több képességből álló MCP szerver tervezése
3 MCP integráció saját API-val és adatbázissal Valódi üzleti adatforrások - API-k és adatbázisok - összekapcsolása MCP-n keresztül.
- REST API bekötése MCP szerverbe
- Adatbázis-lekérdezés MCP-n keresztül
- Pagination, filtering és query paraméterek
- Read-only műveletek tervezése
- Write műveletek kockázatai
- Error handling és fallback logika
- Business objectek modellezése
- CRM, ticketing, inventory vagy dokumentumtár use case-ek
4 Auth, jogosultságok és biztonságos tool design Biztonsági vezérlés, jogosultsági modell, felhasználói kontextus kezelése és naplózás.
- API key és OAuth alapok
- Felhasználói kontextus kezelése
- Scopes és jogosultsági határok
- Least privilege elv
- Read-only és write műveletek szétválasztása
- User approval flow
- Audit log és tool invocation naplózás
- Rate limit és abuse protection
- Dangerous toolok kezelése
- Biztonságos output design
5 MCP security, prompt injection és tool poisoning védekezés Biztonsági fenyegetések azonosítása és megelőzése MCP kontextusban.
- Indirect prompt injection
- Tool poisoning
- Malicious tool description kockázatok
- Nem validált input és output
- Context injection és túlzott kontextusmegosztás
- Adatszivárgási kockázatok
- Fájlműveletek és command execution veszélyei
- Allowlist, denylist és sandboxing
- Biztonsági review checklist
- OWASP MCP Top 10 áttekintése
6 Deployment, tesztelés és záróprojekt Az MCP szerverek üzembe helyezése, tesztelése, dokumentálása és a teljes záróprojekt.
- MCP szerver debugolása
- Lokális és remote futtatás
- Transport lehetőségek áttekintése
- Streamable HTTP alapok
- Docker alapú futtatás
- Környezeti változók és secret kezelés
- Integration test alapok
- Logging és observability
- Dokumentáció készítése
- Saját MCP szerver véglegesítése, dokumentálása és bemutatása
Gyakran Ismételt Kérdések
Szükséges-e előzetes tudás?
Igen. Programozási alapismeretek (Python vagy TypeScript), REST API- és JSON-ismeret, valamint LLM- és prompt engineering alapok szükségesek. A képzés nem igényel mély AI-kutatói vagy machine learning hátteret, a hangsúly a gyakorlati fejlesztésen van.
Mennyi heti időráfordítást igényel?
A képzés rugalmas időbeosztású, jellemzően heti 8-12 óra elfoglaltságot jelent. A vezetett kódolások egy évig korlátlanul visszanézhetők.
Vannak élő alkalmak?
Igen, minden tanegység végén élő konzultációs alkalmat tartunk, ahol kérdezhetsz az oktatótól.
Mi történik azután, hogy jelentkeztem?
A jelentkezésedet e-mailben visszaigazoljuk, és megküldjük az első számlát. Ha átutalással fizetsz, a közleménybe kizárólag a számla sorszáma kerüljön, mert így tudjuk beazonosítani a befizetésedet. Ezen túl nincs más teendőd: az indulás előtt hozzárendeljük a kurzust a tanulói fiókodhoz, a kezdés előtti napon pedig küldünk egy összefoglaló, eligazító levelet. Részletfizetésnél a további számlákat mindig az esedékességük előtt küldjük ki.
Mi van, ha egyik meghirdetett indulás sem jó nekem?
A meghirdetett csoportokat az adatlapon, a „Következő indulási dátumok” szekcióban találod. Ha egyik időpont sem fér bele az időbeosztásodba, add meg az e-mail címed ugyanott, a „Más időpont érdekel?” résznél, és szólunk, amint új időpontot hirdetünk. Ha a jelentkezésed után derül ki, hogy mégis egy másik csoport lenne jobb, írj az info@cubixedu.com címre, és átvezetünk. Ha már kaptál számlát, azt ilyenkor sztornózzuk, így nem marad nyitott tételed.
Be tudom íratni a munkatársaimat, vagy fizetheti a munkáltatóm?
Igen, mindkettő megoldható. A jelentkezés „Számlázás” lépésénél válaszd a „Munkatársnak vásárolok” lehetőséget, több fő esetén pedig a „Több munkatársat szeretnél beíratni?” gombot. Ha inkább írnál, vagy a munkáltatódnak hivatalos árajánlatra van szüksége a döntéshez, keress minket az info@cubixedu.com címen, és összeállítjuk. Ha a cégnél elhúzódik a jóváhagyás, az sem gond, a képzéseinket rendszeresen újraindítjuk, így egy későbbi csoportra is tudsz jelentkezni.
Hogyan tudom felhasználni a kedvezménykuponomat?
A kuponkódot a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod megadni: írd be a Kuponkód mezőbe, kattints a Beváltás gombra, és a rendelési összegző rögtön a kedvezményes végösszeget mutatja. A kuponok érvényessége kódonként eltér, ezért ha a tiéd nem működne ennél a képzésnél, írj nekünk az info@cubixedu.com címre, és megnézzük.
Kapok kedvezményt, ha mást is beajánlok a képzésre?
Igen, ajánlásért 5% kedvezményt adunk, amit az ajánló és az ajánlott is megkap, és a nálad lévő egyéb kedvezmény mellett is érvényesíthető. Írj nekünk az info@cubixedu.com címre az általad ajánlott jelentkezők nevével, amint biztos a részvételük, és mindenkinek külön kupont küldünk. A kupont a jelentkezési űrlap „Fizetés” lépésénél tudod beváltani.
Össze tudok állítani több képzésből egy csomagot?
Igen, több képzésből kérhetsz csomagot, amit a külön megvásárolt kurzusoknál kedvezőbb csomagáron adunk. Írd meg az info@cubixedu.com címre, mely képzések érdekelnek, és összeállítjuk. Küldünk hozzá egy áttekintést a képzések formátumáról, a tervezett indulásokról és a javasolt tanulási időről, valamint egy naptárnézetet, amiből látod az esetleges átfedéseket. Az összeállítás csak kiindulópont, a csomag bármelyik képzésünkből összerakható, és az ütemezés menet közben is rugalmasan alakítható.
Kapok tanúsítványt a képzés végén?
Igen, a saját MCP szerver véglegesítése és bemutatása után névre szóló tanúsítványt kapsz.