Schulung – Model Context Protocol (MCP) – Legacy-Modernisierung

Model Context Protocol (MCP) für Legacy-Modernisierung

MCP-Server entwickeln und sicher anbinden: Tools, Resources und Prompts für Claude Code, Cursor, Copilot und eigene KI-Agenten.

Dauer
6 Stunden, ein Termin
Format
Online oder vor Ort
Sprache
Deutsch oder Englisch
Teilnehmende
offene Termine oder exklusiv für Ihr Team
Abschluss
Teilnahmebescheinigung

Überblick

„Model Context Protocol (MCP) für Legacy-Modernisierung“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Entwickler:innen, die COBOL-, PL/I- oder RPG-Systeme betreuen, Java- und .NET-Teams mit älteren Monolithen und Framework-Altlasten und Software- und Enterprise-Architekt:innen in Modernisierungsprogrammen. Sie lernen Model Context Protocol (MCP) nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Legacy-Modernisierung.

Das Model Context Protocol ist ein offener Standard, über den KI-Anwendungen einheitlich auf externe Werkzeuge, Datenquellen und Workflows zugreifen. Statt für jeden Assistenten eigene Integrationen zu bauen, implementieren Sie einen MCP-Server einmal und nutzen ihn in Claude Code, Claude Desktop, Cursor, GitHub Copilot, VS Code und eigenen Agenten. In dieser kompakten Schulung lernen Sie die Architektur aus Host, Client und Server, die drei zentralen Bausteine Tools, Resources und Prompts sowie die Transportwege stdio und Streamable HTTP kennen – und setzen sie direkt in eigenem Code um.

Am ersten Tag bauen Sie mit den offiziellen SDKs für TypeScript oder Python einen eigenen MCP-Server, der interne APIs, Datenbanken oder Dateien kontrolliert für KI-Assistenten verfügbar macht, und testen ihn mit dem MCP Inspector. Der zweite Tag widmet sich Remote-Servern, Authentifizierung über OAuth, Sicherheitsrisiken wie Prompt Injection und Tool Poisoning sowie Betrieb, Logging und Governance im Unternehmen. Sie lernen, Tool-Beschreibungen so zu gestalten, dass Modelle sie zuverlässig nutzen, und wissen am Ende, wie Sie MCP-Server sicher in Ihre Entwicklungs- und Agenten-Landschaft integrieren.

Viele geschäftskritische Systeme laufen auf COBOL-Programmen im Mainframe, alten Java-EE-Anwendungen oder .NET-Framework-Lösungen, deren ursprüngliche Entwickler:innen längst nicht mehr verfügbar sind. KI-Coding-Assistenten und Agenten machen solche Codebasen zugänglicher: Sie erklären Programmlogik, rekonstruieren Geschäftsregeln, erzeugen Charakterisierungstests und unterstützen die schrittweise Migration in moderne Sprachen, Frameworks und Cloud-Plattformen. Erfolgreiche Modernisierung bleibt dennoch Ingenieursarbeit: Automatische Übersetzung ohne Verständnis erzeugt nur neuen Legacy-Code. Im Kurs lernen Sie, KI entlang bewährter Muster wie Strangler Fig, Branch by Abstraction und Anti-Corruption Layer einzusetzen, Verhalten vor jeder Änderung mit Tests abzusichern und Modernisierungsentscheidungen auf eine belastbare Analyse des Bestands zu stützen.

Das Training findet live statt – wahlweise online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in unseren Trainingsräumen in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch kommen wir auch exklusiv für Ihr Team zusammen.

Für wen ist das Training?

  • Entwickler:innen, die COBOL-, PL/I- oder RPG-Systeme betreuen
  • Java- und .NET-Teams mit älteren Monolithen und Framework-Altlasten
  • Software- und Enterprise-Architekt:innen in Modernisierungsprogrammen
  • IT-Leitungen und Projektverantwortliche für Migrationen
  • Berater:innen für Anwendungsmodernisierung und Cloud-Migration

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Geschäftsregeln stecken undokumentiert im Code, das Wissen der ursprünglichen Entwickler:innen ist verloren
  • Fehlende automatisierte Tests machen jede Änderung riskant
  • Veraltete Frameworks, Bibliotheken ohne Sicherheitsupdates und proprietäre Laufzeitumgebungen
  • Big-Bang-Migrationen scheitern an Umfang, Datenmigration und Parallelbetrieb

Das können Sie nach dem Training

  • Sie erklären die MCP-Architektur und wählen für jeden Anwendungsfall zwischen Tools, Resources und Prompts.
  • Sie entwickeln einen eigenen MCP-Server in TypeScript oder Python und testen ihn systematisch.
  • Sie binden MCP-Server in Claude Code, Cursor, Copilot und eigene Agenten ein.
  • Sie betreiben Remote-Server mit Streamable HTTP und OAuth-basierter Autorisierung.
  • Sie nutzen KI-Agenten, um Altsysteme zu verstehen, Geschäftsregeln zu dokumentieren und Abhängigkeiten sichtbar zu machen.
  • Sie sichern bestehendes Verhalten mit generierten Charakterisierungstests ab, bevor Sie Code migrieren oder refaktorieren.
  • Sie planen und begleiten schrittweise Modernisierungen nach bewährten Mustern statt riskanter Big-Bang-Umstellungen.

Inhalte & Ablauf

Modul 1 Architektur und Grundkonzepte
  • Rollen von Host, Client und Server und der Lebenszyklus einer Verbindung
  • JSON-RPC-Nachrichten, Capability-Aushandlung und Benachrichtigungen
  • Tools, Resources und Prompts: wann welcher Baustein passt
  • Client-Funktionen wie Sampling, Roots und Elicitation im Überblick
Modul 2 Eigenen MCP-Server bauen
  • Server mit dem offiziellen TypeScript- oder Python-SDK aufsetzen
  • Tools mit JSON-Schema für Ein- und Ausgaben sauber definieren
  • Resources und Resource-Templates für Dokumente, Datensätze und Konfigurationen bereitstellen
  • Testen und Debuggen mit dem MCP Inspector und aussagekräftigen Fehlermeldungen
Modul 3 Anbindung an Claude Code, Cursor, Copilot und Agenten
  • Lokale stdio-Server und Remote-Server in Clients konfigurieren
  • Projekt- und nutzerbezogene Konfiguration, Freigaben und Berechtigungen
  • Tool-Beschreibungen formulieren, die Modelle zuverlässig richtig auswählen
  • MCP-Server in eigene Agenten mit Claude Agent SDK oder OpenAI Agents SDK einbinden
Modul 4 Transport, Authentifizierung und Betrieb
  • Streamable HTTP, Sitzungsverwaltung und zustandslose Server
  • Autorisierung mit OAuth, Token-Validierung und Anbindung an bestehende Identity Provider
  • Deployment als Container, auf Serverless-Plattformen oder hinter einem Gateway
  • Logging, Monitoring, Rate Limiting und Versionierung von Tool-Schnittstellen
Modul 5 Sicherheit und Governance
  • Bedrohungen: Prompt Injection über Tool-Ergebnisse, Tool Poisoning, Confused Deputy
  • Prinzip der minimalen Rechte, Bestätigungspflichten und Sandboxing
  • Prüfung und Freigabe von Drittanbieter-Servern im Unternehmen
  • Datenschutz, Protokollierung personenbezogener Daten und Anforderungen aus DSGVO und EU AI Act
Modul 6 Praxislabor: Legacy-Modernisierung
  • Geschäftsregeln extrahieren
  • Abhängigkeiten kartieren
  • Charakterisierungstests erzeugen
  • Framework-Upgrades durchführen
  • Code übersetzen und refaktorieren
  • Strangler-Fig-Architektur entwerfen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Altsysteme verarbeiten häufig Kunden-, Finanz- oder Versicherungsdaten: Sie lernen, Code und Testdaten vor der Nutzung mit KI zu bereinigen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei übersetztem Code zu klären und Anforderungen von DSGVO, DORA und Branchenaufsicht an Änderungen kritischer Systeme zu berücksichtigen.
  • Spielregeln für den sicheren KI-Einsatz im Team
  • Ergebnisse prüfen: Fakten, Quellen, Tests und Vier-Augen-Prinzip
  • Persönlicher Umsetzungsplan für die nächsten 30 Tage
  • Offene Fragen, Ausblick und Ressourcen zum Weiterlernen

Praxisszenarien aus Ihrem Bereich

Geschäftsregeln extrahieren

COBOL-Paragraphen, Copybooks oder Java-Serviceklassen analysieren lassen, enthaltene Berechnungs- und Entscheidungslogik als fachlich lesbare Regeln dokumentieren und mit Fachbereichen gemeinsam validieren. So entsteht eine belastbare fachliche Grundlage für Migration und Neuentwicklung.

Abhängigkeiten kartieren

Aufrufbeziehungen, JCL-Jobketten, Datenbankzugriffe und Schnittstellen aus dem Quellcode rekonstruieren und als Diagramme darstellen, um sinnvolle Schnitte für eine schrittweise Ablösung zu finden. Auch tote Codepfade werden sichtbar.

Charakterisierungstests erzeugen

Das bestehende Verhalten mit Golden-Master- und Approval-Tests festhalten, Testdaten aus Produktionsmustern anonymisiert ableiten und so ein Sicherheitsnetz vor jeder Migration schaffen. Abweichungen fallen damit sofort auf.

Framework-Upgrades durchführen

Migrationen von Java EE zu Jakarta EE oder Spring Boot sowie vom .NET Framework zu modernem .NET planen, API-Brüche identifizieren und Anpassungen in vielen Dateien konsistent umsetzen.

Code übersetzen und refaktorieren

COBOL-Module in idiomatisches Java oder C# überführen, statt Zeile für Zeile zu übersetzen, Datentypen wie gepackte Dezimalzahlen korrekt abbilden und Ergebnis per Vergleichstest gegen das Original prüfen.

Strangler-Fig-Architektur entwerfen

Fassaden, Routing-Schichten und Anti-Corruption Layer konzipieren, über die neue Services Funktionen des Altsystems Schritt für Schritt übernehmen, inklusive Datensynchronisation und Rückfalloptionen. Jede Ablösestufe bleibt einzeln auslieferbar.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Copybook-zu-Schema-Konverter

Ein Tool, das COBOL-Copybooks einliest und daraus JSON-Schemas, Java-Records oder SQL-Tabellen inklusive korrekter Abbildung von Dezimal- und Redefine-Feldern erzeugt. Das beschleunigt Schnittstellen zum Altsystem.

Legacy-Wissensportal

Eine kleine Web-App, die analysierte Programme, Geschäftsregeln und Abhängigkeiten durchsuchbar macht und Fragen zum Altsystem mit Quellenangabe beantwortet. Neue Teammitglieder finden sich so schneller zurecht.

Vergleichstest-Harness

Ein Testrahmen, der dieselben Eingaben an Alt- und Neusystem sendet, Ausgaben feldgenau vergleicht und Abweichungen übersichtlich protokolliert. So wird die fachliche Gleichwertigkeit der Migration nachweisbar.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in TypeScript/JavaScript oder Python sowie Grundverständnis von HTTP-APIs und JSON. Erste Erfahrung mit KI-Assistenten im Entwicklungsalltag ist hilfreich. Sie haben Programmiererfahrung in mindestens einer Sprache des Altsystems oder der Zielplattform, etwa COBOL, Java oder C#, sowie Grundverständnis von Softwarearchitektur.

Technische Voraussetzungen

Laptop mit Node.js oder Python, Git und einem Code-Editor; Zugang zu mindestens einem MCP-fähigen Client wie Claude Code, Claude Desktop, Cursor oder VS Code mit Copilot.

Datenschutz & Compliance

Altsysteme verarbeiten häufig Kunden-, Finanz- oder Versicherungsdaten: Sie lernen, Code und Testdaten vor der Nutzung mit KI zu bereinigen, Lizenz- und Urheberrechtsfragen bei übersetztem Code zu klären und Anforderungen von DSGVO, DORA und Branchenaufsicht an Änderungen kritischer Systeme zu berücksichtigen.

Termine & Standorte

Pro Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • München Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Mi, 16. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Do, 10. Dezember 2026 6 Std. Anfragen

Häufige Fragen

Wofür brauche ich einen eigenen MCP-Server?

Immer dann, wenn KI-Assistenten auf interne Systeme zugreifen sollen, etwa auf Ticketsysteme, Datenbanken, Dokumentation oder Fachanwendungen. Ein eigener Server legt genau fest, welche Aktionen und Daten verfügbar sind, und lässt sich anschließend in mehreren Clients wiederverwenden. So vermeiden Sie Insellösungen und behalten die Kontrolle über Zugriffe.

Welche Programmiersprache wird im Kurs verwendet?

Sie können wahlweise mit TypeScript oder Python arbeiten, für beide gibt es offizielle SDKs. Die Konzepte sind identisch, die Übungen liegen in beiden Varianten vor. Wer in einer anderen Sprache entwickelt, profitiert trotzdem, da das Protokoll sprachunabhängig ist und SDKs für weitere Sprachen ähnlich aufgebaut sind.

Wie sicher ist MCP im Unternehmenseinsatz?

Das Protokoll selbst bietet Mechanismen für Autorisierung und Berechtigungen, die Sicherheit hängt aber von Implementierung und Betrieb ab. Risiken wie Prompt Injection über Tool-Ergebnisse oder überprivilegierte Server sind real. Wir behandeln konkrete Gegenmaßnahmen, Freigabeprozesse für Drittanbieter-Server und den Umgang mit personenbezogenen Daten.

Kann KI ein COBOL-System automatisch nach Java übersetzen?

KI kann einzelne Module deutlich schneller übersetzen als manuelle Arbeit, doch eine reine Eins-zu-eins-Übersetzung erzeugt oft schwer wartbaren Code. Sinnvoller ist ein Vorgehen, bei dem Geschäftsregeln zuerst verstanden und mit Tests abgesichert werden und die Zielarchitektur bewusst gestaltet wird. Im Kurs kombinieren Sie KI-gestützte Übersetzung mit Vergleichstests und Refactoring.

Wie gehen wir mit sehr großen Codebasen um?

Große Altsysteme passen nicht vollständig in den Kontext eines Modells. Bewährt sind eine systematische Inventarisierung, Zusammenfassungen pro Modul, Abhängigkeitsgraphen und gezielter Abruf relevanter Stellen. Agenten arbeiten dann Modul für Modul mit klar definiertem Auftrag. Sie lernen, diese Struktur aufzubauen und die Ergebnisse für Architekturentscheidungen nutzbar zu machen.

Was kostet die Schulung „Model Context Protocol (MCP) für Legacy-Modernisierung“?

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 6 Stunden Live-Training mit Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Für jeden Standort schlagen wir Ihnen einen Termin in rund vier Wochen vor. Im Anfrageformular können Sie aber jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und melden uns innerhalb eines Werktags.

Findet der Kurs online oder vor Ort statt?

Beides ist möglich: live online im virtuellen Klassenraum oder vor Ort in München, Salzburg, Berlin, Augsburg, Hannover, Bremen, Stuttgart und Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

Kann der Kurs auf unser Team zugeschnitten werden?

Ja. Maßgeschneiderte Kurse kosten ca. 4.500 € mehr, je nach Thema und nach Absprache. Wir stimmen Inhalte, Beispiele und Übungen vorab mit Ihnen ab.

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