Schulung – Model Context Protocol (MCP) – Mobile Apps

Model Context Protocol (MCP) für Mobile-Entwickler:innen

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

In diesem Kurs verbinden wir Model Context Protocol (MCP) mit den typischen Abläufen im Bereich Mobile Apps. Die Teilnehmenden arbeiten an realistischen Szenarien und nehmen sofort einsetzbare Prompts, Workflows und Checklisten mit.

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.

Mobile Entwicklung vereint viele Welten: Swift und SwiftUI für iOS, Kotlin und Jetpack Compose für Android sowie plattformübergreifende Ansätze mit Flutter oder React Native. Dazu kommen Store-Richtlinien, Gerätevielfalt, Offline-Fähigkeit, Push-Benachrichtigungen und anspruchsvolle Release-Prozesse. KI-Coding-Assistenten und Agenten entlasten Teams bei genau diesen Aufgaben: Sie bauen Screens aus Designvorgaben, migrieren UIKit- oder XML-Layouts auf deklarative UI-Frameworks, schreiben UI- und Unit-Tests, analysieren Crash-Reports und automatisieren Build-Pipelines mit Fastlane. Weil mobile Projekte stark von Plattformkonventionen abhängen, braucht die KI präzisen Kontext zu Architektur, State Management und Zielplattformen. Im Kurs lernen Sie, diesen Kontext aufzubauen und Ergebnisse auf echten Geräten abzusichern.

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?

  • iOS-Entwickler:innen mit Swift und SwiftUI
  • Android-Entwickler:innen mit Kotlin und Jetpack Compose
  • Cross-Platform-Entwickler:innen mit Flutter oder React Native
  • Mobile-Teams in Agenturen und Produktunternehmen
  • Tech Leads mit Verantwortung für App-Architektur und Releases

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Parallele Pflege mehrerer Plattformen mit unterschiedlichen Sprachen und UI-Paradigmen
  • Migration von UIKit oder XML-Layouts auf deklarative UI-Frameworks
  • Schwer reproduzierbare Abstürze und Performance-Probleme auf unterschiedlichen Geräten
  • Aufwändige Build-, Signier- und Store-Release-Prozesse

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 setzen KI-Agenten für Screens, UI-Migrationen und Tests in nativen und plattformübergreifenden Apps ein.
  • Sie analysieren Abstürze und Performance-Probleme schneller und automatisieren Build- und Release-Prozesse mit KI-Unterstützung.
  • Sie geben der KI Plattformkonventionen und Architekturregeln vor und prüfen Ergebnisse auf echten Geräten.

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: Mobile Apps
  • Screens aus Designs umsetzen
  • Deklarative UI-Migration
  • Tests für Mobile-Apps
  • Crash-Reports analysieren
  • Offline-Fähigkeit und Datenhaltung
  • Build- und Release-Automatisierung
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Apps verarbeiten oft sensible Gerätedaten wie Standort, Kontakte oder Gesundheitsinformationen: Generierter Code muss Berechtigungen sparsam anfordern und DSGVO-konform mit Einwilligungen umgehen. Signierschlüssel, API-Keys und Store-Zugangsdaten gehören nicht in Prompts; neue SDKs und Pakete sind auf Lizenz, Tracking-Verhalten und Supply-Chain-Risiken zu prüfen.
  • 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

Screens aus Designs umsetzen

Aus Screenshots oder Design-Spezifikationen erzeugt der Assistent SwiftUI-, Compose-, Flutter- oder React-Native-Screens, die vorhandene Komponenten, Themes und Navigation nutzen und Dark Mode sowie dynamische Schriftgrößen berücksichtigen.

Deklarative UI-Migration

Der Agent überführt UIKit-ViewController oder Android-XML-Layouts schrittweise in SwiftUI oder Jetpack Compose, kapselt Altbestand über Interop-Schichten und sichert das Verhalten mit Snapshot- und UI-Tests ab.

Tests für Mobile-Apps

Die KI schreibt Unit-Tests für ViewModels und Repositories, UI-Tests mit XCTest, Espresso oder Flutter-Widget-Tests und richtet Mocks für Netzwerk und Persistenz ein. Instabile UI-Tests werden gezielt stabilisiert.

Crash-Reports analysieren

Symbolisierte Stacktraces aus Crash-Reporting-Diensten werden ausgewertet, wahrscheinliche Ursachen wie Threading-Fehler oder Lifecycle-Probleme eingegrenzt und Fixes mit reproduzierenden Tests vorgeschlagen. So sinkt die Absturzrate nachweislich mit jedem Release.

Offline-Fähigkeit und Datenhaltung

Der Assistent entwirft lokale Persistenz mit Room, Core Data, SwiftData oder SQLite, Synchronisationslogik mit Konfliktbehandlung und robuste Netzwerkschichten mit Retry und Caching. Auch Schemamigrationen werden mitgedacht.

Build- und Release-Automatisierung

Fastlane-Lanes, Gradle-Konfigurationen und CI-Workflows für Builds, Signierung, Testverteilung und Store-Uploads werden erstellt oder repariert, inklusive Versionierung und Release Notes. Abgelaufene Zertifikate und Provisioning-Profile werden frühzeitig erkannt.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Inventur-App mit Barcode-Scanner

Eine Flutter- oder React-Native-App, die Barcodes scannt, Artikel offline erfasst und bei Verbindung mit einer REST-API synchronisiert. Konflikte bei gleichzeitigen Änderungen werden nachvollziehbar aufgelöst.

SwiftUI-Habit-Tracker

Eine iOS-App mit SwiftUI, lokaler Persistenz, Widgets und lokalen Benachrichtigungen, entwickelt vollständig mit einem KI-Agenten. Gewohnheiten und Fortschritte werden übersichtlich in Diagrammen dargestellt.

Compose-Feedback-Formular

Eine Android-App mit Jetpack Compose, die Formulare mit Fotoanhang erfasst, offline zwischenspeichert und an ein Backend übermittelt – mit UI-Tests.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in TypeScript/JavaScript oder Python sowie Grundverständnis von HTTP-APIs und JSON. Erste Erfahrung mit KI-Assistenten im Entwicklungsalltag ist hilfreich. Praktische Erfahrung in der App-Entwicklung mit Swift, Kotlin, Dart oder React Native sowie mit Xcode oder Android Studio und Git.

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

Apps verarbeiten oft sensible Gerätedaten wie Standort, Kontakte oder Gesundheitsinformationen: Generierter Code muss Berechtigungen sparsam anfordern und DSGVO-konform mit Einwilligungen umgehen. Signierschlüssel, API-Keys und Store-Zugangsdaten gehören nicht in Prompts; neue SDKs und Pakete sind auf Lizenz, Tracking-Verhalten und Supply-Chain-Risiken zu prüfen.

Termine & Standorte

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

  • München Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Salzburg Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Berlin Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Augsburg Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Hannover Mo, 14. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Bremen Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Stuttgart Fr, 11. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Kaiserslautern Di, 15. Dezember 2026 6 Std. Anfragen
  • Online Di, 15. 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.

Deckt der Kurs iOS, Android und Cross-Platform gleichermaßen ab?

Ja. Die Arbeitsweisen mit KI-Assistenten sind plattformübergreifend gleich: Kontext bereitstellen, Aufgaben schneiden, Ergebnisse testen. In den Übungen wählen Sie Ihren Schwerpunkt, ob Swift, Kotlin, Flutter oder React Native, und arbeiten an typischen Aufgaben Ihrer Plattform. So profitieren gemischte Teams ebenso wie Spezialist:innen.

Kann die KI mit Xcode und Android Studio arbeiten?

Viele KI-Assistenten lassen sich in Android Studio oder neben Xcode nutzen, Agenten arbeiten zudem über die Kommandozeile mit xcodebuild, Gradle oder der Flutter-CLI. Wir zeigen, wie Sie Builds, Tests und Simulatoren so ansteuern, dass der Agent Ergebnisse selbst überprüfen und Fehler iterativ beheben kann.

Was kostet die Schulung „Model Context Protocol (MCP) für Mobile-Entwickler:innen“?

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.

Weitere Kurse für Mobile-Entwickler:innen

Weitere Kurse zu Model Context Protocol (MCP)

Alle 29 Kurse zu Model Context Protocol (MCP)

Model Context Protocol (MCP) – MünchenModel Context Protocol (MCP) – SalzburgModel Context Protocol (MCP) – BerlinModel Context Protocol (MCP) – AugsburgModel Context Protocol (MCP) – HannoverModel Context Protocol (MCP) – BremenModel Context Protocol (MCP) – StuttgartModel Context Protocol (MCP) – KaiserslauternModel Context Protocol (MCP) – Online