Schulung · Model Context Protocol (MCP) · Rust

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

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

Dauer
2 Tage (14 Std.)
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 Rust-Entwickler:innen“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Rust-Entwickler:innen in System- und Backend-Projekten, C- und C++-Entwickler:innen, die auf Rust umsteigen oder Module portieren und Embedded- und IoT-Entwickler:innen mit Rust. Sie lernen Model Context Protocol (MCP) nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Rust.

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 zweitägigen 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.

Rust gewinnt überall dort an Bedeutung, wo Speichersicherheit und Performance zusammenkommen müssen: in Systemsoftware, Embedded-Projekten, Netzwerkdiensten, WebAssembly und sicherheitskritischen Komponenten. Die Lernkurve ist steil – Ownership, Lifetimes, Traits und async-Laufzeiten fordern auch erfahrene Entwickler:innen. KI-Coding-Assistenten und Agenten erweisen sich hier als geduldige Sparringspartner: Sie erklären Borrow-Checker-Fehler, schlagen passende Ownership-Strukturen vor, schreiben Tests und Property-Based-Tests, portieren C- oder C++-Module schrittweise und arbeiten Clippy-Hinweise ab. Weil der Compiler sehr präzises Feedback liefert, können Agenten iterativ bis zu kompilierbarem, sicherem Code arbeiten. Im Kurs lernen Sie, diese Feedbackschleife gezielt zu nutzen und unsafe-Code besonders kritisch zu prüfen.

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?

  • Rust-Entwickler:innen in System- und Backend-Projekten
  • C- und C++-Entwickler:innen, die auf Rust umsteigen oder Module portieren
  • Embedded- und IoT-Entwickler:innen mit Rust
  • Security- und Plattformteams mit Fokus auf Speichersicherheit

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Schwer verständliche Borrow-Checker- und Lifetime-Fehler
  • Komplexe Trait-Hierarchien, Generics und async-Code mit Tokio
  • Aufwändige Portierung bestehender C- oder C++-Codebasen und FFI-Grenzen
  • Verantwortungsvoller Umgang mit unsafe-Blöcken und deren Begründung

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 als Sparringspartner für Ownership, Lifetimes, Traits und async-Rust.
  • Sie lassen Tests, Portierungen und Services erzeugen und mit Compiler, Clippy und Miri absichern.
  • Sie bewerten generierten unsafe- und FFI-Code systematisch hinsichtlich Speichersicherheit.

Inhalte & Ablauf

Tag 1

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

Tag 2

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: Rust
  • Compilerfehler verstehen und beheben
  • Tests und Property-Based-Tests
  • C- und C++-Module portieren
  • Async-Services mit Tokio
  • Clippy und Idiomatik
  • unsafe-Code prüfen
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Rust wird häufig in sicherheitskritischen Komponenten eingesetzt, für die der Cyber Resilience Act Anforderungen an Schwachstellenmanagement und SBOMs stellt. Prüfen Sie neue Crates mit cargo-audit oder cargo-deny auf Schwachstellen und Lizenzen, und behandeln Sie proprietären Systemcode bei der Nutzung von Cloud-Modellen als vertraulich.
  • 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

Compilerfehler verstehen und beheben

Der Assistent erklärt Borrow-Checker- und Lifetime-Fehler in verständlicher Sprache, schlägt alternative Ownership-Strukturen wie Referenzen, Rc oder Klonen bewusst vor und iteriert mit cargo check bis zum fehlerfreien Build.

Tests und Property-Based-Tests

Die KI schreibt Unit- und Integrationstests, Doc-Tests und Property-Based-Tests mit proptest, die Invarianten über viele generierte Eingaben prüfen und so Randfälle in Parsern oder Algorithmen aufdecken.

C- und C++-Module portieren

Bestehender Code wird modulweise nach Rust übertragen, FFI-Schnittstellen mit bindgen oder cbindgen erstellt und das Verhalten über gemeinsame Tests zwischen alter und neuer Implementierung abgesichert.

Async-Services mit Tokio

Aus Spezifikationen entstehen HTTP- oder gRPC-Dienste mit Axum oder Tonic, inklusive strukturierter Fehlertypen, Graceful Shutdown, Tracing und sinnvoller Behandlung von Abbruch und Timeouts. Integrationstests prüfen das Verhalten unter Last.

Clippy und Idiomatik

Clippy-Hinweise werden systematisch abgearbeitet, Fehlerbehandlung mit thiserror oder anyhow vereinheitlicht und Iteratoren, Pattern Matching und Traits idiomatisch eingesetzt. Bestehende Tests sichern jede Änderung zuverlässig ab und verhindern Regressionen.

unsafe-Code prüfen

Der Agent inventarisiert unsafe-Blöcke, dokumentiert die jeweiligen Sicherheitsinvarianten, schlägt sichere Alternativen vor und führt Miri-Prüfungen aus, um undefiniertes Verhalten aufzuspüren. Jede Begründung wird als SAFETY-Kommentar im Code festgehalten.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Schneller Log-Parser

Ein Rust-CLI, das große Logdateien per Streaming verarbeitet, Muster mit regulären Ausdrücken erkennt und Statistiken ausgibt – mit Benchmarks im Vergleich zu einem Skript.

Axum-Microservice

Ein kleiner REST-Dienst mit Axum, SQLx, strukturiertem Tracing und Integrationstests, vollständig per KI-Agent geplant und implementiert. Ideal, um den vollständigen Agenten-Workflow mit Compiler-Feedback zu üben.

WebAssembly-Modul

Eine rechenintensive Funktion, etwa Bildverarbeitung oder Validierung, als WebAssembly-Modul mit wasm-bindgen, eingebunden in eine einfache Webseite. Ein Benchmark vergleicht die Laufzeit mit einer reinen JavaScript-Variante.

Voraussetzungen

Solide Programmierkenntnisse in TypeScript/JavaScript oder Python sowie Grundverständnis von HTTP-APIs und JSON. Erste Erfahrung mit KI-Assistenten im Entwicklungsalltag ist hilfreich. Grundlegende Rust-Erfahrung mit Cargo, Ownership und Traits sowie Erfahrung in mindestens einer weiteren systemnahen oder Backend-Sprache.

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

Rust wird häufig in sicherheitskritischen Komponenten eingesetzt, für die der Cyber Resilience Act Anforderungen an Schwachstellenmanagement und SBOMs stellt. Prüfen Sie neue Crates mit cargo-audit oder cargo-deny auf Schwachstellen und Lizenzen, und behandeln Sie proprietären Systemcode bei der Nutzung von Cloud-Modellen als vertraulich.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Mo, 23. November 2026 – Di, 24. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 1. Dezember 2026 – Mi, 2. Dezember 2026 Kaiserslautern Anfragen
  • Mi, 9. Dezember 2026 – Do, 10. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Di, 15. Dezember 2026 – Mi, 16. Dezember 2026 Bremen Anfragen
  • Do, 7. Januar 2027 – Fr, 8. Januar 2027 Online Anfragen
  • Di, 12. Januar 2027 – Mi, 13. Januar 2027 Salzburg 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 beim Einstieg in Rust helfen?

Ja, sehr. KI-Assistenten erklären Compilerfehler geduldig und im Kontext Ihres Codes, zeigen alternative Lösungsansätze und begründen, warum der Borrow Checker eine Konstruktion ablehnt. Wichtig ist, die Erklärungen nachzuvollziehen statt Vorschläge blind zu übernehmen. Der Kurs setzt deshalb auf aktive Übungen, in denen Sie Lösungen mit der KI gemeinsam erarbeiten.

Wie zuverlässig sind KI-Portierungen von C++ nach Rust?

Für klar abgegrenzte Module funktionieren sie gut, wenn das Verhalten durch Tests abgesichert ist. Kritisch sind Stellen mit Zeigerarithmetik, gemeinsamem Zustand oder undefiniertem Verhalten im Original. Im Kurs lernen Sie, Portierungen inkrementell anzulegen, Differenztests gegen die alte Implementierung zu fahren und unsafe-Code gezielt zu minimieren.

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

Die Schulung kostet pauschal 949 € zzgl. gesetzl. MwSt. pro Teilnehmer:in – unabhängig davon, ob sie online oder vor Ort stattfindet. Enthalten sind 2 Trainingstag(e) mit Live-Trainer:in, Kursunterlagen, Übungsumgebung und Teilnahmebescheinigung.

Kann ich einen eigenen Wunschtermin angeben?

Ja. Unsere Terminvorschläge sind eine Orientierung. Im Anfrageformular können Sie jederzeit einen Wunschtermin oder Zeitraum im Freitext angeben – wir prüfen die Verfügbarkeit und bestätigen 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 oder Kaiserslautern. Auf Wunsch führen wir das Training auch exklusiv für Ihr Team durch.

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