Schulung · Model Context Protocol (MCP) · Security & DevSecOps

Model Context Protocol (MCP) für Security- und DevSecOps-Teams

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 Security- und DevSecOps-Teams“ ist ein praxisorientiertes Training für Rollen wie Application-Security-Engineers und Security Champions in Entwicklungsteams, DevSecOps- und Platform-Engineers, die CI/CD-Pipelines verantworten und Penetrationstester:innen und Red-Team-Mitglieder. Sie lernen Model Context Protocol (MCP) nicht abstrakt, sondern an Aufgaben aus Ihrem Arbeitsalltag kennen – mit Beispielen, Übungen und Vorlagen aus dem Bereich Security & DevSecOps.

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.

KI-Coding-Assistenten und Agenten verändern die Anwendungssicherheit von zwei Seiten: Sie beschleunigen Threat Modeling, Code-Reviews und das Schreiben von Detection-Regeln, erzeugen aber gleichzeitig neuen Code in einem Tempo, dem klassische Security-Gates kaum folgen. Security- und DevSecOps-Teams nutzen KI daher, um SAST-Funde zu triagieren, Fixes für Schwachstellen vorzuschlagen, CI/CD-Pipelines mit Prüfschritten zu härten und Infrastructure-as-Code auf Fehlkonfigurationen zu untersuchen. Entscheidend ist ein kontrollierter Rahmen: Agenten mit minimalen Rechten, keine Secrets im Prompt-Kontext, nachvollziehbare Änderungen per Pull Request und menschliche Freigabe für sicherheitskritische Entscheidungen. Im Kurs lernen Sie, KI als Verstärker Ihres Security-Programms einzusetzen und zugleich die neuen Risiken durch generierten Code, Prompt Injection und unsichere Tool-Anbindungen zu beherrschen.

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?

  • Application-Security-Engineers und Security Champions in Entwicklungsteams
  • DevSecOps- und Platform-Engineers, die CI/CD-Pipelines verantworten
  • Penetrationstester:innen und Red-Team-Mitglieder
  • SOC-Analyst:innen und Detection Engineers
  • Entwickler:innen mit Verantwortung für sichere Software-Lieferketten

Typische Herausforderungen, die wir adressieren

  • Flut an SAST-, DAST- und SCA-Funden mit hohem Anteil an False Positives
  • Security-Reviews werden zum Engpass, weil Entwicklungsteams mit KI deutlich mehr Code liefern
  • Fehlkonfigurationen in Terraform, Kubernetes-Manifests und Cloud-Policies bleiben unentdeckt
  • Neue Angriffsflächen durch LLM-Integrationen, Prompt Injection und Agenten mit weitreichenden Rechten

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 Triage, Review und Fix-Erstellung ein, ohne die Kontrolle über sicherheitskritische Änderungen abzugeben.
  • Sie integrieren KI-gestützte Prüfschritte in CI/CD-Pipelines und verknüpfen sie mit bestehenden SAST-, SCA- und IaC-Scannern.
  • Sie bewerten und mitigieren die spezifischen Risiken von KI-generiertem Code, Prompt Injection und Agenten-Tool-Zugriffen.

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: Security & DevSecOps
  • Threat Modeling beschleunigen
  • SAST-Funde triagieren
  • Secure Code Review
  • IaC und Container härten
  • Detection Engineering
  • Supply Chain absichern
Modul 7 Datenschutz, Qualität & Transfer in den Alltag
  • Quellcode, Schwachstelleninformationen und Logs sind hochsensibel: Sie lernen, welche Daten an KI-Dienste übergeben werden dürfen, wie Secrets aus dem Kontext ferngehalten werden und wie KI-Einsatz zu den Anforderungen aus NIS2, Cyber Resilience Act, DSGVO und EU AI Act passt.
  • 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

Threat Modeling beschleunigen

Aus Architekturbeschreibungen und Datenflussdiagrammen STRIDE-basierte Bedrohungsanalysen ableiten, Vertrauensgrenzen identifizieren und konkrete Gegenmaßnahmen als prüfbare Anforderungen für das Backlog formulieren lassen. Bei Architekturänderungen wird das Modell gezielt aktualisiert statt neu erstellt.

SAST-Funde triagieren

Statische Analyseergebnisse mit dem tatsächlichen Code-Kontext abgleichen, Erreichbarkeit und Ausnutzbarkeit bewerten, False Positives begründet markieren und für echte Schwachstellen minimal-invasive Fixes als Pull Request vorbereiten.

Secure Code Review

Pull Requests gezielt auf Injection, fehlerhafte Autorisierung, unsichere Deserialisierung und Kryptografie-Fehler prüfen lassen, mit Verweis auf OWASP-Kategorien und nachvollziehbarer Begründung für jedes Finding. Hinweise erscheinen direkt als Review-Kommentare.

IaC und Container härten

Terraform-Module, Helm-Charts und Dockerfiles auf überprivilegierte Rollen, offene Ports, fehlende Verschlüsselung und unsichere Base-Images analysieren und gehärtete Varianten mit Policy-as-Code-Regeln erzeugen. Abweichungen werden bereits im Pull Request sichtbar.

Detection Engineering

Sigma-Regeln, YARA-Signaturen und SIEM-Abfragen aus Bedrohungsbeschreibungen entwerfen, mit Testdaten validieren und Dokumentation zu Angriffstechniken nach MITRE ATT&CK automatisch ergänzen. So entstehen getestete Regeln deutlich schneller und konsistenter als bei manueller Erstellung.

Supply Chain absichern

SBOMs auswerten, verwundbare Abhängigkeiten priorisieren, Update-Pfade inklusive Breaking Changes analysieren und Pipeline-Schritte für Signierung, Provenance und Dependency-Pinning automatisiert ergänzen. Update-Pull-Requests enthalten eine verständliche Zusammenfassung der Risiken und notwendigen Code-Anpassungen.

Mögliche Praxisprojekte im Kurs

Finding-Triage-Bot

Ein Skript, das SARIF-Dateien aus der Pipeline einliest, Funde dedupliziert, mit Code-Kontext anreichert und priorisierte Tickets mit Fix-Vorschlag erzeugt. Doppelte Meldungen verschwinden dabei zuverlässig.

Secret-Scanner-Hook

Ein Pre-Commit-Hook mit eigenen Erkennungsmustern für interne Token-Formate, Allowlist-Verwaltung und verständlichen Hinweisen, wie geleakte Secrets rotiert werden. Er läuft lokal und in der CI.

Threat-Model-Generator

Eine kleine Web-App, die aus einer Systembeschreibung ein strukturiertes Bedrohungsmodell mit Datenflüssen, Risiken und Maßnahmen als exportierbares Dokument erstellt. Die Vorlagen orientieren sich an STRIDE.

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 verfügen über Erfahrung in der Softwareentwicklung oder im Betrieb sowie über Grundkenntnisse in Anwendungssicherheit, etwa zu OWASP Top 10 und CI/CD-Pipelines.

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

Quellcode, Schwachstelleninformationen und Logs sind hochsensibel: Sie lernen, welche Daten an KI-Dienste übergeben werden dürfen, wie Secrets aus dem Kontext ferngehalten werden und wie KI-Einsatz zu den Anforderungen aus NIS2, Cyber Resilience Act, DSGVO und EU AI Act passt.

Terminvorschläge

Alle Termine sind Vorschläge – Ihr Wunschtermin ist jederzeit möglich.

  • Do, 26. November 2026 – Fr, 27. November 2026 Online Anfragen
  • Di, 8. Dezember 2026 – Mi, 9. Dezember 2026 Berlin Anfragen
  • Mi, 16. Dezember 2026 – Do, 17. Dezember 2026 Online Anfragen
  • Mo, 11. Januar 2027 – Di, 12. Januar 2027 Stuttgart Anfragen
  • Mi, 20. Januar 2027 – Do, 21. Januar 2027 Online Anfragen
  • Mi, 27. Januar 2027 – Do, 28. Januar 2027 Hannover 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.

Ist KI-generierter Code ein Sicherheitsrisiko?

KI-Assistenten reproduzieren mitunter unsichere Muster, veraltete Bibliotheken oder erfundene Paketnamen. Das Risiko ist beherrschbar, wenn generierter Code dieselben Prüfungen durchläuft wie handgeschriebener: Code-Review, SAST, Dependency-Scanning und Tests. Im Kurs etablieren Sie genau diese Leitplanken und nutzen KI zugleich selbst, um Schwachstellen schneller zu finden und zu beheben.

Darf ein KI-Agent Sicherheitsfixes selbstständig einspielen?

Wir empfehlen ein abgestuftes Modell: Der Agent analysiert, schlägt Fixes vor und erstellt Pull Requests, die Freigabe bleibt bei Menschen. Für risikoarme Routineaufgaben wie Dependency-Updates mit grünen Tests kann eine höhere Automatisierung sinnvoll sein. Sie lernen, Berechtigungen, Sandboxing und Audit-Trails so zu gestalten, dass die Entscheidung nachvollziehbar bleibt.

Was kostet die Schulung „Model Context Protocol (MCP) für Security- und DevSecOps-Teams“?

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.

Weitere Kurse für Security- und DevSecOps-Teams

Weitere Kurse zu Model Context Protocol (MCP)

Alle 29 Kurse zu Model Context Protocol (MCP)