Seminar Micronaut – KI-Anwendungen mit MCP und LangChain4j

Produktive KI-Funktionen benötigen kontrollierte Daten, Werkzeuge, Kosten und Fehlergrenzen. Das Seminar integriert Sprachmodelle über LangChain4j und verbindet Fachfunktionen über das Model Context Protocol mit Micronaut, ohne Sicherheits- und Betriebsanforderungen auszublenden.

Inhaltsübersicht

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Geeignete KI-Anwendungsfälle mit messbaren Qualitäts- und Risikokriterien auswählen
• Modellzugriff, Prompting, strukturierte Ausgaben und Tools mit LangChain4j integrieren
• MCP-Clients und MCP-Server mit validierten Werkzeugen und Ressourcen entwickeln
• KI-Funktionen durch Tests, Evaluation, Security, Kosten- und Observability-Regeln absichern

Zielgruppe

Java- und Kotlin-Entwickler, KI-Anwendungsentwickler, Softwarearchitekten und Integrationsentwickler.

Voraussetzungen

Micronaut-Grundkenntnisse, sichere Java- oder Kotlin-Kenntnisse sowie Verständnis von HTTP, JSON und API-Sicherheit.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Anwendungsfall und Risikogrenzen definieren

   Ziel, Nutzer, Datenklassen, akzeptable Fehler, Freigaben, Latenz, Kosten und Protokollierung werden vor der technischen Auswahl festgelegt.

2. Schritt 2: Modellzugriff konfigurieren

   Provider, Modell, Zugangsdaten, Timeouts, Tokenlimits und Umgebungsprofile werden über typsichere Micronaut-Konfiguration eingebunden.

3. Schritt 3: Prompts und strukturierte Ausgaben entwickeln

   Systemanweisung, Kontext, Beispiele, Variablen und Antwortschema werden so aufgebaut, dass Ergebnisse automatisiert validiert werden können.

4. Schritt 4: LangChain4j-Services integrieren

   AI Services, Chat Memory, strukturierte Rückgaben und Dependency Injection werden in klar abgegrenzte Anwendungsservices überführt.

5. Schritt 5: Tools und Fachfunktionen bereitstellen

   Werkzeugaufrufe erhalten kleine, validierte Eingaben, minimale Berechtigungen, idempotentes Verhalten und kontrollierte Fehlerantworten.

6. Schritt 6: Retrieval begrenzt umsetzen

   Dokumentaufbereitung, Segmentierung, Metadaten, Suche und Kontextauswahl werden für einen kleinen Wissensbestand aufgebaut.

7. Schritt 7: MCP-Server entwickeln

   Werkzeuge, Ressourcen, Prompts, Transport und Lebenszyklus werden in einem Micronaut-Dienst bereitgestellt. Jede Operation erhält Authentifizierung und Eingabevalidierung.

8. Schritt 8: MCP-Client integrieren

   Fähigkeitsermittlung, Werkzeugauswahl, Timeouts, Abbruch und Fehlerbehandlung werden für den kontrollierten Zugriff auf einen MCP-Dienst umgesetzt.

9. Schritt 9: Qualität und Sicherheit testen

   Deterministische Komponenten, Prompt-Regressionen, Tool-Berechtigungen, Prompt Injection, Datenabfluss und unerwartete Ausgaben werden mit Testfällen und Freigaberegeln geprüft.

10. Schritt 10: Betrieb und Kosten beobachten

    Latenz, Tokenverbrauch, Modellfehler, Toolfehler, Trace-Kontext, PII-Maskierung und Budgetgrenzen werden als messbare Betriebsgrößen integriert.

Praxisübungen

• Strukturierte KI-Ausgabe mit Schema-Validierung
• LangChain4j-Service mit Fachwerkzeug
• MCP-Server und MCP-Client
• Tests für Prompt Injection, Toolfehler und Kostenlimit

Methodik

Kurze fachliche Einordnungen wechseln mit Demonstrationen und schrittweisen Übungen. Jeder Arbeitsstand wird gebaut, ausgeführt und durch automatisierte oder betriebliche Prüfungen abgesichert. Fehlerfälle werden bewusst einbezogen, damit Diagnose und Wiederanlauf nicht erst im Produktivbetrieb entstehen.