Mastering Model Context Protocol (MCP): Build Smarter AI Agents with Shared Memory and Multi-Agent Coordination
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- Mastering Model Context Protocol (MCP): Build Smarter AI Systems with Shared Memory, Goals, and Tools Ready to go beyond basic LLM agents? Discover how to design multi-agent AI systems that collaborate intelligently—powered by the Model Context Protocol (MCP). Whether you're an AI engineer, automation builder, or just exploring contextual orchestration, this hands-on guide walks you through building scalable, context-driven architectures using proven best practices. 📘 What You’ll Learn ✔️ Build the MCP Stack with FastAPI, Redis Streams, and Postgres ✔️ Structure agent ecosystems with shared/private context, memory, and schema evolution ✔️ Connect LangChain, DeepAgent, OpenAI Assistants, Weaviate, and more ✔️ Deploy at scale using Docker, Kubernetes, RBAC, and secure context encryption ✔️ Debug, trace, and visualize agent workflows with modern observability tools 💡 Why Readers Love This Book • Updated for clarity with a streamlined structure and refined formatting • Includes code projects, templates, and debugging tools • Designed for fast outcomes: deploy a working MCP-based system in under 30 minutes • Practical use cases: research copilots, memory agents, simulation swarms, and enterprise LLM stacks • Join the community: GitHub repo access + discussion forum with fellow AI builders 🔍 Ideal For • Software engineers building AI agents with LangChain, OpenDevin, or AutoGen • AI researchers interested in contextual orchestration with LLMs • DevOps teams deploying secure, collaborative AI environments 📦 Bonus: Final challenge project, CLI utilities, and schema templates included. Now restructured for smoother reading and clearer takeaways. Master MCP. Orchestrate smarter agents. Shape the future of AI—today.
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