Model Context Protocol for LLMs
Naveen Krishnan
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Codice articolo L0-9781806662272
Build scalable, secure LLM applications with the Model Context Protocol and design modular, context-aware multi-agent systems for real-world deployment
Free with your book: DRM-free PDF version + access to Packt's next-gen Reader*
Modern LLM applications often fail due to weak context management, fragile tool integration, and poorly coordinated agents. To address these challenges, this book provides a practical blueprint for building reliable, scalable AI systems using the Model Context Protocol (MCP), an open standard for interoperable AI architectures.
You'll explore why context is the missing layer in many AI deployments and how MCP formalizes it. Through clear explanations and practical examples, you'll design modular components such as resource providers, tool providers, gateways, and standardized interfaces. You'll also integrate MCP with LangChain, AutoGen, and RAG pipelines to build collaborative, context-aware multi-agent systems.
You'll learn how to apply MCP to multimodal applications, personalization engines, and enterprise knowledge management solutions, while evaluating and benchmarking implementations for production readiness and implementing authentication, authorization, and scaling strategies for secure cloud deployments.
Written by a data and AI solutions engineer with over 17 years of experience at Microsoft and Fortune 500 organizations, this guide combines architectural depth with hands-on implementation. By the end, you'll be able to design, build, and deploy secure, reusable MCP-based LLM systems that scale confidently in production.
*Email sign-up and proof of purchase required
AI/ML engineers, software engineers, and solution architects building LLM-powered applications in production will benefit the most from this book. Cloud architects and platform engineers designing AI infrastructure will also find it valuable. If you’re looking for a standardized, modular, and secure approach to managing context across agents and tools, this guide is for you. Intermediate Python skills, a working knowledge of LLM concepts and REST APIs, and familiarity with system design patterns are expected.
(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)
Naveen Krishnan is a Data and AI Solutions Engineer with over 17 years of experience delivering enterprise-grade systems across retail, banking, healthcare, and manufacturing. As an AI Lead at Microsoft, a Fellow of BCS, and a Senior Member of IEEE, he has designed and deployed large-scale RAG and multi-agent systems using LangChain, AutoGen, and MCP. A judge at global NASA Space Apps and Microsoft hackathons and the author of 35+ technical publications, he specializes in secure, scalable AI architectures and responsible AI practices for real-world deployment.
Le informazioni nella sezione "Su questo libro" possono far riferimento a edizioni diverse di questo titolo.
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui
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Per esercitare il diritto di recesso, sei tenuto a informare Paperbackshop-US, 901 Penhorn Avenue, Unit 6, 07094, Secaucus, New Jersey, U.S.A., 44 1285 712917, della tua decisione di recedere dal presente contratto tramite una dichiarazione esplicita (ad esempio lettera inviata per posta, fax o posta elettronica). A tal fine puoi utilizzare il modulo tipo di recesso, ma non e' obbligatorio. Puoi anche compilare e inviare elettronicamente il modulo tipo di recesso o qualsiasi altra esplicita dichiarazione sul nostro sito web, dalla sezione "Ordini" nel "Mio Account". Nel caso scegliessi questa opzione, ti trasmetteremo senza indugio una conferma di ricevimento su un supporto durevole (ad esempio per posta elettronica).
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