Russian Courses
Бесплатно

MCP: создавайте AI-приложения с богатым контекстом вместе с Anthropic

Превью: 1. Введение

Зарегистрируйтесь для доступа ко всем 11 урокам курса.

Регистрация Войти

Выберите урок для просмотра

Содержание курса

Хотите смотреть этот курс?

Зарегистрируйтесь бесплатно, чтобы получить доступ ко всем урокам этого курса.

Регистрация Уже есть аккаунт? Войти

  • 1. 1. Введение

  • 2. 10. Создание и развертывание удалённых серверов

  • 3. 11. Заключение MCP Roadmap

  • 4. 2. Почему Mcp

  • 5. 3. Архитектура MCP

  • 6. 4. Пример чат-бота

  • 7. 5. Создание MCP сервера

  • 8. 6. Создание MCP клиента

  • 9. 7. Подключение чат-бота MCP к референсным серверам

  • 10. 08. Добавление возможностей Prompt и ресурсов

  • 11. 9. Разработка контекстных AI приложений с Anthropic

Скачать курс по Искусственный интеллект. MCP: создавайте AI-приложения с богатым контекстом вместе с Anthropic

Нужен архив курса целиком?

Мы отправим ссылку на полный архив с оригиналом, переводом и материалами. Просто напишите администратору info@russiancourses.net и укажите, что именно нужно (можем поделиться вариантами отдельно).

Пропущены номера уроков?

Если в нумерации есть паузы, значит часть занятий текстовые или в виде файлов. Их можно найти в разделе «Материалы курса»: скачайте архив, чтобы получить все конспекты и дополнительные задания.

Категория

Искусственный интеллект

Длительность

1 ч 39 мин

Уроки

11 уроков

О курсе

Научитесь подключать AI-приложения к внешним данным и инструментам через MCP 🔗

Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, разработанный компанией Anthropic, который упрощает интеграцию внешних источников данных и инструментов в AI-приложения. Этот курс покажет, как MCP решает проблему фрагментации разработки и позволяет подключать разные системы — от GitHub и Google Docs до локальных файлов — к вашим моделям через единый протокол.
Вы узнаете, как:

  • 🧠 Понять архитектуру MCP и то, как он стандартизирует доступ к данным, подсказкам и инструментам
  • ⚙️ Создать и развернуть MCP-сервер, предоставляющий ресурсы, подсказки и инструменты
  • 💬 Добавить MCP-клиента в собственное AI-приложение и связать его с сервером
  • 🌐 Интегрировать внешние MCP-серверы, например filesystem для работы с файлами или fetch для получения данных из веба
  • 💻 Настроить Claude Desktop для подключения к MCP-серверу и другим источникам
  • 🚀 Развернуть MCP-сервер удалённо и протестировать его через MCP Inspector или совместимые приложения
Практическая часть курса включает:

  • 🤖 Создание чат-бота, совместимого с MCP, с пользовательскими инструментами (например, поиск научных статей)
  • 🔧 Использование FastMCP для создания локального MCP-сервера
  • 🧩 Реализацию клиент-серверного взаимодействия с поддержкой подключения нескольких MCP-клиентов
Что вы получите:

  • 📚 Глубокое понимание архитектуры MCP и механизма обмена данными
  • 🧠 Навыки построения AI-приложений, способных подключаться к внешним источникам данных без ручной интеграции
  • 🌍 Возможность использовать растущую экосистему MCP-серверов и разрабатывать собственные
Идеально для:

  • 👨‍💻 Разработчиков AI-систем, стремящихся создавать приложения с богатыми контекстными данными
  • 🧩 Инженеров, изучающих интеграцию моделей с внешними API и файлами
  • 🚀 Специалистов, желающих освоить современный стандарт взаимодействия AI-инструментов
Результат: после завершения курса вы сможете создавать и подключать AI-приложения к экосистеме MCP-серверов, обеспечивая им доступ к реальным данным, инструментам и контексту с минимальными усилиями.

Источник

Открыть источник
Назад к бесплатным курсам