Чему вы научитесь
- Понимать архитектуру и внутреннее устройство MCP Protocol
- Разрабатывать собственные MCP-серверы на Python
- Работать с Tools, Resources и Prompts
- Использовать MCP совместно с OpenAI API, Claude и другими LLM
- Создавать агентные системы с доступом к внешним инструментам
- Разрабатывать Remote MCP Servers и HTTP-интеграции
- Подключать базы данных, файловые системы и сторонние API через MCP
- Проектировать безопасные MCP-сервисы для реальных проектов
- Реализовывать аутентификацию, авторизацию и контроль доступа
- Выполнять мониторинг и трассировку MCP-приложений
- Использовать Docker для контейнеризации MCP-сервисов
- Развертывать MCP-инфраструктуру в облаке
- Проектировать масштабируемые архитектуры для AI-продуктов
- Создавать полноценные AI-системы и агентные платформы на базе MCP
- Подготовить собственный production-ready проект для портфолио
О курсе
Model Context Protocol (MCP) — новый стандарт взаимодействия AI-моделей с внешними инструментами, сервисами и данными. В этом курсе вы изучите MCP с нуля: разберетесь в архитектуре протокола, создадите собственные MCP-серверы, научитесь работать с Tools, Resources и Prompts, интегрировать MCP с LLM и AI-агентами, а также проектировать и разворачивать production-ready решения.
Для кого этот курс
1. Python и Backend-разработчики
— Хотите разобраться в современных AI-технологиях и агентных системах.
— Уже умеете писать API и сервисы, но не понимаете, как AI-модели взаимодействуют с внешними инструментами.
— Научитесь создавать MCP-серверы, подключать базы данных, API и другие сервисы к LLM-приложениям.
2. AI Engineers и разработчики AI-приложений
— Уже работаете с OpenAI, Claude, LangChain или LangGraph.
— Используете function calling и инструменты, но хотите перейти к более масштабируемой архитектуре.
— Освоите MCP как стандарт интеграции AI-моделей с внешними системами и научитесь строить production-ready решения.
3. Разработчики AI-агентов и AI-энтузиасты
— Следите за развитием Agentic AI и современных AI-платформ.
— Хотите понять, как устроены системы уровня Cursor, Claude Desktop и другие агентные платформы.
— Создадите собственную MCP-инфраструктуру и несколько полноценных проектов для портфолио.
Начальные требования
Обязательные знания
- Уверенное владение Python на базовом или среднем уровне.
- Понимание функций, классов и модулей.
- Навыки работы с библиотеками Python и менеджером пакетов pip.
- Опыт работы с виртуальными окружениями.
Базовые технические знания
- Понимание принципов работы HTTP и REST API.
- Базовые знания клиент-серверной архитектуры.
- Опыт работы с JSON.
Будет преимуществом, но не обязательно
- Опыт работы с FastAPI, Flask или другими веб-фреймворками.
- Знакомство с Docker.
- Базовое понимание работы языковых моделей (LLM).
- Опыт использования ChatGPT, Claude или других AI-инструментов.
Преподаватели курса
91
Что вы получите
- Вы научитесь:
- Разрабатывать MCP-серверы с нуля.
- Создавать Tools, Resources и Prompts.
- Интегрировать MCP с LLM и AI-агентами.
- Подключать внешние API, базы данных и файловые системы.
- Проектировать безопасные и масштабируемые MCP-архитектуры.
- Разворачивать MCP-сервисы в production-среде.
- Полученные знания помогут быстрее освоить такие направления, как:
- AI Agents
- Agentic AI
- LangGraph
- OpenAI Agents SDK
- Claude MCP Ecosystem
- Enterprise AI Systems
Нагрузка
2-3 часов в неделю