Вы уже работали с LLM и понимаете, что подключать их к реальным системам — больно. MCP — это стандарт, который делает эту боль меньше: один контракт вместо десятка костылей, типизированные инструменты вместо голого доступа к базе, тесты и логи вместо молитв. На курсе соберём сервер с нуля и выведем в production-контур.
Вы уже вызывали LLM из кода и понимаете, что подключать их к реальным системам — больно. Под каждый сервис пишешь новый адаптер, у агента то ли слишком много прав, то ли слишком мало, а когда что-то ломается — сидишь и гадаешь, что пошло не так. Через полгода проект превращается в свалку одноразовых интеграций, которые боится трогать.
MCP — это открытый протокол, который делает эту боль меньше. Вместо того чтобы под каждый клиент и сервис писать свою связку, вы описываете один понятный контракт: какие данные агенту можно трогать, какие действия выполнять, и что при этом проверять. Модель видит не «всю базу пользователей», а строго оформленный набор инструментов и ресурсов с валидацией, правами доступа и логами.
На курсе вы соберёте MCP-сервер с нуля и подключите его к AI-приложению:
— Начнёте с архитектуры: кто такие host, client и server, как они договариваются друг с другом, какие транспорты бывают и когда какой выбрать.
— Построите сервер: заложите scaffold, пройдёте handshake, опишете capabilities, добавите tools с типизированным входом и структурированными ответами, resources по URI для файлов, баз и API, а также prompt-шаблоны для повторяемых сценариев.
— Подключите клиента: реализуете цикл discovery → выбор инструмента → вызов → обработка результата, научитесь контролировать размер контекста и релевантность данных.
— Выведете в production: прикрутите логи с request ID, unit- и интеграционные тесты, CI, ограничения доступа, health checks и версионирование контрактов — чтобы при изменениях ничего не отвалилось.
В итоге у вас будет каркас AI-приложения, где модель работает с продуктовым контекстом через контролируемый протокол, а не через прямые доступы к данным и костыли, которые стыдно показать коллеге.
Формат: короткая теория, практика и автопроверяемые задания. Всё разворачивается локально, без привязки к закрытым корпоративным системам.
Если курс не зайдёт — вернём деньги в течение 14 дней
P.S. Ранее автор продавал курсы на Stepik и собрал следующие отзывы
Автор курса
Разрабатываю образовательные материалы по программированию, машинному обучению и анализу данных. Темы: Python-разработка, аналитика, ML-инструменты (LangChain, vector databases, AI agents), компьютерное зрение. Стараюсь объяснять технические концепции понятно и структурировано. Ранее преподавал на Stepik и обучил более 2000 студентов.
Поддержка
