Описание [Udemy] [Арнольд Оберлейтер] MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025):
Чему вы научитесь:
- Введение в протокол контекста модели (MCP): практические советы по началу работы, способы расширения возможностей LLM с помощью инструментов, подсказок и дополнительных ресурсов.
- Основы MCP и интеграция в Claude Desktop: понимание структуры JSON, сравнение серверов, настройка через Node.js и установка установщиком MCP.
- Создание рабочих процессов в Claude Desktop: доступ к локальным приложениям, интеграция баз данных, подключение API-ключей для безопасного взаимодействия.
- Подключение MCP к Cursor & Vibe Coding: установка Python через pyenv, изучение интерфейса Cursor, подключение к OpenAI или Claude, гибкая настройка.
- Управление API-ключами и доступом: настройка OpenAI, OpenRouter и других сервисов, понимание ценовых различий, ограничений и настройка проекта в Cursor.
- Размещение собственного сервера MCP в n8n: установка Node.js, изучение основ (триггеры, действия), настройка клиента и хоста MCP, безопасная настройка сервера.
- Расширение возможностей сервера n8n MCP: подключение к узлам Claude, Cursor или GitHub, интеграция Zapier, добавление собственных инструментов.
- Интеграция векторных баз данных в MCP: управление Pinecone через Google Диск, экспорт рабочих процессов, создание агентов RAG с векторным поиском.
- Интеграция HTTP и GDPR-соответствующий хостинг: отправка HTTP-запросов на сервер MCP без официального MCP, изучение лучших практик хостинга.
- Использование MCP в Flowise, LangChain и LangGraph: установка Flowise, изучение интерфейса, сравнение платформ агентов, примеры использования.
- Агенты инструментов с MCP: интеграция доступа к электронной почте, календарям, Airtable, веб-скрапингу и Pinecone в Flowise для масштабируемой автоматизации.
- Flowise AI Agents V2 и новые функции: использование LangGraph, работа с SQLite как менеджером записей, объединение агентов инструментов с векторным доступом.
- Создание специализированных рабочих процессов с помощью MCP: голосовое управление для LLM, автоматизация в Blender, генерация изображений с помощью OpenAI и рабочих процессов n8n.
- Разработка собственного сервера MCP на Python: изучение основ программирования сервера, работа с репозиторием GitHub, интеграция инструментов, использование MCP Inspector.
- Создание шаблонов и ресурсов подсказок: использование Python SDK для управления пользовательскими подсказками и структурами данных, подключение к Claude.
Протокол контекста модели (MCP) — одна из самых интересных и перспективных технологий в области автоматизации ИИ и разработки агентов. Для больших языковых моделей (LLM) недостаточно просто подсказок — им нужны контекст, инструменты и внешние ресурсы. MCP позволяет обеспечить все это.
Но как это работает на практике? Как создавать собственные MCP-серверы? Как использовать клиенты, такие как Claude Desktop, Cursor, Windsurf, n8n или Flowise? И как автоматизировать, обезопасить и интегрировать все это в собственные проекты ИИ?
В этом курсе вы шаг за шагом научитесь всему этому с понятными объяснениями, множеством примеров и готовых к использованию рабочих процессов.
Программа:
### Основы: понимание и использование протокола контекста модели
- Получите полный обзор концепции MCP, принципов работы и областей применения.
- Узнайте, как инструменты, подсказки и ресурсы подключаются к LLM, таким как Claude, GPT или Gemini, через MCP.
- Начните с практических советов, материалов и доступного центра курса с ресурсами и ссылками.
- Поймите основные принципы проектирования подсказок и работу системных подсказок в контексте MCP.
### Интеграция MCP в Claude Desktop и настройка серверов
- Установите Claude Desktop с Node.js и NVM, настройте первые серверные структуры.
- Используйте JSON-файлы и официальный установщик MCP для подключения инструментов, баз данных и собственных API.
- Познакомьтесь с различными типами серверов (серверы инструментов, подсказок, баз данных MCP) и их применением.
- Подключите Claude Desktop к локальной системе или онлайн-сервисам, настройте защищенный доступ с помощью API-ключей.
- Установите Python с pyenv и настройте менеджер пакетов UV для запуска локального сервера MCP.
### Объединение MCP с курсором, Vibe Coding и Python
- Настройте Cursor как гибкий клиент, подключите к существующим серверам MCP (например, Zapier), изучите ограничения и сильные стороны.
- Используйте Vibe Coding и конфигурации на основе Python для настройки структуры MCP.
- Эффективно управляйте API-ключами, изучайте структуры ценообразования и создавайте настройки MCP для различных инструментов.
### Создание, размещение и автоматизация серверов MCP с помощью n8n
- Установите и настройте n8n локально, используйте как полнофункциональную платформу MCP.
- Создавайте триггеры и действия, используйте пользовательские узлы для подключения Claude, Cursor, GitHub или Google Drive.
- Интегрируйте Pinecone и другие векторные базы данных для агентов RAG в сервер MCP.
- Размещайте серверы MCP на VPS, обеспечивайте круглосуточную работу с безопасным доступом.
- Используйте параметры аутентификации и GDPR-соответствующие стратегии хостинга для безопасного развертывания.
### Использование MCP в Flowise, LangChain и LangGraph
- Установите Flowise и создайте сложные рабочие процессы с инструментами (электронная почта, календарь, Airtable, веб-поиск) через Agent V2.
- Используйте LangGraph для управления многоэтапными процессами с четким разделением ролей и выполнением инструментов.
- Управляйте базами данных Pinecone через SQLite, объединяйте функциональность LangChain для создания масштабируемых автоматизаций.
- Изучите интерфейс Flowise и создайте собственных помощников с интеграцией MCP.
### Творческие проекты и специализированные рабочие процессы с MCP
- Создавайте голосовые интерфейсы для LLM и управляйте ИИ с помощью речевого ввода через MCP.
- Автоматизируйте 3D-процессы в Blender с Claude, Python и собственным MCP-сервером.
- Используйте API OpenAI с n8n для автоматической генерации изображений.
- Делитесь идеями с сообществом, исследуйте креативные и нетрадиционные варианты использования.
### Разработка собственных MCP-серверов на Python
- Узнайте, как писать MCP-серверы на Python и TypeScript, включая обработку запросов, интеграцию инструментов и ресурсов.
- Используйте Python SDK для разработки шаблонов подсказок, совместимых с Claude.
- Используйте MCP Inspector для отладки и диагностики, расширяйте настройку с помощью событий SSE.
- Понять все типы транспорта для MCP: STDIO, SSE, Streamable HTTP — когда и как их использовать.
- Опубликуйте сервер MCP на GitHub, изучите варианты хостинга (Cloudflare, AWS, Azure).
- Избегайте распространенных ошибок, применяйте лучшие практики для стабильной и безопасной разработки сервера.
### Безопасность, конфиденциальность и правовые основы
- Понимать угрозы, такие как отравление инструментов, побег из тюрьмы, инъекции подсказок и взломы MCP.
- Защитите сервер MCP с помощью API-ключей, аутентификации и контроля доступа.
- Изучить ключевые правила конфиденциальности данных (GDPR, Закон ЕС об ИИ) и решить проблемы хостинга генеративного ИИ.
- Получите рекомендации по соблюдению юридических и технических требований.
После курса вы научитесь создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агенты на базе MCP в Claude, n8n, Cursor или Flowise. Вы сможете создавать безопасные серверы MCP, объединять их в проектах и даже предлагать как услугу. Этот курс даст вам полный контроль над MCP-экосистемой для бизнеса или личных целей.
Подробнее:
Скачать курс [Udemy] [Арнольд Оберлейтер] MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025):
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Последнее редактирование модератором:
