MCP: создавайте AI-приложения с богатым контекстом вместе с Anthropic
Оригинал: MCP: Build Rich-Context AI Apps with 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.
Превью: 1. Введение
Превью: 1. Введение
Это первый урок бесплатного курса "MCP: создавайте AI-приложения с богатым контекстом вместе с Anthropic". Зарегистрируйтесь для доступа ко всем 11 урокам курса.
Раздел
О курсе
- 🧠 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
- 🤖 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
- 📚 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
- 👨💻 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
Сводка
Информация о курсе
materials.zip
-
1. 1. Введение
Оригинал: 1. Introduction
RU -
2. 10. Создание и развертывание удалённых серверов
Оригинал: 10. Creating and Deploying Remote Servers
RU -
3. 11. Заключение MCP Roadmap
Оригинал: 11. Conclusion Mcp Roadmap
RU -
4. 2. Почему Mcp
Оригинал: 2. Why Mcp
RU -
5. 3. Архитектура MCP
Оригинал: 3. MCP Architecture
RU -
6. 4. Пример чат-бота
Оригинал: 4. Chatbot Example
RU -
7. 5. Создание MCP сервера
Оригинал: 5. Creating An MCP Server
RU -
8. 6. Создание MCP клиента
Оригинал: 6. Creating an MCP Client
RU -
9. 7. Подключение чат-бота MCP к референсным серверам
Оригинал: 7. Connecting The MCP Chatbot To Reference Servers
RU -
10. 08. Добавление возможностей Prompt и ресурсов
Оригинал: 08. Adding Prompt and Resource Features
RU -
11. 9. Разработка контекстных AI приложений с Anthropic
Оригинал: 9. Build Rich Context AI Apps With Anthropic
RU