О курсе
Чему вы научитесь
- понимать, зачем нужен MCP и как стандарт превращает проблему N×M в M+N
- читать и собирать JSON-RPC-сообщения протокола голыми руками, без библиотек
- писать свой MCP-сервер: хендшейк, диспетчер, обработка ошибок по спеке
- отдавать агенту tools, resources и prompts — все три примитива протокола
- разбираться в транспортах stdio и Streamable HTTP и жизненном цикле сеанса
- использовать фичи спеки 2025-06-18: structured outputs, elicitation, sampling
- защищать сервер: модель угроз, разрешения и HITL, инъекции через инструменты
- подключить свой MCP-сервер к агенту и запустить его в реальном клиенте
О курсе
У каждого провайдера — свой формат инструментов, у каждого агента — своя самописная обвязка. На пять моделей и шесть сервисов нужно тридцать связок — и любая ломается при обновлении. MCP (Model Context Protocol) решает это как стандарт: один сервер с инструментами подключается к любому агенту и любому клиенту — Claude Desktop, IDE, вашему собственному боту. Этот курс — про то, как написать такой сервер своими руками и понимать каждый байт протокола.
Здесь вы собираете MCP по кирпичам, а не вызываете декоратор из SDK. JSON-RPC-конверт, хендшейк initialize, диспетчер методов, tools, resources и prompts — каждое сообщение вы пишете и проверяете сами, дословно по официальной спеке 2025-06-18. Когда SDK сменит API, ваши знания не устареют: вы понимаете протокол, а не библиотеку.
Это настоящий тренажёр: 62 задачи на код проверяются автоматически прямо в браузере. MCP детерминирован, поэтому для проверки не нужна LLM вообще — никакого API-ключа, VPN и зарубежной карты. Живой стек вы попробуете в двух локальных лабах: официальный MCP Inspector и запуск своего сервера в реальном клиенте с поддержкой MCP.
Отдельный модуль — безопасность MCP: модель угроз, разрешения и подтверждение действий человеком, инъекции через описания и ответы инструментов. У мировых аналогов этой темы нет как модуля — а в проде именно она отличает игрушку от инструмента, которому можно дать доступ к базе.
В финале вы собираете капстоун: MCP-сервер к базе данных магазина ShopDB со скрытыми тестами, подключаете его к агенту и запускаете в настоящем клиенте. Один и тот же сервер работает и у вашего кода, и у десктопного приложения — это и есть смысл стандарта, доказанный на вашем проекте.
Первый модуль и первый практический урок открыты бесплатно — попробуйте тренажёр и соберите первое сообщение протокола за 20 минут, прежде чем покупать.
Что вы получаете
- Навык писать MCP-серверы и клиенты на Python: протокол, все три примитива, транспорты, безопасность — без привязки к SDK и фреймворкам.
- Капстоун — MCP-сервер к базе ShopDB со скрытыми тестами, подключённый к агенту и запущенный в реальном клиенте. Готовый артефакт для резюме и портфолио.
- Сертификат Stepik при наборе проходного балла.
- Бессрочный доступ к материалам и будущим обновлениям (ревизия спеки 2026 года — обновляемым уроком).
- Это ступень AI-линейки: дальше ваш сервер и агент становятся прод-сервисом со стримингом и тестами на FastAPI.
Для кого этот курс
- Python-разработчикам, кто уже строил агента с function calling и хочет отдавать инструменты стандартом, а не самописными связками под каждую модель.
- Тем, кто хочет подключать свои данные и сервисы к Claude Desktop, IDE и другим MCP-клиентам — своим сервером, а не чужим коннектором.
- Backend-инженерам, кому нужно безопасно открыть агентам доступ к базе и внутренним API — с разрешениями, HITL и защитой от инъекций.
- Выпускникам флагмана линейки по AI-агентам и всем, кто знает tool-схемы и хочет успеть в тему, пока полка курсов по MCP пуста.
Начальные требования
Что нужно:
- База Python: функции, словари и списки, классы, чтение JSON (json.loads/dumps).
- Понимание tool-схем и function calling: как модель выбирает инструмент и что лежит в tool_calls. Если этого пока нет — пройдите флагман линейки по AI-агентам, капстоун этого курса подключается к агенту из него.
- Любой компьютер с браузером; для 2 локальных лаб — Python на своём ПК.
Что НЕ нужно:
- Не нужен API-ключ, платный аккаунт, VPN или зарубежная карта: MCP детерминирован, автопроверка работает без LLM вообще.
- Не нужны JSON-RPC, JSON Schema и SSE — вводим с нуля внутри курса.
- Не нужны сети, asyncio и веб-фреймворки — сервер собираем in-process.
- Глубокий SQL не нужен: для капстоуна хватит однострочников SELECT/INSERT, разберём по образцу.