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) стремительно становится стандартом взаимодействия между языковыми моделями и внешними системами. Сегодня MCP используют ведущие AI-платформы и инструменты разработки, а спрос на специалистов, умеющих строить подобную инфраструктуру, постоянно растет.
Этот курс посвящен практическому изучению MCP Protocol — от базовых концепций до построения production-ready решений.
Мы начнем с фундаментальных принципов работы протокола и разберем его архитектуру: Host, Client, Server, Tools, Resources и Prompts. Затем шаг за шагом создадим собственные MCP-серверы на Python и научимся интегрировать их с современными LLM и агентными фреймворками.
В ходе обучения вы реализуете несколько полноценных проектов: от простых MCP-серверов до сложных систем, работающих с внешними API, файловыми системами, базами данных и AI-агентами.
Особое внимание уделяется темам, которые редко рассматриваются в открытых материалах: удаленные MCP-серверы, безопасность, управление доступом, мониторинг, логирование, трассировка запросов и эксплуатация MCP-сервисов в production-среде.
Курс построен по принципу «обучение через практику». Каждая новая тема сопровождается реальными кейсами и практическими заданиями, позволяющими закрепить знания на практике.
В результате вы не просто познакомитесь с MCP Protocol, а научитесь проектировать и создавать современные AI-системы, которые можно использовать в реальных продуктах и коммерческих проектах.
Для прохождения курса рекомендуется уверенное знание Python и базовое понимание работы API. Опыт работы с искусственным интеллектом будет преимуществом, но не является обязательным.
Итогом обучения станет создание собственного production-ready MCP-проекта, который можно добавить в портфолио и использовать как основу для разработки AI-продуктов нового поколения.
Для кого этот курс
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.
Наши преподаватели
Программа курса
Что вы получаете
- 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