MCP: Build Agents with Claude, Cursor, Flowise, Python & n8n
Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) — одна из самых захватывающих новых технологий в автоматизации ИИ и разработке агентов.
Большим языковым моделям недостаточно одних лишь промптов — им нужны контекст, инструменты и внешние ресурсы. MCP позволяет дать всё это. Но как это работает на практике? Как построить собственные MCP-сервера? Как использовать клиентов вроде Claude Desktop, Cursor, Windsurf, n8n или Flowise? И каким образом автоматизировать, защитить и интегрировать всё это в собственный AI-проект?
На этом курсе вы получите пошаговые объяснения с множеством примеров и готовыми рабочими процессами.
Основы: понимание и использование MCP
Вы разберётесь в концепции MCP, принципах его работы и сферах применения. Узнаете, как с помощью MCP подключать к LLM-моделям вроде Claude, GPT или Gemini инструменты, промпты и ресурсы. Изучите основы инженерии промптов и работу системных промптов в контексте MCP. Получите практические материалы и доступ к хабу курса с полезными ресурсами.
Интеграция MCP в Claude Desktop и запуск первых серверов
Вы установите Claude Desktop через Node.js и NVM, настроите серверные структуры, научитесь подключать инструменты, базы данных и собственные API через JSON-файлы и официальный инсталлятор MCP. Освоите различные типы серверов — инструментальные, промпт-сервера, базы данных. Подключите Claude Desktop к локальной системе или онлайн-сервисам с API-ключами, установите Python с помощью pyenv и запустите первый локальный MCP-сервер.
MCP вместе с Cursor, Vibe Coding и Python
Вы научитесь использовать Cursor как гибкий клиент, подключать его к существующим MCP-серверам (например, Zapier), разберётесь с ограничениями и преимуществами. С помощью Vibe Coding и Python-конфигураций сможете настраивать структуру MCP под себя, управлять API-ключами, понимать ценообразование и строить кросс-интеграции.
Создание, хостинг и автоматизация MCP-серверов с n8n
Вы узнаете, как установить и настроить n8n, использовать его как полноценную платформу MCP, создавать триггеры и действия, подключать Claude, Cursor, GitHub или Google Drive, интегрировать векторные базы данных вроде Pinecone для RAG-агентов. Научитесь разворачивать MCP-сервера на VPS, держать их в работе 24/7, применять аутентификацию и стратегии безопасного хостинга в соответствии с GDPR.
MCP в Flowise, LangChain и LangGraph
Вы установите Flowise, создадите сложные цепочки инструментов (почта, календари, Airtable, веб-поиск) на Agent V2, освоите LangGraph для управления многошаговыми процессами агентов с разделением ролей. Научитесь комбинировать функционал LangChain, управлять базами данных через SQLite и строить масштабируемую автоматизацию.
Творческие проекты и специализированные сценарии
Вы сможете создавать голосовые интерфейсы для LLM, автоматизировать 3D-рабочие процессы в Blender с помощью Claude и Python, генерировать изображения через OpenAI API и n8n, а также исследовать креативные применения MCP в сообществе.
Разработка MCP-серверов на Python
Вы научитесь писать MCP-сервера на Python и TypeScript, обрабатывать промпты, подключать инструменты и ресурсы с помощью Python SDK, использовать MCP Inspector для диагностики, работать с Server-Sent Events, STDIO и HTTP. Узнаете, как публиковать серверы на GitHub и хостить их на Cloudflare, AWS или Azure, избегая распространённых ошибок.
Безопасность, конфиденциальность и правовые основы
Вы научитесь защищать MCP-сервера от таких угроз, как отравление инструментов, jailbreak-атаки или инъекции промптов. Разберётесь с требованиями GDPR и закона ЕС об ИИ, а также получите практические рекомендации для соблюдения технической и юридической безопасности.
После курса…
Вы сможете создавать, разворачивать и интегрировать MCP-агентов в Claude, n8n, Cursor или Flowise, строить защищённые MCP-сервера и даже предлагать их как услугу.
Для кого этот курс
Для разработчиков AI, инженеров-энтузиастов и специалистов по автоматизации, которые хотят понять MCP, создавать собственные серверы и расширять клиентов вроде Claude, Cursor, n8n или Flowise. Для всех, кто хочет освоить расширение LLM с помощью инструментов, промптов и ресурсов. Для предпринимателей и фрилансеров, желающих автоматизировать бизнес-процессы или построить собственные AI-сервисы. Для разработчиков и prompt-инженеров, работающих с API LLM и интеграциями. Для технически подкованных новичков, которые хотят глубже погрузиться в экосистему MCP.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Платформа для онлайн-обучения, где люди могут изучать различные предметы и навыки. Она была основана в 2010 году и предлагает широкий спектр курсов, разработанных экспертами по соответствующим областям знаний. На платформе Udemy вы можете найти курсы по самым разным темам, включая программирование, маркетинг, бизнес, языки программирования, дизайн, фотографию, музыку, здоровье и фитнес, личное развитие и многое другое. Курсы представлены в виде в
Увлечённый преподаватель в области искусственного интеллекта. Его цель — делиться знаниями и энтузиазмом в сфере AI. Он убеждён, что глубокое понимание искусственного интеллекта даёт огромные преимущества в мире, где технологии играют ключевую роль. Арнольд работает с LLM-моделями (технологией, лежащей в основе ChatGPT) с 2018–2019 годов, начиная с BERT и GPT-2.Помимо искусственного интеллекта, его интересы охватывают трейдинг, макроэкономику, кр
Ксения Баранова
Быстрое освоение востребованных нейросетей. Научитесь за неделю работать с самыми популярными нейросетями: ChatGPT, YaGPT, Кандинский, Шедеврум и AI24.
Василина Баранова
Более 1000 актуальных запросов, которые будут востребованы на фотостоках в ближайшие месяцы, но генерировать контент нужно уже сейчас.
Дмитрий Зверев
Нейросетевые фотосессии: создавайте идеальные снимки без сложностейЛюбите ли вы фотосессии? Скорее всего, нет. Ведь это поиск фотографа, выбор места, образов, смена одежды, а иногда и прически, макияжа, стилиста... К тому же качественная съемка у профессионалов обходится в десятки тысяч рублей.Теперь есть альтернатива — нейросетевые фотосессии.
Распространение нейросетей вызывает у многих опасения, так как есть мнение, что они могут заменить дизайнеров. Но не стоит бояться! Вместо того чтобы сопротивляться изменениям, лучше начните интегрировать искусственный интеллект в свою работу, используя его как мощный инструмент для повышения своей продуктивности.
