- Регистрация
- 22/2/18
- Сообщения
- 6.879
Автор: udemy
Название: MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025)
Описание:
MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n — Полный курс
Оригинальное название:
MCP: Build Agents with Claude, Cursor, Flowise, Python & n8n udemy
Описание курса: Протокол контекста модели (MCP) и разработка AI-агентов
Протокол контекста модели (MCP)
— одна из самых горячих и интересных новых технологий в области
автоматизации ИИ
и
разработки агентов
. LLM, таким как
Claude, GPT или Gemini
, для эффективности нужен не только промпт, но и
контекст, инструменты и внешние ресурсы
. С помощью
MCP
вы научитесь обеспечивать именно это.
Скачайте курс (2025) на udemy
и получите полный контроль над
экосистемой MCP
. Вы научитесь
создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агентов на базе MCP
в ключевые инструменты:
Claude Desktop, Cursor, n8n, Flowise
и
Python
. Курс включает 86 лекций (13 ч 20 мин) с
субтитрами и озвучкой на русском языке (ИИ)
.
Чему вы научитесь: Ключевые навыки и технологии
Этот курс шаг за шагом, с понятными объяснениями и готовыми рабочими процессами, научит вас:
Введение в
MCP
: основы, структура
JSON
, сравнение типов серверов,
LLM с инструментами, подсказками и ресурсами
.
Интеграция:
подключение MCP
к
Claude Desktop, Cursor, Vibe Coding, n8n, Flowise, LangChain
и
LangGraph
.
Серверы MCP:
размещение собственного сервера MCP в n8n
и
разработка сервера на Python
.
Инструменты и базы данных: интеграция
векторных баз данных (Pinecone)
для
RAG-агентов
, доступ к
GitHub
,
Airtable, электронной почте
и
веб-скрапингу
.
Безопасность:
контроль доступа и ключи API
(OpenAI, OpenRouter),
хостинг, соответствующий GDPR
, и предотвращение
угроз безопасности MCP
.
Специализация: создание
голосового управления для LLM
,
автоматизация в Blender
и
генерация изображений с помощью OpenAI
.
Полная программа курса: 9 разделов
Раздел 1: Основы MCP
Понимание концепции, принципов работы,
подключение инструментов, подсказок и ресурсов
к LLM (Claude, GPT, Gemini) и основы
проектирования системных подсказок
.
Раздел 2: Интеграция MCP в Claude Desktop и настройка серверов
Установка
Claude Desktop
(Node.js, NVM) и настройка
серверных структур
.
Использование
JSON-файлов
и
установщика MCP
для подключения API и баз данных.
Понимание различных типов серверов:
серверы инструментов, подсказок, баз данных MCP
.
Установка
Python через pyenv
и запуск первого локального сервера MCP.
Раздел 3: Объединение MCP с Cursor, Vibe Coding и Python
Настройка
Cursor
как гибкого клиента, подключение к
существующим серверам MCP
(например, Zapier).
Управление
ключами API
,
структуры ценообразования
и создание
собственной настройки MCP
.
Раздел 4: MCP в n8n — создание, размещение и автоматизация сервера
Установка и настройка
n8n
как полнофункциональной
платформы MCP
.
Создание
триггеров и действий
,
подключение Claude, Cursor, GitHub, Google Drive
с помощью пользовательских узлов.
Интеграция
Pinecone
и других
векторных баз данных
для
RAG-агентов
.
Хостинг серверов MCP на
VPS (круглосуточная работа)
и
стратегии, соответствующие GDPR
.
Раздел 5: MCP в LangChain, LangGraph и Flowise
Установка
Flowise
и создание сложных
рабочих процессов инструментов
с помощью
Agent V2
.
Использование
LangGraph
для управления
многоэтапными процессами агентов
.
Управление базами данных
Pinecone через SQLite
и объединение с
LangChain
.
Раздел 6: Специальные рабочие процессы и творческие проекты
Создание
голосовых интерфейсов для LLM
и
автоматизация 3D-процессов в Blender
.
Автоматическая
генерация изображений с помощью OpenAI и n8n
.
Раздел 7: Программирование собственного MCP-сервера на Python
Написание
MCP-серверов на Python и TypeScript
,
интеграция инструментов
и
ресурсов
.
Использование
modelcontextprotocol Python SDK
для разработки
собственных шаблонов подсказок
.
Отладка с помощью
MCP Inspector
,
развертывание на GitHub
и
лучшие практики разработки
.
Раздел 8: Клиент MCP
(для детального рассмотрения).
Раздел 9: Безопасность, конфиденциальность и правовые основы
Распознавание и минимизация угроз:
отравление инструментов, побег из тюрьмы, инъекции подсказок
.
Защита сервера MCP с помощью
ключей API
и
аутентификации
.
Понимание
GDPR
и
Закона ЕС об искусственном интеллекте
при хостинге генеративного ИИ.
После курса…
Вы научитесь создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агенты на базе MCP в такие инструменты, как Claude, n8n, Cursor или Flowise.
Вы научитесь создавать безопасные серверы MCP, объединять их в своих проектах и даже предлагать их как услугу.
Этот курс даст вам полный контроль над экосистемой MCP, будь то для бизнеса или личных целей.
Для кого этот курс:
Разработчики искусственного интеллекта, технические специалисты и специалисты по автоматизации, которые хотят понять протокол контекста модели (MCP), создать собственные серверы или расширить существующие клиенты, такие как Claude, Cursor, n8n или Flowise.
Частные лица и энтузиасты ИИ, которые наконец хотят понять, как можно расширить возможности LLM с помощью инструментов, подсказок и ресурсов, а также создать и запустить своих первых агентов MCP.
Предприниматели и фрилансеры, желающие использовать рабочие процессы ИИ на базе MCP для автоматизации рутинных задач, оптимизации процессов или создания собственного предложения услуг ИИ.
Разработчики программного обеспечения и инженеры-консультанты, работающие на стыке API LLM, интеграции инструментов и автоматизации рабочих процессов, которые хотят применить MCP в своих собственных проектах.
Технически подкованные пользователи и новички в области ИИ, желающие объединить такие инструменты, как Claude Desktop, Cursor, n8n или Flowise, и глубоко погрузиться в экосистему MCP.
Материалы курса состоят из 9 разделов , 86 лекций, Общая продолжительность 13 ч 20 мин
Введение – обзор, советы и понимание протокола контекста модели
Основы MCP в Claude Desktop и настройка: установка Node.js, Python и NVM
Интеграция MCP в Cursor, Vibe кодинг и ключи API
MCP в n8n — создайте свой собственный сервер и клиент: хостинг, безопасность и многое другое
MCP в LangChain, LangGraph и Flowise
Специальные рабочие процессы — автоматизация с помощью Blender, генерация изображений и многое другое
Программируйте свой собственный MCP-сервер — шаг за шагом на Python
Клиент MCP (большинству не нужен, но давайте рассмотрим его подробнее)
Безопасность, конфиденциальность, GDPR и распространенные проблемы с MCP
Подробнее:
Скачать:
Название: MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025)
Описание:
MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n — Полный курс
Оригинальное название:
MCP: Build Agents with Claude, Cursor, Flowise, Python & n8n udemy
Описание курса: Протокол контекста модели (MCP) и разработка AI-агентов
Протокол контекста модели (MCP)
— одна из самых горячих и интересных новых технологий в области
автоматизации ИИ
и
разработки агентов
. LLM, таким как
Claude, GPT или Gemini
, для эффективности нужен не только промпт, но и
контекст, инструменты и внешние ресурсы
. С помощью
MCP
вы научитесь обеспечивать именно это.
Скачайте курс (2025) на udemy
и получите полный контроль над
экосистемой MCP
. Вы научитесь
создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агентов на базе MCP
в ключевые инструменты:
Claude Desktop, Cursor, n8n, Flowise
и
Python
. Курс включает 86 лекций (13 ч 20 мин) с
субтитрами и озвучкой на русском языке (ИИ)
.
Чему вы научитесь: Ключевые навыки и технологии
Этот курс шаг за шагом, с понятными объяснениями и готовыми рабочими процессами, научит вас:
Введение в
MCP
: основы, структура
JSON
, сравнение типов серверов,
LLM с инструментами, подсказками и ресурсами
.
Интеграция:
подключение MCP
к
Claude Desktop, Cursor, Vibe Coding, n8n, Flowise, LangChain
и
LangGraph
.
Серверы MCP:
размещение собственного сервера MCP в n8n
и
разработка сервера на Python
.
Инструменты и базы данных: интеграция
векторных баз данных (Pinecone)
для
RAG-агентов
, доступ к
GitHub
,
Airtable, электронной почте
и
веб-скрапингу
.
Безопасность:
контроль доступа и ключи API
(OpenAI, OpenRouter),
хостинг, соответствующий GDPR
, и предотвращение
угроз безопасности MCP
.
Специализация: создание
голосового управления для LLM
,
автоматизация в Blender
и
генерация изображений с помощью OpenAI
.
Полная программа курса: 9 разделов
Раздел 1: Основы MCP
Понимание концепции, принципов работы,
подключение инструментов, подсказок и ресурсов
к LLM (Claude, GPT, Gemini) и основы
проектирования системных подсказок
.
Раздел 2: Интеграция MCP в Claude Desktop и настройка серверов
Установка
Claude Desktop
(Node.js, NVM) и настройка
серверных структур
.
Использование
JSON-файлов
и
установщика MCP
для подключения API и баз данных.
Понимание различных типов серверов:
серверы инструментов, подсказок, баз данных MCP
.
Установка
Python через pyenv
и запуск первого локального сервера MCP.
Раздел 3: Объединение MCP с Cursor, Vibe Coding и Python
Настройка
Cursor
как гибкого клиента, подключение к
существующим серверам MCP
(например, Zapier).
Управление
ключами API
,
структуры ценообразования
и создание
собственной настройки MCP
.
Раздел 4: MCP в n8n — создание, размещение и автоматизация сервера
Установка и настройка
n8n
как полнофункциональной
платформы MCP
.
Создание
триггеров и действий
,
подключение Claude, Cursor, GitHub, Google Drive
с помощью пользовательских узлов.
Интеграция
Pinecone
и других
векторных баз данных
для
RAG-агентов
.
Хостинг серверов MCP на
VPS (круглосуточная работа)
и
стратегии, соответствующие GDPR
.
Раздел 5: MCP в LangChain, LangGraph и Flowise
Установка
Flowise
и создание сложных
рабочих процессов инструментов
с помощью
Agent V2
.
Использование
LangGraph
для управления
многоэтапными процессами агентов
.
Управление базами данных
Pinecone через SQLite
и объединение с
LangChain
.
Раздел 6: Специальные рабочие процессы и творческие проекты
Создание
голосовых интерфейсов для LLM
и
автоматизация 3D-процессов в Blender
.
Автоматическая
генерация изображений с помощью OpenAI и n8n
.
Раздел 7: Программирование собственного MCP-сервера на Python
Написание
MCP-серверов на Python и TypeScript
,
интеграция инструментов
и
ресурсов
.
Использование
modelcontextprotocol Python SDK
для разработки
собственных шаблонов подсказок
.
Отладка с помощью
MCP Inspector
,
развертывание на GitHub
и
лучшие практики разработки
.
Раздел 8: Клиент MCP
(для детального рассмотрения).
Раздел 9: Безопасность, конфиденциальность и правовые основы
Распознавание и минимизация угроз:
отравление инструментов, побег из тюрьмы, инъекции подсказок
.
Защита сервера MCP с помощью
ключей API
и
аутентификации
.
Понимание
GDPR
и
Закона ЕС об искусственном интеллекте
при хостинге генеративного ИИ.
После курса…
Вы научитесь создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агенты на базе MCP в такие инструменты, как Claude, n8n, Cursor или Flowise.
Вы научитесь создавать безопасные серверы MCP, объединять их в своих проектах и даже предлагать их как услугу.
Этот курс даст вам полный контроль над экосистемой MCP, будь то для бизнеса или личных целей.
Для кого этот курс:
Разработчики искусственного интеллекта, технические специалисты и специалисты по автоматизации, которые хотят понять протокол контекста модели (MCP), создать собственные серверы или расширить существующие клиенты, такие как Claude, Cursor, n8n или Flowise.
Частные лица и энтузиасты ИИ, которые наконец хотят понять, как можно расширить возможности LLM с помощью инструментов, подсказок и ресурсов, а также создать и запустить своих первых агентов MCP.
Предприниматели и фрилансеры, желающие использовать рабочие процессы ИИ на базе MCP для автоматизации рутинных задач, оптимизации процессов или создания собственного предложения услуг ИИ.
Разработчики программного обеспечения и инженеры-консультанты, работающие на стыке API LLM, интеграции инструментов и автоматизации рабочих процессов, которые хотят применить MCP в своих собственных проектах.
Технически подкованные пользователи и новички в области ИИ, желающие объединить такие инструменты, как Claude Desktop, Cursor, n8n или Flowise, и глубоко погрузиться в экосистему MCP.
Материалы курса состоят из 9 разделов , 86 лекций, Общая продолжительность 13 ч 20 мин
Введение – обзор, советы и понимание протокола контекста модели
Основы MCP в Claude Desktop и настройка: установка Node.js, Python и NVM
Интеграция MCP в Cursor, Vibe кодинг и ключи API
MCP в n8n — создайте свой собственный сервер и клиент: хостинг, безопасность и многое другое
MCP в LangChain, LangGraph и Flowise
Специальные рабочие процессы — автоматизация с помощью Blender, генерация изображений и многое другое
Программируйте свой собственный MCP-сервер — шаг за шагом на Python
Клиент MCP (большинству не нужен, но давайте рассмотрим его подробнее)
Безопасность, конфиденциальность, GDPR и распространенные проблемы с MCP
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.