- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: udemy
Название: MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025)
Описание:
Оригинальное название:[/B] MCP: Build Agents with Claude, Cursor, Flowise, Python & n8n
Платформа: 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:
Оригинальное название:[/B] MCP: Build Agents with Claude, Cursor, Flowise, Python & n8n
Платформа: 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.