[Udemy] MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (Арнольд Оберлейтер)

Чему вы научитесь: Введение в протокол контекста модели (MCP): практические советы по началу работы с курсом и как можно расширить возможности LLM с помощью инструментов, подсказок и ресурсов Основы MCP и интеграция инструментов в Claude Desktop: понимание структуры JSON, сравнение типов серверов, настройка с помощью Node.js и установка с помощью установщика MCP Создавайте собственные рабочие процессы в Claude Desktop: получайте доступ к локальным приложениям, интегрируйте базы данных и подключайте ключи API для безопасного взаимодействия. Подключите MCP к Cursor & Vibe Coding: установите Python через pyenv, изучите интерфейс Cursor, подключитесь к OpenAI или Claude и используйте MCP гибко. Ключи API и контроль доступа: настройка OpenAI, OpenRouter и других, понимание различий в ценах, ограничений и настройка проекта в Cursor Разместите свой собственный сервер MCP в n8n: установите Node.js, изучите основы, такие как триггеры и действия, разберитесь с клиентом и хостом MCP и безопасно настройте свой сервер. Расширьте возможности сервера n8n MCP: подключитесь к узлам Claude, Cursor или GitHub, бесплатно интегрируйте функциональность Zapier и добавляйте собственные инструменты. Интеграция баз данных векторных данных в MCP: автоматическое управление Pinecone через Google Диск, экспорт рабочих процессов и создание агентов RAG с поиском векторов Интеграция HTTP и хостинг, соответствующий требованиям GDPR: отправляйте HTTP-запросы на сервер MCP даже без официального MCP, изучите лучшие практики хостинга Используйте MCP в Flowise, LangChain и LangGraph: установите Flowise, изучите интерфейс, сравните платформы агентов и ознакомьтесь с реальными примерами использования. Агенты инструментов с MCP: интеграция доступа к электронной почте, календарям, Airtable, веб-скрапингу и Pinecone в Flowise для масштабируемой автоматизации Flowise AI Agents V2 и новые функции: использование LangGraph, работа с SQLite в качестве менеджера записей и объединение агентов инструментов с доступом к вектору Создавайте специализированные рабочие процессы с помощью MCP: голосовое управление для LLM, автоматизация в Blender, создание собственных изображений с помощью OpenAI и рабочих процессов n8n Разработайте свой собственный сервер MCP на Python: изучите основы программирования сервера, разберитесь в репозитории GitHub, интегрируйте инструменты и используйте MCP Inspector. Определите собственные шаблоны и ресурсы подсказок: используйте modelcontextprotocol Python SDK для управления пользовательскими подсказками и структурами данных и подключите их к Claude. Протокол контекста модели (MCP) — одна из самых интересных новых технологий в области автоматизации ИИ и разработки агентов. Потому что для больших языковых моделей нужны не только подсказки — им нужен контекст, инструменты и внешние ресурсы. С помощью MCP вы можете обеспечить именно это. Но как это работает на практике? Как создать собственные MCP-серверы? Как вы используете такие клиенты, как Claude Desktop, Cursor, Windsur...