Udemy [Udemy] [Арнольд Оберлейтер] MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025)

[RobotPro]

Описание [Udemy] [Арнольд Оберлейтер] MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025):

Чему вы научитесь:
- Введение в протокол контекста модели (MCP): практические рекомендации для старта, методы расширения функционала LLM с помощью дополнительных инструментов, подсказок и ресурсов.
- Основные принципы MCP и его интеграция в Claude Desktop: изучение структуры JSON, сравнение серверных решений, настройка через Node.js и использование официального установщика MCP.
- Разработка рабочих процессов в Claude Desktop: доступ к локальным приложениям, интеграция с базами данных, подключение API-ключей для обеспечения безопасности взаимодействия.
- Интеграция MCP с Cursor & Vibe Coding: установка Python через pyenv, знакомство с интерфейсом Cursor, подключение к OpenAI или Claude, гибкие настройки.
- Управление API-ключами и доступом: настройка сервисов OpenAI и OpenRouter, понимание ценовых различий, ограничений и интеграция с Cursor.
- Создание собственного сервера MCP в n8n: установка Node.js, изучение основных принципов (триггеры, действия), настройка клиента и хоста MCP, обеспечение безопасности сервера.
- Расширение функционала сервера n8n MCP: подключение к узлам Claude, Cursor или GitHub, интеграция с Zapier, добавление собственных инструментов.
- Внедрение векторных баз данных в MCP: управление Pinecone через Google Диск, экспорт рабочих процессов, создание RAG-агентов с использованием векторного поиска.
- Интеграция HTTP и GDPR-соответствующий хостинг: отправка HTTP-запросов на серверы MCP без официального клиента, изучение лучших практик хостинга.
- Работа с MCP в Flowise, LangChain и LangGraph: установка Flowise, ознакомление с интерфейсом, сравнение платформ агентов, примеры применения.
- Агенты инструментов на базе MCP: интеграция доступа к электронной почте, календарям, Airtable, веб-скрапингу и Pinecone в Flowise для масштабируемой автоматизации.
- Работа с Flowise AI Agents V2 и новыми функциями: использование LangGraph, работа с SQLite в качестве менеджера записей, объединение агентов инструментов с векторным доступом.
- Создание специализированных рабочих процессов с помощью MCP: голосовое управление для LLM, автоматизация в Blender, генерация изображений с использованием OpenAI и рабочих процессов n8n.
- Разработка собственного MCP-сервера на Python: изучение основ программирования сервера, работа с репозиториев GitHub, интеграция инструментов, использование MCP Inspector.
- Создание шаблонов и ресурсов подсказок: использование Python SDK для управления пользовательскими подсказками и структурами данных, подключение к Claude.

Протокол контекста модели (MCP) — это одна из наиболее интересных и перспективных технологий в области автоматизации искусственного интеллекта и разработки агентов. Для крупных языковых моделей (LLM) недостаточно лишь подсказок — им необходимы контекст, инструменты и внешние ресурсы, что и обеспечивает MCP.

Но как применять эту технологию на практике? Как создавать свои MCP-серверы? Как использовать клиенты, такие как Claude Desktop, Cursor, Windsurf, n8n или Flowise? Как автоматизировать, обезопасить и интегрировать эти решения в собственные проекты ИИ?

Данный курс шаг за шагом научит вас всему этому с понятными объяснениями, множеством примеров и готовых к использованию рабочих процессов.

### Программа курса:

### Основы: знакомство с протоколом контекста модели
- Получите полное представление о концепции MCP, принципах работы и областях применения.
- Узнайте, как инструменты, подсказки и внешние ресурсы подключаются к LLM, таким как Claude, GPT или Gemini, через MCP.
- Начните с практических советов, материалов и доступного центра курса с ресурсами и ссылками.
- Поймите основные принципы разработки подсказок и работу системных подсказок в контексте MCP.

### Интеграция MCP в Claude Desktop и настройка серверов
- Установите Claude Desktop с использованием Node.js и NVM, настройте базовые серверные структуры.
- Применяйте JSON-файлы и официальный установщик MCP для интеграции инструментов, баз данных и собственных API.
- Ознакомьтесь с различными типами серверов (серверы инструментов, подсказок, баз данных MCP) и их возможностями.
- Подключите Claude Desktop к локальной системе или облачным сервисам, настройте защищённый доступ с помощью API-ключей.
- Установите Python с помощью pyenv и настройте менеджер пакетов UV для запуска локального сервера MCP.

### Объединение MCP с Cursor, Vibe Coding и Python
- Настройте Cursor как гибкий клиент и подключите его к существующим серверам MCP (например, Zapier).
- Используйте Vibe Coding и конфигурации на основе Python для настройки структуры MCP.
- Эффективно управляйте API-ключами, изучайте структуры ценообразования и создавайте настройки MCP для различных инструментов.

### Создание, размещение и автоматизация серверов MCP с помощью n8n
- Установите и настройте n8n локально, используя её как полнофункциональную платформу MCP.
- Создавайте триггеры и действия, применяйте пользовательские узлы для интеграции Claude, Cursor, GitHub или Google Drive.
- Внедряйте Pinecone и другие векторные базы данных для создания агентов RAG в сервере MCP.
- Развёртывайте серверы MCP на виртуальных серверах (VPS), обеспечивая их круглосуточную работу с безопасными настройками доступа.
- Используйте параметры аутентификации и GDPR-соответствующие стратегии хостинга для безопасного развёртывания.

### Использование MCP в Flowise, LangChain и LangGraph
- Установите Flowise и создайте сложные рабочие процессы с использованием инструментов (электронная почта, календарь, Airtable, веб-поиск) через Agent V2.
- Применяйте LangGraph для управления многоэтапными процессами с чётким разделением ролей и выполнением инструментов.
- Управляйте базами данных Pinecone через SQLite, объединяйте функциональность LangChain для создания масштабируемых автоматизаций.
- Изучите интерфейс Flowise и создайте собственных помощников с интеграцией MCP.

### Творческие проекты и специализированные рабочие процессы с MCP
- Разрабатывайте голосовые интерфейсы для LLM и управляйте ИИ с помощью речевого ввода через MCP.
- Автоматизируйте 3D-процессы в Blender с использованием Claude, Python и собственного MCP-сервера.
- Применяйте API OpenAI с n8n для автоматической генерации изображений.
- Делитесь идеями с сообществом, исследуйте креативные и нетрадиционные варианты использования.

### Разработка собственных MCP-серверов на Python
- Изучите процесс написания MCP-серверов на Python и TypeScript, включая обработку запросов и интеграцию инструментов и ресурсов.
- Применяйте Python SDK для разработки шаблонов подсказок, совместимых с Claude.
- Используйте MCP Inspector для отладки и диагностики, расширяйте настройки с помощью событий SSE.
- Ознакомьтесь со всеми типами транспорта для MCP: STDIO, SSE, Streamable HTTP — и узнайте, когда и как их использовать.
- Опубликуйте сервер MCP на GitHub, изучите варианты хостинга (Cloudflare, AWS, Azure).
- Избегайте распространённых ошибок и применяйте лучшие практики для обеспечения стабильной и безопасной работы сервера.

### Безопасность, конфиденциальность и правовые аспекты
- Понимайте угрозы, такие как отравление инструментов, побеги из тюрьмы, инъекции подсказок и взломы MCP.
- Обеспечьте защиту сервера MCP с помощью API-ключей, аутентификации и контроля доступа.
- Изучите ключевые правила конфиденциальности данных (GDPR, Закон ЕС об искусственном интеллекте) и решите проблемы хостинга генеративного ИИ.
- Получите рекомендации по соблюдению правовых и технических требований.

После завершения курса вы научитесь создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агентов на базе MCP в Claude, n8n, Cursor или Flowise. Вы сможете разрабатывать безопасные серверы MCP, объединять их в проектах и даже предлагать их как услугу. Этот курс обеспечит вам полный контроль над MCP-экосистемой для бизнеса или личных целей.

Подробнее:

Скачать курс [Udemy] [Арнольд Оберлейтер] MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025):