Описание
Количество уроков: 44 Видео
Язык: Английский
Вес архива: 2,38 ГБ
Model Context Protocol (MCP) — это новый стандарт взаимодействия между AI-моделью и внешними инструментами. В этом курсе вы не просто узнаете о протоколе, но и пошагово освоите построение реальных AI-систем, которые можно использовать в продакшене.
Что такое Model Context Protocol и зачем он нужен
MCP устраняет хаос prompt-инжиниринга, стандартизируя обмен данными между моделью, внешними сервисами и инструментами. Благодаря этому AI-системы становятся предсказуемыми, расширяемыми и безопасными.
Ключевые преимущества MCP
• Ясная структура взаимодействия между моделью и инструментами.
• Масштабируемость без необходимости переписывать промпты.
• Безопасность за счет строгого контроля контекстов и разрешений.
• Интеграция в существующие системы с минимальными изменениями архитектуры.
Практические навыки, которые вы получите
Курс ориентирован на разработчиков, которые хотят перейти от экспериментов к созданию надежных AI-продуктов.
Создание MCP-сервера и клиентов
Вы реализуете собственный сервер и клиента MCP на C#, чтобы понимать протокол изнутри и уметь адаптировать его под ваши задачи.
Связывание компонентов через StreamableHTTP
Вы научитесь эффективно передавать данные между компонентами AI-систем, используя потоковую передачу данных и оптимизируя производительность.
Интеграция с OpenAI и построение AI-агента
Вы создадите полноценного AI-агента, который взаимодействует с MCP‑сервисами и внешними ресурсами.
Безопасность и промышленная эксплуатация
Курс уделяет большое внимание промышленным аспектам разработки — тем, которые отличают прототип от production‑системы.
Аутентификация и контроль доступа
• Работа с Microsoft Entra ID.
• Разграничение прав пользователей и сервисов.
• Построение безопасных trust boundaries.
Проектирование надежных инструментов (tools)
Вы научитесь создавать инструменты, которые минимизируют риски и не дают модели выполнять опасные действия.
Оркестрация и деплой в Azure
Финальная часть курса показывает, как собрать все компоненты вместе и развернуть готовую AI‑систему в облаке.
Кому подойдет этот курс
• Разработчикам.NET и C#, которые хотят освоить современные AI‑подходы.
• Инженерам, создающим корпоративные и распределенные системы.
• Тем, кто хочет перейти от prompt‑инжиниринга к промышленным AI‑архитектурам.
Результат прохождения
После завершения курса вы сможете проектировать и разрабатывать масштабируемые, безопасные и поддерживаемые AI‑системы, используя MCP в реальных рабочих задачах.
Алексей Ковалёв –
Опыт в бэкенде есть, но с AI-агентами раньше почти не работал. Курс помог перейти от prompt-экспериментов к нормальной архитектуре: чёткая структура обмена между моделью и инструментами, интеграция с OpenAI, сборка агента с внешними сервисами. Аутентификации и контролю доступа уделено прилично времени, это порадовало. Минус — автор местами слишком быстро переходит к коду, приходилось пересматривать уроки по C#.
Марина В. –
Брала курс, чтобы разобраться, что вообще такое MCP и как его прикрутить к проекту. Понравилось, что после теории сразу идёт практика: собрала свой сервер и клиента на C#, стало понятно, как протокол устроен внутри. Раздел про StreamableHTTP объяснён спокойно и по делу. Не хватило только примеров на других языках, кроме C#.