Освойте Model Context Protocol (MCP) — универсальный язык для AI-ассистентов, позволяющий им безопасно и эффективно взаимодействовать с вашими репозиториями, файлами и бизнес-инструментами.
MCP: Универсальный коннектор
MCP позволяет ИИ безопасно взаимодействовать с вашими инструментами и данными.
// Что такое Model Context Protocol (MCP)?
Это как USB для AI-ассистентов: открытый стандарт, который позволяет легко и безопасно подключать AI к различным источникам данных и инструментам в реальном времени.
Универсальный адаптер
Забудьте о написании отдельных API-интеграций для каждого инструмента. MCP предоставляет единый протокол для подключения.
Доступ к реальным данным
Позвольте вашему AI работать с актуальной информацией из ваших репозиториев, файлов или баз данных, повышая точность ответов.
Контроль и безопасность
MCP включает механизмы контроля доступа, позволяя точно определить, к каким данным и функциям будет иметь доступ ИИ.
Как работает MCP?
Клиент в AI-приложении общается с MCP-сервером, который имеет доступ к данным или инструментам.
// Для кого этот курс?
Курс будет полезен всем, кто хочет вывести взаимодействие с AI на новый уровень, подключив его к реальным рабочим процессам.
Разработчики (Python/TS)
Желающие интегрировать AI в свои приложения, создавать кастомные MCP-серверы и использовать готовые SDK.
No-code/low-code энтузиасты
Пользователи N8N, Make и других платформ, которые хотят подключать AI к своим автоматизациям без написания кода с помощью MCP.
Продвинутые пользователи AI
Те, кто уже использует Claude, ChatGPT или другие ассистенты и хочет дать им доступ к локальным файлам, базам знаний или рабочим инструментам.
Инноваторы и продакт-менеджеры
Ищущие новые способы применения AI для создания уникальных продуктов и сервисов с глубокой интеграцией данных.
// Программа курса: MCP от А до Я
От основ протокола до создания сложных интеграций и собственных MCP-серверов.
Введение в MCP
- Проблемы интеграции AI: Зачем нужен MCP?
- Обзор спецификации протокола
- Архитектура: Клиенты, Серверы, Провайдеры
- Безопасность и контроль доступа
- Обзор экосистемы MCP
Использование готовых серверов
- Настройка MCP-клиентов (Claude Desktop, Cursor, etc.)
- Запуск серверов: Filesystem, GitHub, Web Search
- Интеграция с N8N (no-code)
- Практические кейсы: работа с кодом, файлами
- Использование MCP с Python SDK
Разработка собственных серверов
- Создание простого MCP-сервера (Python/TypeScript)
- Реализация провайдеров данных
- Интеграция с кастомными API
- Аутентификация и авторизация
- Деплой и поддержка сервера
// Интеграции и примеры использования
Посмотрите, как MCP уже используется для создания мощных AI-решений, объединяя лучшие инструменты.
N8N: Автоматизация без кода
Используйте MCP-серверы N8N для подключения Claude к сотням приложений и создания сложных AI-автоматизаций без единой строки кода.
Узнать больше о N8N + MCP →
MCP Server ElevenLabs: Голосовые агенты
Официальный MCP-сервер ElevenLabs позволяет AI ассистентам генерировать речь, клонировать голоса и даже совершать голосовые вызовы.
Изучить ElevenLabs MCP →Разработка и code review
Подключите AI к вашим GitHub репозиториям через MCP для автоматического анализа кода, поиска ошибок, генерации документации или обзора Pull Request'ов.
Примеры для разработчиков →MCP поддерживается растущей экосистемой инструментов:
API... О преподавателе
Владислав Касаткин
100+ отзывов
Достижения и экспертиза:
Основатель Futuretools.ru
Создал первый русскоязычный каталог инструментов на базе AI, ставший одним из ключевых ресурсов в рунете.
Практик AI интеграций
Активно использую MCP и другие методы для подключения AI к реальным данным и инструментам в проектах по маркетингу, аналитике и автоматизации.
Опыт в разработке и Digital
Более 10 лет в digital, опыт работы с API, автоматизацией и веб-разработкой - фундамент для понимания и обучения интеграциям AI.
В курсе трендов
Постоянно слежу за развитием MCP, AI-агентов и смежных технологий, делюсь самой свежей информацией в подкасте и на каналах.
// Тарифы обучения
Выберите свой уровень мастерства в Model Context Protocol и начните создавать мощные AI интеграции.
Пользователь MCP
Научитесь подключать AI к готовым MCP-серверам (файлы, GitHub, N8N).
- Модуль 1: Введение в MCP
- Модуль 2 (Часть 1): Настройка клиентов и серверов
- Практика с Filesystem и GitHub серверами
- Интеграция с N8N (основы)
- Разработка своих серверов
- Поддержка в чате
MCP Интегратор
Полное погружение: использование и базовая разработка MCP-серверов.
- Все из тарифа "Пользователь"
- Модуль 2 (Полностью): Продвинутое использование
- Модуль 3 (Часть 1): Основы разработки серверов
- Практические задания с проверкой
- Доступ в закрытый чат курса
- Сертификат о прохождении
MCP Разработчик
Станьте экспертом: глубокая разработка серверов и интеграций + менторство.
- Все из тарифа "Интегратор"
- Модуль 3 (Полностью): Разработка своих серверов
- Продвинутые техники безопасности
- 3 часа персонального менторства
- Помощь с вашим MCP-проектом
- Приоритетная поддержка
// Часто задаваемые вопросы
Ответы на самые популярные вопросы о Model Context Protocol и курсе.
Что такое MCP простыми словами?
Представьте, что ваш AI-помощник (как Claude) хочет прочитать файл на вашем компьютере или проверить код в GitHub. MCP — это стандартный "переходник", который позволяет AI безопасно запросить эту информацию у специальной программы (MCP-сервера), которая имеет доступ к вашим файлам или GitHub.
Зачем мне изучать MCP, если есть API?
API специфичны для каждого сервиса. MCP стремится стать универсальным стандартом. Научившись работать с MCP, вы сможете проще подключать AI к разным инструментам, не изучая десятки разных API. Платформы вроде N8N уже используют MCP для интеграции без кода.
Нужен ли мне свой сервер для использования MCP?
Не всегда. Вы можете использовать готовые MCP-серверы, запущенные локально (например, для доступа к файлам) или предоставляемые платформами (как N8N). Курс научит вас и использовать готовые, и создавать свои серверы при необходимости.
Какие языки программирования используются?
Официальные SDK и примеры серверов MCP существуют для Python и TypeScript (Node.js). В курсе мы будем фокусироваться в основном на Python для разработки серверов, но принципы применимы и к TypeScript.
Насколько это безопасно?
MCP разрабатывается с учетом безопасности. Вы контролируете, какие серверы запускать и к каким данным они имеют доступ. Сами серверы могут реализовывать механизмы аутентификации и авторизации. Это безопаснее, чем давать AI прямой доступ к вашим системам или API ключам.
Готовы стать мастером MCP?
Присоединяйтесь к курсу и откройте новые горизонты для ваших AI-ассистентов!
