Арнольд Оберлейтер - MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n

Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n (2025)

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

***Язык английский + субтитры на русском языке, + озвучка на русском языке (ИИ)***

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, Windsurf, n8n или Flowise?

И как все это можно автоматизировать, обезопасить и интегрировать в свой собственный проект ИИ?

В этом курсе вы научитесь именно этому — шаг за шагом, с понятными объяснениями, множеством примеров и готовыми к использованию рабочими процессами.

Программа:

Основы: понимание и использование протокола контекста модели

Получите полный обзор концепции MCP, принципов ее работы и сфер ее применения.

Узнайте, как инструменты, подсказки и ресурсы можно подключить к LLM, таким как Claude, GPT или Gemini, с помощью MCP.

Начните с практических советов, материалов и специального центра курса, полного ресурсов и тщательно отобранных ссылок.

Понимать основные принципы проектирования подсказок и то, как системные подсказки работают в контексте MCP.

Интегрируйте MCP в Claude Desktop и настройте свои первые серверы

Установите Claude Desktop с использованием Node.js и NVM и настройте свои первые серверные структуры.

Используйте файлы JSON и официальный установщик MCP для подключения инструментов, баз данных или собственных API.

Понимать различные типы серверов (серверы инструментов, серверы подсказок, серверы баз данных MCP) и варианты их использования

Подключите Claude Desktop к локальной системе или онлайн-сервисам и включите защищенный API-ключом доступ.

Установите Python с помощью pyenv и настройте менеджер пакетов UV для запуска вашего первого локального сервера MCP.

Объедините MCP с курсором, Vibe Coding и Python

Настройте Cursor как гибкий клиент, подключите его к существующим серверам MCP (например, Zapier) и изучите его ограничения и сильные стороны.

Используйте Vibe Coding и конфигурации на основе Python для настройки структуры MCP.

Эффективно управляйте ключами API, изучайте структуры ценообразования и создавайте собственную настройку MCP для разных инструментов

Создавайте, размещайте и автоматизируйте серверы MCP с помощью n8n

Узнайте, как установить и настроить n8n локально и использовать его как полнофункциональную платформу MCP.

Создавайте триггеры и действия, а также используйте пользовательские узлы для подключения Claude, Cursor, GitHub или Google Drive.

Интегрируйте Pinecone и другие векторные базы данных для агентов RAG непосредственно в ваш сервер MCP.

Узнайте, как размещать серверы MCP на VPS и обеспечивать их круглосуточную работу с безопасным доступом.

Используйте параметры аутентификации и стратегии хостинга, соответствующие GDPR, для безопасного развертывания

Используйте MCP в Flowise, LangChain и LangGraph

Установите Flowise и создайте сложные рабочие процессы инструментов (электронная почта, календарь, Airtable, веб-поиск) с помощью Agent V2

Используйте LangGraph для управления многоэтапными процессами агентов с четким разделением ролей и выполнением инструментов.

Управляйте базами данных Pinecone через SQLite, объединяйте функциональность LangChain и создавайте масштабируемые автоматизации

Изучите интерфейс Flowise и создайте собственных помощников с полной интеграцией MCP.

Творческие проекты и специализированные рабочие процессы с MCP

Создавайте голосовые интерфейсы для вашего LLM и управляйте своим ИИ с помощью речевого ввода с помощью MCP

Автоматизируйте 3D-процессы в Blender с помощью Claude, Python и собственного MCP-сервера

Используйте API