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

[Турбина]

Складчина: MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n [Udemy] [Арнольд Оберлейтер]
MCP: Build Agents with Claude, Cursor, Flowise, Python & n8n by Arnold Oberleiter
Язык английский + бонусом 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.

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 OpenAI с n8n для автоматической генерации изображений
Поделитесь идеями с сообществом и исследуйте креативные или нетрадиционные варианты использования.
Разрабатывайте собственные MCP-серверы на Python

Узнайте, как писать MCP-серверы с использованием Python и TypeScript, включая обработку запросов, интеграцию инструментов и ресурсы.
Используйте modelcontextprotocol Python SDK для разработки собственных шаблонов подсказок, совместимых с Claude.
Используйте MCP Inspector для отладки и диагностики, а также расширьте свою настройку с помощью событий, отправленных сервером (SSE).
Понимать все типы транспорта для MCP: STDIO, SSE и Streamable HTTP — когда и как их использовать
Опубликуйте свой сервер MCP на GitHub и изучите варианты хостинга, такие как Cloudflare, AWS или Azure.
Избегайте распространенных ошибок и применяйте лучшие практики для стабильной и безопасной разработки сервера.
Безопасность, конфиденциальность и правовые основы

Распознавать и понимать такие угрозы, как отравление инструментов, побег из тюрьмы, инъекции подсказок и попытки взлома MCP
Защитите свой сервер MCP с помощью ключей API, аутентификации и надлежащего контроля доступа.
Понимание ключевых правил конфиденциальности данных, таких как GDPR и Закон ЕС об искусственном интеллекте, а также решение проблем, связанных с хостингом генеративного ИИ.
Изучите реальные примеры и получите четкие рекомендации о том, как соблюдать юридические и технические требования.
После курса…
Вы научитесь создавать, размещать, разрабатывать и интегрировать агенты на базе MCP в такие инструменты, как Claude, n8n, Cursor или Flowise.
Вы научитесь создавать безопасные серверы MCP, объединять их в своих проектах и даже предлагать их как услугу.
Этот курс даст вам полный контроль над экосистемой MCP, будь то для бизнеса или личных целей.

Создавайте конечные точки SSE для сервера MCP: включайте соединения в режиме реального времени, активируйте пользовательские инструменты с помощью событий и избегайте распространенных ошибок при разработке сервера.
Понимание и предотвращение рисков безопасности MCP: распознавание и минимизация отравления инструментов, краж MCP, джейлбрейков и инъекций с помощью безопасных стратегий
Конфиденциальность, GDPR и правовые рамки для MCP: узнайте свои права и обязанности при размещении, обработке данных и использовании инструментов LLM в соответствии с законом.
Для кого этот курс:

Разработчики искусственного интеллекта, технические специалисты и специалисты по автоматизации, которые хотят понять протокол контекста модели (MCP), создать собственные серверы или расширить существующие клиенты, такие как Claude, Cursor, n8n или Flowise.
Частные лица и энтузиасты ИИ, которые наконец хотят понять, как можно расширить возможности LLM с помощью инструментов, подсказок и ресурсов, а также создать и запустить своих первых агентов MCP.
Предприниматели и фрилансеры, желающие использовать рабочие процессы ИИ на базе MCP для автоматизации рутинных задач, оптимизации процессов или создания собственного предложения услуг ИИ.
Разработчики программного обеспечения и инженеры-консультанты, работающие на стыке API LLM, интеграции инструментов и автоматизации рабочих процессов, которые хотят применить MCP в своих собственных проектах.
Технически подкованные пользователи и новички в области ИИ, желающие объединить такие инструменты, как Claude Desktop, Cursor, n8n или Flowise, и глубоко погрузиться в экосистему MCP.
Материалы курса
9 разделов • 86 лекций • Общая продолжительность 13 ч 20 мин

Введение – обзор, советы и понимание протокола контекста модели

Основы MCP в Claude Desktop и настройка: установка Node.js, Python и NVM

Интеграция MCP в Cursor, Vibe кодинг и ключи API

MCP в n8n — создайте свой собственный сервер и клиент: хостинг, безопасность и многое другое

MCP в LangChain, LangGraph и Flowise
Специальные рабочие процессы — автоматизация с помощью Blender, генерация изображений и многое другое

Программируйте свой собственный MCP-сервер — шаг за шагом на Python

Клиент MCP (большинству не нужен, но давайте рассмотрим его подробнее)

Безопасность, конфиденциальность, GDPR и распространенные проблемы с MCP


Спойлер: Оригинальное описание:
The Model Context Protocol (MCP) is one of the most exciting new technologies in AI automation and agent development.
Because Large Language Models need more than just prompts — they need context, tools, and external resources.
With MCP, you can provide exactly that. But how does it work in practice? How do you build your own MCP servers?
How do you use clients like Claude Desktop, Cursor, Windsurf, n8n or Flowise?
And how can you automate, secure, and integrate it all into your own AI project?
In this course, you'll learn exactly that – step by step, clearly explained, with many examples and ready-to-use workflows.
Fundamentals: Understand and Use the Model Context Protocol
Get a comprehensive overview of the MCP concept, how it works, and where to apply it
Learn how tools, prompts, and resources can be connected to LLMs like Claude, GPT, or Gemini using MCP
Start with practical tips, materials, and a dedicated course hub full of resources and curated references
Understand the key principles of prompt engineering and how system prompts work in the MCP context
Integrate MCP in Claude Desktop & Set Up Your First Servers
Install Claude Desktop using Node.js and NVM and configure your first server structures.
Use JSON files and the official MCP installer to connect tools, databases, or your own APIs
Understand different server types (tool servers, prompt servers, database MCPs) and their use cases
Connect Claude Desktop with your local system or online services and enable API key–protected access
Install Python using pyenv and set up the UV package manager for running your first local MCP server
Combine MCP with Cursor, Vibe Coding & Python
Set up Cursor as a flexible client, connect it to existing MCP servers (e.g., Zapier), and explore its limitations and strengths
Use Vibe Coding and Python-based configurations to customize your MCP structure
Manage API keys efficiently, understand pricing structures, and build your own cross-tool MCP setup
Create, Host & Automate MCP Servers with n8n
Learn how to install and configure n8n locally and use it as a full-featured MCP platform
Create triggers and actions, and use custom nodes to connect Claude, Cursor, GitHub, or Google Drive
Integrate Pinecone and other vector databases for RAG agents directly into your MCP server
Learn how to host MCP servers on a VPS and keep them running 24/7 with secure access
Use authentication options and GDPR-compliant hosting strategies for secure deployments
Use MCP in Flowise, LangChain & LangGraph
Install Flowise and build complex tool workflows (email, calendar, Airtable, web search) using Agent V2
Use LangGraph to manage multi-step agent processes with clear role separation and tool execution
Manage Pinecone databases via SQLite, combine LangChain functionality, and build scalable automations
Explore the Flowise interface and create your own assistants with full MCP integration
Creative Projects & Specialized Workflows with MCP
Build voice interfaces for your LLM and control your AI through speech input using MCP
Automate 3D workflows in Blender with Claude, Python, and your own MCP server
Use the OpenAI API with n8n to generate images automatically
Share ideas with the community and explore creative or unconventional use cases
Develop Your Own MCP Servers in Python
Learn how to write MCP servers using Python and TypeScript – including prompt handling, tool integration, and resources
Use the modelcontextprotocol Python SDK to develop your own Claude-compatible prompt templates
Use the MCP Inspector for debugging and diagnostics, and expand your setup with Server-Sent Events (SSE)
Understand all transport types for MCP: STDIO, SSE, and Streamable HTTP – when and how to use them
Publish your MCP server on GitHub and explore hosting options like Cloudflare, AWS, or Azure
Avoid common mistakes and apply best practices for stable, secure server development
Security, Privacy & Legal Foundations
Recognize and understand threats like tool poisoning, jailbreaks, prompt injections, and MCP rug pulls
Secure your MCP server with API keys, authentication, and proper access control
Understand key data privacy regulations like GDPR and the EU AI Act, and address the challenges of hosting generative AI
Learn from real-world examples and get clear guidance on how to stay legally and technically compliant
After the course…
You will be able to build, host, develop, and integrate MCP-based agents into tools like Claude, n8n, Cursor, or Flowise.
You will know how to create secure MCP servers, combine them for your own projects, and even offer them as a service.
Whether for business or personal ideas – this course gives you full control over the MCP ecosystem.

Промо на русском языке (на youtube банят эти видео, поэтому заливаю на dzen):







СКАЧАТЬ СКЛАДЧИНЫ

Для просмотра скрытого содержимого вы должны зарегистрироваться