0Корзина

Укажите в поиске ключевое слово / автора / название курса

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

✅ После оплаты система мгновенно направит на вашу почту ссылку(и) на курс, регистрация необязательна!

🛑 Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь и Вы получите ссылку не только на почту, но и на странице товара.

Безопасная оплата товара


Поделись страницей

Подпишись на нас

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

Артикул: 8614  В наличии

Автор курса: Арнольд Оберлейтер

Просмотров: 14

Категория: Программирование

Дата выхода: 2025

Продажник от автора: Перейти на продажник

Вид доступа: Облако Mail

Наша цена: 169 RUB (Лучшая цена! Нашли дешевле? Напишите нам, снизим цену)


📩Чтобы получить курс — оформите заказ. После оплаты ссылка приходит автоматически, регистрация не обязательна.

🤔 Есть сомнения в инфопродукте? В качестве гарантии можем отправить дополнительные скриншоты, любой видео файл или сделать запись с экрана содержимого на облаке.

✍🏻 По всем вопросам, в том числе с оплатой и получением - писать в Telegram (кликабельно), в чат на сайте (в нижнем правом углу) или на почту admin@many-courses.net Мы всегда на связи!
  • Цена в разы ниже чем у автора
  • Автовыдача. Моментальная доставка на эл. почту
  • Лучшая цена на рынке. Сделаем цену ниже если нашли дешевле
  • Можно смотреть онлайн или скачать себе
  • 100℅ гарантия получения курса
  • Доступ на данный товар предоставлятся на Облако Mail
    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 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 состоят из 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

    Скачать:


    Вы находитесь на странице товара «Арнольд Оберлейтер - MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n», это материал 2025 года, который, мы надеемся, принесет вам пользу. Данный курс расположен на платформе «Облако Mail». В нашем магазине курсы доступны по самым выгодным ценам. Вы можете перейти на оригинальный продажник, после чего принять решение о покупке. Вы получаете этот курс, купив в нашем магазине MANY-COURSES.NET, с огромной скидкой, всего 169 рублей. Обучающий курс входит в рубрику «Программирование», вы можете поискать другие сливы курсов в этой рубрике. В нашем магазине Вы найдёте ещё много курсов от автора «Арнольд Оберлейтер», достаточно ввести в поиск имя автора.
  • Добавьте товар "Арнольд Оберлейтер - MCP: Создание агентов с помощью Claude, Cursor, Flowise, Python и n8n" в корзину или нажмите "Купить", чтобы быстро перейти к странице оформления заказа. (В корзину можно добавить сразу несколько курсов)
  • Выберите платежную систему с которой вам будет удобней оплатить и нажмите на кнопку «Перейти к оплате»
  • После оплаты на указанную почту вы получите ссылки на материалы. Если в момент покупки вы были уже авторизованы на сайте, ссылки будут выведены на странице данного товара.

Подробнее о том как получить курс(ы) можете почитать здесь.
    Каждый из инфопродуктов который представлен в нашем магазине приобретался в складчину, соответственно и цена намного ниже чем у автора. Для вас доступна полная запись инфопродукта со всеми раздаточными материалами для самостоятельного прохождения, но без обратной связи от автора.

Похожие курсы

Покупают прямо сейчас