Build your ultimate AI agent
Opis kursu
Dlaczego warto poznać Model Context Protocol?
Duże modele językowe nie mają dostępu do danych w czasie rzeczywistym ani nie mogą samodzielnie podejmować działań, a łączenie każdego narzędzia lub API za pomocą niestandardowego kodu nie jest skalowalne. Protokół Model Context Protocol (MCP) rozwiązuje ten problem, zapewniając jeden, standardowy sposób, w jaki aplikacje AI mogą łączyć się z zewnętrznymi narzędziami, danymi i usługami — często nazywany „portem USB-C dla AI”. W tym kursie od podstaw zbudujesz serwery i klientów MCP w Pythonie oraz połączysz je z LLM.Jak zbudować i połączyć mój pierwszy serwer MCP?
Zaczniesz od poznania architektury MCP — hosta, klienta i serwera — oraz trzech podstawowych elementów, które udostępnia każdy serwer: narzędzi, zasobów i promptów. Następnie zbudujesz serwer konwertera walut z użyciem FastMCP, dodasz docstringi i adnotacje typów, aby LLM mógł wykrywać Twoje narzędzia, oraz napiszesz asynchronicznego klienta Pythona, który wyświetla i wywołuje te narzędzia przez transport stdio.Jak nadać LLM narzędzia i kontekst w czasie rzeczywistym?
Same narzędzia nie wystarczą — modele potrzebują też danych i instrukcji behawioralnych. Dodasz zasoby do kontekstu tylko do odczytu i prompty, aby prowadzić model, gdy dane wejściowe są niejasne, a następnie połączysz wszystkie trzy elementy z modelem OpenAI LLM, korzystając z pięcioetapowego przepływu wywoływania narzędzi, dzięki czemu będzie mógł odpowiadać pewnie albo poprosić o doprecyzowanie, gdy powinien.Jak wdrożyć serwery MCP do środowiska produkcyjnego?
Prawdziwe serwery potrzebują czegoś więcej niż kodu działającego tylko w idealnych warunkach. Zamienisz zasoby oparte na plikach na zapytania korzystające z bazy danych, dodasz limity czasu żądań, uporządkowaną obsługę błędów oraz bezpieczne uwierzytelnianie API, które przechowuje klucze po stronie serwera. Na koniec połączysz się z serwerem MCP innej firmy i zobaczysz, że ten sam kod klienta działa z każdym serwerem, który obsługuje ten protokół.Wymagania wstępne
Program kursu
Plan kursu
1
Podstawy MCP
Odkryj, jak MCP może uprościć integrację aplikacji AI z otaczającymi je systemami! Dowiedz się, jak działa MCP, jak definiować własne narzędzia MCP i jak budować połączenie między klientem a serwerem.
- MCP: aplikacje AI w trzech krokach50 XP
- Poznaj MCP100 XP
- Twój pierwszy serwer MCP100 XP
- Twój pierwszy serwer MCP50 XP
- Budowanie serwera MCP do przeliczania walut100 XP
- Dodawanie docstringów i podpowiedzi typów100 XP
- Komunikacja klient-serwer w MCP50 XP
- Budowanie mostów (między klientem a serwerem)100 XP
- Dynamiczne wykrywanie narzędzi100 XP
- Wywoływanie narzędzi serwera100 XP
2
Aplikacje LLM z obsługą MCP
Dodawaj zasoby i podpowiedzi do serwerów MCP, aby udostępniać LLM-om kontekst tylko do odczytu oraz kluczowe instrukcje wpływające na ich zachowanie. Ćwicz pracę z LLM-ami i połącz je z serwerem MCP, aby mogły wywoływać narzędzia i pobierać kontekst.
3
Przygotowanie serwerów MCP do produkcji
Dowiedz się, co jest potrzebne do wdrożenia serwerów MCP na produkcję – zagłęb się w temat baz danych i API w serwerach MCP oraz dodatkowych kwestii, jakie ze sobą niosą. Na koniec zintegruj zewnętrzne serwery MCP w bezpieczny i niezawodny sposób, żeby nie musieć budować od nowa ulubionych integracji.
Wprowadzenie do Model Context Protocol (MCP)
Kurs
ukończony
