Начните с операции чтения
Опишите один учебный инструмент, который читает локальные данные и возвращает ограниченный результат. Зафиксируйте входные поля, допустимые значения и ошибки. Проверьте его напрямую до подключения модели.
MCP / FastMCP · английская озвучка
Программа, практика и требования
Подключать собственные данные и действия к AI-клиентам через понятный контракт. MCP Crash Course Идена Марко проходит путь от готового сервера до разработки сервера и клиента, контейнеризации и удалённого доступа с авторизацией.
RusUdemyПомогаем оформить выбранный курс в личном аккаунте Udemy — без общих аккаунтов и предоплаты.Подробнее
Бестселлер UdemyАнглийский язык · обновление июль 2026
Разработчикам, которые подключают свои данные и действия к Claude, Cursor или собственному агенту.
Python, async/await, классы, Git и понимание tool calling. Полезно читать TypeScript/Node; для отдельных блоков нужны API-ключ модели, Auth0 и Cloudflare.
MCP-сервер с инструментами, ресурсами и промптами, клиент для агента и удалённый сервер с OAuth.
Записано на macOS; пути и настройки на Windows отличаются. MCP не заменяет проверку прав доступа и результата действий; версии SDK и транспортов следует сверять с текущей документацией.
Настроить готовый MCP-сервер и спроектировать собственный — разные задачи. Во втором случае нужно определить набор инструментов, ресурсы, транспорт, права и поведение при ошибке. В курсе эти задачи рассматриваются вместе с клиентом, который использует инструменты в агентном процессе. Это практический инженерный обзор, а не построчное чтение спецификации. Материал полезнее, когда вы можете заранее назвать одно действие, которое хотите открыть AI-клиенту, и определить, что он не должен делать.
Эти упражнения предложены редакцией RusUdemy для самостоятельной проверки навыков. Они не являются дополнительными уроками преподавателя и не предполагают проверку работ автором.
Опишите один учебный инструмент, который читает локальные данные и возвращает ограниченный результат. Зафиксируйте входные поля, допустимые значения и ошибки. Проверьте его напрямую до подключения модели.
Для одного сценария определите, что является инструментом, что ресурсом, а что шаблоном промпта. Объясните, кто инициирует использование и какие данные получает клиент. Не превращайте каждую информацию в действие.
В своей учебной среде создайте два набора прав и один недоступный ресурс. Убедитесь, что отказ происходит на стороне сервера и не зависит от послушания модели. Сохраните проверку как воспроизводимый сценарий.
Сопоставьте локальный и удалённый вариант одного инструмента. Проверьте тайм-аут, ошибку соединения и формат ответа. Контракт задачи должен оставаться понятным независимо от способа подключения.
В программе есть готовые серверы, архитектура MCP, FastMCP, инструменты, ресурсы, промпты, клиент с LangGraph, Docker и удалённый сервер с Auth0 и Cloudflare. Дополнительные блоки разбирают ограничения MCP, Agent Skills и границы доступа.
На дату проверки в карточке Udemy: 18 разделов, 93 лекции, 8 ч 40 мин видео. На установку инструментов, самостоятельную практику и разбор ошибок потребуется дополнительное время. Темы ниже сгруппированы редакцией; точное оглавление доступно на Udemy.
Откройте AI-клиенту один инструмент чтения с небольшим ответом и явными ошибками. Добавляйте действия, удалённый доступ и авторизацию только после проверки базового контракта.
Подключение готовых серверов и архитектура MCP
Транспорты и создание сервера на Python
Ограничение возможностей инструмента и Docker
Клиент, LangChain adapters и LangGraph
Промпты, ресурсы и несколько серверов
Удалённый сервер с Auth0 и Cloudflare
Продвинутые темы, ограничения MCP и Agent Skills
Защита инструментов и практические инженерные разборы

Откройте бесплатный фрагмент и объясните своими словами, что делает пример и зачем нужен каждый шаг. Смотрите небольшими частями, выписывайте термины рядом с кодом и повторяйте задачу на своих данных. Перевод помогает понимать речь, но проверка результата всё равно остаётся частью практики.
Как проходить курсы Udemy на английскомАнглийская озвучка и автоматические английские субтитры. Наличие других языков и автоперевода проверяйте в плеере Udemy; русская озвучка не заявлена.
Пришлите ссылку на выбранный курс. Уточним текущую стоимость и поможем оформить его в вашем личном аккаунте Udemy. Материалы и прогресс останутся у вас.
Курс появляется в вашей личной библиотеке на Udemy. Никаких пиратских копий, общих аккаунтов или «серых» схем.
Вы оплачиваете покупку только после того, как курс появился в вашем аккаунте Udemy.
Обычно от первого сообщения до появления курса в аккаунте проходит около 10 минут.
В Telegram отвечает живой человек: можно задать вопрос и получить качественную поддержку по покупке.
Сначала согласуем курс и условия. Оплата после появления курса в аккаунте.
Опыт работы с сервисом