MCP на практике: подключаем AI к реальным инструментам

MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт, который позволяет AI-моделям работать с внешними инструментами: базами данных, API, файлами и сервисами. В 2024 году его разработал Anthropic, в 2025-м к нему присоединились OpenAI, Google и десятки других компаний. Сегодня умение писать MCP-серверы — такой же базовый навык AI-разработчика, как умение работать с REST API пять лет назад. Этот курс создан для тех, кто хочет разобраться в MCP не по документации, а через работающий код. Что вы будете делать на курсе Вы напишете три MCP-сервера нарастающей сложности на Python с библиотекой FastMCP. Первый — минимальный рабочий сервер с инструментами, чтобы понять механику протокола. Второй — сервер с подключением к базе данных SQLite, через который Claude сможет делать SQL-запросы на естественном языке. Третий — сервер с вызовом внешнего HTTP API, который превращает любой REST-сервис в инструмент для AI-агента. В финале курса вы подключите свой сервер к Claude Desktop и убедитесь, что модель реально использует написанные вами инструменты. Отдельный урок посвящён связке с Ollama — для тех, кто работает с локальными моделями без облака. Особенности курса Весь код пишется руками — не копируется из готовых примеров. Каждый урок заканчивается конкретным работающим результатом, который можно сразу проверить. Финальный проект — собственный MCP-сервер под задачу из реальной практики студента. Репозиторий с шаблонами и примерами остаётся у вас после прохождения курса. Что нужно знать заранее Базовый Python: функции, декораторы, работа с pip и терминалом. Общее представление о том, что такое API и HTTP-запросы. Всё остальное объясняется внутри курса.