В этом курсе мы вместе разберемся, как работает Model Context Protocol — протокол, через который LLM может взаимодействовать с внешними инструментами. Мы не будем пользоваться готовыми абстракциями, а реализуем MCP-клиент и MCP-сервер на Java с помощью официального SDK. После этого подключим все к LLM-хосту и покажем, как интегрировать полученный результат в Spring AI. Курс построен так, чтобы у вас появилось не просто поверхностное понимание, а реальный опыт работы с протоколом: от структуры сообщений до практической интеграции с моделью. Кому будет интересен этот курс? Разработчикам, которые уже работают с Java или Spring и хотят понять, как подключать LLM к внешним системам через MCP Тем, кто интересуется интеграцией AI-инструментов в корпоративные приложения и хочет разобраться, что именно происходит «под капотом» Тем, кто только начинает знакомиться со Spring AI. Мы не отходим от темы в продакшен-архитектуру, а показываем понятные рабочие примеры, которые помогут быстро приобрести нужные навыки Зачем? Понять, что представляет собой MCP и как устроено взаимодействие между клиентом, сервером и моделью Научиться реализовывать MCP-компоненты на Java с использованием SDK Попробовать связать сервер, клиент и LLM-хост, чтобы увидеть, как это работает Освоить базовые приемы интеграции MCP со Spring AI Получить четкое представление о том, как такие системы можно применять в реальных проектах Что останется у вас после Рабочий пример MCP-клиента и серверы на Java Код хоста, который связывает LLM с инструментами Пример интеграции MCP в Spring AI Понимание ключевых элементов MCP: транспорты, модель сообщений и capabilities, сущности (Tools, Resources, Resource Templates, Prompts и т. д.), отладка (MCP Inspector для отладки сервера) Готовая структура проекта, которую можно использовать как основу для собственных решений Спойлер: Программа курса: Модуль 1. Введение Что такое MCP (Model Context Protocol) Роль MCP в экосистеме LLM Архитектура: клиент, сервер, хост Модуль 2. MCP-протокол Transport (stdio, stream http) Message types (Request, Response, Error, Notifications) Client capabilities (Roots, Sampling, Elicitation, Experimental) Server capabilities (Prompts, Resources, Tools, Logging, Completions) Utilities (Cancelation, Progress, Ping) Inspector Модуль 3. MCP SDK на Java Обзор MCP-библиотеки для Java Реализация MCP-клиента Реализация MCP-сервера Модуль 4. Отладка и мониторинг Использование Inspector Логирование Диагностика проблем Модуль 5. LLM-хост Взаимодействие с хостом Модуль 6. Интеграция с моделями Модели с fine-tuning для использования tools Модели без fine-tuning (через системный промпт) Модуль 7. Spring AI и MCP Подключение MCP в Spring AI Базовые настройки Модуль 8. Практика Построение простого MCP-сервера и клиента Интеграция с LLM-хостом Интеграция с помощью Spring AI
