Этот курс — практический и понятный путь к освоению Model Context Protocol на Java: от ручной реализации клиента и сервера до их интеграции со Spring AI. Вы шаг за шагом поймёте, как устроено взаимодействие LLM с внешними инструментами и как использовать MCP в реальных приложениях.
О курсе
Материал построен так, чтобы вы не просто узнали о возможностях MCP, а смогли самостоятельно собрать рабочий стек: клиент, сервер, LLM-хост и Spring AI. Мы разберём ключевые компоненты протокола, структуру сообщений и особенности разработки с использованием официального Java SDK.
Что делает этот курс особенным
Минимум магии — максимум понимания того, что происходит внутри MCP.
Фокус на реализации: вы создадите собственный клиент и сервер, а не воспользуетесь готовыми абстракциями.
Пошаговая интеграция с Spring AI, без избыточных архитектурных сложностей.
Постоянная практика: каждая тема закрепляется конкретным примером.
Для кого предназначен курс
Этот материал будет полезен, если вы
работаете с Java или Spring и хотите подключать LLM к внешним сервисам через MCP;
изучаете практическую интеграцию AI-инструментов в корпоративные приложения;
начинаете знакомство со Spring AI и хотите быстро получить работающие примеры;
хотите понять, как устроена связка «LLM ↔ инструменты ↔ приложение» на низком уровне.
Почему важно знать MCP
Model Context Protocol становится стандартом взаимодействия между моделями и внешними инструментами. Он обеспечивает прозрачный обмен сообщениями, строгую модель сущностей и расширяемую архитектуру. Понимание MCP открывает путь к созданию надёжных, воспроизводимых и управляемых AI-интеграций.
На курсе вы научитесь
понимать модель сообщений MCP и роли клиента, сервера и LLM-хоста;
реализовывать MCP-компоненты на Java с использованием официального SDK;
связывать LLM-хост с MCP-сервером и клиентом;
встраивать MCP во взаимодействие Spring AI с инструментами;
использовать MCP Inspector для диагностики и отладки.
Что вы получите на выходе
Практические результаты
Полноценный MCP-клиент и MCP-сервер на Java, написанные вручную.
Готовый LLM-хост, обеспечивающий взаимодействие модели с инструментами.
Интегрированный пример использования MCP в рамках Spring AI.
Чёткое понимание сущностей MCP: инструменты, ресурсы, шаблоны ресурсов, подсказки и др.
Готовую структуру проекта, которую вы сможете использовать как основу для собственных решений.
Итог
После прохождения курса вы сможете самостоятельно создавать надёжные AI-интеграции, понимать устройство MCP «изнутри» и уверенно применять Spring AI в практических задачах.
Это пробный урок. Оформите подписку, чтобы получить доступ ко всем материалам курса. Премиум
Ограничение времени просмотра
Вы можете просматривать пробный урок только 10 минут. Получите полный доступ, чтобы смотреть без ограничений.
Java-разработчик с более чем двадцатилетним опытом, один из самых узнаваемых и цитируемых спикеров профессионального сообщества. Его выступления о Spring посмотрели и обсудили тысячи разработчиков, а отдельные формулировки давно превратились в мемы («Spring-потрошитель», «Spring-построитель», «Spring — глубоко и не очень»). В настоящее время Евгений сосредоточен на разработке AI Games — игровых решений для обучения и внедрения технологий искусств