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