MCP: как надо а не как все

В этом курсе мы вместе разберёмся, как работает Model Context Protocol (MCP) — протокол, через который LLM может безопасно и предсказуемо взаимодействовать с внешними инструментами и системами.

Если вы уже пишете на Java или используете Spring, и хотите понять, как "подключать" LLM к реальным сервисам (API, внутренним системам, утилитам) — этот курс для вас.

Мы не будем ограничиваться готовыми обёртками и магией фреймворков. Вместо этого вы шаг за шагом реализуете MCP-клиент и MCP-сервер на Java с использованием официального SDK, разберётесь во взаимодействии клиент <-> сервер <-> модель, а затем подключите всё к LLM-host и увидите полноценный рабочий цикл "модель -> вызов tool -> результат -> ответ".

Отдельно покажем, как интегрировать полученное решение со Spring AI, не уходя в тяжёлую продакшен-архитектуру, а фокусируясь на понятных и воспроизводимых примерах.

В итоге у вас останутся:
рабочий код MCP-клиента и серверов на Java,
код хоста, который связывает LLM с инструментами,
пример интеграции MCP в Spring AI,
понимание ключевых элементов MCP (транспорты, сообщения, capabilities, Tools/Resources/Prompts)
и практический навык отладки через MCP Inspector.

Вы также получите готовую структуру проекта, которую можно взять как основу для собственных решений.

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.