Чат для общения
8 уроков
Как использовать Model Context Protocol вместе со Spring AI
MCP на Java шаг за шагом: от ручной реализации до Spring AI
Купить за 9 500 руб.
Свободное расписание
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
Автор курса
Евгений Борисов
Java-разработчик с двадцатилетним стажем работы, один из самых узнаваемых спикеров в сообществе. Его доклады про Spring смотрели и обсуждали тысячи разработчиков, а фразы из них давно стали мемами (Spring-потрошитель часть 1, Spring-построитель, Spring — Глубоко и не очень). Сегодня Евгений занимается разработкой AI Games — игровых решений для изучения и внедрения искусственного интеллекта в корпоративную среду.
На Лекториуме также есть курс «Spring AI: как надо, а не как все» для тех, кто хочет подробнее разобраться в практике Spring AI.
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 и нотификации
  • 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
  • Аннотации и расширение (кастомизация)
Модуль 8. Практика
  • Построение простого MCP-сервера и клиента
  • Интеграция с LLM-хостом
  • Интеграция с помощью Spring AI
MCP на Java шаг за шагом: от ручной реализации до Spring AI
Курс о том, как использовать Model Context Protocol вместе со Spring AI. Мы узнаем, как работает протокол, научимся поднимать MCP-клиент и MCP-сервер на Java, интегрировать его с LLM-хостом и применять в Spring-проектах.

  • 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

Стоимость Курса — 9 500 руб.

Купить
Вопросы и ответы