О чём урок
В этом уроке мы приступим к созданию интерактивного чат-бота с интерфейсом командной строки (CLI), который продемонстрирует принципы работы архитектуры Multi-tool Co-operative Planning (MCP) с использованием модели Claude. Этот практический проект позволит вам получить опыт взаимодействия как с клиентской, так и с серверной частью MCP, а также понять, как Claude может использовать внешние инструменты для выполнения сложных задач. Архитектура MCP позволяет большим языковым моделям (LLM), таким как Claude, взаимодействовать с внешними инструментами и сервисами для выполнения сложных задач. В этой парадигме обычно выделяют две ключевые роли: MCP клиент и MCP сервер. MCP клиент отвечает за взаимодействие с пользователем, отправку запросов к Claude и обработку его ответов. Он служит мостом между пользователем и искусственным интеллектом. MCP сервер же предоставляет Claude набор специализированных инструментов (API), которые модель может вызывать для получения информации или выполнения действий в реальном мире или в рамках определенной системы. Важно отметить, что в реальных проектах разработчики обычно реализуют либо клиентскую, либо серверную часть. Например, вы можете создать MCP сервер, чтобы предоставить возможности вашего сервиса для использования ИИ-моделями, или же разработать MCP клиент для подключения к существующим MCP серверам, созданным другими разработчиками. В нашем учебном проекте мы намеренно создадим обе компоненты, чтобы наглядно продемонстрировать их взаимодействие и принципы совместной работы, обеспечивая полное понимание архитектуры. Наш чат-бот будет разработан для взаимодействия с коллекцией документов с помощью естественного языка. Система состоит из двух основных компонентов: MCP клиент: Отвечает за обработку пользовательских запросов, управление диалогом и передачу информации модели Claude. Он будет выступать в роли интерфейса командной строки, через который пользователь сможет общаться с ботом. MCP сервер: Предоставляет Claude набор инструментов для работы с документами. В частности, наш сервер будет предоставлять два основных инструмента: Инструмент для чтения содержимого документа. Инструмент для обновления содержимого документа. Для упрощения, все документы (например, document.pdf, spreadsheet.xlsx, report.txt, spec.md) будут храниться в оперативной памяти.
План урока
- Настройка проекта: Чат-бот с Claude и Vertex AI
- Что такое MCP и зачем нам клиент-серверная архитектура?
- Архитектура нашего чат-бота
- Подготовка к работе: Настройка среды
- Запуск и тестирование
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.