О чём урок
В мире больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, способность получать актуальную и специфическую информацию из внешних источников критически важна для выполнения сложных задач. Anthropic Academy, в рамках курса "Claude with Google Vertex AI", знакомит нас с концепцией Ресурсов в серверах MCP (Managed Compute Platform). Эти ресурсы представляют собой мощный механизм, позволяющий вашему приложению на базе Claude взаимодействовать с внешними данными, делая его более информированным и функциональным. По своей сути, ресурсы MCP можно сравнить с обработчиками запросов GET в традиционном HTTP-сервере. Их основное назначение — предоставление данных клиентам, а не выполнение каких-либо действий. Это идеальное решение для сценариев, где Claude или другое клиентское приложение нуждается в получении информации, будь то список документов, содержимое файла или структурированные данные. Представьте ресурсы как точки доступа, предназначенные исключительно для чтения, которые могут возвращать данные любого типа: простые строки, объекты JSON, бинарные файлы и многое другое. При определении ресурса вы указываете его mime_type (например, "application/json" или "text/plain"), что служит подсказкой для клиентского приложения о типе возвращаемых данных. Это помогает клиенту правильно интерпретировать и обрабатывать полученную информацию. Работа ресурсов основана на использовании URI (Uniform Resource Identifier), который действует как уникальный адрес для каждого фрагмента данных. Когда клиентскому приложению (например, Claude, интегрированному через Google Vertex AI) требуется определенная информация, оно отправляет запрос ReadResourceRequest с указанием конкретного URI. В ответ ваш сервер MCP обрабатывает этот запрос и возвращает ReadResourceResult, содержащий запрошенные данные. Этот механизм обеспечивает четкое и стандартизированное взаимодействие, позволяя Claude беспрепятственно получать доступ к необходимой информации, не "изобретая велосипед" для каждого нового источника данных. В MCP вы можете создавать два основных типа ресурсов, каждый из которых подходит для разных сценариев доступа к данным: Прямые Ресурсы (Direct Resources): Эти ресурсы имеют статические URI, которые не содержат никаких изменяемых параметров. Их URI фиксированы и всегда указывают на один и тот же набор данных.
План урока
- Введение в Ресурсы MCP: Доступ к Данным для Claude AI
- Что такое Ресурсы и как они работают?
- Два Основных Типа Ресурсов
- Создание Ресурсов: Практический Подход
- Тестирование Ресурсов с MCP Inspector
- Практические Сценарии Использования Ресурсов
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.