О чём урок
В мире разработки с использованием больших языковых моделей (LLM), таких как Claude, качество и консистентность промптов играют ключевую роль. Однако по мере роста сложности приложений и числа сценариев использования, управление промптами может стать непростой задачей. Именно здесь на помощь приходит концепция централизованного управления промптами, часто реализуемая через платформы, подобные MCP (Managed Prompting Platform/Server). MCP предоставляет собой серверную инфраструктуру, которая определяет и хранит набор высококачественных, тщательно протестированных промптов. Эти промпты представляют собой структурированные диалоги, состоящие из сообщений пользователя и ассистента, готовые к использованию клиентскими приложениями. Такой подход гарантирует, что все клиенты используют одни и те же проверенные инструкции, что повышает надежность и предсказуемость ответов Claude, а также упрощает процесс обновления и масштабирования промптов. Первым шагом для любого клиентского приложения, взаимодействующего с MCP, является получение информации о том, какие промпты доступны. Это позволяет клиенту динамически адаптироваться к изменениям на сервере и предлагать пользователям актуальный набор функций. Для этого клиентское приложение обычно реализует метод, который запрашивает у сервера список всех доступных промптов. Концептуально это выглядит как вызов метода list_prompts на стороне клиента, который, в свою очередь, обращается к MCP серверу. Например, в асинхронном Python-клиенте это может быть реализовано следующим образом: async def list_prompts(self) -> list[types.Prompt]: result = await self.session().list_prompts() return result.prompts Эта простая реализация вызывает соответствующий метод сессии клиента, который взаимодействует с MCP, и возвращает массив объектов Prompt. Каждый объект Prompt может содержать имя промпта, его описание и другие метаданные, позволяющие клиенту понять его назначение. После того как клиент получил список доступных промптов, он может запросить конкретный промпт по его имени. Однако многие промпты не являются статичными; они требуют динамических данных для выполнения своей задачи. Например, промпт для форматирования документа должен знать, какой именно документ нужно форматировать. Для этого используется механизм аргументов.
План урока
- Управление промптами в клиентских приложениях с использованием MCP
- Получение списка доступных промптов
- Извлечение и использование индивидуальных промптов
- Как работают аргументы промптов
- Практическое применение и тестирование промптов
- Лучшие практики при создании промптов для MCP
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.