Разработка с Claude API

Запросы, потоковые ответы, tool use, структурированный вывод и стоимость.

92 уроков, первые 3 бесплатно. Полный доступ: 1490 руб.

Уроки курса

  1. Welcome to the course
  2. Overview of Claude models
  3. Accessing the API
  4. Getting an API key
  5. Making a request
  6. Multi-Turn conversations
  7. Chat exercise
  8. System prompts
  9. System prompts exercise
  10. Temperature
  11. Course satisfaction survey
  12. Response streaming
  13. Structured data
  14. Structured data exercise
  15. Quiz on accessing Claude with the API
  16. Prompt evaluation
  17. A typical eval workflow
  18. Generating test datasets
  19. Running the eval
  20. Model based grading
  21. Code based grading
  22. Exercise on prompt evals
  23. Quiz on prompt evaluation
  24. Prompt engineering
  25. Being clear and direct
  26. Being specific
  27. Structure with XML tags
  28. Providing examples
  29. Exercise on prompting
  30. Quiz on prompt engineering techniques
  31. Introducing tool use
  32. Project overview
  33. Tool functions
  34. Tool schemas
  35. Handling message blocks
  36. Sending tool results
  37. Multi-turn conversations with tools
  38. Implementing multiple turns
  39. Using multiple tools
  40. Fine grained tool calling
  41. The text edit tool
  42. The web search tool
  43. Quiz on tool use with Claude
  44. Introducing Retrieval Augmented Generation
  45. Text chunking strategies
  46. Text embeddings
  47. The full RAG flow
  48. Implementing the RAG flow
  49. BM25 lexical search
  50. A Multi-Index RAG pipeline
  51. Extended thinking
  52. Image support
  53. PDF support
  54. Citations
  55. Prompt caching
  56. Rules of prompt caching
  57. Prompt caching in action
  58. Code execution and the Files API
  59. Quiz on features of Claude
  60. Introducing MCP
  61. MCP clients
  62. Project setup
  63. Defining tools with MCP
  64. The server inspector
  65. Implementing a client
  66. Defining resources
  67. Accessing resources
  68. Defining prompts
  69. Prompts in the client
  70. MCP review
  71. Quiz on Model Context Protocol
  72. Anthropic apps
  73. Claude Code setup
  74. Claude Code in action
  75. Enhancements with MCP servers
  76. Agents and workflows
  77. Parallelization workflows
  78. Chaining workflows
  79. Routing workflows
  80. Agents and tools
  81. Environment inspection
  82. Workflows vs agents
  83. Quiz on Agents and Workflows
  84. Final Assessment
  85. Course Wrap Up
  86. What You'll Learn
  87. What You'll Learn
  88. What You'll Learn
  89. What You'll Learn
  90. What You'll Learn
  91. What You'll Learn
  92. What You'll Learn

Introducing MCP

Протокол контекста модели (Model Context Protocol, MCP) — это уровень связи, который предоставляет Claude контекст и инструменты, не требуя от вас написания множества утомительного интеграционного кода. Думайте об этом как о способе переложить бремя определения и выполнения инструментов с вашего сервера на специализированные MCP servers.

Когда вы впервые сталкиваетесь с MCP, вы увидите диаграммы, показывающие базовую архитектуру: MCP Client (ваш сервер), подключающийся к MCP Servers, которые содержат инструменты, промпты и ресурсы. Каждый MCP server действует как интерфейс к некоторой внешней службе.

Понимание MCP на реальном примере

Предположим, вы создаете чат-интерфейс, где пользователи могут спрашивать Claude о своих данных GitHub. Пользователь может спросить: "Какие открытые pull requests есть во всех моих репозиториях?" Чтобы ответить на это, Claude нужны инструменты для доступа к API GitHub.

Без MCP вам пришлось бы создавать все инструменты интеграции GitHub самостоятельно. Это означает написание схем и функций для каждой части функциональности GitHub, которую вы хотите поддерживать.

Проблема функций инструментов

GitHub обладает огромной функциональностью — репозитории, pull requests, issues, проекты и многое другое. Чтобы создать полноценный чат-бот GitHub, вам пришлось бы разработать невероятное количество инструментов:

Каждый инструмент требует как определения схемы, так и реализации функции. Это представляет собой большой объем кода, который вы, как разработчик, должны написать, протестировать и поддерживать.

Как MCP решает эту проблему

MCP перекладывает бремя определения и выполнения инструментов с вашего сервера на MCP servers. Вместо того чтобы вы писали все эти инструменты GitHub, они разрабатываются и выполняются внутри выделенного MCP server.

MCP server действует как обертка вокруг функциональности GitHub, предоставляя готовые инструменты, которые вы можете использовать, не реализуя их самостоятельно.

MCP servers предоставляют доступ к данным или функциональности, реализованной внешними службами. Они упаковывают сложные интеграции в многократно используемые компоненты, к которым может подключаться любое приложение.

Часто задаваемые вопросы о MCP

Кто разрабатывает MCP Servers?

Любой может создать реализацию MCP server. Часто сами поставщики услуг создают свои собственные официальные реализации MCP. Например, AWS может выпустить официальный MCP server с инструментами для своих различных сервисов.

Чем MCP отличается от прямых вызовов API?

MCP servers предоставляют схемы и функции инструментов, уже определенные для вас. Если вы вызываете API напрямую, вы сами несете ответственность за разработку этих определений инструментов. MCP избавляет вас от этой работы по реализации.

Разве MCP — это просто использование инструментов?

Это распространенное заблуждение. MCP servers и использование инструментов — это взаимодополняющие, но разные концепции. MCP — это о том, кто выполняет работу по созданию и поддержке инструментов. С MCP кто-то другой уже написал функции и схемы инструментов для вас — они упакованы внутри MCP server.

Ключевая идея заключается в том, что MCP servers предоставляют схемы и функции инструментов, уже определенные для вас, устраняя необходимость самостоятельно создавать и поддерживать сложные интеграции.

Викторина по функциям Claude