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

Введение в Разработку с Claude API: Настройка Проекта и Знакомство с MCP

Добро пожаловать в урок, посвященный разработке с использованием Claude API! В рамках этого практического проекта мы погрузимся в мир взаимодействия между клиентами и серверами в архитектуре Model Control Protocol (MCP). Наша цель — создать чат-бот на основе командной строки (CLI), который позволит вам получить ценный опыт работы с обеими сторонами этой мощной архитектуры.

Что такое Model Control Protocol (MCP)?

Прежде чем мы углубимся в детали проекта, давайте кратко рассмотрим, что такое Model Control Protocol (MCP). Это протокол, разработанный для эффективного взаимодействия с большими языковыми моделями (LLM), такими как Claude. MCP позволяет создавать сложные распределенные системы, где различные компоненты — клиенты и серверы — могут обмениваться данными, инструкциями и результатами обработки, обеспечивая гибкость и масштабируемость при работе с ИИ-моделями.

Обзор Проекта: Чат-бот на Базе CLI

Наш чат-бот будет представлять собой систему, позволяющую пользователям взаимодействовать с коллекцией документов через простой интерфейс командной строки. Эта система состоит из двух ключевых компонентов, работающих в тандеме:

Такая архитектура позволит нам наглядно продемонстрировать, как клиент и сервер обмениваются информацией и координируют свои действия для выполнения сложных задач.

Важное Замечание об Архитектуре MCP

В реальных проектах вы, как правило, реализуете либо MCP-клиент, либо MCP-сервер, но не оба одновременно. Например:

Однако в рамках данного образовательного проекта мы намеренно строим оба компонента. Это сделано исключительно для того, чтобы вы могли глубоко понять, как они взаимодействуют, обмениваются сообщениями и работают вместе, формируя единую систему. Такой подход даст вам полное представление о механизмах коммуникации в MCP.

Подготовка Среды Разработки

Для начала работы вам потребуется подготовить вашу среду разработки. Предполагается, что вы уже получили файлы проекта, которые содержат всю необходимую структуру и заготовки кода. После того как вы распакуете их в выбранную директорию, откройте эту папку в вашем редакторе кода.

Внутри проекта вы найдете файл README, который содержит подробные инструкции по настройке. Основные шаги включают:

После выполнения этих шагов ваша среда будет готова к запуску приложения.

Запуск и Тестирование Приложения

Чтобы убедиться, что все настроено правильно, необходимо запустить стартовое приложение. Перейдите в директорию вашего проекта в терминале. Вы увидите основные файлы проекта, включая главный исполняемый файл.

Для запуска приложения вам нужно будет выполнить команду, которая активирует основной скрипт. После успешного запуска вы увидите приглашение чата в терминале. Это означает, что ваш MCP-клиент готов к взаимодействию.

Проверьте работу системы, задав простой вопрос, например: "что такое 1+1?". Если все настроено верно, вы должны получить быстрый и корректный ответ от Claude. Это подтвердит, что ваш MCP-клиент успешно взаимодействует с MCP-сервером, который, в свою очередь, использует Claude API для генерации ответа.

Что Дальше?

Поздравляем! Базовая настройка завершена, и вы успешно запустили свой первый MCP-проект. Теперь, когда у нас есть работающая основа, мы готовы перейти к следующему этапу: реализации полноценных функций MCP и более глубокому изучению того, как клиенты и серверы обмениваются данными и работают вместе через Model Control Protocol. Это станет фундаментом для создания более сложных и интеллектуальных приложений с использованием Claude AI.