От Agent Loop к продакшн-серверам

Практическое обучение O’Reilly Live по протоколу Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт (ныне под управлением Фонда агентного искусственного интеллекта Linux) для подключения агентов ИИ к инструментам, данным и внешним системам.

На курсе раньше задавали *«HTTP-момент ИИ?» * — вопрос был ответил. MCP был передан Linux Foundation в декабре 2025 года вместе с каждым крупного поставщика (Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, AWS…) на борту. Это курс учит строить по установленному стандарту: от агента подключиться к развернутым, защищённым производственным серверам.

🎯 Что такое MCP?

• Один протокол, много хостов — сервер, который вы пишете в модуле 01, имеет потребляется без изменений Claude Desktop, Claude Code, Claude Agent SDK, Курсор и (развернут) Claude web.
• Инструменты, ресурсы, подсказки — первоклассные примитивы, обнаруживаемые в Время выполнения. MCP Apps (интерактивные интерфейсы) поставлялись как первые официальные продление в январе 2026 года.
• Локальное или удалённое — stdio для разработки, streamable-http (без гражданства) для производства.

📚 Дуга — 6 модулей

Модули 00–03 выращивают один артефакт — личный научный ассистент — слой постепенно.

Building AI Agents with MCP

From Agent Loop to Production Servers

A hands-on O’Reilly Live Training on the Model Context Protocol (MCP) — the open standard (now under the Linux Foundation’s Agentic AI Foundation) for connecting AI agents to tools, data, and external systems.

The course used to ask “The HTTP Moment of AI?” — the question has been answered. MCP was donated to the Linux Foundation in Dec 2025 with every major vendor (Anthropic, OpenAI, Google, Microsoft, AWS…) on board. This course teaches you to build with the settled standard: from the agent loop up to deployed, secured, production servers.

🎯 What is MCP?

• One protocol, many hosts — the server you write in module 01 is consumed unmodified by Claude Desktop, Claude Code, the Claude Agent SDK, Cursor, and (deployed) Claude web.
• Tools, resources, prompts — first-class primitives, discoverable at runtime. MCP Apps (interactive UIs) shipped as the first official extension in Jan 2026.
• Local or remote — stdio for development, streamable-http (stateless) for production.

📚 The arc — 6 modules

Modules 00–03 grow one artifact — a personal research assistant — a layer at a time. Module 04 then ships a real product end to end: a shop analytics agent with its own MCP server, deployed as two containers. Module 05 attacks and defends it. Every module ends on “why this is the current way.”

Take-home: demos/exercises/link-checker/. Retired material: demos/archive/.

🚀 Quick start

Every script carries uv inline metadata — no environment juggling:

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/EnkrateiaLucca/mcp-course.git
cd mcp-course

# run anything directly
uv run --with mcp==2.3.0 --with mcp[cli]>=2.3,<3 --with ddgs mcp run ./demos/01-introduction-to-mcp/mcp_server.py

# inspect any MCP server (install the `mcp` CLI once; uv alone doesn't put it on PATH)
uv tool install "mcp[cli]>=2.3,<3"
uv run --with mcp==2.3.0 --with mcp[cli]>=2.3,<3 --with ddgs mcp dev demos/01-introduction-to-mcp/mcp_server.py

Notebook setup (Jupyter kernel)

The scripts need nothing beyond uv. The notebook