MCP для роботи з LLM: Архітектура, агенти та інтеграції AI-систем | robot_dreams
  • онлайн-курс
  • 10 занять
  • власний MCP-based AI-сервіс

НЕ ДОВІРЯЙТЕ AI СВОЇ ДАНІ — ПОКИ НЕ НАЛАШТУЄТЕ MCP

Навчіться підключати джерела, керувати доступами та будувати реальні AI-системи безпечно

Дмитро Дегтярьов

Senior Data Scientist

Для навчання Model Context Protocol потрібно:

  • Практичні навички роботи з Python, API, Git, Docker.

  • Базове розуміння LLM / AI / ML-моделей або досвід роботи з ними.

MCP ВИКОРИСТОВУЮТЬСЯ І РЯТУЮТЬ, КОЛИ:

  •  

    LLM ГАЛЮЦИНУЄ ЧЕРЕЗ БРАК КОНТЕКСТУ

    Навчіться керувати context, memory та query так, щоб модель отримувала актуальні й перевірені дані, а не генерувала відповіді навмання

  •  

    ПОТРІБНО ОБ’ЄДНАТИ ДОКУМЕНТИ, API, БД І БІЗНЕС-ДАНІ

    Побудуйте AI-сценарії, де LLM працює з файлами, внутрішніми сервісами, базами даних і зовнішніми API без хаотичних інтеграцій

  •  

    PROMPT ENGINEERING І RAG УЖЕ НЕДОСТАТНЬО

    Перейдіть від експериментів із промптами до керованої MCP-архітектури з routing, context providers, session logic і прозорою бізнес-логікою

  •  

    AI-РІШЕННЯ ПОТРІБНО ВИВЕСТИ В PRODUCTION

    Дізнайтеся, як підготувати AI-сервіс до реального запуску: з контролем доступу, логуванням, CI/CD, моніторингом, безпекою та масштабуванням

До програми онлайн-курсу MCP для роботи з LLM входять:

01

Архітектура MCP-рішень

Проєктуєте LLM-системи з керованим контекстом і зрозумілою логікою роботи.

02

Робота з контекстом та інтеграціями

Context, session, memory, routing + підключення файлів, API, баз даних і context providers.

03

MCP-агенти та якість відповідей

Побудова агентів, підготовка контексту, зменшення галюцинацій та підвищення точності.

04

Власний MCP-агент як результат курсу

Створюєте end-to-end AI-рішення з реальними джерелами даних, інтеграціями та production-процесом.

 

лектор

Дмитро Дегтярьов

Senior Data Scientist в українських та міжнародних аутсорс- і продуктових компаніях

  • працює на посадах Data Scientist / Machine Learning Engineer з 2018 року; має практичний досвід роботи з усіма типами моделей штучного інтелекту для всіх стадій життєвого циклу продукту

  • займається впровадженням MCP для розв’язання задач аналізу даних та взаємодії з базами даних

  • розв’язував задачі, пов'язані з обробкою текстів (NLP), e-commerce та розпізнаванням мови (Speech Recognition)

  • розв’язує задачі, пов'язані з розробкою physical-informed neural network (PINN) для гідроакустики

спікер

  • Віталій Козінський

    Senior DevOps Engineer у SoftServe,

    Сertified Solutions Architect

ПРОГРАМА КУРСУ

  • 01 заняття
    15.06.2026 19:30

    Вступ до LLM і prompt engineering

    • Зрозумієте принципи роботи LLM та їхні обмеження
    • Вивчите основні типи промптів і техніки (zero-shot, few-shot, CoT)
    • Оглянете ключові проблеми: галюцинації, нестабільність у довгих діалогах, висока вартість запитів
    • Розберетеся в тому, чому prompt engineering не розв’язує проблему контексту
    • Зрозумієте, як автоматизувати вибір промптів залежно від сценарію
  • 02 заняття
    19.06.2026 19:30

    Основи RAG

    • Зрозумієте архітектуру RAG (ембеддінги, пошук, ранжування)
    • Оглянете типові проблеми та переваги RAG над простим prompt engineering
    • Навчитеся працювати з документами (chunking, метадані)
    • Вивчите обмеження RAG і проблеми масштабування
  • 03 заняття
    22.06.2026 19:30

    Вступ до MCP

    • Зрозумієте, що таке Model Context Protocol та які проблеми він розв’язує
    • Вивчите структуру MCP (session, context, memory, query)
    • Розберетесь у відмінностях між RAG і MCP
    • Спроєктуєте MCP-потік на прикладі кейса «Відповідь на запитання про статус задачі»
  • 04 заняття
    26.06.2026 19:30

    Розробка базового MCP-агента

    • Навчитеся створювати базового MCP-агента
    • Зрозумієте, як LLM взаємодіє з інструментами через context
    • Вивчите, як інтегрувати retrieval у запит
    • Створите і запустите базового Hello, World агента
  • 05 заняття
    29.06.2026 19:30

    Провайдери контексту

    • Зрозумієте, як працює розподілений контекст
    • Зможете організувати довготривалу памʼять: підходи й патерни
    • Навчитеся підключати статичні та динамічні джерела даних
    • Розберетесь у побудові надійного context provider
    • Підключите публічний API та обробку відповіді
  • 06 заняття
    03.07.2026 19:30

    Управління контекстом у багатомодельних сценаріях

    • Зрозумієте, як працюють multi-model сценарії
    • Навчитеся будувати pipeline з кількома моделями
    • Вивчите, як валідувати й нормалізувати контекст
  • 07 заняття
    06.07.2026 19:30

    Архітектурні патерни для LLM-додатків

    • Зрозумієте роль контексту в архітектурі систем
    • Ознайомитеся зі схемами для обробки та зберігання контексту діалогів
    • Вивчите, як інтегрувати LLM у мікросервіси
    • Розберетесь у базових архітектурних патернах
  • 08 заняття
    10.07.2026 19:30

    PR Review Agent: від реалізації до безпечного використання

    • Навчитеся проєктувати агента для code review
    • Зрозумієте, як аналізувати diff і генерувати коментарі
    • Вивчите базові принципи security й governance
    • Реалізуєте спрощений PR Review Agent
  • 09 заняття
    13.07.2026 19:30

    Деплой та операції MCP-агента

    • Навчитеся деплоїти MCP-агента (cloud, Docker)
    • Зрозумієте, як будувати CI/CD-пайплайни
    • Вивчите, як налаштовувати моніторинг і логування
  • 10 заняття
    20.07.2026 19:30

    Захист курсових проєктів

    • Презентація створеного впродовж курсу end-to-end AI-рішення, яке інтегрує LLM із реальними джерелами даних і забезпечує контрольований, безпечний та масштабований доступ до контексту
    • Q&A та фідбек від лектора

реєстрація

Приєднуйтеся на курс MCP для роботи з LLM, щоби будувати архітектуру, де модель працює як повноцінний AI-сервіс.

 
 
 
Реєструючись, ви погоджуєтеся з умовами договору-оферти та політикою конфіденційності.