Чему вы научитесь
Освойте основы MCP (Model Context Protocol) и создавайте интеллектуальных AI-агентов без программирования.
Научитесь использовать лучшую платформу без программирования/с минимальным программированием n8n для создания мощных AI-автоматизаций и рабочих процессов.
Создавайте WhatsApp-ботов на базе MCP с функциями распознавания голоса, изображений и интеллектуального общения.
Превратите AI-помощников в автономных агентов с помощью MCP и моделей ChatGPT, Claude и Gemini.
Создавайте собственные MCP-серверы с нуля и подключайте AI-модели к внешним инструментам, базам данных и сервисам.
Освойте интеграцию MCP с приложением Claude Desktop App и приложениями Docker для профессиональных рабочих процессов.
Поймите 3-компонентную архитектуру MCP и почему она превосходит традиционные API-интеграции.
Создавайте AI-агенты для веб-парсинга с помощью MCP и Apify, чтобы автоматизировать сбор и обработку данных.
Подключение Google Workspace (Gmail, Drive, Docs, Sheets) к моделям ИИ через MCP для бесшовной автоматизации
Создание чат-ботов Telegram на базе MCP, которые обрабатывают реальные задачи и взаимодействия с пользователями
Узнайте, когда реализация MCP выгодна по сравнению с традиционными методами для проектов автоматизации ИИ
Освойте основы n8n: рабочие процессы, узлы, триггеры, самохостинг и варианты развертывания в облаке
Создание настольных агентов ИИ, которые интегрируются с локальными приложениями с помощью набора инструментов MCP и проверенных серверов
Преподаватели:
Дамиан Данелчик,— эксперт n8n, который создавал автоматизацию с помощью этого инструмента с первых дней его существования — задолго до того, как он стал популярным. Имея более 10 лет опыта программирования и степень в области ИИ и разработки ПО, он теперь руководит агентством по автоматизации ИИ, помогая клиентам автоматизировать и масштабировать свой бизнес.
Кристиан Войтарович — эксперт в области искусственного интеллекта и автоматизации, создавший более 27 успешных курсов, включая 13-часовой курс-бестселлер Zapier, посвященный автоматизации на базе искусственного интеллекта.
Что вы узнаете в этом курсе:
Раздел 1: Введение
Лекция 1: Что такое MCP и почему он меняет правила игры в области автоматизации ИИ (доступен предварительный просмотр)
Раздел 2: Основы MCP
Лекция 2: Объяснение архитектуры MCP: 3 компонента (хост, клиент, сервер) (доступен предварительный просмотр)
Лекция 3: Понимание компонентов MCP и их взаимодействия с моделями искусственного интеллекта (доступен предварительный просмотр)
Лекция 4: MCP и традиционные API: чем отличается MCP
Практический тест 1: Тест 1
Раздел 3: Основы n8n (+ MCP)
Лекция 5: Что такое n8n? Введение в автоматизацию без программирования
Лекция 6: Варианты установки n8n: облачная версия и самохостинг
Лекция 7: Обзор интерфейса n8n: узлы, рабочие процессы и выполнения
Лекция 8: Создание первого рабочего процесса n8n
Лекция 9: Демонстрация: подключение MCP к n8n
Лекция 10: Создание первого ИИ-агента в n8n (с MCP)
Лекция 11: Создание серверов MCP для AI-агентов с нуля
Лекция 12: Когда MCP стоит использовать, а когда нет
Лекция 13: Варианты установки n8n: облачная версия или самостоятельное размещение
Лекция 14: Как самостоятельно разместить n8n на VPS (Hostinger)
Лекция 15: Как обновить самостоятельно размещенную инстанцию n8n на Hostinger
Практический тест 2: Тест 2
Раздел 4: Интеграция MCP + n8n
Лекция 16: Создание AI-агента на базе MCP (бот Telegram)
Лекция 17: AI-агент MCP WhatsApp — изображения, голос, инструменты (часть 1)
Лекция 18: Создание серверов MCP и подключение AI-агентов, часть 2 + настольное приложение Claude и курсор
Лекция 19: Как подключить Google Gmail Drive Docs Sheets в n8n
Лекция 20: Использование MCP для превращения AI-помощника в AI-агента (Claude & ChatGPT)
Лекция 21: Агент веб-парсинга с MCP
Раздел 5: MCP в действии с настольными приложениями
Лекция 22: Набор инструментов MCP — научитесь использовать проверенные серверы MCP через приложение Docker Desktop
Лекция 23: Как использовать MCP от Apify с настольным приложением Claude для веб-парсинга
Раздел 6: Заключение и следующие шаги
Лекция 24: Благодарность и бонусный контент
