MCP на Java шаг за шагом: от ручной реализации до Spring AI [Евгений Борисов]
В этом курсе мы вместе разберемся, как работает Model Context Protocol — протокол, через который LLM может взаимодействовать с внешними инструментами.
Мы не будем пользоваться готовыми абстракциями, а реализуем MCP-клиент и MCP-сервер на Java с помощью официального SDK. После этого подключим все к LLM-хосту и покажем, как интегрировать полученный результат в Spring AI.
Курс построен так, чтобы у вас появилось не просто поверхностное понимание, а реальный опыт работы с протоколом: от структуры сообщений до практической интеграции с моделью.
Кому будет интересен этот курс:
Модуль 1. Введение
В этом курсе мы вместе разберемся, как работает Model Context Protocol — протокол, через который LLM может взаимодействовать с внешними инструментами.
Мы не будем пользоваться готовыми абстракциями, а реализуем MCP-клиент и MCP-сервер на Java с помощью официального SDK. После этого подключим все к LLM-хосту и покажем, как интегрировать полученный результат в Spring AI.
Курс построен так, чтобы у вас появилось не просто поверхностное понимание, а реальный опыт работы с протоколом: от структуры сообщений до практической интеграции с моделью.
Кому будет интересен этот курс:
- Разработчикам, которые уже работают с Java или Spring и хотят понять, как подключать LLM к внешним системам через MCP
- Тем, кто интересуется интеграцией AI-инструментов в корпоративные приложения и хочет разобраться, что именно происходит «под капотом»
- Тем, кто только начинает знакомиться со Spring AI. Мы не отходим от темы в продакшен-архитектуру, а показываем понятные рабочие примеры, которые помогут быстро приобрести нужные навыки
- Понять, что представляет собой MCP и как устроено взаимодействие между клиентом, сервером и моделью
- Научиться реализовывать MCP-компоненты на Java с использованием SDK
- Попробовать связать сервер, клиент и LLM-хост, чтобы увидеть, как это работает
- Освоить базовые приемы интеграции MCP со Spring AI
- Получить четкое представление о том, как такие системы можно применять в реальных проектах
- Рабочий пример MCP-клиента и серверы на Java
- Код хоста, который связывает LLM с инструментами
- Пример интеграции MCP в Spring AI
- Понимание ключевых элементов MCP: транспорты, модель сообщений и capabilities, сущности (Tools, Resources, Resource Templates, Prompts и т. д.), отладка (MCP Inspector для отладки сервера)
- Готовая структура проекта, которую можно использовать как основу для собственных решений
Модуль 1. Введение
- Что такое MCP (Model Context Protocol)
- Роль MCP в экосистеме LLM
- Архитектура: клиент, сервер, хост
- Transport (stdio, stream http)
- Message types (Request, Response, Error, Notifications)
- Client capabilities (Roots, Sampling, Elicitation, Experimental)
- Server capabilities (Prompts, Resources, Tools, Logging, Completions)
- Utilities (Cancelation, Progress, Ping)
- Inspector
- Обзор MCP-библиотеки для Java
- Реализация MCP-клиента
- Реализация MCP-сервера
- Использование Inspector
- Логирование
- Диагностика проблем
- Взаимодействие с хостом
- Модели с fine-tuning для использования tools
- Модели без fine-tuning (через системный промпт)
- Подключение MCP в Spring AI
- Базовые настройки
- Построение простого MCP-сервера и клиента
- Интеграция с LLM-хостом
- Интеграция с помощью Spring AI
https://project.lektorium.tv/spring-ai-mcp