AI Engineering & MCP
Промислове застосування ШІ: розробка власних серверів Model Context Protocol (MCP), Spec-Driven Development для LLM, автономні мультиагентні команди та RAG.
Тематичні розділи3 тем
Оберіть розділ спеціалізації для переходу до практичних сценаріїв.
Model Context Protocol (MCP)
Розробка власних серверів MCP на TypeScript для Claude та Cursor
Створення розширень для ШІ-моделей: реєстрація Schema-валідованих інструментів (tools), динамічних контекстних ресурсів (resources) та локальне підключення.
Автономні агенти & Gemini SDK
Потоковий SSE-вивід, Tool Calling та структурований JSON на @google/genai
Інтеграція передових мультимодальних агентів: потокова передача токенів у реальному часі, автоматичний виклик функцій (Function Calling) та генерація строгого JSON.
Enterprise RAG & Векторні БД
Supabase pgvector, гібридний пошук (BM25 + Dense) та Re-ranking
Корпоративні RAG-пайплайни: семантичне чанкування документів, векторний пошук HNSW, реранкінг через Cohere та усунення галюцинацій LLM.
Всі практичні сценарії6 воркфлоу
Повний перелік виробничих рецептів від нуля до сеньйор-архітектури.
Построение промышленного MCP-сервера (Model Context Protocol) на TypeScript: регистрация типизированных инструментов (Tools), динамических ресурсов (Resources), валидация через Zod и подключение к Claude Desktop, Cursor и Antigravity.
Построение автономного AI-ассистента на официальном Google GenAI SDK (@google/genai): двусторонний цикл Tool Calling, потоковая передача токенов через SSE в Next.js, структурированный JSON-вывод со схемами и Human-in-the-loop подтверждение действий.
Практическое руководство по подключению и оркестрации серверов Model Context Protocol (MCP) с нуля: конфигурирование Cursor IDE и Claude Desktop, архитектура транспортов (stdio vs SSE), реализация собственного легковесного MCP-клиента на TypeScript и обеспечение безопасности вызовов (Human-in-the-loop).
Полноценный production-конвейер Enterprise RAG: семантическое чанкование документов, векторный HNSW индекс в PostgreSQL, гибридный поиск с Reciprocal Rank Fusion (RRF) и финальный кросс-энкодер реранкинг.
Архитектурный конвейер построения автономных мультиагентных систем: циклические графы состояний (StateGraph), агент-исследователь, критик-редактор, циклы саморефлексии и контроль оператора (Human-in-the-loop).
Фундаментальный воркфлоу построения Retrieval-Augmented Generation (RAG) с нуля: стратегии разбиения текста на фрагменты (Recursive Chunking c перекрытием), генерация плотных векторных представлений (Embeddings), расчет косинусного сходства и организация индекса HNSW.