Прокачай LLM | Как создать свой кастомный MCP сервер на Python?! скачать в хорошем качестве

Прокачай LLM | Как создать свой кастомный MCP сервер на Python?!

Как создать свой кастомный MCP сервер на Python и превратить большие языковые модели в турбо-режим Все ссылки и супер крутое AI коммьюнити в тг - https://t.me/+ExiaDZ5sN1k0NWEy Жду тебя! В предыдущем ролике мы разобрались, что такое MCP-серверы, почему они критичны для масштабирования LLM-решений и как подключать готовые инстансы к своему проекту. Теперь идём дальше — учимся строить собственные MCP-серверы под любые задачи: от приватного бэкенда до публичного API, доступного тысячам пользователей. В этом видео вы увидите полный рабочий процесс: разбор архитектуры MCP: как устроены прокси-серверы, очереди запросов, кэш контекста и системы логирования; live-кодинг полноценного проекта AI Journal — MCP-сервер, который расширяет контекст LLM пользовательскими заметками и мгновенно отдаёт ответы; подключение MCP-сервера к Claude через официальное API: настройка ключей, обработка потоковых ответов, устранение типовых ошибок авторизации и тайм-аутов; оптимизацию производительности: батчинг запросов, cжатие контекста, интеллектуальное кеширование и мониторинг; варианты расширения: плагины, роутинг под несколько LLM, горизонтальное масштабирование, интеграция с собственными AI-агентами. Кому пригодится разработчикам, которым нужен гибкий слой между клиентом и любой LLM для экономии токенов и ускорения отклика; авторам AI-агентов: MCP помогает снабдить агента обогащённым контекстом, персональными базами знаний и внешними инструментами; стартапам: кастомный MCP-сервер — это способ быстро запустить платный API с продвинутыми функциями без лишних издержек; энтузиастам: если вы хотите глубже понять внутреннюю кухню языковых моделей и научиться строить собственную инфраструктуру. Почему это важно MCP-сервер сокращает стоимость работы LLM за счёт оптимизированных запросов. Он позволяет гибко внедрять бизнес-логику, правила безопасности и собственные данные между пользователем и моделью. Вы перестаёте быть заложником чужих ограничений: любая интеграция, любой провайдер, любая LLM — на ваших условиях. Что дальше Серия о MCP только начинается. В следующих выпусках: создание сложных кластеров с балансировкой нагрузки; интеграция с другими средами, кроме Claude (OpenAI, Gemini, open-source-LLM); автоматический деплой и масштабирование в Kubernetes; методы отслеживания качества ответов и динамической подстройки подсказок. Смотрите видео, повторяйте шаги, экспериментируйте со своим стеком и делитесь вопросами в комментариях — ваш фидбек формирует новые выпуски! #MCP #Python #LLM #AI #Claude #AIAgents #ИИ #Курсор #Cursor