Chia Sẻ Khóa Học MCP Bootcamp - Build Các Next-Gen AI Agent Với MCP [Khóa 5633 A]
Làm chủ MCP để kết nối, mở rộng và tự động hóa các LLM - xây dựng các hệ thống AI multi-agent, context-aware từ đầu.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu về Model Context Protocol (MCP) và vai trò của nó trong việc xây dựng các hệ thống AI nhận biết ngữ cảnh.
- ✓ Kết nối các LLM với các tool, API và dữ liệu thực tế bằng MCP.
- ✓ Build và deploy các ứng dụng Agentic AI và RAG được hỗ trợ bởi MCP.
- ✓ Tích hợp MCP với các framework như LangChain, LangGraph và CrewAI.
Model Context Protocol (MCP) đang chuyển đổi cách thức vận hành của các hệ thống AI hiện đại. Đây là tiêu chuẩn mới nổi cho phép các Large Language Model (LLM) tương tác thông minh với các công cụ, API và data source bên ngoài. Bằng cách học MCP, bạn sẽ hiểu cách các context flow giữa các mô hình AI và môi trường của chúng, cho phép tạo ra các hệ thống thực sự tự chủ và có nhận thức về ngữ cảnh.
Khóa học này cung cấp kiến thức chuyên sâu về cách thức hoạt động của MCP và cách triển khai hiệu quả trong các ứng dụng AI thực tế. Bạn sẽ tìm hiểu kiến trúc của MCP, vai trò của nó trong hệ sinh thái Agentic AI và cách nó tích hợp với các framework như LangChain, LangGraph và CrewAI. Khóa học hoàn toàn thực hành, dựa trên dự án và được thiết kế cho các chuyên gia muốn xây dựng các AI workflow nâng cao.
1. Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP):
- ✓ Hiểu MCP là gì và tại sao nó được giới thiệu.
- ✓ Tìm hiểu cách MCP thay đổi cách các LLM giao tiếp và chia sẻ thông tin.
- ✓ Khám phá những vấn đề mà MCP giải quyết trong Generative AI development hiện đại.
2. Các khái niệm cốt lõi và Kiến trúc:
- ✓ Nghiên cứu các main component của MCP, bao gồm model, tool và context layer.
- ✓ Hiểu cách context được thể hiện, được quản lý và được trao đổi.
- ✓ Tìm hiểu các nguyên tắc thiết kế giúp MCP có khả năng mở rộng và nâng cao.
3. Xây dựng các hệ thống AI với MCP:
- ✓ Triển khai các MCP-driven workflow bằng Python.
- ✓ Kết nối các language model với API và database thực tế.
- ✓ Tạo các context-aware app có khả năng truy xuất và suy luận bằng dữ liệu trực tiếp.
- ✓ Xây dựng các retrieval-augmented system tích hợp knowledge retrieval và response generation.
4. Tích hợp với các Framework hàng đầu:
- ✓ Sử dụng MCP với LangChain để cải thiện các RAG pipeline.
- ✓ Tích hợp MCP với LangGraph cho stateful & graph-based reasoning.
- ✓ Kết hợp MCP với CrewAI để tạo các kiến trúc multi-agent.
- ✓ Hiểu cách MCP hoạt động với các LLM nguồn mở và dựa trên cloud như OpenAI, Anthropic và Mistral.
5. Các Project bạn sẽ xây dựng:
- ✓ Project 1: Build một context-aware AI assistant bằng MCP.
- ✓ Project 2: Kết nối một LLM với các API thực tế thông qua MCP.
- ✓ Project 3: Tạo một Autonomous RAG system với LangChain và MCP.
- ✓ Project 4: Phát triển một multi-agent workflow bằng CrewAI và MCP.
- ✓ Project 5: Deploy một hệ thống AI được hỗ trợ bởi MCP bằng Docker và GitHub Actions.
6. Security, Deployment & Optimization:
- ✓ Tìm hiểu các best practice để bảo mật MCP communication và configuration.
- ✓ Thiết lập môi trường với Docker và VS Code cho các reproducible workflow.
- ✓ Automate deployment & testing với GitHub Actions.
7. Ai nên tham gia khóa học này:
- ✓ Các AI engineer đang tìm cách xây dựng các hệ thống tự động và có khả năng nhận biết ngữ cảnh.
- ✓ Các data scientist & ML developer đang khám phá các kiến trúc Agentic AI.
- ✓ Các software engineer muốn kết nối LLM với API và các công cụ bên ngoài.
- ✓ Các Researcher và sinh viên quan tâm đến sự phát triển của context engineering.
8. Kết quả học tập chính:
- ✓ Hiểu rõ hơn về cách MCP cho phép giao tiếp có cấu trúc giữa model và tool.
- ✓ Tìm hiểu cách thiết kế và triển khai các hệ thống thông minh sử dụng dynamic context.
- ✓ Tích lũy kinh nghiệm thực tế thông qua nhiều dự án toàn diện.
- ✓ Nắm vững cách tích hợp MCP với các framework được sử dụng trong AI development hiện đại.
9. Các công nghệ và công cụ được đề cập:
- ✓ Model Context Protocol (MCP).
- ✓ LangChain, LangGraph, CrewAI.
- ✓ Python, OpenAI, Mistral, Anthropic.
- ✓ Vector Databases (FAISS, Chroma, Pinecone).
- ✓ Docker, GitHub Actions, VS Code.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ có kỹ năng thiết kế, triển khai và vận hành các hệ thống AI được hỗ trợ bởi MCP. Bạn sẽ hiểu cách MCP định nghĩa lại model communication, cách nó nâng cao các hệ thống RAG và cách nó cho phép tạo ra các ứng dụng Agentic AI thông minh, được kết nối và dễ mở rộng.
Đăng ký ngay hôm nay và trở thành một trong những chuyên gia đầu tiên thành thạo Model Context Protocol, nền tảng cho thế hệ phát triển AI tiếp theo.
Mục lục:
- ✓ 01. Model Context Protocol.
- ✓ 02. Bắt đầu với Claude Desktop và Cursor IDE.
- ✓ 03. Setup Cursor IDE MCP Server.
- ✓ 04. Cách xây dựng MCP Client của riêng bạn bằng Python và Google Gemini API.
- ✓ 05. Cách xây dựng Docker MCP Server.
- ✓ 06. LangChain MCP Client sử dụng LangChain MCP Adapters.
- ✓ 07. MCP Client với Multiple Server Support.
- ✓ 08. MCP Server & Client sử dụng SSE.
- ✓ 09. Deploy MCP Server lên AWS Cloud Platform.
- ✓ 10. Project: Real Time Weather Agent sử dụng MCP & MCP Inspector.
- ✓ 11. Project: Real Time Job Recommendation System.
- ✓ 12. Project: StoryForge Agent.
- ✓ 13. Project: Clinisight AI.
- ✓ 14. Build Agent với Google Developement Kit (ADK).
Khóa học này dành cho:
- ✓ Các AI engineer & developer muốn xây dựng các context-aware & Agentic AI system.
- ✓ Các Data scientist & ML engineer muốn tích hợp MCP vào các dự án thực tế.
- ✓ Các Software developer quan tâm đến việc kết nối LLM với các API và công cụ bên ngoài.
- ✓ Sinh viên và researcher đang khám phá tương lai của context engineering và AI protocol.
