Агентные системы и MCP: подключаем ИИ к корпоративным системам
Научитесь безопасно подключать ИИ-агентов к 1С, CRM, базам данных и документам через Model Context Protocol: с ограничением прав, журналом действий и подтверждением человеком.
Длительность
16 ак. ч. + 16 самостоятельно
Уровень
Продвинутый
Формат
Очно, Онлайн
Документ
Удостоверение о повышении квалификации
НДС не облагается · возможен вычет 13%
Выберите группу
- Бесплатный перенос в другую группу
- Рассрочка 0% на 6 месяцев
О курсе
Агент, у которого нет доступа к системам компании, остаётся собеседником: он советует, но ничего не делает. Агент, подключённый к каждой системе отдельной самодельной интеграцией, быстро превращается в набор хрупких коннекторов, которые никто не хочет сопровождать: у каждой пары «модель и система» свой формат, свои права и своя логика ошибок. Model Context Protocol (MCP) решает эту проблему как открытый стандарт: сервер один раз описывает, какие инструменты, данные и шаблоны запросов он предоставляет, а любой совместимый клиент, от среды разработки до платформы автоматизации, использует их одинаково.
Курс проводит вас по всему пути: от устройства агента и протокола MCP до собственного сервера для базы данных, CRM, 1С и хранилища документов. Вы подключите его к AI-клиентам (Claude Code, Cursor, VS Code), разберёте MCP-сервер платформы Nodul, с помощью которого внешний клиент создаёт, правит и публикует сценарии автоматизации, и соберёте мультиагентную схему с маршрутизацией и проверяющим агентом. Отдельные модули посвящены тому, что отличает игрушку от рабочего решения: разграничению прав, аудиту, защите от prompt injection и утечек данных, подтверждению критичных действий человеком и измеримой оценке качества агента.
Курс построен с учётом российских условий. Агентов запускаем на моделях, которые можно использовать в российском контуре: GigaChat, YandexGPT / Alice AI и модели с открытыми весами на собственной инфраструктуре. Обсуждаем, какие данные нельзя отправлять в зарубежные облачные модели по 152-ФЗ и как MCP-сервер становится точкой контроля, где персональные данные маскируются до того, как попадут в контекст модели. Подробный разбор норм вынесен в курс «ИИ и регуляторика РФ». Автор программы работает продакт-менеджером Nodul, поэтому платформа используется как практическая среда, а сравнение с n8n и собственным кодом строится на открытых критериях выбора.
Результат курса: работающий MCP-сервер к одной учебной или обезличенной системе, паспорт агента с описанием инструментов, прав и подтверждаемых действий, набор тестовых случаев для оценки качества и план перевода прототипа в пилот. Курс рассчитан на тех, кто уже умеет собирать сценарии или писать простой код и хочет перейти от разовых интеграций к управляемой архитектуре агентов.
Для кого этот курс
- Разработчики и интеграторы, подключающие ИИ-агентов к корпоративным системам
- Инженеры автоматизации на Nodul, n8n и других low-code платформах, которые переходят к собственным серверам и инструментам
- Архитекторы и ведущие аналитики, проектирующие агентные решения и определяющие границы автономии агента
- Технические руководители, которым нужно понимать риски и стоимость агентных систем до запуска пилота
- Специалисты по информационной безопасности и эксплуатации, оценивающие допуск агентов к данным и системам компании
Требования к подготовке
- Курс «Nodul. Уровень 1: low-code автоматизация бизнес-процессов» или эквивалентная подготовка
- Альтернатива курсу «Nodul. Уровень 1»: базовое программирование на Python или JavaScript (функции, словари и JSON, HTTP-запросы, чтение чужого кода)
- Опыт работы с языковыми моделями: понимание, что такое промпт, контекст и токены (достаточно материала курса «Нейросети с нуля»)
- Ноутбук с возможностью установить Python 3.11 и выше и Docker либо доступ к облачному учебному стенду
- Чтение технической документации на английском языке: спецификация MCP и документация SDK пока выходят на английском
Инструменты курса
Чему вы научитесь
Архитектура агентной системы
Выбираете между сценарием с фиксированными шагами, одним агентом и мультиагентной схемой, описываете цикл работы агента, его инструменты, память и условия остановки.
Протокол MCP
Различаете tools, resources и prompts, понимаете транспорты и жизненный цикл соединения, читаете обмен сообщениями и проверяете сервер в MCP Inspector.
Собственный MCP-сервер
Пишете сервер для базы данных, CRM, 1С или хранилища документов: с понятными для модели описаниями инструментов, проверкой входных данных и обработкой ошибок.
Подключение к AI-клиентам
Подключаете серверы к Claude Code, Cursor и VS Code, настраиваете согласование вызовов и поручаете клиенту собирать сценарии в Nodul через его MCP-сервер.
Мультиагентная оркестрация
Применяете паттерны маршрутизатора, оркестратора с исполнителями и проверяющего агента, передаёте контекст по строгим контрактам и ограничиваете число шагов и расход токенов.
Права, аудит и подтверждения
Выдаёте агенту минимально необходимые права, ведёте журнал вызовов без лишних персональных данных и определяете действия, которые выполняются только после подтверждения человеком.
Защита от атак на агентов
Строите модель угроз, воспроизводите prompt injection и утечку данных на учебном стенде и закрываете уязвимости архитектурными мерами.
Оценка и эксплуатация агентов
Составляете набор тестовых сценариев, измеряете успешность, число шагов и стоимость задачи, выбираете модель под класс данных и следите за регрессиями при её замене.
Программа курса
8 модулей · 16 ак. часов с преподавателем · 16 ак. ч. самостоятельной работы
- Что такое агент: цикл «наблюдение, рассуждение, действие», инструменты, память, условия остановки
- Сценарий или агент: когда достаточно фиксированных шагов, а когда нужна автономия, и во что обходится непредсказуемость
- Вызов инструментов (function calling): как модель выбирает инструмент и формирует аргументы, типичные ошибки выбора
- Модели для агентов в российском контуре: GigaChat, YandexGPT / Alice AI и модели с открытыми весами на своей инфраструктуре; проверка качества вызова инструментов на своих задачах
- Проблема интеграций «каждый с каждым» и зачем нужен общий протокол подключения
- Уровни автономности и распределение ответственности между агентом и человеком
Практика: Разобрать три задачи из практики группы и для каждой выбрать архитектуру (сценарий, агент с инструментами, мультиагентная схема) с обоснованием; запустить на учебном стенде простого агента с двумя инструментами и зафиксировать случаи неверного выбора инструмента.
Расписание групп
Выберите удобную группу — очно в аудиториях ИНТЦ МГУ или онлайн в прямом эфире.
7 ноября — 14 ноября
старт в сб· группа состоится
Выходные10:00–17:10
Очно / Онлайносталось 14 мест
Максим Виноградов24 ноября — 26 ноября
старт в вт· группа состоится
Будни, день10:00–17:10
Очно / Онлайносталось 10 мест
Максим Виноградов16 января — 23 января
старт в сб· группа состоится
Выходные10:00–17:10
Очно / Онлайносталось 12 мест
Максим Виноградов27 января — 5 февраля
старт в ср· группа состоится
Будни, вечер19:00–22:10
Очно / Онлайносталось 9 мест
Максим ВиноградовНе подходят даты? Оставьте заявку — сообщим о новой группе или организуем обучение для вашей компании.
Преподаватели и авторы
Удостоверение о повышении квалификации
Выдаём удостоверение о повышении квалификации установленного образца. Сведения о документе вносятся в федеральный реестр ФИС ФРДО — его подлинность может проверить любой работодатель.
- Электронная копия в личном кабинете
- Подходит для аттестации и портфолио
- Можно вернуть 13% через налоговый вычет
ИИ Долина
ИНТЦ МГУ «Воробьёвы горы»
№ 772600 000142
Удостоверение
о повышении квалификации
Настоящее удостоверение выдано
Иванову Ивану Ивановичу
в том, что он(а) прошёл(ла) обучение по программе
«Агентные системы и MCP: подключаем ИИ к корпоративным системам»
в объёме 16 академических часов
Долина
Стоимость обучения
Рассрочка 0%
До 6 месяцев без переплаты
Налоговый вычет
Вернёте до 4 289 ₽
Оплата компанией
Договор, счёт, акты, ЭДО
Вопросы о курсе
Нужно ли уметь программировать?+
Базовый уровень нужен: функции, словари и JSON, HTTP-запросы, умение читать код на Python. Шаблоны серверов выдаются готовыми, на занятиях вы дописываете инструменты и разбираете, почему они устроены именно так. Если вы пришли с курса «Nodul. Уровень 1» без опыта программирования, потребуется немного больше времени в самостоятельных часах, и преподаватель поможет с первым сервером.
Можно ли подключать к агенту реальные системы нашей компании?+
На занятиях мы работаем с учебным стендом и обезличенными данными. Перед подключением рабочих систем необходимы согласование с информационной безопасностью, отдельная учётная запись агента с ограниченными правами и оценка по 152-ФЗ. Именно эту последовательность вы отрабатываете в модулях по безопасности и итоговом проекте.
Это курс про продукт Nodul?+
Нет. Основа курса: открытый протокол MCP и принципы построения агентов, которые не зависят от платформы. Nodul используется как практическая среда в части модулей, а автор курса Максим Виноградов работает в Nodul и прямо об этом говорит. Поэтому выбор платформы строится на критериях, а не на рекомендации: сравниваются Nodul, n8n и собственный код.
Что делать, если Claude Code или Cursor недоступны в моей организации или стране?+
Доступность и оплата зарубежных клиентов зависят от вашей ситуации, поэтому для каждого практического задания предусмотрен вариант с любым MCP-совместимым клиентом (в том числе с открытым кодом) и моделью, которая вам доступна: GigaChat, YandexGPT или модель с открытыми весами на локальном стенде. Сервер, который вы пишете, от выбора клиента не зависит.
Остались вопросы о курсе?
Методист перезвонит, поможет выбрать группу и расскажет о скидках. Ближайший старт — 7 ноя.
С этим курсом изучают
AI-агенты на отечественных LLM: GigaChat, YandexGPT и on-premise модели
Агенты на GigaChat, YandexGPT и открытых моделях: API и квоты, структурированный вывод, инструменты, RAG, оценка качества, запуск на vLLM в своём контуре, наблюдаемость. Практика в Nodul и Python.
Максим Виноградов39 990 ₽Nodul. Уровень 2: AI-агенты, RAG и интеграции с 1С и Битрикс24
Продвинутый практикум по Nodul: AI-агенты с инструментами и памятью, RAG по регламентам, интеграции с 1С и Битрикс24, согласование в мессенджере, MCP. Итоговый проект на вашем процессе.
Максим Виноградов36 990 ₽ИИ и машинное обучение в информационной безопасности
Обучаем модели находить аномалии, фишинг, DDoS и вредоносное ПО, подключаем LLM-помощников к SOC, встраиваем решения в SIEM и SOAR и защищаем сами модели от атак.
Олег Брянов, Эксперт-практик49 990 ₽ИИ и регуляторика РФ: 152-ФЗ, КИИ и требования ФСТЭК для процессных команд
Комплаенс для команд, внедряющих ИИ в процессы: 152-ФЗ, КИИ, приказ ФСТЭК № 117, реестр российского ПО. Карта данных, риск-карта агента, политика, чек-лист и аудит реального сценария.
Олег Брянов, Андрей Коптелов34 990 ₽