Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

MCP Mastery: Build AI Apps with Claude, LangChain and Ollama

Thành thạo MCP: Xây dựng Ứng dụng AI với Claude, LangChain và Ollama

Thành thạo MCP: Xây dựng Ứng dụng AI với Claude, LangChain và Ollama

Xây dựng agent, server & client MCP LangChain v1, LangGraph v1 với tích hợp Python, Streamlit, ChromaDB và Ollama

4.6
(131 đánh giá)
1,919 học viên
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
9.5 giờ video
100 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Xây dựng và triển khai MCP server tùy chỉnh với các công cụ, tài nguyên và API thực tế.
Tích hợp MCP server với Claude Desktop, LangChain và các quy trình làm việc LangGraph.
Triển khai hệ thống RAG sử dụng cơ sở dữ liệu vector để truy xuất tài liệu thông minh.
Kiểm thử, bảo mật và triển khai MCP server sẵn sàng cho môi trường production lên các nền tảng đám mây.

Yêu cầu

Kiến thức lập trình cơ bản với Python
Có máy tính kết nối internet và có thể cài đặt phần mềm.
Không cần kinh nghiệm trước về AI/ML — mọi thứ được hướng dẫn từng bước.
Sự tò mò để học cách tích hợp MCP thực hành và áp dụng vào các dự án thực tế.

Đối tượng phù hợp

Nhà phát triển, kỹ sư và người đam mê công nghệ muốn thành thạo tích hợp MCP.
Người mới bắt đầu với công cụ AI muốn xây dựng dự án thực hành, thực tế với Claude.
Chuyên gia đang tìm hiểu RAG, LangChain hoặc LangGraph cho các quy trình làm việc AI.
Sinh viên và nhà phát triển mới vào nghề muốn thể hiện kỹ năng MCP trong portfolio.

Nội dung khóa học

11 phần • 100 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Lộ trình học Thành thạo AI Agent | Phải xem
3 Tải xuống File Mã nguồn
4 Tài liệu Tổng quan về Cài đặt Anaconda và Ollama (Tùy chọn)
5 Cài đặt Node.js [Windows]
6 Cài đặt Node.js [macOS/Linux]
7 Cài đặt Claude Desktop [Windows]
8 Cài đặt Claude Desktop [macOS]
9 Cài đặt trình quản lý gói Python uv [Phải xem]
10 Khám phá Tính năng của trình quản lý gói Python uv [Phải xem]
11 [Đã giải quyết] Lệnh 'uv' không được nhận diện
12 Thiết lập File .env
1 Giới thiệu về MCP
2 Kiến trúc MCP
3 Tổng quan về FastMCP
4 Tổng quan về Lớp Vận chuyển MCP
1 Xây dựng MCP Server Demo Đầu tiên
2 Xây dựng MCP Client Đầu tiên với MCP SDK Mặc định
3 Xây dựng MCP Client Đầu tiên với FastMCP SDK
4 Xây dựng MCP Server và Client Thời tiết Thời gian thực
5 Sử dụng MCP Inspector để Kiểm thử MCP Server
6 Sử dụng MCP Inspector với Lớp Vận chuyển STDIO
1 Tổng quan về Thiết lập LLM Cục bộ với Ollama
2 Viết MCP Client Tác tử Đầu tiên của Bạn
3 Viết File Cấu hình MCP Server cho Client Tác tử
4 Thực thi Client Tác tử với Langchain và Ollama
5 Cấu hình MCPAgent để Đọc Cấu hình MCP từ .json
6 Thiết lập Nhiều MCP Server cho Client Tác tử MCP Nâng cao
7 Thực thi Client Tác tử MCP Nâng cao với Nhiều Server
8 Kết nối Nhiều MCP Server Qua vận chuyển streamable-http
1 Thiết lập Cấu hình Claude Desktop .json cho MCP
2 Sử dụng MCP Server Cục bộ với Claude Desktop
3 Sử dụng Microsoft-Playwright để Tự động hóa Trình duyệt Web
4 Tìm kiếm Khách sạn sử dụng MCP Server Airbnb và Claude Desktop
1 Thiết lập MCP Server Excel cho Phân tích Dữ liệu
2 Phân tích Bảng tính Excel Phiếu hỗ trợ với MCP Server
3 Thiết lập MCP Server PowerPoint Presentation
4 Tạo Bản trình bày với Server PPT và Excel
5 Giới thiệu về Notion Server cho Báo cáo PDF
6 Thiết lập Tích hợp Notion API
7 Tạo Báo cáo Phân tích Phiếu hỗ trợ Đầy màu sắc
8 Thiết lập MCP Server SQLITE
9 Phân tích Cơ sở dữ liệu SQLITE với AI
10 Quản lý File Máy tính với MCP Server FileSystem
1 Giới thiệu về MCP Server Tìm kiếm Việc làm Cá nhân hóa
2 Giới thiệu về Tài nguyên và Loại MCP
3 Giới thiệu về Prompt MCP
4 Khi nào Sử dụng Công cụ, Tài nguyên và Prompt
5 Thiết lập MCP Server Tìm kiếm Việc làm
6 Tạo API Tìm kiếm Việc làm từ Cổng RapidAPI JSearch
7 Triển khai Công cụ MCP search_jobs()
8 Triển khai Công cụ MCP save_job()
9 Tạo Lớp Tài nguyên MCP
10 Tạo Lớp Prompt MCP cho Tìm kiếm và Đề xuất Việc làm
11 Khởi chạy MCP Server Tìm kiếm Việc làm của Chúng ta với Claude Desktop
12 Kiểm thử Ứng dụng AI Tìm kiếm Việc làm Đầy đủ với Prompt, Tài nguyên và Công cụ MCP
1 Giới thiệu về Kiến trúc MCP RAG
2 Giới thiệu về Quy trình Xử lý Tài liệu
3 Thiết lập Cấu hình MCP RAG Server
4 Triển khai Luồng Xử lý Dữ liệu File PDF
5 Tải File từ URL để Xử lý
6 Triển khai Công cụ MCP ingest_pdf()
7 Triển khai Các Công cụ MCP retrieve(), db_info(), clear_db()
8 Kết nối MCP RAG với Claude Desktop
9 Kiểm thử Thành công Hệ thống MCP RAG
10 Giới thiệu về Bộ chuyển đổi Langchain MCP
11 Viết Mã Ứng dụng Streamlit cho MCP Client
12 Cập nhật Mã để Hỗ trợ Langchain Phiên bản 1
13 Sử dụng MCP RAG với Ứng dụng Ollama và Streamlit của Riêng Bạn
1 Giới thiệu về Trợ lý Nghiên cứu với MCP và LangGraph
2 Cập nhật Langchain V1
3 Bắt đầu với Thiết lập Cơ bản của FastMCP Server
4 Viết Mã để Loại bỏ Nội dung Trùng lặp trong Chroma DB
5 Triển khai Công cụ MCP save_research_data()
6 Triển khai Truy xuất Dữ liệu với Công cụ MCP search_research_data()
7 Triển khai Các Công cụ MCP delete_research_topic() và list_research_topics()
8 Kiểm thử MCP Server Nghiên cứu của Bạn với Claude
9 Thiết lập API Key của FireCrawl và LangSmith
10 Thiết lập MCP Client
11 Xây dựng LangGraph Agent
12 Xây dựng LangGraph MCP Client
13 Kiểm thử Trợ lý Nghiên cứu của Chúng ta với MCP và LangGraph
1 Tạo Tài khoản AWS
2 Khởi chạy EC2 Instance
3 Thiết lập Python và Anaconda trên EC2 Instance
4 Kết nối VS Code của Bạn với EC2 Instance Từ xa
5 Thiết lập Mã MCP Server tại EC2 Instance Từ xa
6 Cấu hình Bảo mật AWS để Cho phép Truy cập vào MCP Server
7 Làm việc với MCP Server Đã Triển khai trên AWS
1 Lộ trình học - Bạn sẽ Học gì trong Phần này
2 Hướng dẫn Từng bước để Xuất bản MCP Server dưới dạng Gói PyPi
3 Thiết lập Dự án MCP Server để Xuất bản
4 Thiết lập LICENSE và MANIFEST.in
5 Sửa đổi MCP Server.py để Hỗ trợ Đường dẫn DB ENV Thời gian chạy
6 Thiết lập PyProject.toml
7 Xuất bản MCP Server trên GitHub
8 Xuất bản MCP Server trên PyPi
9 Tự động hóa Việc Xuất bản Gói MCP trên PyPi với GitHub Workflows (Actions)
10 Cấu hình Claude Desktop để Sử dụng Gói đã Xuất bản
11 Kiểm thử Từ đầu đến cuối Gói MCP đã Xuất bản

Giới thiệu khóa học

Master the Model Context Protocol (MCP) and build production-ready AI applications that connect Claude with real-world data, APIs, and workflows.


As AI adoption accelerates across industries, the Model Context Protocol (MCP) has emerged as the standard for connecting AI models with external systems. Companies are actively seeking developers who can build secure, scalable MCP integrations. This course positions you at the forefront of this rapidly growing field.


What Makes This Course Different

Unlike theoretical courses, you'll build real projects from day one. Each section combines practical coding with essential concepts, ensuring you develop both understanding and hands-on skills. By completion, you'll have a portfolio of working MCP applications ready for production use.

Complete Learning Path: From Basics to Advanced

Foundation & Setup

  • Master MCP architecture (client, server, transport layers)

  • Set up a professional development environment with Python, Node.js, and Claude Desktop

  • Build your first MCP server with live weather API integration

  • Debug and test MCP connections using Inspector tools

Real-World Integrations

  • Connect MCP servers directly to Claude Desktop for immediate AI enhancement

  • Build data analysis servers for Excel, PowerPoint, and SQLite databases

  • Create file system management tools for automated workflows

  • Implement web automation using Microsoft Playwright

Advanced AI Workflows

  • Develop RAG (Retrieval-Augmented Generation) systems with LangChain and vector databases

  • Build personalized job search applications with MCP tools, resources, and prompts

  • Create multi-server architectures for complex business processes

  • Design agentic workflows using local LLMs with Ollama

Production-Ready Applications

  • Build Streamlit web interfaces for MCP clients

  • Implement comprehensive testing strategies with MCP Inspector

  • Deploy servers using multiple transport protocols (STDIO, HTTP)

  • Create scalable configurations for enterprise environments

Hands-On Projects You'll Build

Real-Time Weather Intelligence Server

  • Live API integration with error handling

  • Multi-location weather analysis capabilities

Business Data Analysis Suite

  • Excel/PowerPoint automation for report generation

  • SQLite database management with AI-powered queries

  • Notion integration for professional report publishing

AI-Powered Job Search Assistant

  • RapidAPI integration for job discovery

  • Personalized recommendation engine

  • Complete MCP tools, resources, and prompts implementation

Intelligent Document RAG System

  • PDF processing and vectorization pipeline

  • Advanced retrieval mechanisms with LangChain

  • Multi-document knowledge base management

Streamlit Web Application

  • Professional UI for MCP interactions

  • Real-time AI responses and data visualization

  • Production-ready deployment architecture

Technical Skills You'll Master

  • MCP Architecture: Deep understanding of protocol specifications and best practices

  • Python & Node.js: Advanced server development with modern frameworks

  • AI Integration: Claude Desktop, LangChain, LangGraph, and Ollama

  • Database Management: SQLite, vector databases, and data processing pipelines

  • Testing & Debugging: Comprehensive testing strategies and troubleshooting

Who Should Take This Course

  • AI/ML Developers wanting to integrate AI with real-world systems

  • Software Engineers looking to add cutting-edge AI skills

  • Data Scientists interested in building AI-powered data workflows

  • Entrepreneurs planning AI-enhanced products or services

  • Technical Professionals seeking to stay current with AI development trends

Prerequisites

  • Basic Python programming knowledge

  • Familiarity with APIs and JSON

  • Understanding of command-line interfaces

  • No prior MCP or AI development experience required

Course Outcomes

Upon completion, you'll be able to:

  • Design and implement secure MCP server architectures

  • Connect AI models to databases, APIs, and external services

  • Build scalable RAG systems for document intelligence

  • Create production-ready AI applications with professional UIs

  • Debug, test, and deploy MCP solutions confidently

  • Architect multi-agent workflows for complex business processes


All course materials include downloadable code, configuration files, and step-by-step setup guides. Lifetime access with regular updates as MCP evolves.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Ai Development
Hiển thị tất cả khoá học Langchain
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊