Membuat Server RAG dan MCP dengan Claude

Model bahasa besar sangat kuat, tetapi mereka sering dibatasi oleh apa yang mereka tidak tahu—yaitu, data pribadi Anda dan alat eksternal waktu nyata. Menghubungkan Claude dengan sumber daya ini secara aman dan dapat diandalkan adalah kunci untuk membangun aplikasi AI yang siap diproduksi. Kursus hanya teks ini memandu Anda melalui konsep dasar Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan Model Context Protocol (MCP). Anda akan belajar bagaimana merancang, menulis, dan menerapkan server MCP yang memungkinkan Claude untuk membaca database dengan aman, mengambil data web langsung, dan mengeksekusi alat lokal. Apa yang Anda pelajari: Mengerti arsitektur inti Retrieval-Augmented Generation (RAG) dan bagaimana itu meningkatkan akurasi LLM; Konfigurasi server Model Context Protocol (MCP) untuk membangun komunikasi yang aman antara Claude dan sumber data eksternal; Implementasi basis data vektor dan strategi pencarian semantik untuk mengambil konteks yang sangat relevan untuk Query pengguna; Buat definisi alat cetak dan skema panggilan fungsi yang Claude dapat eksekusi secara dinamis; Terapkan praktik terbaik penanganan kesalahan dan keamanan modern untuk mencegah injeksi prompt dan kebocoran data; Lakukan pipa data struktural yang bersih, chunk, dan embed dokumen untuk pencarian AI. Anda akan mulai dengan terminologi dasar dari vektor embeddings dan jendela konteks sebelum maju ke langkah-demi-langkah implementasi kode dari server MCP custom dan pipa ingestion data. Kursus ini dirancang untuk pengembang perangkat lunak dan penggemar AI yang ingin membangun sistem AI terhubung, tanpa pengalaman sebelumnya dengan API Claude atau MCP yang diperlukan. Mulailah membaca hari ini untuk membuka potensi penuh dari aplikasi AI yang sadar konteks.