mcp.
Как A2A‑протокол обеспечивает оркестрацию ИИ‑агентов
Мир ИИ-разработки стремительно движется от парадигмы «один модельный вызов — один ответ» к системам, в которых множество специализированных агентов решают сложные задачи совместно. Представьте себе оркестр, где каждый музыкант — это отдельный ИИ-агент со своей специализацией: один анализирует данные, другой генерирует код, третий проверяет результаты. Такие мультиагентные системы позволяют декомпозировать задачу и ускорить ее выполнение за счет параллельной работы. Крупнейшие игроки — Google, Microsoft, IBM — уже делают ставку на эту парадигму как на фундамент приложений следующего поколения.
Что может пойти и обязательно пойдет не так при написании MCP-сервера
Привет! Миша Васильев на связи, разработчик в команде AI Битрикс24. Недавно я написал статью про MCP — протокол для стандартизации работы LLM с внешними инструментами. Там мы разобрали, как это всё устроено, какие возможности даёт и почему это круто.Но за год активной работы с MCP мы наступили на все возможные грабли. Некоторые из них очевидны только постфактум. Другие не описаны ни в какой документации. Третьи — следствие того, что MCP развивается настолько быстро, что устоявшихся практик ещё толком не существует.
Дроны над Дубаем и новостной агрегатор: Flask, MCP-сервер, AI-агент и Telegram-бот
28 февраля 2026 года я стоял у окна на 41-м этаже в JBR в Дубае и смотрел, как системы ПВО ОАЭ перехватывают иранские беспилотники прямо над моей головой. Полез в новости — в Google и Яндексе статья двухчасовой давности, Telegram‑каналы противоречат друг другу. Когда это происходит где‑то далеко, не придаёшь этому значения. Когда ты в центре событий, то хочешь знать оперативную информацию, желательно с push‑уведомлениями.
8 уровней агентной инженерии
Способности AI в написании кода растут быстрее, чем наше умение этими способностями пользоваться. Поэтому рост баллов на SWE-bench не коррелирует с метриками продуктивности, которые волнуют инженерных руководителей. Когда команда Anthropic выкатывает продукт вроде Cowork за 10 дней, а другая команда не может довести до ума сломанный POC на тех же моделях, разница в одном: первые закрыли разрыв между возможностями моделей и практикой, вторые — нет.
Неофициальный Python-клиент для alphaxiv: как мы нашли скрытый API и упаковали его в пакет
Если вы работаете с научными статьями, то наверняка знакомы с arXiv — основным репозиторием препринтов в области CS, математики и физики. alphaxiv — это надстройка над ним: платформа добавляет к каждой статье раздел для обсуждений и, что важнее для нас, AI-ассистента, который умеет отвечать на вопросы по содержанию конкретной статьи. Спросить про методологию, попросить объяснить формулу, уточнить, какие результаты получены на каком датасете — всё это прямо на странице статьи.
Ещё один архитектор правил для ИИ-агентов
Проблема, которую ощущают многие, но решают немногие.Вы запускаете Zed, Kiro, Cline, Claude Code или Qwen. Описываете задачу. Агент создаёт код. И вот он перед вами... Иногда качественный. Иногда — беспорядочная смесь чужих стандартов, случайных шаблонов и игнорирование структуры вашего проекта.Вы поправляете. Объясняете снова. Поправляете. Через час понимаете: вы тратите больше времени на управление агентом, чем на саму задачу.Знакомо?Почему агенты «тупят»Дело не в модели. Claude, GPT, Gemini, Qwen — все они достаточно "умные".Проблема в другом: У агента нет контекста вашего проекта.
Я дал Claude доступ к своему телу. Вот что получилось
Claude имеет доступ к моим анализам крови, данным по сну, пульсу в покое, питанию, весу и всем визитам к врачам — в реальном времени. Теперь я просто задаю вопросы, а AI находит зависимости, которые человеку заметить практически невозможно.
Claude Cowork: полный гайд по настройке и использованию AI-агента в 2026 году
Если вы когда-нибудь использовали ChatGPT или Claude
Можно ли собрать BI-дашборды за 4 часа, если ты не аналитик? Эксперимент с MCP, PostgreSQL и Modus BI
Привет, Хабр! Я Дмитрий Клепиков, разработчик в команде Modus BI. Хотя моя основная работа напрямую не связана с аналитикой данных, мне стало интересно: может ли разработчик без профильного опыта пройти весь путь аналитика — от гипотез до BI-дашбордов — используя только LLM и MCP-серверы?Сейчас мы в команде разрабатываем собственный MCP-сервер для Modus BI, чтобы пользователи могли взаимодействовать с платформой через естественный язык без глубоких знаний в статистике и SQL. Прежде чем двигаться дальше с разработкой, я решил проверить на реальной задаче, насколько такой подход жизнеспособен.
От нуля к единице: MCP и много другого на пути к его пониманию
Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками, но при этом я также затрону смежные темы, чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить.Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.ВведениеMCP — это и спецификация (прим. нормативное описание
