mcp.
Как я индексировал экосистему MCP: 9 источников, 80 000 серверов и куча нюансов
главная ну типаПолтора года назад MCP‑серверов были десятки, сейчас десятки тысяч. Найти нужный стало отдельной задачей: официальный реестр хранит голые метаданные, awesome‑списки устаревают за неделю, а у большинства каталогов нет главного, установки и проверки безопасности.
Создаём свой BI-дашборд с ИИ-редактором в Битрикс24
Создаём отдельный BI-дашборд на данных Битрикс24, в котором можно менять визуализацию и поддерживаемые настройки отчёта запросами к ИИ.В статье — ссылка на готовый редактор, описание принципов его работы и промпты для самостоятельного повторения.
Тесты для кода, который пишет ИИ: контракты вместо ассертов — создание сервера для онлайн ММО игр на PHP, ч. 20
Часть 20: контракты вместо ассертов — проверка того, что не ложится в юнит-тест.
Microsoft представила ИИ‑инструменты для процесса отладки в Windows 11
Microsoft представила несколько новых инструментов, которые могут сделать анализ и оптимизацию производительности Windows быстрее. Ранее компания анонсировала предварительную версию ETW MCP, нового сервера протокола контекста модели (MCP), разработанного для значительного упрощения анализа журналов трассировки событий Windows (ETW) с помощью искусственного интеллекта.
MCP без облака
Про MCP (Model Context Protocol) сейчас не писал разве что самый ленивый. Обычно его используют, чтобы собрать агента: дать модели доступ к почте, календарю, паре внешних API — чтобы она бронировала встречи или присылала мемчик каждое утро. А вот про то, что возможности MCP шире и применять его можно не только привычным способом, написано мало.
Cloudflare представила программируемый кошелёк для агентного интернета
Cloudflare представила Wallet — программируемый кошелёк для интернета эпохи ИИ‑агентов, который позволит лучше взаимодействовать с продавцами для оплаты API и контента.
Архитектура LLM-агентов для самых маленьких
Являясь LLM активистом, регулярно обсуждаю всякое про новостиинструментытренды в ИИ. И к моему удивлению зачастую люди из IT не понимают базовых вещей в работе LLM и сопутствующих инструментах. Эта статья — переложение доклада на внутреннем митапе. Основная ее цель - обозначить как из сервера с моделью получаются полноценные агентные системы.А начнем мы с того, что представим сервер с развернутой LLM, как рыбку Дори.
Как я встроил AI‑агента прямо в интерфейс Apache Superset и не сломал ему CSP
Есть Apache Superset. Есть аналитик, который открывает SQL Lab и десять минут вспоминает, как называется таблица с заказами — orders, olist_orders или fact_orders_v2. Есть языковые модели, которые отлично пишут SQL, но понятия не имеют, что лежит в вашем хранилище.Задача звучала просто: добавить в интерфейс Superset кнопку, по которой открывается чат с моделью. Причём агент должен работать по принципу MCP — не фантазировать имена колонок, а сходить и посмотреть их в метаданных. Подключаться к любому OpenAI‑совместимому API: локальная Ollama, llm7, OpenAI — что угодно.
