Создаём MCP‑сервер на практике
MCP без воды и шаблонного кода на практике: разбираем протокол, поднимаем сервер, тестируем через Inspector и учим LLM торговать через Finam API. Разберёмся, когда MCP выгоднее «обычных функций», как изолировать интеграции и упростить отладку инструментов.
Как MCP-серверы помогают бизнесу раскрыть потенциал ИИ
Революция произошла еще в прошлом году, но ее мало кто заметил. В среде бизнеса так уж точно. И зря! Я считаю, что именно стандарту Model Context Protocol от Anthropic суждено сформировать ландшафт внедрений искусственного интеллекта в бизнес в ближайшие несколько лет. Сейчас расскажу, почему.
Основные метрики DeepEval для тестирования AI. Возможности и способы применения
Всем привет!DeepEval - фреймворк для оценки работы AI с открытым исходным кодом.Содержит в себе множество метрик и бенчмарков для оценки качества работы AI моделей, а также предоставляет инструменты для аналитики изменений качества работы в течение разных периодов времени.В предыдущей статье мы уже частично осветили имеющиеся у DeepEval метрики (метрики для оценки RAG).В этой статье постараемся объяснить, какой еще функционал предлагается DeepEval для работы с AI.Помимо указанных ранее в DeepEval присутствуют следующие метрики:Agentic- Task Completion- Tool Correctness- Argument Correctness
Сервер MCP Figma начал поддерживать удалённый доступ и конструктор приложений Figma Make AI
Figma выпускает обновления, которые позволяют моделям ИИ напрямую взаимодействовать с инструментом для разработки приложений и получать удалённый доступ к проектам. Сервер протокола контекста моделей (MCP) теперь поддерживает инструмент Figma Make, предназначенный для программирования приложений с помощью ИИ.
ChatGPT научили работать с внешними MCP-серверами
OpenAI расширяет функциональность своего чат-бота. Теперь ChatGPT поддерживает подключение сторонних MCP-серверов. Это открывает путь к глубокой интеграции с внешними приложениями и сервисами — от корпоративных систем до специализированных инструментов.
Explyt 4.1: поддержка Python и MCP, пользовательские Rules и Workflows
Привет, Хабр! Отправив детей в школы и детские сады (а кто-то из нас сам идет преподавать в ИТМО и СПбГУ), делимся первым релизом этой осени. Теперь вы можете использовать возможности ассистента в PyCharm. С поддержкой MCP серверов больше не нужно реализовывать отдельные интеграции для каждого инструмента. Пользовательские Rules и Workflkows помогут сделать работу агента более удобной и корректной.Другие улучшения и багфиксыповышение стабильности работы агента: уменьшилось количество ошибок при использовании агентом встроенных инструментов
Я собрал «команду мечты» из AI-агентов, чтобы заменить продакт-менеджера и консультанта. И знаете что? Это работает
AI Продакт менеджер устраивается на работу
Пишем свой MCP-сервер на Go
Пока ML- и AI-специалисты усиленно создают агентские системы, разработчики тоже хотят приобщиться к созданию нового мира. Так компания Anthropic — создатели Claude Sonnet, разработали открытый протокол MCP (Model Context Protocol), который позволяет LLM взаимодействовать с любой информационной системой. Это открыло новые возможности не только для построения более сложных и продвинутых агентских AI-систем, но и для активного участия во всём этом процессе и backend-разработчиков.Я Евгений Клецов — Go-разработчик из Cloud.ru
