mcp. - страница 17

mcp.

Почему вы не видите, что на самом деле происходит между моделью и MCP-сервером

Недавно Claude уверенно пересказал мне большой документ, хотя прочитал только его начало.Я подключил mcp-server-fetch

продолжить чтение

Harness Bench: как оценить агентский harness и выбрать связку с моделью

Привет! Я Андрей Иванов, NLP-исследователь в R&D-лаборатории red_mad_robot.

продолжить чтение

Claude Code использует тёмные паттерны для получения доступа к учётной записи Google через MCP

Энтузиасты выяснили, что теперь Claude Code использует тёмные паттерны интерфейса для получения доступа к учётной записи Google через Model Context Protocol (MCP). 

продолжить чтение

Разговариваем с датчиками на человеческом: как связать MQTT, TimescaleDB и LLM через Model Context Protocol (MCP)

Любой, кто когда-либо работал на фабрике или в автоматизированных коммерческих помещениях, хорошо знаком с этой болью: данные датчиков занимают гигабайты, но чтобы извлечь из них хоть какую-то пользу, нужно пройти семь кругов ада. Надо писать SQL-запросы, загружать данные в CSV, переводить на Python, составлять графики в Excel, внимательно просматривать и искать аномалии…

продолжить чтение

Как подключить таск-трекер к кодовой базе через RAG и не сойти с ума от стоимости токенов

Открытый плагин для Claude Code / OpenCode с solve-task — от задачи до реализации без ручного сбора контекста.Работаю с AI-ассистентами в реальной разработке уже достаточно давно, чтобы понимать: главная проблема не в качестве модели. Главная проблема — контекст.LLM хорошо рассуждает о коде, когда у неё перед глазами правильный код. Но «правильный код» в реальном проекте — это не один файл. Это конкретный символ, его вызывающие, его тесты, смежные PR, существующий паттерн в репозитории, который не стоит ломать.

продолжить чтение

Как агент сам откроет дверь хакеру? Разбираю три реальных пробоя AI-агентов и почему обычный ред-тиминг их не найдёт

Как агент сам откроет дверь хакеру ? Разбираю три реальных пробоя AI-агентов и почему обычный ред-тиминг их не найдёт.TL;DR: Я добавил в свой опенсорсный сканер BarkingDog режим атаки на AI-агентов с инструментами. Прогнал его на трёх популярных opensource- АГЕНТАХ: Agno, OpenAI CS Agents Demo, LangGraph agent-service-toolkit

продолжить чтение

Граф кода одной командой: ставим graphlens-mcp в проект и перестаём жечь токены на grep

Третья часть серии. В первой я разбирал сам движок graphlens — что он делает и как устроен внутри. Во второй гонял бенчмарк на 936 прогонов и смотрел, где граф реально окупается, а где проще остаться с grep. Здесь — про то, что осталось за кадром в обеих частях: движок это ещё не инструмент, и чтобы подключить его к агенту, поверх нужно дописать прилично кода. Вот этот код я и собрал в отдельный продукт. graphlens-mcp ставится одной командой, дальше работает сам. Он в alpha, бесплатный (MIT), и прогнать его на своём проекте можно минут за пять.

продолжить чтение

Как создать AI‑агента на Java: связка Spring AI + MCP

Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, и в этой статье расскажу про то, как Java и Spring за последний год заметно подтянулись в теме, где долго и заслуженно лидировал Python, — продакшен AI‑агентов. Сразу обозначу позицию, чтобы не было разночтений. Я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E‑commerce и преподаю на курсах разработки и архитектуры.

продолжить чтение

Внедрили AI-агента в BI-систему — чистая магия в обработке и визуализации терабайтов данных

Привет, это команда Далее. На одном из проектов у нас есть терабайты данных о рекламных кампаниях, которые хранятся на десятках площадок. Это множество таблиц, агрегаций, расчетных метрик и формул.Big Data обрабатывают аналитики и дата-инженеры: приводят в нормальный вид, следят за качеством, рассчитывают дополнительные метрики. В конце концов, все приходит в BI-систему, где менеджеры делают отчеты и визуализируют информацию на дашбордах.

продолжить чтение

Loop Engineering: 14 шагов от промптера до архитектора систем

Два года работа c AI-агентами для написания кода выглядели одинаково: написать промпт, передать контекст, прочитать дифф, написать следующий промпт. Агент был инструментом, человек держал его за руку от начала до конца. Эта схема устаревает.Loop Engineering: сборка небольшой системы, которая сама находит задачу, передаёт её агенту, проверяет результат, фиксирует, что произошло, и решает, что делать дальше. Систему проектируют один раз, дальше она сама промптит агента.Материал собран из инженерной документации Anthropic, эссе Эдди Османи (Addy Osmani) о loop engineering и недавних замеров продуктивности. Три уровня:

продолжить чтение

1...10...151617181920...30...39