mcp. - страница 2

mcp.

Как я подключил Obsidian к LLM через MCP и перестал копировать заметки вручную

Привет, Хабр!

продолжить чтение

Токен-оптимизация агентов: на что уходит контекстное окно MCP

Чем больше задач берёт на себя агент, тем чаще он упирается не в качество модели, а в контекстное окно: туда нужно уместить инструкции, историю диалога, схемы инструментов и всё, что эти инструменты возвращают. Я считаю, что токен-оптимизация агентов — то, как мы расходуем это окно — станет одним из ключевых направлений ближайших лет, наравне с выбором модели и качеством промпта.

продолжить чтение

Helix Agent Ai — российский самообучающийся AI-агент. Полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 году

Заголовок: Helix — российский самообучающийся AI-агент с поддержкой MCP: полное руководство по развертыванию и использованию в 2026 годуВведениеВ 2026 году вопросы приватности данных, цифрового суверенитета и контроля над искусственным интеллектом стали особенно актуальными. Helix — это российский open-source самообучающийся AI-агент (MIT-лицензия), предназначенный для полностью on-premise эксплуатации.Проект сочетает современную архитектуру на базе LangGraph, мощную поддержку Model Context Protocol (MCP), продвинутую систему изоляции и удобные интерфейсы.

продолжить чтение

Как я отучил оракула молоть околесицу про ГОСТы: сказ о doc-rag без единого (почти) заморского слова

Предуведомление.

продолжить чтение

Как превратить стохастический ИИ в детерминированную машину

Статья является кратким изложением книги, распространяемой автором бесплатно.Скачать без регистрации, подписок и прочей маркетинщины можно на https://aistratum.ru/Индустрия искусственного интеллекта застряла в так называемой «стохастической петле». Мы тратим тысячи часов, пытаясь «уговорить» языковые модели выдать верный результат. Мы пишем огромные «промпты-простыни», применяем шаманские лайфхаки из интернета, но раз за разом сталкиваемся с галлюцинациями, потерей логики, сикофансией и деградацией внимания нейросети.

продолжить чтение

Как перестать жечь токены впустую: переходим от вайбкодинга к агентной разработке с Claude Code

продолжить чтение

Я сошёл с ума и сдаю свой браузер ИИ-агентам

Безумные цены, полная распродажа, я даже не знаю что происходит.

продолжить чтение

Агент читает 20 файлов ради одной функции. Лечим это графом кода: CodeGraph vs Graphify и другие невиданные твари

CodeGraph и Graphify решают разные задачи, хотя оба строят граф кода на tree-sitter. CodeGraph — лёгкий локальный индекс символов для рантайма агента. Graphify — граф знаний всего проекта, включая документы, PDF и медиа.CodeGraph работает 100% локально (SQLite + FTS5), без внешних API. Graphify код тоже парсит локально и бесплатно, а токены тратит только на документы и медиа — и то через модель твоей IDE-сессии, без отдельных ключей.Их бенчмарки CodeGraph: −57% токенов, −71% tool calls, −46% времени на 7 репозиториях. Это их цифры на их выборке, я не воспроизводил. Своё ощущение — заметно быстрее и точнее, но замеров не делал, честно.

продолжить чтение

Как мы в ZeBrains перешли на агентную разработку и что из этого вышло

Всем привет, на связи команда ZeBrains. Этот текст про то, как мы перестали просто использовать ИИ и начали с ним работать по-настоящему. Про настоящие проекты, настоящие шишки и один файл, который изменил всё.Спойлер: один разработчик теперь закрывает полный цикл от ТЗ до прода. Без дизайнера, без аналитика, без DevOps. За месяц. Но путь к этому был не таким прямым, как кажется.Сначала — честно о том, где мы были

продолжить чтение

Anthropic показали, как будут выглядеть готовые ИИ‑агенты для профессий

Новости об ИИ в 2026 году снова выглядят как гонка моделей: кто выпустил более мощную версию, кто лучше пишет код, кто обогнал конкурентов в очередном бенчмарке. Но в случае Anthropic

продолжить чтение