mcp.
502 на ingress, 302 в приложении: как я учил инфраструктурного LLM-агента не врать
Сначала контекст. Я делаю внутреннего read-only агента для инфраструктурных расследований: он может читать данные, но не изменять production. Инженер пишет ему в Mattermost или резервном web-чате обычный вопрос: «почему сервис отдаёт 502?», «кто выкатил эту версию?» или «что изменилось перед инцидентом?». Агент сам собирает данные из Kubernetes, VictoriaMetrics, Elasticsearch, GitLab, Grafana, GSLB и других эксплуатационных источников, а затем возвращает ответ с доказательствами и явно перечисленными пробелами.
Как я разрабатывал агента для сбора страниц на Elementor
В этой статье хочу рассказать как я разрабатывал агента, который принимает запросы из телеги и создает страницы на WordPress + Elementor, не путает проекты, не трогает прод и не собирает каждый раз дизайн рандомно.То есть мысль перед созданием была следующая - есть Elementor MCP, есть агент, есть запрос пользователя, а значит, агент может вызвать нужные методы, добавить контейнеры, виджеты, текст, кнопки и готово. Спрашивается, почему бы и не сделать такого агента, удобно же.Но по факту все, конечно же, оказалось сложнее.
MCP как интерфейс продукта: почему я думаю, что GUI может стать не главным
Я много лет занимаюсь развитием финтех-продуктов, а сейчас руковожу продуктами биллинговой платформы в Selectel.
Что останется от облаков, когда инфраструктурой займутся агенты
У нашего облака появился новый тип пользователей, и это не люди. Каждый третий запрос к документации Timeweb Cloud сегодня приходит из сетей ИИ-вендоров, а серверы всё чаще создаются не из панели управления, а запросами к API, которые пишет ассистент по просьбе человека.Привет! Меня зовут Михаил Шпаков, я руковожу разработкой Timeweb Cloud. Раньше я рассказывал, как мы построили систему автотестов с 5 000+ проверками и как делаем визуализацию облака
Как я научил Claude заказывать продукты в Яндекс Лавке (и что для этого пришлось отреверсить)
У Яндекс Лавки нет публичного API. А мне захотелось написать в чат «закажи молоко, хлеб и что-нибудь к ужину» — и чтобы заказ реально уехал курьеру. В итоге получился MCP-сервер, через который ассистент ищет товары, собирает корзину и оформляет заказ, а я по дороге вычистил кучу неочевидных граблей: CSRF-заголовки, гонки за общую корзину, «фантомные» товары из другого склада и пустой способ оплаты. Ниже — как это устроено и где меня били по рукам.Сразу дисклеймер: проект неофициальный, он ходит в тот же приватный веб-API, что и lavka.yandex.ru
Тестирование изменилось навсегда — Перспективные MCP для QA
Перспективные MCP для QAСодержаниеВведениеЧто такое MCP и зачем оно мне нужно (+ плагины и как подключать)MCP ConfluenceMCP KaitenMCP TestOpsMCP PostgresMCP Chrome DevToolsMCP PlaywrightMCP GitLabMCP Mattermost
MCP Gateway: когда инструменты перестают быть интеграцией и становятся архитектурой
Привет, Хабр! Меня зовут Илья Гуляев, я работаю в команде Рег.облака над облачными решениями
Как я собрал систему из девяти скиллов для Claude Code, которая не разваливается на длинных
У любого агента, которому даёшь большую задачу, есть общая болезнь: чем длиннее контекст, тем хуже он держит собственные правила. В начале сессии он аккуратен, к середине забывает половину ограничений, к концу выдаёт то, что в первом сообщении сам обещал не делать. Для одноразового вопроса это неважно. Для задачи, которая идёт через десяток шагов и на каждом должна соблюдать одни и те же требования, это стена.
Astra Studio: enterprise веб-приложение для взаимодействия с ИИ с нуля
Часть 1: Архитектура и философия проектаПолностью локальная система с агентной архитектурой, продвинутым RAG, MCP и мультимодальными возможностямиРепозиторий проекта: https://github.com/NeKonnnn/Astra-StudioAstra Studio
Мой личный джуниор. Бонус: аутентификация в Gradio и пользователи в Langfuse
Привет, Хабр! Меня зовут Владимир, и это внеплановое продолжение цикла про локального MCP-агента. В первых частях мы собрали агента, научили его работать через LangGraph, добавили Gradio-интерфейс, чекпоинты и трассировку. Но как только агентом пришлось поделиться с коллегами, всплыл следующий бытовой вопрос: как понять, кто именно им пользуется, и как разнести историю, чекпоинты и трейсы по пользователям. Вычислять по IP не вышло (может не разобрался, но контейнер с приложением в Docker Desktop из-за связки Windows-WSL-Docker всегда показывал мой IP-адрес), и я решил прикрутить к Gradio аутентификацию.
