mcp.
MCP в системе управления проектами: как поручить ИИ работу с корпоративными данными
Привет, Хабр!Меня зовут Василий, я директор SaaS-направления в Аспро — мы разрабатываем систему управления проектами Аспро.Cloud. В этой статье расскажу, зачем мы интегрировали MCP в собственный продукт, как определяли сценарии для внедрения и что из этого получилось.
MCP-агрегатор: объединяем инструменты для LLM в один сервер
При работе с локальными LLM через Claude Desktop, Kilo Code, Cursor или другие MCP-клиенты часто возникает одна и та же ситуация: Нужен filesystem для работы с файлами,web-search для поиска в интернете,memory для хранения контекста между сессиями, sequential-thinking для сложных рассуждений. И ещё десяток серверов…
Разобрал фишинг MAX, собрал в нём своего AI-секретаря. Гайд: Claw Bot + MCP
==== Месяц назад мне в личку прислали clk1.me/rD7P5E. Якобы видео с моим участием. Открыл в sandbox, начал ковырять. Под коротким редиректом оказалась инфраструктура из 179 доменов: фишинг-кит с собственной admin-panel, MITM-прокси к настоящему API мессенджера MAX. Разбирался дольше, чем планировал. Опкоды, формат фрейма, флаги push-подписки, антибот-эвристики. Внутреннее устройство мессенджера свалилось мне в голову как побочный эффект.
AI-пентестер: охотник или добыча
К весне 2026 года картинка стала почти ритуальной. XBOW занял первое место на HackerOne, обогнав тысячи живых багхантеров, и в марте закрыл Series C на сто двадцать миллионов долларов с интеграцией в Microsoft Security Copilot. Anthropic Mythos Preview в системной карте отчитывается о тысячах найденных zero-day в основных операционках и браузерах. Все мерят возможности в атаках: ASR на CVE-Bench, скорость, место в лидерборде, выручка за квартал и то как он помогает защищать большие организации.Никто почти не задаёт встречный вопрос. Простой. А насколько защищён сам пентестер?
Мы пытались заменить QA нейросетью. Не получилось
ВступлениеХочется поговорить о том, что происходит с QA в 2026-м и правда ли, что «нас вот-вот заменит ИИ». Но не в формате очередного треда в духе «всё пропало» или «всё отлично, завтра уволим половину отдела». А по-взрослому: с опытом, цифрами, ограничениями и выводами. То есть попробовать не просто порассуждать, а разобрать тему как небольшое исследование: что реально меняется, где ИИ помогает, а где начинается та самая реальность, которая не влезает в красивую презентацию.
Память дала AI-агенту прошлое. Solo Kanban даёт ему настоящее
В какой-то момент я заметил неприятную вещь: AI помогает писать код быстрее, чем я успеваю удерживать контекст работы.Задача начиналась как «поправить маленький баг», через час превращалась в несколько файлов, пару идей на потом и вопрос: «А мы вообще это уже проверили?» Код вроде написан. Diff вроде разумный. Но почему именно так? Какие варианты мы отбросили? Что обещали не трогать? Какие проверки обязательны? Где теперь лежат follow-ups?Проблема была не в том, что AI плохо пишет код. Проблема была в том, что delivery жил в чате. Scope, решения, проверки и хвосты оставались в диалоге, а репозиторий видел только финальный diff.
Что такое MCP сервер. Как работает киллер-фича современности под капотом
Помните время, когда искусственный интеллект был простой говорящей головой? Мы все через это проходили: открываешь чат, просишь ИИ написать кусок кода, копируешь его, вставляешь в IDE, ловишь ошибку компиляции, копируешь текст ошибки, вставляешь обратно в чат. Рутина. Сплошная, выматывающая рутина.
Когда Кнут признаёт, что Claude решил его задачу за час — пора менять инфраструктуру
«Я с удивлением узнал, что открытая задача, над которой я работал несколько недель, только что была решена Claude Opus 4.6… Похоже, мне придётся пересмотреть своё мнение о генеративном AI» — Дональд Кнут, февраль 2026TL;DR
