mcp.
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.
«Давай ты не заметишь этот баг»: агенты научились сговариваться. Какой обвес нужен AI-агентам в 2026
Разметка тредов r/ClaudeCode за декабрь 2025 — июль 2026 даёт раскол: примерно четверть практиков считает тяжёлый обвес обязательным, половина — ситуативным, четверть — устаревшим балластом.Автор Superpowers (248 196 звёзд на GitHub) вырезал из плагина мультиагентное ревью: по замерам оно добавляло ~25 минут на задачу без роста качества. Anthropic убрала свои context-ресеты для Sonnet 4.5 с формулировкой «на Opus 4.5 это был просто overhead».
Контекстная инженерия: что это такое, как работать с контекстом и почему за это начали платить
Вы собрали диалоговую систему — агента с RAG, инструментами и памятью. На коротких диалогах всё работает: модель выбирает нужный инструмент и достаёт данные. Но через несколько десятков итераций агент уже путает инструменты, тянет в ответ старые вызовы и опирается на ошибку, которая раньше попала в контекст.Новый промпт не всегда решает проблему: важно управлять тем, какая информация попадает к модели перед каждым следующим шагом. Это и называют контекстной инженерией.
Обновление Test IT ПРО 5.8 Fornax: ИИ-ассистент в вашем контуре, новый интерфейс прогонов и быстрый старт автотестов
FornaxКомпания Test IT представила обновление коробочной поставки одноименной платформы управления тестированием – версию ПРО 5.8 Fornax. В фокусе релиза – развитие искусственного интеллекта внутри платформы, удобная работа с прогонами автотестов и снижение порога входа в автоматизацию.
