Разрабатываю MCP интеграции к платформе AI агентов — ключевые моменты
AI технологии меняются так быстро, что каждые несколько месяцев задаешься вопросом: чем сейчас лучше всего заняться в этой индустрии? И ответ каждый раз новый. Я недавно понял, что сейчас самое время заняться MCP — протоколом контекста моделей, и открыть возможности внешних интеграций для моих AI агентов. По мере того, как растет количество публично доступных MCP серверов, разница между агентом с MCP-адаптером и без такового приближается к разнице между компьютером с интернетом и без.
Тестирование AI-систем и роль MCP-сервера: теория и практика глазами QA
«Машина может пересчитать все звёзды на небе, но не может понять, зачем человек смотрит на них». — Айзек АзимовВ одну из пятниц у нас была обычная онлайн‑встреча. Еженедельный обмен знаниями, так сказать. Коллега решил показать что‑то «интересное про MCP» — и началось всё безобидно, с классического объяснения теоретической части. Но спустя час было очень тихо на звонке. Никто не перебивал, не шутил, не задавал вопросов, просто все слушали и пытались осознать происходящее. Тема оказалась куда глубже, чем мы ожидали, и, как выяснилось, напрямую касается того, чем мы занимаемся каждый день.
Создаём MCP‑сервер на практике
MCP без воды и шаблонного кода на практике: разбираем протокол, поднимаем сервер, тестируем через Inspector и учим LLM торговать через Finam API. Разберёмся, когда MCP выгоднее «обычных функций», как изолировать интеграции и упростить отладку инструментов.
Пожиратель токенов (или нет): анатомия протокола MCP для ИИ-агентов
Поводом написания этой статьи послужил подслушанный диалог:— А на чем у вас агенты написаны?— У нас на MCP!Для меня MCP всегда был просто протоколом, то есть именно способом отправки и обработки запросов. А когда я слушал выступления или читал некоторые статьи о том, как плох/хорош MCP, меня не покидало ощущение чего-то странного. Но я все же решил, что это от незнания и я чего-то не понимаю. А когда не понимаешь, но очень хочешь понимать, то самый лучший способ — это взять и разобраться.
GitHub запускает панель агентов: управление задачами прямо на github.com
GitHub расширил возможности своего кодинг‑агента Copilot, добавив новый модуль
MCP — новый кирпичик в фундаменте AI-разработки
Model Context Protocol, расширяющий возможности AI в IDE, стремительно набирает популярность. Почему это происходит — и почему разработчикам стоит обратить на него внимание?Одна из горячих тем в области AI-кодинг-тулов и developer tooling — протокол MCP (Model Context Protocol), представленный Anthropic в ноябре 2024 года. Он стремительно набирает популярность: AI-модели и инструменты для разработчиков активно внедряют его.
Как создать MCP-сервер и научить ИИ работать с любым кодом и инструментами через LangGraph
Всё стремительнее на глазах формируется новый виток в развитии инструментов для работы с искусственным интеллектом: если ещё недавно внимание разработчиков было приковано к no-code/low-code платформам вроде n8n и Make, то сегодня в центр внимания выходят ИИ-агенты, MCP-серверы и собственные тулзы, с помощью которых нейросети не просто генерируют текст, но и учатся действовать. Это не просто тренд — это новая парадигма: от “что мне сделать?” к “вот как я это сделаю сам”.Вместе с этим появляется множество вопросов:
Claude AI интегрировали в Canva
Claude от Anthropic теперь может создавать и редактировать дизайны в Visual Studio Canva прямо из чата с искусственным интеллектом. Эта интеграция обеспечивается сервером Canva, использующим Model Context Protocol от Anthropic.
MCP для новичков
Model Context Protocol (MCP) - это просто API, разработанный для LLM. Конечно, LLM могут использовать традиционные API, но это как просить повара готовить в кладовке из-за:Сложных промптов для обучения LLM схемам APIПодверженного ошибкам парсинга JSONОбработки аутентификации/лимитов запросов без истерикУправления состоянием между множественными вызовами (иными словами запоминания того что было 3 вызова апи назад)Стандартные API созданы для языков программирования, а не для естественного языка. MCP решает это, используя упрощенные, дружественные для LLM интерфейсы, описанные на естественном языке.
