Я потратил десять дней на то, чтобы собрать на своём компьютере работающего ИИ‑агента. Причём стартовал я с полного нуля: до этого я вообще ничего не знал ни про MCP, ни про агентов, ни про то, как они подключаются к программам. Каждый шаг приходилось искать, пробовать, отбрасывать и пробовать заново. Не «чат в браузере», а полноценную среду, которая видит мои программы и файлы и умеет в них писать. Потом я упаковал весь этот путь в пошаговую инструкцию, которая проходится за 30–60 минут.
Рубрика «MCP»
Как я собрал бесплатную мультиагентную среду за 10 дней и упаковал её в инструкцию на 30 минут
2026-10-16 в 13:44, admin, рубрики: DSH, MCP, OpenCode Zen, Word automation, без VPN, РоссияКак скормить нейросети большой проект и не скормить лишнего: что я узнал, пока агенты читали мой код
2026-10-09 в 12:50, admin, рубрики: C#, claude code, llm, MCP, open source, Repomix, агенты, контекст, нейросетиГод назад я копировал файлы в чат с нейросетью по одному и каждый раз забывал какой‑нибудь интерфейс. Сейчас Claude Code и Codex читают проект сами, через MCP‑сервер, который я написал и выложил в открытый доступ. Эта статья не про сам инструмент, а про то, что выяснилось по дороге: почему текстовое дерево проекта обходится модели дороже JSON, почему папку build нельзя пропускать по имени, как спрятать пароль и не сломать код вокруг него, и что агент на самом деле делает с контекстом, когда его никто не контролирует. Последнее удивило меня сильнее всего.
Агент, который меня заменил, или открытия одного интернет‑маркетолога
2026-10-06 в 15:47, admin, рубрики: ai-агенты, claude code, email-рассылки, llm, MCP, автоматизацияУ нас было 12 проектов и один человек, который отвечал за настройку всех email‑рассылок.
Этим человеком был я. Директ‑маркетолог с 7 годами опыта, но только с двумя руками и одной головой.
В какой‑то день нужно было запустить одну рассылку. В другой — три или четыре. Для одного проекта использовался старый шаблон, для другого приходил новый. Где‑то нужно было отправить письмо по всей активной базе, где‑то — только определённому сегменту.
Мы искали, куда coding agents тратят токены. Дело оказалось не в промптах
2026-10-01 в 12:13, admin, рубрики: AI-разработка, coding agents, DevTools, llm, MCP, node.js, оптимизация токенов, тестированиеМы много разрабатываем с помощью coding agents: веб‑приложения, MCP‑серверы, пайплайны обработки данных, системы из нескольких агентов. И чем лучше становилась инфраструктура вокруг агентов, тем больше в ней появлялось инструкций, проверок, субагентов и автоматики. По идее, разработка должна была становиться дешевле. А расход контекста рос.
Первое подозрение было очевидным: слишком раздутые промпты. Мы искали не там.
38 килобайт текста со смыслом «всё хорошо»
Агент закончил изменение и запустил тесты. 178 тестов, все зелёные. На stdout прилетело 38 365 байт TAP:
# Subtest:...
ok 1 ‑...
‑-
duration_ms:...
type: 'test'
..
Как проба пера с ИИ превратилась в проект удалённого доступа
2026-09-29 в 9:05, admin, рубрики: codex, MCP, Saccadia Remote, udp, архитектура по, искусственный интеллект, разработка с ии, сезон код будущего, Сетевые технологии, удалённый доступ
Это моя первая статья на Хабре, так что прошу не пинать ногами. Чукча не писатель. Хочу рассказать, как эксперимент из серии «интересно, а что будет, если…» затянулся на несколько месяцев и превратился в серьёзный проект.Читать полностью »
От чата c LLM к полноценному AI-агенту: пошаговая настройка OpenCode
2026-09-29 в 8:00, admin, рубрики: ai-агенты, gitlab api, llm, MCP, opencode, selectel, skills, автоматизация разработки, настройка окружения, сезон код будущего
Когда я впервые начала использовать AI в работе, сценарий был довольно стандартным: открыть чат, вставить текст, сформулировать запрос, получить ответ.
«По будням в 9:30» → 30 9 * * 1–5: парсер расписаний на русском, который отказывается угадывать
2026-09-28 в 13:46, admin, рубрики: cron, javascript, jsr, MCP, natural language, open source, property-based testing, TypeScript, расписаниеВыражение */15 9-17 * * 1-5 компьютер понимает однозначно, а человек читает с трудом. Особенно это мешает, когда расписание задаёт пользователь: в боте‑напоминалке, в админке, в настройках отчётов. Человек хочет написать «каждые 15 минут с 9 до 18 по будням» и увидеть, что его поняли правильно. Писать для этого форму с пятью выпадающими списками не хочется никому.
Готовых решений для русского языка я не нашёл, поэтому написал своё.
Библиотека называется cronsense. Она переводит расписание, записанное обычными словами на русском или английском, в cron‑выражение и обратно:
Читать полностью »Как я создавал персонального ассистента на домашнем железе
2026-09-18 в 9:40, admin, рубрики: agents, anythingllm, graph knowledge, MCP, ragКратко:Читать полностью »
LLM не должен читать логи без ограничений: безопасный MCP-шлюз для разбора сбоев
2026-09-17 в 14:06, admin, рубрики: data engineering, llm, MCP, python, sql, агентская разработка, безопасность, инженерия данных, инциденты, пайплайныВ понедельник утром пайплайн упал. В чате уже есть три версии причины: «сеть», «база опять задумалась» и «давайте просто перезапустим». Ассистент мог бы за минуту собрать список упавших задач, показать зависимые пайплайны и выдать первую гипотезу. Но для этого ему часто отдают доступ к логам, метаданным и иногда — не будем показывать пальцем — к произвольному SQL.
Так делать не стоит. Достаточно, что модель прочитает токен в логе, получит инструкцию из текста ошибки или отправит в базу слишком дорогой запрос. У инженера тут должен сработать простой вопрос: «Можно. А зачем?»
