Рубрика «MCP»

Я не разработчик в классическом смысле. Да, я пишу код, но большую часть работы делают нейросети. При этом у меня есть система, которая управляет моими задачами, календарём, встречами, здоровьем и даже питанием. Всё через естественный язык — я просто говорю, что нужно сделать.

Систему я назвал Second Brain. Она работает на базе Claude Code и кучи MCP-интеграций. За несколько месяцев использования я понял, что это кардинально меняет подход к продуктивности. Больше никаких ручных переносов задач, забытых договорённостей со встреч и бесконечного переключения между приложениями.

Читать полностью »

Брошюра системы CADDR CAD компании LMI

Брошюра системы CADDR CAD компании LMI

Чтобы понять, что я строю, нужно отмотать время назад. В 70-х и 80-х в мире ИИ шла гражданская война.

Привет! Меня зовут Андрей Слесаренко — frontend‑разработчик с опытом работы более 8 лет. Прошёл путь от джуна до тимлида, работал над разными высоко‑нагруженными проектами. В начале этого года начал активно использовать LLM‑агентов в повседневной работе — и за это время набил немало шишек.

В этой статье хочу поделиться своим опытом, где мои ожидания разошлись с результатом, а также рассказать об основных «шишках», которые я набил при работе с агентами. Поскольку я frontend разработчик, в конце приведены примеры MCP реализаций, которые стоит взять на вооружение.

Для кого эта статья:Читать полностью »

Финансовый AI-агент на Python: MCP и CodeAct - 1

Это продолжение статьиЧитать полностью »

Как ИИ поможет вам выбрать те самые акции на рынке США? Рыночные инсайты с Finam MCP - 1

Всем привет! Меня зовут Александр Панов, я разработчик Trade API в Финаме. Сегодня покажу, как соединить биржевые данные с искусственным интеллектом.

Читать полностью »

Введение (проблематика)

В типовом BI-проекте данные проходят некоторый путь от источника данных до аналитического отчёта:

Источник данных → ETL-процессы → DWH (витрины) → OLAP-cube → Меры

На выходе получаем множество мер — ключевых показателей бизнеса
вроде: "Выручка", "Средний чек", "Конверсия"; каждая из которых это результат
цепочки трансформаций данных через SQL-процедуры, представления
и DAX-формулы.

Когда в проекте более 200 мер, удержать все детали в голове сложно, и при вопросе пользователя: - "Откуда берётся значение в мере [Долг поставщика]?", разработчик вынужден:

Надеюсь, все знают что такое RAG :) Для тех, кто не знает: это такая система, которая позволяет искать информацию и отвечать на вопросы по внутренней документации.

Архитектура RAG может быть как очень простой, так и весьма замысловатой. В самом простом виде она состоит из следующих компонентов:

  • Векторное хранилище — хранит документы в виде чанков - небольших фрагментов текста.

  • Ретривер — механизм поиска. Получает на вход искомую строку и ищет в векторном хранилище похожие на нее чанки (по косинусному сходству).

  • Читать полностью »

Читатели Хабра знают меня по статьям о MCP Protocol и AI-агентах. Но мало кто знает, что к этой теме я пришёл через собственную боль — два года назад я чуть не угробил стартап, пытаясь автоматизировать всё подряд.

История началась банально. Наш небольшой SaaS получал 30-40 заявок в день, и два менеджера физически не успевали их обрабатывать. Я, как технический директор и большой энтузиаст AI, решил: "Сейчас напишу бота, который всё сделает!"

Читать полностью »

«Машина может пересчитать все звёзды на небе, но не может понять, зачем человек смотрит на них».
— Айзек Азимов

В 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.

Читать полностью »


https://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/3.4.1/jquery.min.js