“AI agents write units of changes that look good in isolation. They are consistent with themselves and your prompt. But respect for the whole…”
«AI-агенты создают отдельные изменения, которые хорошо выглядят сами по себе. Они согласованы внутри себя и соответствуют вашему запросу. Но целостность всей системы при этом остаётся без внимания».
— Mo Bitar, создатель Standard Notes, после двух лет активной разработки с AI
Рубрика «MCP» - 4
Ваш AI-агент не понимает код. Он просто очень уверенно угадывает — поэтому мы создали SLICER
2026-07-25 в 20:03, admin, рубрики: ai-агенты, code review, developer tools, fullstack, MCP, python, TypeScript, граф зависимостей, рефакторинг, статический анализMCP как интерфейс продукта: почему я думаю, что GUI может стать не главным
2026-07-24 в 12:00, admin, рубрики: AI, GUI, MCP, selectel, дизайн, ИИ, ии-агенты, Управление продуктом
Я много лет занимаюсь развитием финтех-продуктов, а сейчас руковожу продуктами биллинговой платформы в Selectel.
Как научить LLM-агента спрашивать Яндекс Метрику: разбираем протокол MCP и OAuth-авторизацию без секрета
2026-07-10 в 10:26, admin, рубрики: LLM-агенты, MCP, model context protocol, oauth, PKCE, TypeScript, веб-аналитика, яндекс.метрикаВеб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API. Чтобы получить ответ на простой вопрос вроде «откуда пришёл трафик за прошлую неделю и сколько из этого дошло до цели», человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API, помнит про namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого: у него нет ни доступа к вашему счётчику, ни знания о том, как устроен API.
Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context ProtocolЧитать полностью »
Аутентификация в MCP в 2026: как было, как есть и как будет
2026-07-07 в 11:41, admin, рубрики: ai-агенты, llm, MCP, model context protocol, OAuth 2.1, PKCE, resource server, RFC 9728, авторизация, аутентификацияПару лет назад мы масштабно столкнулись с совершенно новой технологией, которая пришла вместе с развитием агентов и LLM — MCP. Она заточена на то, чтобы дать модели интерфейс для общения с какой‑либо системой, программой или сервером. Изначально MCP были локальными и скромными: «запусти калькулятор», «проверь календарь», «удали лишние фоточки из галереи». Но очень быстро они доросли до remote‑серверов: вставляешь в Claude адрес своего MCP, и он сразу понимает, что сервер умеет, куда подключаться и как с ним общаться. Большое спасибо за это протоколуЧитать полностью »
Gramps + Claude: self‑hosted генеалогия с ИИ‑помощником
2026-07-06 в 13:07, admin, рубрики: claude, gramps, MCP, Rust, генеалогические исследования, генеалогия, фамильное древоКак я организовал своё генеалогическое исследование с ИИ‑помощником и контролем над данными.
Проект: gramps‑web‑mcp‑rs
Время self‑hosted решений
Если вы только начинаете строить генеалогическое дерево, то, скорее всего, после записей на листочках пойдете в один из крупных сервисов: MyHeritage, Ancestry, FamilySearch, Geni. И это вправду удобно: не надо ничего ставить и настраивать, приятный веб‑интерфейс, автоматический поиск совпадений, подсказки, можно поделиться результатом по ссылке.
Ваш API-ключ утечёт. Как сделать так, чтобы это ничего не стоило
2026-07-06 в 12:17, admin, рубрики: api-keys, credential-proxy, MCP, OpenAI, secrets-management, securityПо данным GitGuardian (State of Secrets Sprawl), только за 2024 год в публичный GitHub утекло около 23,7 млн секретов — ключей API, токенов, паролей. Подавляющее большинство — не результат взлома, а обычные коммиты, логи и клиентские бандлы. Свежий ключ, попавший в публичный репозиторий, боты начинают пробовать меньше чем через минуту.
Вывод, к которому мы пришли после N-го инцидента: бороться за то, чтобы ключ не утёк — проигранная война. Выигрышная — сделать утечку бесполезной.
Почему ключи утекают всегда
Один ключ OpenAI в среднем проекте живёт в пяти местах одновременно:
Как подключить таск-трекер к кодовой базе через RAG и не сойти с ума от стоимости токенов
2026-06-29 в 8:57, admin, рубрики: claude code, llm, MCP, neo4j, rag, векторный поиск, граф кода, таск-трекерОткрытый плагин для Claude Code / OpenCode с solve-task — от задачи до реализации без ручного сбора контекста.
Работаю с AI-ассистентами в реальной разработке уже достаточно давно, чтобы понимать: главная проблема не в качестве модели. Главная проблема — контекст.
LLM хорошо рассуждает о коде, когда у неё перед глазами правильный код. Но «правильный код» в реальном проекте — это не один файл. Это конкретный символ, его вызывающие, его тесты, смежные PR, существующий паттерн в репозитории, который не стоит ломать.
Айсберг использования AI, или как сохранить рабочее место
2026-06-22 в 11:40, admin, рубрики: ai-агенты, claude, claude code, llm, MCP, автоматизация, мультиагентные системы, нейросети, промпт-инжиниринг, субагентыПривет! Мне грустно читать посты о том, как руководители давят на сотрудников по ускорению интеграции AI в рабочие процессы и ставят строгие KPI.
Я был в такой же ситуации, когда где-то полгода назад ко мне подошёл менеджер и спросил: «Вань, а как у нас там с AI?», на что я ответил: «Ээээ... у нас всё хорошо))» и понял, что нужно максимально быстро вкатываться в современные инструменты и искать информацию, чем я и поделюсь с вами в этой статье.
Как я прикрутил GigaChat к OpenCode и что из этого понял
2026-06-11 в 6:00, admin, рубрики: function calling, GigaChat, gigacode, MCP, openai api, openapi, opencode, агентная разработка, ии-агентыЭто личный инженерный эксперимент. Не релиз, не продуктовая статья и не попытка кого-то убедить. Мне просто захотелось проверить руками, насколько российские модели на примере GigaChat готовы к агентной работе в современной среде разработки.
Мне давно интересна разработка при помощи агентов. Обычный чат с моделью — это уже понятный сценарий: спросил, получил ответ, пошёл дальше. Агентный режим — следующий шаг. Модель там не просто пишет текст: она получает историю, вызывает инструменты, читает результаты, продолжает диалог, стримит ответ, иногда работает с картинками и живёт внутри реального проекта.