Context7

Мой опыт с MCP

Зачем MCP?

Единый протокол для API к моделям существует уже давно, и в YouTube полно роликов «эти MCP заменят всё, что нужно». Но на практике найти действительно полезные решения оказалось не так просто.

CLI решает почти всё

Мой главный вывод: хорошая CLI способна заменить MCP-сервер в большинстве кейсов. — Для мониторинга бэкенд-сервисов и перезагрузки я пользуюсь render CLI. Чтобы модель понимала контекст, я скопировал вывод render help в текстовый файл и прикладываю его при каждом запросе. — Аналогично с Github CLI: модели обучены на официальной документации и легко справляются с любыми задачами по Git и GitHub CLI без дополнительного MCP.

Ради интереса я даже собрал MCP, который отдаёт в контекст активные рынки, цены на активы и фандинг-рейты. Результат? После демки ни разу не использовал 😶

Game change Несколько дней назад я подключил MCP от Context7 и уже активно юзаю: — Актуальные документации в формате, понятном LLM — Возможность обновить данные «в один клик» на сайте при обнаружении расхождений — Внутри каждой документации разбивка по модулям и готовые code examples

https://context7.com/

Примеры из моих проектов — Tanstack Start и Tanstack Router. Новые библиотеки, их документации ещё нет в LLM-датасетах. Claude и Gemini генерили чушь или копировали старый React-Router. Context7 всегда выдаёт релевантный материал — Feature Sliced Design. Благодаря подробным code examples и FAQ LLM полностью понимает архитектуру, и вайб-кодинг стал проще: можно автоматически проверять каждый pull request и коммит на соответствие архитектуре

PS: Если вы подумали «опять этот фронтенд где крипта», — попробуйте официальную MCP от Solana. Я ещё не тестил, но буду рад услышать фидбек от тех, кому релевантно: https://mcp.solana.com/

Рубрика til (today I learned)

Когда вайбкодишь какую-то тему, есть частая проблема что подтягивается не актуальная документация по библиотекам. Это происходит потому что модель в первую очередь ищет не свежие данные в интернете, а смотрит данные на которых ее обучали. Есть тула, которая решает эту проблему — называется Context7.

Работает так — ты один раз добавляешь Context7 как источник контекста в кодинг-агента, после чего в нужных промптах в конце пишешь use context7. Так агент идет в Context7 за актуальной докой.

Либо можно сделать скилл, который автоматом ходит в Context7, вместо того чтобы руками дергать MCP на каждом промпте.

https://github.com/upstash/context7

Подглядел у дизайн инженера который писал про OKLCH градиенты (посты выше)

Qoder: Квесты, MCP и SDD

Полностью перешел с Курсора на Qoder: В последнем обновлении наконец-то добавили MCP и правила для квестов ✊

Как работают эти самые Квесты?

1. Формулируешь задачу: например, «добавь аналитику для основных действий пользователя».

2. Постановка задачи (Spec Mode) — кодер пишет подробный план КАК решать задачу после анализа проекта и ждет подтверждения.

3. Автономное выполнение: читает план → составляет план действий → пишет код → тестирует → исправляет.

Quest Mode основан на подходе SDD (Spec-Driven Development): твоя задача — сформулировать проблему, а AI берет на себя написание спек и последующую детальную реализацию.

Поддержка MCP в режиме Квестов упрощает сбор документации с помощью Context7 MCP и тестирование с Devtools MCP

По ощущениям — вместе с контекстом от Repo Wiki больше ничего и не надо. Полноценный цикл от идеи до рабочего кода.

У Кодера есть бесплатный триал (что приятно).

Добавил Кодер как основной инструмент в школе Вайбкодинга на третьей неделе вместо Курсора 👊. Старт 5го ноября. Запись 👉 @hashslash_bot