MCP

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)

Почему мы не используем MCP в наших проектах

Привет, это Руслан Бельков расскажу почему мы почти не используем популярный и казалось бы удобный MCP у нас на проектах.

Model Context Protocol — это стандарт для подключения AI-инструментов (клиентов) к сторонним системам (mcp серверам), реализован он на базе JSON-RPC. Он содержит в себе доступные инструменты для использования LLMкой, вместе с инструкцией как этим всем пользоваться. Например, можно к Cursor подключить гугл-таблицы.

То есть, до тех пор пока система заказчика (сайт или телеграм бот или что-то подобное) не является AI-инструментом по типу Claude Code, Cursor, OpenClaw и т.д. — мы не попадаем под основной юзкейс MCP, на стороне клиента просто нет LLM, которой нужно скармливать MCP инструкции. Более того, мы можем обернуть практически любую REST API в MCP-формат когда нам понадобится примерно за один промпт. Также REST API более устоявшийся, имеет стандартизованную схему OpenAPI с генерацией клиентов во всех-всех возможных вариациях, понятен всем.

в общем пока для нас старое доброе REST API более подходящая история.

MCP Серверы для фронтендеров

Недавно я писал про Browser Tools MCP, который позволяет получить доступ к некоторым браузерным возможностям прямо из вашего Cursor.

Подобных MCP-тулзов уже очень много, но среди всей этой кучи хочется выделить те, которые больше всего полезны фронтендерам:

Figma Context MCP Берёшь ссылку на макет из Figma и вставляешь прямо в чат в Курсоре. И сразу же в IDE получаешь данные о макете. Помимо того, чтобы верстать что-то с помощью Cursor, данные о макете могут пригодиться ещё и в разработке плагинов для самой Figma или для Pixso)

Playwright MCP Через playwright агент сможет открывать для вас браузер, переходить по ссылкам, жать кнопки и смотреть, что происходит. Есть возможность настройки режимов браузера: headed и headless.

Puppeteer MCP Ещё один инструмент для работы с браузером из Cursor. Тулзы +- те же самые, что и у Playwright, но Puppeteer MCP сложнее настраивается. Видимо, поэтому уже есть Configurable Puppeteer MCP Server))

npm-search MCP Server Для тех, кому лень писать npm search в консоль — можно попросить нейросеть выполнить npm search за вас.

Бонусный контент Если интересно, можете ещё попробовать MCP для GitHub, GitLab, AWS, Atlassian (JIRA и Confluence). А с помощью Superwhisper на MacOS все эти инструменты можно вызывать голосом.

Как будет меняться SaaS в эпоху вайбкодинга?

Последнее время много думаю об этом.

Понятно, что какие-то фундаментальные инфраструктурные системы, на которых всё держится, пока в безопасности и наоборот только выигрывают от этого всего. Ну типа DigitalOcean, Cloudflare, Github, Supabase, Stripe — у них всё хорошо.

Они все уже добавили себе MCP / CLI интерфейсы для агентов и все продолжат ими пользоваться.

Но вот всё, что на них строится — будет меняться.

Думаю, что софт нового поколения — это так или иначе Open Source.

Какие-то готовые модули/библиотеки из которых все сами смогут собирать себе конструкции. А также скиллы под Claude Code и аналоги, которые каждый сможет использовать под свои задачи.

Ну типа, вот сделал я себе апп для учета личных финансов. В том виде в котором я им пользуюсь — он никому больше не нужен. Но если я поделюсь репозиторием в Github — каждый может докрутить под себя, и это будет чуть быстрее, чем пилить с нуля.

Вопрос, как я как разработчик на этом смогу заработать. Тут явно надо будет перепридумывать модели монзтизации.

Плюс неизбежно появится какая-то инфраструктура поиска этих скиллов/модулей/библиотек, какой-то условно магазин/маркетплейс, куда я могу выложить то что запилил, как-то продвинуть это среди других агентов.

А возможно, даже заплатить тому же Антропику, чтобы Claude чаще использовал мои скиллы, чем чужие. А Антропик будет платить мне маленький Revenue Share с тех кредитов, которые юзеры потратили, используя мой скилл.

Ну это уже фантазия, конечно. Сложно себе представить сейчас, как конкретно поменяется мир. Но очевидно, что он будет очень сильно меняться.

Web для AI агентов

В последнее время много говорят про то, что новыми пользователями и, вероятно, потребителями станут AI агенты. Как вы знаете, мне очень интересна эта тематика, поэтому с удовольствием тестирую все новое.

Вообще, конечно непонятно, как скоро это будущее станет реальностью: уже пора для них билдить, или еще рано?! Имхо, чем чаще ты с ним соприкасаешься, тем вероятнее почувствуешь, когда уже "пора".

Собственно, в аттаче короткое видео про webmcp - это стандарт для того, чтобы AI агенты легко взаимодействовали с вебсайтами: разработчик сайта может добавить парочку атрибутов в формочку поиска билетов, например, и агенты смогут без скрейпинга и считывания скриншотов вызывать её. При этом, кстати, разработчик будет знать, что это именно агент (на случай, если для них цены другие показывать 😉)

Понравилось, как Андрей на днях в комментарих к посту написал, как он касдевит агентов o__O: "Каждую сессию агента, который использует мои тулы, я прошу описать что бы он улучшил в работе тулы. Получается что-то вроде касдева для агентов. Это помогает взглянуть на тул глазами агента, а не человека."

Вступаем в Early Preview Program - тут

А вы уже подкручиваете продукт под новый дивный мир?

P.S. кстати, еще до LLM до 50% трафика на сайтах поиска билетов были боты

Вайб-аналитика прижилась. Знакомьтесь, Клавдия

В прошлом году я ввёл термин «вайб-аналитика» и написал, что AI-агент вполне может заменить дата аналитика. В феврале показал, как за пару минут собрать дашборд. Вчера, Андрей И. (развивает мобильное приложение), один из участников 3го потока AI Product Engineer, прислал такой кейс:

В ходе прохождения курса я сделал через Claude desktop скилл работы с аналитикой и был безумно счастлив. За прошедшие два месяца пошел дальше и сделал в slack бота Claudia, которая отправляет headless запрос в Claude code на vps, которую мы подняли вместе с Claude code. У Клавдии есть доступы в Clickhouse, PostgreSQL, Redash, Growthbook, Notion, Trello, Google таблицы, Zoom... и теперь это наш супер мега сотрудник живущий в слаке который очень много чего полезного нам делает. Прикольно то что первую рабочую версию я сделал в аэропорту за два часа в ожидании самолета.

Что Клавдия умеет: - Аналитические запросы: retention, воронки, когорты - Анализ A/B-экспериментов - Ежедневный дайджест в 6 утра: баги, отзывы из App Store/Google Play, фичер-реквесты - Еженедельные отчёты по экспериментам и контенту - Индустриальный дайджест: парсит 9 отраслевых блогов (revenuecat, adapty, lenny's и др) - Транскрипция голосовых - Читать и соотносить код из GitHub

Под капотом: Claude Code CLI в headless-режиме + 7 MCP-серверов для доступа к данным и инструментам. $100/мес по подписке, не по API.

Статистика за 3 недели: - 428 запросов, 14 уникальных пользователей - Рекорд: 89 запросов в один понедельник - Команда научилась писать «быстро» для скорости и «opus» для глубокого анализа

Из забавного: команда пыталась выудить у Клавдии токены (бот отказал 3 раза за 1.5 часа), задавала философский вопрос «прилично ли спрашивать у дамы размер окна контекста?», а единственный голосовой запрос за всё время: «напиши в канал General, чтобы все срочно улыбались».

Но ключевое в словах Андрея:

Самое главное (чего не было в прошлых попытках внедрения ИИ) это ретеншн. Сотрудники к ней ежедневно обращаются, значит видят ценность.

14 человек, каждый день, 3 недели. Причём не только продакты или аналитики: на скриншоте, например, UX-ресерчер готовится к интервью с пользователем и просит Клавдию показать паттерны использования. Это не «вау, прикольно» после демо, а product-market fit для AI-инструмента внутри команды. И это главный вопрос любого AI-внедрения: будут ли люди возвращаться?

Три урока из их опыта: 1) Система знаний > память модели. Markdown-файлы с паттернами и правилами работают надёжнее, чем надежда, что модель «помнит» схему БД 2) Возможность запускать код заблокирована. Prompt injection через Slack реальная угроза 3) Сессии по тредам = естественный UX. Один тред = один контекст. Ничего не нужно изобретать

Собственно, главное захотеть и сделать. Дерзайте

Гражданские войны ИИ.

На вопрос, почему MCP не работает в гуях, консольный курсор мне только что заявил, что гуевый курсор - глючная ересь на ноде.

Figma Schema 2025: Новая эра дизайн-систем Сегодня проходит Schema, событие для энтузиастов дизайн-систем, с новыми фичами Figma и лучшими практиками.

Основные фичи • Extended collections для мультибрендовых дизайн-систем • Нативные слоты! • Проверка дизайна //про детачи и отсутствие токенов • Улучшения производительности работы с дизайн-системами • Figma MCP server доступен всем пользователям Figma • Дизайн-системы в Make и другие фичи для AI

В комментариях подробные видео, как это всё работает.

🔗 Читать подробнее

Кто посоветует хорошую опенсорс либу для тг бота чтоб как MCP клиент заводить? желательно без подстроки molt в названии

Разбираем новую эко-систему ИИ-агентов AgentKit от OpenAI :

В основе три инструмента: Agents Builder + Виджеты + ChatKit

В Agent Builder собираем автоматизации из узлов (как в n8n). В узлах (нодах) можно: ▹ Задавать системные промпты для моделей (модели от openAI) ▹ Подключать внешние инструменты (MCP) ▹ Использовать логические узлы (if/else) ▹ Использовать ▹ Определять формат вывода данных: текст в чат-боте / схема данных / виджеты

Виджеты — это мини‑приложения, отображаемые прямо в диалоге чата или на любом сайте ▹ Виджеты можно уже вайбкодить создавать описывая желаемое на сайте платформы ▹ На вход принимают данные от Агентов созданных в Agent Builder ▹ Работает по аналогии с v0 и Shadcn, но этот раз от OpenAI и фреймворк называется ChatKit

ChatKit — библиотека кастомизируемых интерфейсов ▹ Позволяет встраивать чат с агентом в твой продукт ▹ Под капотом компоненты на базе React + Typescript , доступна на гитхабе ▹ Встраиваемый чат‑UI в ваш продукт (треды, шаги агента, загрузки)

Для всех созданных агентов доступна аналитика: подробные логи, метрики, эвалы.

Итого: ты создаёшь агентный процесс в Agent Builder, создаешь ему UI помощью ChatKit, а результатом могут быть Виджеты в диалоге внутри ChatGPT или чат-интерфейс в твоем продукте.

🤔 OpenAI предоставили инфраструктуру полного цикла для агентного UX. Высока вероятность, что в ближайший год это радикально изменит привычный UX (меньше переходов по сайту, больше покупок прямо в чате и действий в чате) и станет дефолтом для продуктовых команд.

Agent Builder 👉 platform.openai.com/agent-builder Widgets 👉 widgets.chatkit.studio ChatKit 👉 chatkit.studio Документация 👉 platform.openai.com/docs/guides/agents

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

агент для metabase

выше писал про то, что хочется иметь "cursor для metabase". поэтому почитав ваши комменты, я сделал настроил себе cursor для metabase (хех)

что делал: 1. взял курсор как агента 2. выпустил себе metabase api-ключик 3. прикрутил к агенту metabase-mcp-server. однако агент использовал его только для read-операций. все write операции делались через curl напрямую 4. по итогу процесс такой: я пишу агенту запрос "построй bar chart за последние 14 дней по всем solo escape играм и сделай разбивку по ton/stars" –– курсор выдает ссылку на карточку, которую я редактирую визуально, итерирую и добавляю в дашборд

такой сетап с нуля работает плохо агент вообще ничего не понимает, не понимает данные, совершает ошибки, попадает в бесконечные циклы из-за неправильного формата api-запросов

поэтому пришлось его ✨обучить✨

можно было потратить несколько часов и описать все самостоятельно в AGENTS.md, но это противная задача – я с ней прокрастинировал (думаю, вы тоже не любите это делать)

я решил сделать так: 1. прошу агента что-то сделать 2. итерируюсь в чате, пока не добьюсь результата 3. (главное) в конце задачи прошу сделать дамп всех инсайнтов о процессе в AGENTS.md, чтобы последующие агенты могли быстрее выполнить свои задачи

и это действительно работает. спустя запросов 5 агент смог хорошо ориентироваться в дашбордах и таблицах. ему можно было давать bulk-операции вида "сделай везде цвет профит-чартов зеленым" и задачи на построение целых дашбордов в 1 запрос

про модели в основном у агента 2 задачи: хорошо уметь в тулколлы (для ресерча бд и дашкбордов) и уметь писать sql. супер много интеллекта тут не надо. я попробовал 3 модели. больше всего зашел sonnet-4.5 (отличный баланс скорости и умности). gpt-5-* – слишком долгая, хочется быстрее, хотя надежнее. также попробовал composer-1 (модель от курсора) – очень быстро, но чет ума не хватает, частые ошибки и пропуски

я доволен. -1 рутинная задача, спасибо ии

Мой AI-сетап FW2026

Claude Code за $100. Планирование и agentic таски: перс ассистент, сетап VDS, всё что требует контекст и рассуждение. Планирование через superpowers

Codex за $200. Чисто code execution. Все матёрые OG разрабы пишут на нём. Плох в планировании и вайб-кодинге, когда не знаешь чего хочешь. Но если знаешь — улетает.

Ещё один трюк — cross-review. Задачу оформляю в Claude Code через брейншторминг, собираем план и финал скидываю кодексу на проверку. Кодекс доточенный к деталям: хорошо ловит ситуации когда хотим реализовать функцию, но забыли поддержку в другом месте или тест не написали. Клод чаще соглашается. Кодекс ищет.

IDEшка Zed, но в 90% случаев хватает Ghostty. Ещё понравился Codex App: удобный интерфейс для ревью изменённых файлов, работает быстро. Жду T3Code от Theo.

Был бы broke – оставил только кодекс. Токенов в разы больше, модели с контекстом работают лучше. Клод даже за один небольшой промпт у меня 30-40к контекста съедает при отсутствии system prompts и mcp. При этом работаю часто в 2-3 потока одновременно и на кодексе до 50% лимита ни разу не добирался, а клод периодически отлетает.

Antigravity не пробовал, как и курсор. Не очень понимаю как посредники работают с моделями.

Gemini пока не тестировал, но хочу скоро потестить с Pi agent. Модель вроде до сих пор плохо работает с tool calling.

AWS Kiro vs Cursor: практический обзор после первого дня использования

Сегодня AWS выпустили Kiro (https://kiro.dev/) (спасибо @bogdanisssimo за новость). Это новый IDE для разработки с ИИ, который позиционируется как прямой конкурент Cursor (по сути это форк Cursor - даже не VSCode).

Решил поработать сегодня в нем. Тестировал на реальных задачах, которые у меня стояли сегодня. Спойлер: хватило меня на полдня.

Что впечатлило больше всего Agent Hooks: оказались настоящим прорывом. Честно скажу, это прямо моя боль была - поддерживать актуальную документацию в проекте при большой скорости разработки, хотя хуки решают и другие задачи. Они это закрыли - респект. Agent Steering: в несколько раз лучше /Generate Cursor Rules за счет структурированного подхода через категории product, structure и tech вместо рандомных Cursor Rules. Specs: по сути своей - Cursor To-dos v2 на стероидах. Что-то типа интегрированного claude-task-master (https://github.com/eyaltoledano/claude-task-master). Что понравилось еще: - удобное расположение Activity Bar (слева) - удобная панель Kiro в Activity Bar, где можно посмотреть все хуки, specs, mcp's, steering - streaming прямо в файл при генерации кода/plain-text (rules и др) - гибкая настройка того что можно делать агенту, а что нет (например: вызывать какие-то определенные MCP тулы без аппрува или выполнять какие-то команды)

Что не понравилось (но думаю это временно) Скорость генерации значительно уступает Cursor. Меня прямо выбесило это сегодня. По ощущениям что-то около 20-30 токенов в секунду. Но я конечно понимаю почему так происходит:

Во-первых, это первый день тестирования; Во-вторых, у них только Free версия и соответственно есть какие-то ограничения; В-третьих, и это уже следующий минус, у них всего две модели на выбор - Claude Sonnet 4 и 3.7. У Anthropic в принципе в последнее время наблюдаются проблемы со скоростью генерации, поэтому наверное это тоже повлияло.

Еще не понравилось, что нельзя загрузить собственные доки, но это частично компенсируется активным использованием context7 MCP (https://github.com/upstash/context7).

Перспективы Я считаю, что у IDE большие перспективы и вообще - это заявка на успех. Да, есть еще много вещей, которые им надо допилить чтобы быть хотя бы на равне с Cursor, но их килла-фичи перекрывают эти недостатки. Я готов пользоваться Kiro на постоянке как только они увеличат скорость генерации и добавят еще модели (думаю это решится добавлением подписки а-ля Pro за 20-30$ в месяц).

Интересно - быстрее Kiro допилят фичи/пофиксят баги или Cursor скопирует их фичи? 🤔

OpenAI запустили приложения внутри ChatGPT

▹ Приложения живут внутри диалога: пользователь пишет, модель вызывает нужное приложение, а результат приходит в виде ответа и встроенного приложения ▹ Под капотом MCP‑сервер + UI в виде реакт-компонентов. ▹ Мы получили новый рынок: 800млн. пользователей ChatGPT

👉 Каждому современному бизнесу в мире уже такое надо.

▹ Apps SDK уже доступен: можно сегодня начать разрабатывать вайбкодить MCP‑сервер, а "позже в этом году" отправить на ревью в каталог приложений OpenAI.

App Store для самого популярного телефона вышел в 2008. Apps для самой популярный ИИ вышел в 2025.

КСТАТИ в пятницу НЕ буду стримить как вайбкодить аппки для самой популярный ИИ 👹

Так, по вайбкодингу.

Lovable и Replit Эти штуки пригодны только для фронта, лендосов с элементарной логикой и минимального оооооочень простого прототипирования.

Как только упираешься в статусную модель, разные уровни доступа и админский функционал —> получаешь пи**ы от реальности. Меня сегодня, например, авторизация победила.

Хочешь консистентный дизайн в развивающемся проекте? Чтобы он не превратился в неконсистентное Г через полтора экрана? Покупай шаблон с библиотекой компонентов, впихивая его в Lovable, упрашивай его действовать в этих рамках…

Скармливаешь ему после этого не самое большое PRD —> эту скотину несёт хрен знает куда. И ему плевать на темлейт на Tailwind ccs и на твои ограничения. Ибо кредиты уже уплачены, а АПИ openAI сильно теребонькать не хочется…

В итоге получается бедолага, которого хочется пристрелить, чтобы он не мучался.

И да, про БД и всё это… Lovable из коробки через MCP проинтегрирован с Supabase, и даже если хорошо прописать бизнес-требования (и посидеть с ГПТ погонять структуру таблиц), то Ловабл эту структуру создаст в Supabase, даже, может быть, замапит с фронтом нормально...

Но если нужна нормальная и секьюрная админка, то нужно идти куда-то «налево» из Lovable в какую-нибудь Headless CMS. Делать админский UI, статусные модели и дёргать Supabase.

И тут очень полезны сильные навыки системного дизайна. Да и вообще очень важно понимать фронт и бэк, чтобы смотреть где эта скотина нафантазировала, растеряв весь контекст.

Кажется, что единственный нормальный вариант — это самому прописывать таблицы, связывать их и кормить скриншоты таблиц в тулзу, проверять что в итоге записалось в Supabase и как отрабатывают запросы.

Вышеописанное только про Lovable и подобное. По ощущению ~ Spray&Pray

Обманчиво простой UX с глубокой кроличьей норой.

Я ленивый, поэтому настроил себе Todoist MCP с user scope (чтобы Claude Code видел его, независимо от репозитория). Супер интересный экспириенс. Надо будет весь мой #LifeOps переводить на MCP-шки

https://github.com.mcas.ms/greirson/mcp-todoist

P.S. За ссылку большое спасибо Стасу @FactoryDS

P.P.S. Чтобы установить, достаточно клоду кинуть ссылку на репо + токен Todoist, дальше он сам

P.P.P.S. Очевидно, тоже самое можно сделать с любым инструментом для трекинга задач, которым вы пользуетесь, Linear, Jira, Asana, you name it

Ближайшая симуляция UnitCraft пройдёт в субботу 6 сентября в Москве, м. Технопарк.

Если прийти втроём, то дневное участие на человека будет стоить 8К. Можно сесть в одной команде и попробовать надрать другим задницы и кайфануть.

Кто, вдруг, ещё не знаком с симуляцией — подробности на лендинге.

И как всегда, у нас возможен заказ корпоративного ивента (с вылетом модераторов по РФ и за её пределы).

понял, что в productivity AI-продуктах «активация/онбординг» меняются. кнопки, воронки и туры уходят на десятый план. онбординг оседает в промт чате, где надо дать ценность с первой сессии. и получается главное - подтянуть контекст пользователя и дать агенту нужные доступы.

при этом контекст оседает в отдельных приложениях. понятно, что решаемо через интеграции, MCP-серверы и т.д. не хватает нейтрального слоя «контекст как объект», который делал бы оркестрацию на уровне тем / контекста. то есть, получается такой слой аутентификации в эпоху агентов.

в не-агентскую эпоху особо никто ничего подобного не смог сделать. проблема холодного старта решалась внутри тулов, никак не переиспользуя опыт в дргом продукте. но и, кажется пока мало стимулов у больших игроков, где оседает контекст, делиться с потенциальным хабом.

может что-то есть такое (орекстратор контекста) ?

Попробовал поработать с MCP Фигмы через Claude Code

Заранее один раз настраиваешь маппинг — какие компоненты дизайн-системы в Фигме соответствуют UI-kit-компонентам в коде. Потом просто пишешь промпт сверстать что-то и даёшь ссылку на макет

В итоге получаешь готовую, идеально сверстанную страницу из React-компонентов буквально по промпту из одного предложения

Вспоминаю времена в Сбере: джунам давали делать верстку, а потом старшие фронты прикручивали бизнес-логику. Да я и сам начинал карьеру с профессии верстальщика в веб-студии. Сейчас можно смело забыть, что такая профессия вообще существовала