#kompas3d — Public Fediverse posts

Почему я выкинул MCP из AI-агента для CAD: граф API, ГОСТы, компилятор и live COM для KOMPAS-3D

Обычный LLM-агент, которого просят писать Python-скрипты под КОМПАС-3D, ошибается системно: придумывает несуществующие методы, путает две ветки COM API, ссылается на отменённые ГОСТы, подставляет невалидные значения в аргументы. Промпты и примеры это не лечат. В статье разбираю другой подход: контекст-слой из нескольких механизмов, где каждый класс ошибок ловится отдельно ещё до того, как код дойдёт до живого CAD. Внутри граф API на 47 тысяч узлов, справочник валидных значений, база действующих и отменённых стандартов, проверка сгенерированного кода настоящим C#-компилятором и разбор ошибок исполнения на живом КОМПАС-3D. С примерами кода и реальным фидбеком, который получает агент. Заодно объясняю, почему для такой задачи отказался от MCP.

https://habr.com/ru/articles/1054520/

#LLMагенты #KOMPAS3D #COM_API #верификация_кода #MCP #САПР #Python #компас3d #компас3d_v24 #cad

ИИ управляет КОМПАС-3D — и это уже можно трогать руками

Два месяца назад я выложил первую версию MCP для КОМПАС-3D. Реакция была предсказуемая: “круто для демо, но в реальной работе не взлетит”. Тогда они были правы. Сейчас агент получает задачу, строит 3D-деталь, добавляет отверстия, проверяет дерево построения, сохраняет документ и возвращает скриншот. Сам. Более того, теперь ИИ забирает на себя не только объемную геометрию, но и плоскую документальную рутину. Ему можно делегировать создание чертежа, автоматическое заполнение штампа и экспорт результата в DXF одним запросом. Ключевое изменение здесь в том, что агент теперь держит в голове состояние модели на каждом шаге. Он понимает в каком документе находится, на какой стадии построения работает, какую грань или какой feature нужно взять в следующей операции, что именно изменилось после команды и какие свойства получились у детали в итоге. Например: Можно взять уже открытую деталь, спросить у неё текущее состояние через get_3d_context и узнать, что базовое тело уже создано, а в дереве висит 11 элементов. Агенту не нужно угадывать или строить всё с нуля - он понимает, на каком этапе находится модель, и сразу переходит к следующим шагам. Можно не высчитывать координаты плоскостей вручную. Инструмент resolve_selection_3d по описанию сам находит нужную грань (например, «верхняя плоская») и возвращает её системный идентификатор. Агент просто берёт эту ссылку, ставит на неё новый эскиз и делает вырез точно там, где нужно. Можно убедиться, что команды не просто улетели в пустоту, а реально сработали. Тул list_feature_tree_3d отдаёт агенту список шагов: базовый эскиз, выдавливание, вырез, отверстие, фаска. То есть ИИ доводит деталь до конкретной истории построения, которую вы потом можете открыть руками и проверить.

https://habr.com/ru/articles/1017630/

#Python #КОМПАС3D #KOMPAS3D #LLM #MCP #автоматизация #нейросети #САПР #программирование #model_context_protocol

MCP (КОМПАС-3D + LLM): превращаем САПР в среду для AI-агентов с помощью Python и COM API

Есть рутина, которую вы мечтаете автоматизировать? Или идеи, чего не хватает в повседневной работе? Напишите в комментариях или мне на почту (она в конце поста). Буду рад любым предложениям: что добавить, что упростить, а что вообще переделать. Нейросети научились писать код, но до недавнего времени оставались беспомощными в реальном мире софта. Протокол MCP (Model Context Protocol) убрал эту стену, дав моделям прямой доступ к инструментам. И если для веба коннекторы появились сразу, то инженерный софт незаслуженно забыли. Я решил это исправить и дал нейросети прямой доступ к API КОМПАС-3D.

https://habr.com/ru/articles/987312/

#Python #КОМПАС3D #KOMPAS3D #LLM #MCP #автоматизация #нейросети #САПР #программирование #model_context_protocol