home.social

#mcpserver — Public Fediverse posts

Live and recent posts from across the Fediverse tagged #mcpserver, aggregated by home.social.

  1. Power Apps introduces closed‑loop learning: agents now learn from real user corrections, turning feedback into org‑wide improvements. Less manual fixing, smarter automations, better accuracy over time.

    microsoft.com/en-us/power-plat

  2. Power Apps introduces closed‑loop learning: agents now learn from real user corrections, turning feedback into org‑wide improvements. Less manual fixing, smarter automations, better accuracy over time. #PowerApps #AI #Automation #EnterpriseAI #Copilot #MCPServer

    Closed-loop learning on the Po...

  3. Power Apps introduces closed‑loop learning: agents now learn from real user corrections, turning feedback into org‑wide improvements. Less manual fixing, smarter automations, better accuracy over time.
    #PowerApps #AI #Automation #EnterpriseAI #Copilot #MCPServer
    microsoft.com/en-us/power-plat

  4. Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

    В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

    habr.com/ru/articles/1034362/

    #искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

  5. Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

    В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

    habr.com/ru/articles/1034362/

    #искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

  6. Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

    В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

    habr.com/ru/articles/1034362/

    #искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

  7. Лучший код занял второе место: разбираем финал Dev-to-Dev хакатона и ищем границы агентной инженерии

    В финале хакатона Dev-to-Dev: Agentic Engineering Challenge на втором месте оказался самый качественно написанный проект соревнования. 65 тестов, типы, защита от path traversal, Docker с non-root user, архитектура, в которой видно инженера, а не участника хакатона. И именно поэтому он не победил. Победителем стал не самый чистый код и не самая смелая архитектура. Это решение точнее всех попало в то, что мы пытались измерить — agentic engineering. Термин, которому едва пара лет, и в который каждая команда пока вкладывает что-то своё. Ниже разбираем 10 финалистов хакатона: что они построили, где заработали баллы и где их потеряли, какие архитектурные ставки сработали — и почему «писать хороший код» и «строить агентные системы» в 2026 году превратились в разные навыки.

    habr.com/ru/articles/1034362/

    #искусственный_интеллект #агентное_программирование #ииагенты #python #mcp #mcpserver #fastmcp #agentic_engineering #docker #claudemd

  8. Как я добавил в браузерного AI-агента поддержку MCP за вечер

    "Эта статья о том, как я n0x из просто болталки сделал агента который научился открывать браузер, делать скриншоты и выполнять команды Вы когда-нибудь разговаривали с AI, и он в ответ на просьбу «открой Яндекс» писал вам: «Вот ссылка: yandex.ru »? Я — да. И каждый раз мне хотелось сказать: «Спасибо, капитан Очевидность, я и сам это знаю» . Проблема в том, что большинство LLM-приложений — это просто болталки. Они генерируют текст, но не могут сделать что то полезное. А что, если бы AI мог управлять браузером? Открывать страницы, делать скриншоты, выполнять JavaScript? В этой статье я расскажу, как добавил в проект n0x поддержку MCP (Model Context Protocol) — и научил AI-агента открывать сайты по команде «открой …».

    habr.com/ru/articles/1029300/

    #ai #mcp #mcpserver #qwen #browser #webgpu

  9. Как я добавил в браузерного AI-агента поддержку MCP за вечер

    "Эта статья о том, как я n0x из просто болталки сделал агента который научился открывать браузер, делать скриншоты и выполнять команды Вы когда-нибудь разговаривали с AI, и он в ответ на просьбу «открой Яндекс» писал вам: «Вот ссылка: yandex.ru »? Я — да. И каждый раз мне хотелось сказать: «Спасибо, капитан Очевидность, я и сам это знаю» . Проблема в том, что большинство LLM-приложений — это просто болталки. Они генерируют текст, но не могут сделать что то полезное. А что, если бы AI мог управлять браузером? Открывать страницы, делать скриншоты, выполнять JavaScript? В этой статье я расскажу, как добавил в проект n0x поддержку MCP (Model Context Protocol) — и научил AI-агента открывать сайты по команде «открой …».

    habr.com/ru/articles/1029300/

    #ai #mcp #mcpserver #qwen #browser #webgpu

  10. Как я добавил в браузерного AI-агента поддержку MCP за вечер

    "Эта статья о том, как я n0x из просто болталки сделал агента который научился открывать браузер, делать скриншоты и выполнять команды Вы когда-нибудь разговаривали с AI, и он в ответ на просьбу «открой Яндекс» писал вам: «Вот ссылка: yandex.ru »? Я — да. И каждый раз мне хотелось сказать: «Спасибо, капитан Очевидность, я и сам это знаю» . Проблема в том, что большинство LLM-приложений — это просто болталки. Они генерируют текст, но не могут сделать что то полезное. А что, если бы AI мог управлять браузером? Открывать страницы, делать скриншоты, выполнять JavaScript? В этой статье я расскажу, как добавил в проект n0x поддержку MCP (Model Context Protocol) — и научил AI-агента открывать сайты по команде «открой …».

    habr.com/ru/articles/1029300/

    #ai #mcp #mcpserver #qwen #browser #webgpu

  11. 🟪 A New Way to Build Canvas Apps 🚀 (Power Apps MCP Server)

    Power Apps just got a productivity boost with the Canvas Apps Authoring MCP Server 🚀
    It connects AI like GitHub Copilot and Claude to Power Apps Studio to generate YAML and sync live.

    The workflow reduces repetitive UI and formula work while keeping creators in control.
    • Faster prototyping
    • Less formula repetition

    💡 Faster app prototyping
    🔍 YAML driven app edits
    ⚖️ Human supervised automation

    ▶︎hubsite365.com/en-ww/citizen-d

    Would you use AI to speed Power Apps development or prefer building manually? 💡
    #PowerApps #PowerPlatform #CanvasApps #MCPServer

  12. A few years ago, I built an air quality app called Airqmon. The idea got an AI makeover 🤖

    I just published an MCP server that gives LLMs real-time access to air quality data from Airly. Now, when you ask your AI assistant if you should go for a walk, it checks the actual PM and ozone levels instead of giving a generic answer. No more "hallucinated" fresh air. And yes, it works with OpenClaw 🦞

    github.com/jsynowiec/mcp-serve

    #mcp #mcpserver #ai #llm #airquality #airly #pm10 #pm25 #openclaw

  13. Я дал AI-агенту канбан-борд, и он справился с проджект-менеджментом лучше моей команды

    Есть такой момент, знакомый каждому, кто долго работает в паре с AI. Сидишь в терминале, Claude генерит код, ты ревьюишь, правишь курс, снова запускаешь. Проходит пара часов, и ты понимаешь: никто не записал, что вообще произошло. Ни один тикет не обновлен. Таймер не запущен. Чат на тысячу строк, но он испарится, как только закроешь сессию. А когда коллега спросит, что было сделано за день, ты будешь восстанавливать картину по памяти. Удачи. Меня это достало. Заканчиваю марафон-сессию с Claude или Codex, ощущение, что гора работы сделана, а доска проекта все так же показывает Not Started. Тайм-трекинг? Какой тайм-трекинг. Разрыв между реальной работой и тем, как выглядит проект, стал просто нелепым.

    habr.com/ru/articles/1020106/

    #kanban #claude #codex #agent #skillmd #jira #linear #mcpserver #mattermost #focalboard

  14. Я дал AI-агенту канбан-борд, и он справился с проджект-менеджментом лучше моей команды

    Есть такой момент, знакомый каждому, кто долго работает в паре с AI. Сидишь в терминале, Claude генерит код, ты ревьюишь, правишь курс, снова запускаешь. Проходит пара часов, и ты понимаешь: никто не записал, что вообще произошло. Ни один тикет не обновлен. Таймер не запущен. Чат на тысячу строк, но он испарится, как только закроешь сессию. А когда коллега спросит, что было сделано за день, ты будешь восстанавливать картину по памяти. Удачи. Меня это достало. Заканчиваю марафон-сессию с Claude или Codex, ощущение, что гора работы сделана, а доска проекта все так же показывает Not Started. Тайм-трекинг? Какой тайм-трекинг. Разрыв между реальной работой и тем, как выглядит проект, стал просто нелепым.

    habr.com/ru/articles/1020106/

    #kanban #claude #codex #agent #skillmd #jira #linear #mcpserver #mattermost #focalboard

  15. 😂 Behold, the "ultimate" travel hack: slap some AI on your vacation plans and watch your brain melt while navigating GitHub spaghetti code. Who needs a relaxing getaway when you can stress-test your sanity with a MCP server? ✈️🤯
    github.com/borski/travel-hacki #travelhack #AIvacation #GitHubspaghetti #stress #test #MCPserver #HackerNews #ngated

  16. Как A2A‑протокол обеспечивает оркестрацию ИИ‑агентов

    Мир AI-разработки стремительно движется от парадигмы «один модельный вызов — один ответ» к системам, в которых множество специализированных агентов решают сложные задачи совместно. Представьте себе оркестр, где каждый музыкант — это отдельный AI-агент со своей специализацией: один анализирует данные, другой генерирует код, третий проверяет результаты. Такие мультиагентные системы позволяют декомпозировать и задачу ускорять выполнение за счёт параллельной работы. Крупнейшие игроки — Google, Microsoft, IBM — уже делают ставку на эту парадигму как на фундамент приложений следующего поколения. Однако путь от прототипа к работающему продукту усеян типичными провалами. На Reddit (MachineLearning) или Хабр разработчики часть жалуются: «Агенты теряют контекст при передаче задач», «Они зациклились в бесконечных дебатах, сожгли весь бюджет на токены, а результата нуль». Анализ таких кейсов показывает: дело не в «глупости» LLM или неудачных промптах. Корень зла почти всегда лежит в отсутствии грамотной оркестрации. В этой статье я подробно разберу тему оркестрации AI-агентов с использованием протокола A2A, а также его эффективное расширение за счет AGP, чтобы показать, как эти инструменты упрощают сложные мультиагентные системы.

    habr.com/ru/companies/cloud_ru

    #ai #ml #a2a_protocol #a2a #mcpserver #mcp #агентные_системы

  17. От нуля к единице: MCP и много другого на пути к его пониманию

    Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками , но при этом я также затрону смежные темы , чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить. Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.

    habr.com/ru/articles/1005028/

    #mcp #mcpserver #ai #llm #agent #агенты #model_context_protocol #rpc #network

  18. От нуля к единице: MCP и много другого на пути к его пониманию

    Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками , но при этом я также затрону смежные темы , чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить. Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.

    habr.com/ru/articles/1005028/

    #mcp #mcpserver #ai #llm #agent #агенты #model_context_protocol #rpc #network

  19. От нуля к единице: MCP и много другого на пути к его пониманию

    Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками , но при этом я также затрону смежные темы , чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить. Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.

    habr.com/ru/articles/1005028/

    #mcp #mcpserver #ai #llm #agent #агенты #model_context_protocol #rpc #network

  20. От нуля к единице: MCP и много другого на пути к его пониманию

    Сегодня ядром данной статьи будет MCP — как мост между бекендом‑оберткой с LLM и внешними источниками , но при этом я также затрону смежные темы , чтобы картина была полной и не требовалось дополнительно гуглить. Я постараюсь не давать устоявшиеся термины в контексте MCP, а также в процессе буду пояснять некоторые «базовые» термины, которые все как бы понимают — но нередко нет, чтобы мы все улавливали один и тот же контекст статьи.

    habr.com/ru/articles/1005028/

    #mcp #mcpserver #ai #llm #agent #агенты #model_context_protocol #rpc #network

  21. MCPHero: MCP tools как native tools в openai

    MCPHero - новая библиотека/проект для Python для использования MCP tools как native tools в ИИ библиотеках типа openai, которые не поддерживают MCP сами по себе.

    habr.com/ru/articles/992922/

    #openai #python #langchain #pydanticai #mcpserver #mcptools #mcpсервер #mcp #openai_api #gemini

  22. Have questions or feedback about our MCP Server for Postgres (or about MCP servers in general)?

    We'd really appreciate your input. Join the HackerNews discussion if it's easiest (news.ycombinator.com/item?id=4) or get in touch via replies or emailing community (at) pgedge.com

    Haven't seen the pgedge-postgres-mcp project yet? Check it out: github.com/pgEdge/pgedge-postg

    #hn #hackernews #techdiscussion #mcpserver #mcp #modelcontextprotocol #aiagent #aidevelopment #aiapps #database #data #dataengineering

  23. Ragex: Гибридный RAG для анализа кода

    Я поломался, поломался — и поломался на осколки. Признаю́: железные помощники Т9 действительно могут приносить пользу в разработке. Единственное, что мне не нравилось — то, что весь проект большой и хорошо натренированной модели не скормишь, а значит — неизбежны потери контекста, размывание смыслов и джойсовские галлюцинации. Я уже давно понял: если мне нужно, чтобы что-то было сделано хорошо, — делегирование отпадает, придётся брать в руки молоток самому. Это касается любых жизненных аспектов: варки борща, замены сантехники, перевода Эдгара Аллана По или Антонио Мачадо на русский, или, там, программирования. Когда БЯМ научились подключать сторонние MCP-сервера, произошел качественный скачок. Теперь не нужно файнтьюнить модель, можно файнтьюнить буковку « R » из акронима « R AG ». Я-то лучше знаю, как правильно извлекать смыслы из моего личного контента. Если речь про код — лучше всего искать правду в AST . Так и был зачат Ragex — MCP-сервер для семантического анализа кодовых баз с элементами чёрной магии. Проект, понятно, написан на Elixir , потому что ну а на чем еще?

    habr.com/ru/articles/982418/

    #mcpserver #mcptools #mcpservers #mcpсервер #mcp_server #rag #rag_pipeline #rag_ai

  24. Ragex: Гибридный RAG для анализа кода

    Я поломался, поломался — и поломался на осколки. Признаю́: железные помощники Т9 действительно могут приносить пользу в разработке. Единственное, что мне не нравилось — то, что весь проект большой и хорошо натренированной модели не скормишь, а значит — неизбежны потери контекста, размывание смыслов и джойсовские галлюцинации. Я уже давно понял: если мне нужно, чтобы что-то было сделано хорошо, — делегирование отпадает, придётся брать в руки молоток самому. Это касается любых жизненных аспектов: варки борща, замены сантехники, перевода Эдгара Аллана По или Антонио Мачадо на русский, или, там, программирования. Когда БЯМ научились подключать сторонние MCP-сервера, произошел качественный скачок. Теперь не нужно файнтьюнить модель, можно файнтьюнить буковку « R » из акронима « R AG ». Я-то лучше знаю, как правильно извлекать смыслы из моего личного контента. Если речь про код — лучше всего искать правду в AST . Так и был зачат Ragex — MCP-сервер для семантического анализа кодовых баз с элементами чёрной магии. Проект, понятно, написан на Elixir , потому что ну а на чем еще?

    habr.com/ru/articles/982418/

    #mcpserver #mcptools #mcpservers #mcpсервер #mcp_server #rag #rag_pipeline #rag_ai

  25. Ragex: Гибридный RAG для анализа кода

    Я поломался, поломался — и поломался на осколки. Признаю́: железные помощники Т9 действительно могут приносить пользу в разработке. Единственное, что мне не нравилось — то, что весь проект большой и хорошо натренированной модели не скормишь, а значит — неизбежны потери контекста, размывание смыслов и джойсовские галлюцинации. Я уже давно понял: если мне нужно, чтобы что-то было сделано хорошо, — делегирование отпадает, придётся брать в руки молоток самому. Это касается любых жизненных аспектов: варки борща, замены сантехники, перевода Эдгара Аллана По или Антонио Мачадо на русский, или, там, программирования. Когда БЯМ научились подключать сторонние MCP-сервера, произошел качественный скачок. Теперь не нужно файнтьюнить модель, можно файнтьюнить буковку « R » из акронима « R AG ». Я-то лучше знаю, как правильно извлекать смыслы из моего личного контента. Если речь про код — лучше всего искать правду в AST . Так и был зачат Ragex — MCP-сервер для семантического анализа кодовых баз с элементами чёрной магии. Проект, понятно, написан на Elixir , потому что ну а на чем еще?

    habr.com/ru/articles/982418/

    #mcpserver #mcptools #mcpservers #mcpсервер #mcp_server #rag #rag_pipeline #rag_ai

  26. Ragex: Гибридный RAG для анализа кода

    Я поломался, поломался — и поломался на осколки. Признаю́: железные помощники Т9 действительно могут приносить пользу в разработке. Единственное, что мне не нравилось — то, что весь проект большой и хорошо натренированной модели не скормишь, а значит — неизбежны потери контекста, размывание смыслов и джойсовские галлюцинации. Я уже давно понял: если мне нужно, чтобы что-то было сделано хорошо, — делегирование отпадает, придётся брать в руки молоток самому. Это касается любых жизненных аспектов: варки борща, замены сантехники, перевода Эдгара Аллана По или Антонио Мачадо на русский, или, там, программирования. Когда БЯМ научились подключать сторонние MCP-сервера, произошел качественный скачок. Теперь не нужно файнтьюнить модель, можно файнтьюнить буковку « R » из акронима « R AG ». Я-то лучше знаю, как правильно извлекать смыслы из моего личного контента. Если речь про код — лучше всего искать правду в AST . Так и был зачат Ragex — MCP-сервер для семантического анализа кодовых баз с элементами чёрной магии. Проект, понятно, написан на Elixir , потому что ну а на чем еще?

    habr.com/ru/articles/982418/

    #mcpserver #mcptools #mcpservers #mcpсервер #mcp_server #rag #rag_pipeline #rag_ai

  27. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  28. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  29. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  30. Как создать документацию к коду, а потом ее обновить с помощью нейросети

    В этой статье мы рассмотрим, как использовать нейросети для описания кода через VS Code и как вносить изменения в описание в репозитории с помощью MCP-сервера GitHub.

    habr.com/ru/articles/981282/

    #mcpserver #roo_code #openai #openai_api

  31. Деплой через AI — есть ли в этом смысл?

    Хочу понять, есть ли потребность в решении которое я проектирую. Деплой через AI — есть ли в этом смысл?

    habr.com/ru/articles/973566/

    #ai #mcpserver #claude #devops #paas #opensource #selfhosted #k8s #deploy

  32. Вайб No-Coding или на что способен n8n с ИИ за спиной

    "Claude, создай мне воркфлоу в n8n" — работает или хайп? Я настроил Claude Desktop для работы с n8n. Две недели тестил. YouTube обещает магию. Реальность оказалась сложнее: он теперь джун, а я слежу, чтобы не накосячил. Что работает: анализ воркфлоу, поиск узких мест. Что не работает: создание сложных процессов, редактирование без глюков. В статье — инструкция по настройке + честные выводы.

    habr.com/ru/articles/970036/

    #n8n #n8n_ai #n8n_telegram #mcpserver #claude_ai #mcpсервер #вайбкодинг #автоматизация #ai #nocode

  33. Вайб-кодинг от-кутюр: MCP-сервер проверки и запуска кода на Питоне

    При вайб-кодинге, то есть разработке с использованием ИИ, локальная нейросеть предлагает Python-скрипт для решения задачи, но нужна уверенность в его корректности и безопасности. Прямой запуск такого кода на рабочей машине это риск для системы и данных. Значит MCP-сервер должен учитывать это. Посмотрим как устроен такой сервер, какие подводные камни могут встретиться и как интегрировать его с локальной LLM. Статья является документированным описанием проекта MCP-сервера, инструмента LLM, предоставляющего две функции: проверку синтаксиса и безопасное выполнение кода в изолированной песочнице. Исходники выложены на github .

    habr.com/ru/articles/967042/

    #mcpserver #LMM #lm_studio

  34. Вайб-кодинг от-кутюр: MCP-сервер проверки и запуска кода на Питоне

    При вайб-кодинге, то есть разработке с использованием ИИ, локальная нейросеть предлагает Python-скрипт для решения задачи, но нужна уверенность в его корректности и безопасности. Прямой запуск такого кода на рабочей машине это риск для системы и данных. Значит MCP-сервер должен учитывать это. Посмотрим как устроен такой сервер, какие подводные камни могут встретиться и как интегрировать его с локальной LLM. Статья является документированным описанием проекта MCP-сервера, инструмента LLM, предоставляющего две функции: проверку синтаксиса и безопасное выполнение кода в изолированной песочнице. Исходники выложены на github .

    habr.com/ru/articles/967042/

    #mcpserver #LMM #lm_studio

  35. Вайб-кодинг от-кутюр: MCP-сервер проверки и запуска кода на Питоне

    При вайб-кодинге, то есть разработке с использованием ИИ, локальная нейросеть предлагает Python-скрипт для решения задачи, но нужна уверенность в его корректности и безопасности. Прямой запуск такого кода на рабочей машине это риск для системы и данных. Значит MCP-сервер должен учитывать это. Посмотрим как устроен такой сервер, какие подводные камни могут встретиться и как интегрировать его с локальной LLM. Статья является документированным описанием проекта MCP-сервера, инструмента LLM, предоставляющего две функции: проверку синтаксиса и безопасное выполнение кода в изолированной песочнице. Исходники выложены на github .

    habr.com/ru/articles/967042/

    #mcpserver #LMM #lm_studio