// личный канал‑лог
gavrilovlog
← все записи

Claude + MCP (часть 1)

👁 51511💬 4
Это просто пушка! Наконец-то у меня добрались руки для того чтобы разобраться с ModelConextProtocol (MCP). Во многом спасибо друзьям, которые подтолкнули меня на изучение этой прекрасной вещи. Давайте я в этот раз постараюсь описать в чем идея MCP, но в будущем еще опишу более детальнее некоторые полезные модели. И так, когда мы говорим о GPT и подобных AI-генераторах, то следует понимать, как на деле они работают. Предположим у нас есть вся база интернета со всеми контекстами которые в интернете имеются и GPT анализируя эту всю базу расставляет веса для всех повторяющихся слов/слогов. Например я скажу: "В лесу ро..." и вы понимаете, что продолжение этой строки будет "...дилась ёлочка". GPT модель также допишет эту фразу, потому что это предложение наиболее часто-повторяющееся во всей базе. Однако, от того что GPT имеет доступ к огромной базе это является и минусом, потому что на один и тот же запрос, GPT может найти сотни или даже тысячи вариаций, поэтому чем подробнее вы зададите контекст в начале общения, тем более релевантны будут ответы. В 2023 году, когда ChatGPT обрел всемирную популярность, появилось много сервисов, которые позволяли задать определенной контекст по любой интересующей теме. Контекстом являлся просто список инструкций сужающий тему до максимально описывающего результата. А большинство AI-учителей, учили перед тем как что-то спросить, сначала первым сообщением задать контекст. Например "Представь, что ты Бухгалтер, ты можешь рассчитать налоговую базу для индивидуального предпринимателя..." и после этого уже задавать свой вопрос. Тогда первое сообщение станет контекстом и дальше уже ответ будет максимально подходящим для вас. Вот эта идея начального контекста стала развиваться, что даже OpenAI внедрили ее в собственный функционал платформы ChatGPT, где можно самому создать GPT заточенную под определенную задачу. Но еще наиболее крутой частью этого всего стала возможность определять функции. Например, у меня в коде есть функция get_weather - которая может определить какая сейчас погода в Питере. И в инструкциях я могу описать так: Если пользователь хочет узнать какая погода, укажи функцию get_weather в ответном сообщении. Если мой код в ответном сообщении увидит функцию "get_weather", он ее вызовет. Это стало следующим шагом развития AI и конкретно GPT моделей. (Продолжение будет завтра...) !💬 Telegram !📹 Youtube
93

Комментарии · 4

  • @shaurgon
    Хорош. Тоже недавно стал разбираться, что это за зверь такой, MCP. Очень вкусно и интересно, но область применения в разработке мне пока крайне непонятна. Если раскроешь - будет круто
    • @CryptoKisel
      Недавно смотрел по этой теме...и конкретно к твоему сообщению. У cursor есть сайт на котором есть разработанные уже MCP сервера..вот ссыль)) https://cursor.directory/mcp не скажу что точно знаю что они помогают, так как не пользовался)) но вот есть прогер хороший https://www.youtube.com/watch?v=fNITn_Vh9GY&t=883s который в этом видео как раз рассказывает про это на 15:40 по времени кажется)) или он там упоминает )) заодно вещает как интегрировать это)) С его слов есть вещи которые облегчают задачи))
      • @shaurgon
        А, да, я собственно у него и смотрел :) Но мне вот эти мини-интеграции с базой или гитом вообще профита не несут. Вот и хочется больше кейсов увидеть
      • @shaurgon
        Вот кстати кейс с браузером мне понравился, ошибки из консоли принести в курсор - отличная интеграция.