Comments 5
очень полезно , спасибо большое
мы старались)
и почему мне кажется, что этот текст сгенерила нейронка?
почему вам так кажется ?
Ну смотрите в вашей же статье написано что:
MCP‑сервер (Message Control Plane) для обработки и маршрутизации телеметрии в реальном времени, мы решили попробовать нечто более декларативное и «из коробки» готовое к бою.
Чтож, возможно в Spring AI его решили переназвать, давайте проверим, поскольку я без понятия как работает Spring AI и не знаю Java, все же убедимся в информации.
Узнаем что такое MCP в контексте Spring AI
Сделаем следующие шаги:
1) Открываем документацию Spring AI про MCP: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/mcp/mcp-overview.html
2) Посмотрим как выглядит yaml файл и действительно ли вы пишите MCP-сервер и имеете ввиду именно MCP от Anthropic, а не какое-то кастомное название внутри фреймворка/разработчиков/компании
yaml внутри документации выглядит вполне похожим на ваш, но в нем нету некоторых параметров, которые есть у вас, либо же наоборот: https://docs.spring.io/spring-ai/reference/api/mcp/mcp-server-boot-starter-docs.html
Вывод по Spring AI: название MCP точно не относится к вашему внутреннему сленгу, а относится к open-source протоколу от Anthropic : https://modelcontextprotocol.io/introduction
Докажем что статья или её часть была написана ИИ и не проверена автором
Сказанное выше не доказывает, что вы использовали ИИ, так ведь?
Чтож давайте сделаем запрос в относительно старую модель, которая вряд-ли имеет контекст (была дообучена, или посмотрела в интернете/раге/любым другими способом) про MCP
Как я уже сказал модель не знает что такое MCP и такая проблема была даже у Claude Sonnet 3.7 и все еще сохраняется, потому что данные про MCP не попали в корпус на претрене или другом виде тюнинга, ну и авторы не засунули инфу о нем в системный промпт, тем не менее Claude имел возможность им пользоваться, поскольку это просто стандартные тулы в новой обертке, грубо говоря.
Отсюда следует вывод, что автор использовал какую-то из моделей, которая все еще не знает о том, что такое MCP на самом деле, но возможно умеет пользоваться интернетом.
В доказательство того, что модели знают что такое MCP, возьмем Claude Sonnet 4.0
Вот этот ответ действительно правильный и верный, возможно одна из причин выпуска семейства моделей Claude 4.0 в том, чтоб они могли объяснить что такое MCP ))
Вывод сгенеренному тексту: автор использовал ИИ как минимум для генерации введения, а также перенес в статью незнание LLM о том что такое MCP.
С одной стороны мы все можем ошибаться, однако информация автора о том, что такое MCP явно сгенерена нейронкой и не проверена.
К тому же:
Лично я такие комменты стал бы писать в формате:
# Таймаут AI-запроса в секундах
request-timeout: 180Поскольку это быстрее и удобнее и не заставляет делать множество табуляций, отступов, что может привести к сдвигу текста и нерабочему файлу из за этого же сдвига.
Либо автор люто пишет пробелы, табуляции и хорошо редачит текст в yaml файлах, либо эту часть также сгенерила нейронка.
Вывод общий
Возможно не вся статья сгенерена не самой свежей версией GPT, однако это должно заставить как автора, так и нас задуматься о том, что не нейронка виновата, что выдала нам неверную информацию, а мы виноваты, что не учли особенность технологии, не проверили информацию и продолжаем распространять ложные термины.
И мой фидбэк не в том, что нейронки плохо - нет (это супер круто), он в том, что инфа неверная и вот это уже не круто.
P.S. Извините за духоту.
Я сам пользуюсь нейронками, чтобы писать код, редачить текст, переводить слова других людей с русского на русский, нейронки классно умеют править структуру текста для статьи, делать прикольные и кликбейтные заголовки, но тем не менее:
Важно помнить, что ответственность за дезинформацию несем мы сами - как пользователи, особенно "технически продвинутые", как разработчики, особенно если эту дезинформацию распростроняем сами же мы.
Не одним Python едины: Spring AI в разработке MCP‑сервера BitDive