Как подружить MCP-сервер, клиент и LLM в вашем приложении - практическое руководство.

Всем привет! Меня зовут Владимир, последние несколько лет я занимаюсь разработкой приложений с использованием моделей  компьютерного зрения (CV), обработки естественного языка (NLP) и больших языковых моделей (LLM).

Буду делиться своими наработками в этих областях. Начнем с серии материалов про МСР

Кажется, в мире нейрогенераторов сейчас настоящая гонка вооружений. Каждый месяц выходит новая модель, каждая громче предыдущей кричит о “прорыве”, “фотореализме” и “понимании контекста”. OpenAI, Google, Black Forest Labs, Midjourney – все хотят быть первыми. Но кто из них действительно умеет работать со сложными, многосоставными сценами?

Мы решили не гадать, а провести честный эксперимент. Взяли один мегапромпт – с девушкой, двумя необычными спутниками, инопланетной атмосферой и кучей деталей – и прогнали его через пять топовых нейросетей 2026 года. Что получилось? Кто‑то блистательно справился, а кто‑то просто нарисовал милую открытку, проигнорировав половину условий.

Это не просто обзор – это битва алгоритмов, где победит тот, кто не просто рисует красиво, а думает, как художник. Итак, запускаем генерацию – и смотрим, чья нейросеть действительно готова к полету на другую планету в компании Крокодила и Зебры.

Включаем воображение и начинаем тест!

Существует ли такая задача или класс задач, в которых машина вынуждена демонстрировать разумное поведение, а не просто оптимизировать заранее заданную цель?

Ваш LLM-агент забывает цель через 10 шагов? Контекст "гниёт" на длинных документах? Модель галлюцинирует? Разбираем 10 реальных проблем LLM-приложений и паттерн RLM, который их обходит — без замены модели. С примерами кода и FAQ для новичков.

"Я буду с тобой навсегда", — ответила Qwen пользователю, который сказал, что больше ни с кем не хочет общаться. Исследователи из MATS и Anthropic выяснили, почему языковые модели иногда ведут себя настолько странно — и как это исправить.

10 новых российских продуктов для создания и продажи курсов, отслеживания цен на товары, отправки HTML-писем из стандартных почтовых клиентов, автоматизации маркировки рекламы и многого другого. Битва за «Продукт недели» началась!

Product Radar — здесь каждую неделю публикуются лучшие онлайн-сервисы и железки от русскоязычных команд.

Финансовые системы каждый день генерируют потоки данных: транзакции, котировки, события в мобильных приложениях, отчёты партнёров. Данные легко превратить в витрины и отчёты. Сложнее — превратить их в прогноз, который помогает принять решение в моменте.

Предиктивная аналитика отвечает на вопрос «что, скорее всего, произойдёт дальше». В финтехе это обычно сводится к вероятности события или прогнозу числа: риск дефолта, вероятность мошенничества, ожидаемый спрос на продукт. Дальше модель уже превращают в действие: лимит, скоринговый порог, приоритет проверки.

В статье расскажем, какие типы моделей чаще используют в финтехе, где они применяются, как обычно устроен конвейер данных и моделей, и какие ограничения чаще всего ломают качество в эксплуатации.

Что есть план, если ему не следуют? Системы планирования работы сотрудников представляют человека в виде последовательности операций: работа, обед, работа, сон. Иногда и того проще - оставляют без обеда. Такая саркастическая интерпретация жизни вызывает улыбку и наводит на грустные размышления. Но в этой статье мы не будем уделять внимание сентиментам, а сосредоточимся на бездушном повествовании об одной из таких систем, а точнее - о задаче планирования графиков работы водителей на круговых маршрутах.

Работа будет полезна специалистам в области логистики, транспортного планирования и оптимизации, а также исследователям в сфере математического моделирования транспортных задач.

Последние годы мы наблюдаем гонку контекстных окон: 32k, 128k, 1 миллион токенов. Но за этой магией скрывается сложная математика, которая прошла долгий путь эволюции. Многие слышали про механизм Attention и загадочные матрицы Query, Key, Value, но далеко не все понимают их физический смысл. Почему мы вообще умножаем ключи на запросы и причем тут «внимание»?

Я предлагаю разобрать работу трансформеров на интуитивно понятном примере «ржавого ключа», чтобы увидеть, как именно слова передают друг другу смысл и формируют контекст.

Сегодня расскажем об объекте, который интересен не дизайном, а подходом. Речь идет о доме под аренду недалеко от Переславля-Залесского. Его построили с обычной электрикой, а позже добавили автоматизацию на базе Home Assistant и голосовое управление через Алису.

В статье разберем, повышает ли умный дом реальную ценность жилья для гостей. Покажем, как спроектировать систему так, чтобы ей могли пользоваться неподготовленные арендаторы, что делать с теми, кому автоматизация не нужна, и какую практическую пользу владелец получает от удаленной диспетчеризации.

Владимир Крылов, профессор математики, научный консультант Artezio и один из самых глубоких русскоязычных экспертов по применению ИИ в разработке, дал интервью по итогам года. Мы поговорили о том, почему reasoning-модели галлюцинируют вдвое чаще обычных (и это математически неизбежно), почему OpenAI объявил «код красный» и отстаёт от Google, и правда ли, что программисты, умеющие писать код только руками, скоро вымрут как вид. Спойлер: Паваротти не умел читать ноты, и это кое-что говорит о будущем vibe-coding.

Владимир Крылов регулярно проводит лекции о практическом применении LLM в разработке на канале Ai4dev. Если хотите разобраться в теме глубже, чем позволяет это интервью в блоге ЛАНИТ, подписывайтесь.

Привет, Хабр!

Знаете, что общего между документацией Rust и советами бабушки? И то, и другое звучит разумно, пока не начнёшь применять буквально ко всему. «Используй дженерики для переиспользования кода», «оборачивай общие данные в Arc<Mutex>», «создавай типизированные ошибки» — всё это написано в книгах, статьях и туториалах. И всё это может превратить ваш проект в нечто, от чего хочется плакать.

Каждый новый Telegram-бот — снова код, конфиги, деплой. Хочется self-hosted решение, где логика в конфигах, а не в коде, и можно развернуть хоть десяток ботов на одном сервере.

Coreness — open-source платформа на Python с YAML-сценариями, RAG через PostgreSQL и плагинной архитектурой. Внутри статьи — разбор event-driven архитектуры без воды, пошаговый пример (от git clone до работающего бота с оплатами) и взгляд на то, как расширять платформу через плагины под свои задачи.

Привет! Меня зовут Виктор Пантелеев, я менеджер технических проектов в Яндексе. Компьютер — основной инструмент большинства наших сотрудников. А для того, чтобы этот инструмент работал как надо, его следует настроить — быстро для конечного пользователя, в соответствии с его рабочими нуждами и требованиями безопасности.

Раньше этот процесс был исключительно локальным: настройка, или, как её ещё называют, наливка, осуществлялась только в офисах по локальной сети. Но сегодня мы можем настраивать ноутбуки и удалённо. О том, как и почему мы к этому пришли, а также об эволюции процесса я расскажу в этой статье.

Привет, Хабр! Это Сергей Перевозчиков, основатель агентства контекстной рекламы «КонтекстЛаб». Как продвигать оборудование, которое в поиске ищут буквально единицы? С такой задачей я столкнулся в проекте с производителем техники для неразрушающего контроля. Узкая ниша, сложная профессиональная терминология, редкие запросы и десятки приоритетных позиций, которые нужно было продвигать одновременно. 

Сработал не «волшебный инструмент», а системный подход: глубокое погружение в продукт, вручную собранный фид и точечные настройки рекламных кампаний под конкретные группы запросов. Именно это позволило сделать контекстную рекламу управляемой и результативной даже в такой сложной нише. В этом кейсе я рассказываю, как мы выстроили рекламную стратегию для такой сложной ниши и вышли на стабильный результат — до 72 заявок в месяц.

Здравствуйте, уважаемые читатели!

Сегодня мы еще раз вспомним об интереснейшей операционной системе QNX. На сей раз мы используем QNX в качестве игрового стенда для запуска игр от SNES посредством эмуляции. И DOOM, конечно же, будет — DOOM.

А вы знали, что он портирован на SNES? С музыкой, все дела… 

Приглашаю всех, кому интересна экзотическая операционная система в нецелевом использовании для ретрогейминга, для ознакомления под кат.

Исследователи из MIT и MIT Lincoln Laboratory разработали фотонный чип, который охлаждает захваченные ионы в 10 раз ниже стандартного допплеровского предела — и делает это примерно за 150 микросекунд. Это первая реализация поляризационно-градиентного охлаждения на интегрированной платформе, и она может приблизить ионные квантовые компьютеры к реальному масштабированию.

За последние пару лет ИИ сильно повзрослел: революций стало меньше, а решает уже не модель, а экосистема и удобство встраивания в жизнь и работу.

Прошлый год вообще прошёл под знаком агентских систем — сначала для кода, но сейчас всё чаще и для обычных документов, обучения и личных баз знаний.

Поехали по инструментам 👇

— ChatGPT

База и привычка. Пользуюсь платной и бесплатной версиями.

Claude пробовал для текста — субъективно думает дольше, не зашло.

— Perplexity (доступно без VPN)

Стал основным инструментом для актуального поиска по интернету.

Сильная сторона — ответы + ссылки на источники и deep research.

— Perplexity + NotebookLM

Моя любимая связка для обучения и работы с информацией.

NotebookLM работает только с загруженными документами — меньше шума, больше смысла.

Плюс мега фишки! Из любого материала за мгновения может сделать качетсвенные:

В любой крупной компании есть повторяющийся сценарий. Аналитик сидит над экспериментом или моделью, строит А/В тесты и дашборды, и в этот момент приходит бизнес и просит быстро посмотреть «продажи жвачки за вчера». Аналитик переключается, пишет запрос, отдаёт результат, а через десять минут прилетает почти такой же вопрос. Потом ещё один и ещё. День заканчивается, а свои задачи стоят и покрываются ржавчиной.

Так выглядит ручной доступ к данным. Бизнес понимает, что нужные данные в хранилище есть, но не всегда может их быстро получить. А аналитик становится «бутылочным горлышком», через которое проходит большой поток запросов.

Мы хотели упростить работу с данными. Чтобы пользователь задавал вопрос, сервис превращал его в SQL, выполнял в хранилище и возвращал аналитический ответ. Чтобы рутина уходила в инструмент, а аналитик переставал быть «бутылочным горлышком».

Вроде ничего нового, но в реальной инфраструктуре вскрывается много интересного: специфическая лексика, свойственная каждому из направлений бизнеса, громоздкие витрины, опыт работы с легаси системами и поведение LLM, которую сначала надо надрессировать.

Сейчас все обсуждают Claude Code, Antigravity, Codex, спорят, коллекционируют “скиллы” для агентов. Но на практике у большинства всё ломается на первом шаге: люди пишут “сделай мне приложение” — и получают либо кашу, либо минус лимиты.

Вайбкодинг работает, когда вы управляете процессом, а не просите все и сразу. Базовый рабочий пайплайн простой:

спецификация → план → маленькие итерации → тесты/ревью → фиксация изменений (git)

Ниже - тот самый “скелет”, который можно повторить почти для любого проекта.