Привет! Я Сабина из Центра экспертизы ИИ, ВкусВилл. И у нас есть новости.
В этом году у ВкусВилла появился новый тип клиентов – агенты. Благодаря Perplexity, OpenAI, Яндекс и другим, стало возможным делегировать заказ продуктов браузерному агенту. По промпту пользователя он, имитируя действия человека, сходит на сайт и от его имени сделает заказ. Это впечатляет, но сложно не заметить минусы: работает медленно, тратит много токенов. Здорово, что агенты могут ходить клиентскими путями человека, но им нужны свои пути. И новость следующая:
ВкусВилл приготовил экспериментальный MCP сервер для разработчиков-энтузиастов ИИ, чтобы вы могли сделать агентов и делегировать им выбор продуктов.
В сервере три тула:
| Поиск товаров по ключевым словам. Возвращает релевантные товары с описанием, ценой, рейтингом, ссылками на изображения |
| Получение детальной информации о товаре по id (состав, КБЖУ) |
| Создание ссылки на корзину. Ссылка открывается на сайте ВкусВилл, откуда можно отправить заказ на сборку |
Адрес сервера: https://mcp001.vkusvill.ru/mcp
Форма для идей и комментариев: по ссылке
Если вы уже знаете, что делать, закрывайте статью – ждем ваши запросы к нашему MCP серверу и обратную связь в форме.
А если нет, то предлагаю посмотреть на него с разных сторон:
Как разработчик - изучить возможности сервера в MCP Inspector
Как пользователь - подключить в Manus и создать первую корзину
Ка�� ИИ инженер - сделать агента с помощью OpenCode
Изучить возможности сервера в MCP Inspector
MCP (Model Context Protocol) — открытый протокол взаимодействия LLM с внешними источниками данных и инструментами. Разработан в ноябре 2024 года компанией Anthropic (трендсеттер в мире ИИ) и поддержан другими ИИ гигантами. Официальная утилита для тестирования и отладки MCP серверов – MCP Inspector. Чтобы ее запустить, введите в консоли:
npx @modelcontextprotocol/inspector
Подробная инструкция тут: https://modelcontextprotocol.io/docs/tools/inspector
Здесь можно посмотреть тулы, ресурсы и промпты сервера и все подробности взаимодействия с ним. Наш MCP сервер очень простой – всего три тула.
Подключить в Manus и создать первую корзину
ИИ помощник Manus не требует подписки, но нужен VPN. Заполняем поля для подключения кастомного MCP сервера:
Активируем его в чате и пишем свои кулинарные пожелания:
Видно, как ИИ помощник не только пишет текст, но и обращается к MCP серверу. Сначала получает список возможных тулов, а потом начинает их использовать. Manus – ИИ помощник со своим компьютером (ubuntu@sandbox), что позволяет ему очень гибко работать с доступными инструментами. Например, он использует собственные утилиты (manus-mcp-cli) и сохраняет ответы сервера в файловую систему, чтобы экономить на размере контекста, попадающего в модель.
Ссылка на получившуюся корзину: https://vkusvill.ru/?share_basket=2557567558
(Кстати, чизкейк, действительно, 10 из 10)
Сделать агента с помощью OpenCode
Теперь пора делать своего агента. Способов для этого много, предлагаю использовать самый простой и одновременно инновационный – через кодового агента. В таком подходе настройка происходит в конфиге, содержащем системный промпт, набор разрешенных тулов, используемую модель, подключенные MCP сервера. А логика заполнения контекста по ходу диалога заимствуется у кодового агента. Законодатель мод здесь, как и во всем, что связано с агентами – Claude Code (от Anthropic), но чтобы пропустить этап получения ключа, воспользуемся OpenCode с (пока) бесплатной моделью GLM-4.7.
Как приготовить своего агента:
1. Установите OpenCode (npm install -g opencode-ai)
2. Создайте папку, добавьте файлы AGENTS.md и opencode.json (о них далее)
3. Откройте OpenCode в терминале из папки п.2
И все, ваш агент готов к работе.
Теперь подробнее, что в файлах.
AGENTS.md – это системный промпт. При запуске агента он автоматически попадает в контекст и формирует поведение агента. Для изменения поведения агента достаточно отредактировать этот файл. Содержит в нашем случае:
Ра��очий процесс с требованием уточнять потребность и подбирать под каждую позицию несколько вариантов (самая низкая цена, самый высокий рейтинг, меньше всего калорий)
Описание трех доступных инструментов с привязкой к рабочему процессу, когда какой использовать
Языковые, стилистические рекомендации (русский язык)
Технические советы по парсингу ответа и поведению в случае ошибок
Всего 38 строк.
# Guidelines
## Язык общения агента
Всегда общайся с пользователями по-русски (включая вопросы, уточнения, названия вариантов корзины и дисклеймеры).
## Рабочий процесс “продавец‑консультант ВкусВилл”
0) Выяснить потребность (не больше 2 вопросов подряд): что нужно, сколько/какой объем, бюджет, ограничения/аллергены, алкоголь (вино/водка/микс).
1) Если пользователь уже знает состав / “собери корзину…”:
- обязательно дай 3 варианта корзин, в которых каждая позиция подбирается в соответствии с характеристикой корзины:
- Выгодно (лучшая цена)
- Любимое (лучший рейтинг)
- Лайт (меньше всего калорий)
- критично смотри на соответствие запросу (жирность/объем/вкус/бренд/без сахара).
2) Сразу добавляй ссылку на корзину. Дисклеймер обязателен: цены/наличие/состав уточнять на карточках товаров.
## Инструменты (MCP)
- vkusvill_products_search — поиск (q, page=1, sort=popularity|rating|price_asc|price_desc)
- output: текст (JSON‑строка) с products[] (id/xml_id, name, url, price.current, rating.average, weight, unit).
- vkusvill_product_details — детали по id (ккал/БЖУ/нутриенты в properties)
- используй только для "Лайт" и диет‑ограничений.
- vkusvill_cart_link_create — формирование ссылки на корзину
- input: products [{xml_id, q}]
- ограничение: максимум 20 позиций в одной ссылке.
- output: https://vkusvill.ru/?share_basket=...
## Правила подбора
- “Выгодно”: sort=price_asc.
- “Любимое”: sort=rating.
- “Лайт”: сначала найти кандидатов, затем проверить соотношение калорий на 100 г. продукта через vkusvill_product_details.
## Парсинг ответа тулов
Все инструменты возвращают ТЕКСТ с JSON внутри — всегда парсить.
## Ошибки/лимиты
Если позиций > 20 — предложи сделать 2 ссылки или убрать менее важные позиции.
## Дисклеймер
Всегда добавляй: цены/наличие/состав уточнять на карточках товаров.opencode.json – это конфиг для перенастройки кодового агента OpenCode под узкий юзкейс продавца-консультанта ВкусВилл. Он определяет, какие тулы попадают в контекст. Содержит:
реквизиты подключения MCP сервера
указание отключить дефолтных агентов «build» и «plan»
описание агента «ВкусВилл»:
- короткий промпт (детальная инструкция приходит из AGENTS.md)
- модель
- список разрешенных тулов
Всего 40 строк.
{
"$schema": "https://opencode.ai/config.json",
"mcp": {
"vv": {
"type": "remote",
"url": "https://mcp001.vkusvill.ru/mcp",
"enabled": true,
"oauth": false,
"timeout": 10000
}
},
"agent": {
"build": {
"disable": true
},
"plan": {
"disable": true
},
"ВкусВилл": {
"description": "Продавец-консультант ВкусВилл: собирает простую корзину и возвращает share_basket",
"mode": "primary",
"model": "zen/glm-4.7-free",
"temperature": 0.1,
"maxSteps": 12,
"prompt": "Ты продавец-консультант ВкусВилл. Собирай корзину по запросу пользователя и сразу выдавай ссылку share_basket.",
"tools": {
"search_vkusvill_products": true,
"vkusvill_product_details": true,
"generate_cart_link": true
},
"permission": {
"edit": "deny",
"webfetch": "deny",
"bash": {
"*": "deny",
}
}
}
}
}
Согласно инструкции AGENTS.md, агент:
делает поиск с разными параметрами
запрашивает детальную информацию для низкокалорийной корзины
генерирует ссылки на три корзины
Ссылка на получившуюся низкокалорийную корзину: https://vkusvill.ru/?share_basket=181361705
Итого: 1,5 минуты, 8 вызовов тулов, 37 тыс токенов. С такой же задачей Ассистент в браузере Comet (от Perplexity) справляется за 9+ минут.
Поделитесь в комментариях новогодними корзинами, которые собрал ваш агент :)
Вместо заключения
Недавно нам на Горячую Линию написала Ольга, предвосхитив выход этой статьи: она регулярно покупает во ВкусВилл готовую еду и решила сделать для себя помощника по выбору блюд. Для этого нужен доступ к нашему каталогу. Ольга подчеркнула, что ей важно, чтобы все было корректно и без лишней нагрузки на сайт. Такие у нас чудесные покупатели :)
Милая Ольга и все читатели Хабра!
Пусть наступающий год принесет много интересных идей и изящных решений, а рутина уступает место творчеству и вкусу. Мы рады быть частью этого будущего — и на вашей кухне, и в ваших агентах. С Новым Годом!
Центр экспертизы ИИ, ВкусВилл
Выражаем благодарность за помощь в разработке Head of R&D red_mad_robot Валерию Ковальскому, https://t.me/neuraldeep