00:00:002025 год был действительно значимым для искусственного интеллекта: мы стали свидетелями волны невероятных моделей и инструментов,
00:00:06каждый из которых был быстрее и мощнее предыдущего.
00:00:08Одним из самых значительных достижений стал Model Context Protocol,
00:00:13выпущенный Anthropic в конце 2024 года,
00:00:15и он просто взорвал мир.
00:00:17Вокруг него начали создавать множество продуктов и сервисов,
00:00:20и теперь,
00:00:20когда год подходит к концу,
00:00:21я хочу поделиться шестью лучшими MCP,
00:00:23которые действительно изменили мой взгляд на разработку.
00:00:26Но сначала небольшое слово от нашего спонсора — Blink.
00:00:29Если вы когда-либо пробовали создавать AI-powered SaaS,
00:00:31вы знаете,
00:00:32что самое сложное — это не сама идея.
00:00:33Это выбор моделей,
00:00:34управление кредитами и интеграция всего воедино.
00:00:37Blink решает все эти проблемы.
00:00:39С Blink вы создаёте приложения не только быстро,
00:00:41но и получаете полный контроль.
00:00:42Выбирайте свои модели ИИ — Claude Opus,
00:00:44Gemini или GPT,
00:00:45или используйте режим Auto Mode,
00:00:46который автоматически подберёт оптимальный вариант для вашего случая,
00:00:50экономя кредиты.
00:00:51В отличие от других инструментов,
00:00:52которые незаметно сжигают ресурсы..
00:00:54Дизайн приложения создаётся так же просто.
00:00:56Загрузите скриншоты из Figma или поделитесь вдохновением с Pinterest и Dribbble,
00:01:00и Blink восстановит интерфейс в идеальном качестве..
00:01:03Интеграция ИИ также беспроблемна.
00:01:04Работаете ли вы с чатом,
00:01:06изображениями,
00:01:07аудио или видео,
00:01:07Blink проведёт вас через весь процесс..
00:01:10Если вы хотите создавать настоящие,
00:01:11красиво оформленные приложения,
00:01:12которые действительно запустятся,
00:01:13Blink — это ваш путь к успеху.
00:01:14Нажмите на ссылку в закреплённом комментарии и начните разработку прямо сейчас.
00:01:17Начнём с MCP сервера,
00:01:18который преобразил способ,
00:01:19которым я работаю с AI кодовыми редакторами.
00:01:22Context 7.
00:01:23Context 7 подгружает актуальную документацию,
00:01:25специфичную для версии,
00:01:27и примеры кода прямо в AI агента для написания кода..
00:01:30Это устраняет множество проблем,
00:01:31которые возникают при работе с AI кодированием,
00:01:33таких как несовместимость зависимостей.
00:01:35Вместо этого он обеспечивает ваш AI агент базой знаний о том,
00:01:38как использовать любую библиотеку.
00:01:39Доступно в нескольких тарифах,
00:01:41включая бесплатный план,
00:01:42ограниченный только открытыми библиотеками.
00:01:44Чтобы его использовать,
00:01:45просто зарегистрируйтесь,
00:01:46создайте API ключ и установите его в выбранный вами инструмент разработки,
00:01:49используя команды установки.
00:01:50После этого MCP и все его инструменты готовы к использованию в вашем проекте.
00:01:55С помощью этого MCP модель может получать документацию для фреймворка,
00:01:58который я попрошу использовать.
00:02:00Она делает вызовы инструментов для получения документации и руководств по быстрому старту,
00:02:04реализуя задачу на основе этой документации.
00:02:07В отличие от обычного веб-поиска,
00:02:08который возвращает неструктурированные и часто расплывчатые результаты,
00:02:12Context 7 извлекает релевантные фрагменты документации благодаря векторной базе данных,
00:02:17которая постоянно обновляется,
00:02:18и семантическому поиску для обработки любого запроса.
00:02:21Есть также другой инструмент,
00:02:23работающий аналогичным образом — Ref,
00:02:25который по сути является более эффективной версией Context 7.
00:02:28Он объединяет возможности Context 7,
00:02:30веб-поиск,
00:02:31веб-скрейпинг и поиск кода на единой платформе.
00:02:34Ref использует семантический поиск,
00:02:36и в отличие от Context 7,
00:02:37который загружает большие документы в контекстное окно,
00:02:40он раскрывает только релевантную часть для вашего конкретного вопроса.
00:02:43Но его бесплатный тариф предоставляет очень ограниченное количество кредитов,
00:02:46после чего нужно переходить на платные версии.
00:02:48Поэтому,
00:02:48если вам не нужны эти дополнительные функции,
00:02:50Context 7 — лучший выбор.
00:02:51Этот следующий MCP действительно важен для сохранения контекста и выступает мостом между всеми MCP — это Docker MCP.
00:02:58Он использует два инструмента,
00:03:00чтобы позволить вам подключиться ко многим MCP прямо внутри вашего AI агента.
00:03:03Одна ключевая особенность этого MCP — снижение количества инструментов в контексте.
00:03:07Docker поддерживает каталог проверенных MCP серверов,
00:03:10которым вы можете доверять.
00:03:11Вам просто нужно добавить один MCP сервер в используемый вами AI клиент и подключить нужные вам MCP в Docker.
00:03:17Тогда,
00:03:18когда вы подключитесь к вашему клиенту и попросите его использовать любой подключённый MCP,
00:03:22он будет использовать инструменты типа MCP Find и MCP Add для доступа к MCP через Docker и вернёт вам результаты.
00:03:27При использовании Docker MCP загружаются только инструменты,
00:03:30необходимые для конкретного запроса,
00:03:32что предотвращает загромождение контекста ненужными инструментами.
00:03:35Так что теперь ваше контекстное окно содержит только два инструмента,
00:03:39даже если подключённые в Docker MCP содержат сотни.
00:03:41Это также высокобезопасно,
00:03:43потому что все инструменты запускаются в изолированной среде Docker.
00:03:46Основная проблема при использовании MCP — это переполненное контекстное окно из-за множества выполняемых в контексте инструментов,
00:03:52хотя на самом деле нужны только немногие из них.
00:03:54Cloudflare и Anthropic оба указали на это,
00:03:57и Cloudflare предложила общую концепцию решения,
00:03:59назвав её code mode.
00:04:01Docker был первым, кто реально решил эту проблему.
00:04:03Мы ранее выпустили видео,
00:04:05которое объясняет,
00:04:06что такое code mode и как он решает эту проблему.
00:04:08Code mode также позволяет использовать динамические MCP,
00:04:11что даёт AI агентам возможность не только находить инструменты,
00:04:13но и создавать включающие JavaScript инструменты,
00:04:16которые могут вызывать другие MCP инструменты.
00:04:18Мы показали это в нашем видео,
00:04:19где наглядно продемонстрировали,
00:04:21сколько времени и контекста экономит эта функция.
00:04:23Теперь перейдём к моему личному фавориту и основному MCP серверу для UI компонентов — ShadCN registry MCP server.
00:04:29ShadCN — это действительно крутая библиотека UI компонентов,
00:04:32которые полностью настраиваются и можно использовать прямо в веб-приложениях.
00:04:36Но если вы используете их напрямую в интерфейсе без MCP,
00:04:39вы можете столкнуться со множеством проблем,
00:04:41так как AI агент не имеет специфичного контекста этих компонентов.
00:04:44Но с этим MCP всё меняется.
00:04:46Этот MCP позволяет вам получать компоненты напрямую и устанавливать их.
00:04:50ShadCN MCP также позволяет вам подключать реестры.
00:04:53Реестр — это по сути индекс,
00:04:55который указывает,
00:04:56откуда получить определённые компоненты и какие у них зависимости для правильной установки.
00:05:00Этот MCP сервер позволяет вам взаимодействовать с элементами из реестров ShadCN и получать компоненты из них,
00:05:06такие как Aseternity UI,
00:05:08Magic UI и много других.
00:05:09Установка очень простая.
00:05:10Просто скопируйте и вставьте команду,
00:05:12и MCP будет настроен и готов к использованию прямо же.
00:05:15Добавление пользовательских реестров так же просто,
00:05:17как добавить несколько строк кода в файл components.json.
00:05:21И честно,
00:05:21я часто использую его для создания красивых UI компонентов.
00:05:24Это относительно новый сервер,
00:05:26но Google только что объявил полностью управляемый MCP сервер,
00:05:28который даёт вам доступ к Google Cloud сервисам.
00:05:30Представленный вместе с Gemini 3,
00:05:32этот сервер включает Google Maps MCP.
00:05:35Он позволяет агентам использовать привязку на основе локации,
00:05:37получая точные данные прямо из Google Maps и открывает новые возможности для ваших AI агентов.
00:05:42BigQuery MCP позволяет агентам интерпретировать корпоративные данные,
00:05:45при этом исключая проблемы конфиденциальных данных в контекстном окне.
00:05:49Кроме того,
00:05:50они выпустили Google Compute MCP,
00:05:51который позволяет управлять облачными сервисами.
00:05:54А с Kubernetes MCP операции с контейнерами никогда не были такими простыми.
00:05:58Все эти новые MCP являются удалёнными и также не являются открытым исходным кодом.
00:06:02Их руководства по быстрому старту есть на GitHub репозитории,
00:06:05ссылку на который я дам в описании.
00:06:07Но мы не можем не упомянуть другие MCP для Google сервисов.
00:06:10Они открытого исходного кода и включают Google Workspace,
00:06:13Firebase,
00:06:13Google Analytics,
00:06:14Flutter и много других.
00:06:15Из всех них я наиболее часто использовал Firebase MCP в своих проектах.
00:06:19Поскольку мы ведём YouTube канал и управляем всем нашим контентом,
00:06:23загрузками,
00:06:23дедлайнами,
00:06:24исследованиями и системами в Notion,
00:06:26Notion MCP был для нас наиболее полезным.
00:06:28Установка супер простая.
00:06:29Просто запустите одну команду и готово..
00:06:32Вам нужно аутентифицировать его только при первой установке,
00:06:35и он оснащен всеми инструментами,
00:06:36необходимыми для управления вашими страницами Notion.
00:06:38Используя этот набор инструментов,
00:06:40он может искать,
00:06:40получать,
00:06:41создавать,
00:06:41обновлять,
00:06:42перемещать и выполнять широкий спектр задач в вашем подключённом рабочем пространстве.
00:06:45Есть и другие удивительные применения для Notion MCP.
00:06:48Я лично использую Claude и Notion MCP для управления моей командой,
00:06:51отслеживания состояния контента,
00:06:53мониторинга идей в нашем конвейере и добавления новых идей или их уточнения.
00:06:57Это значительно помогло мне отслеживать и упростить мои ежедневные задачи и рабочий процесс с помощью Notion MCP.
00:07:03Существует также Obsidian MCP с аналогичными возможностями на случай,
00:07:06если вы не используете Notion для управления задачами.
00:07:09Obsidian MCP может выполнять все те же операции и управлять вашими страницами.
00:07:13И вот мы подходим к одному из самых мощных серверов MCP,
00:07:16которые я активно использую в большинстве своих проектов — Supabase MCP.
00:07:20Поскольку мы используем Supabase для бэкенда в большинстве наших небольших проектов,
00:07:24этот MCP оказался для нас незаменимым помощником.
00:07:26Он избавляет от необходимости вручную писать SQL-запросы или управлять схемами и конфигурациями баз данных.
00:07:32С помощью этого MCP ваш AI-редактор кода может самостоятельно справляться со всем — от управления схемой базы данных до SQL-операций.
00:07:39Вам остаётся только направлять его командами через интерфейс платформы.
00:07:42Процесс установки довольно прост.
00:07:44Нужно просто войти в MCP,
00:07:45аутентифицироваться,
00:07:46и все инструменты будут доступны для использования.
00:07:49После этого вы просто просите свой AI-инструмент создать правильную базу данных.
00:07:52Он может справиться со всем — от создания проекта до управления затратами и настройки всей окружающей среды самостоятельно.
00:07:58На этом мы завершаем видео.
00:08:00Если вы хотите поддержать канал и помочь нам продолжать создавать видео,
00:08:04вы можете сделать это,
00:08:05нажав кнопку Super Thanks внизу.
00:08:07Спасибо за просмотр,
00:08:08как всегда,
00:08:08и до встречи в следующем видео!