Собрали только те серверы, которые реально работают в 2026 году. Серверы подобраны согласно тому, что вы фактически делаете: пишете код, занимайтесь тестированием, ведёте документацию, управляете задачами. После прочтения вы придете к небольшому набору из 3–6 серверов, которые станут вашими рабочими инструментами.
В сегодняшней статье мы покажем, как решить простую практическую задачу: создадим минимальный MCP-сервер на Python, протестируем его локально через MCP Inspector и подключим к Claude Desktop. В результате вы получите работающую модель: ИИ-ассистент вызывает ваш инструмент, получает реальные данные и использует их в диалоге.
В этой статье мы разберём, что такое MCP, расскажем, почему AI-агенты без MCP не могут напрямую работать с документацией, а лишь генерировать код на основе имеющегося контекста. На конкретном примере из Документерры увидим, как MCP-сервер позволяет агенту читать, создавать и обновлять контент прямо в портале, чтобы вы могли тратить меньше времени на перемещение статей и больше – на улучшение их качества.
Искусственный интеллект всё активнее внедряется в работу технических писателей: он помогает создавать черновики, проверять стиль, искать ошибки и ускорять подготовку документации. Однако вместе с удобством появляются и новые проблемы — от вымышленных фактов до нарушений терминологии и стандартов. В этой статье разберём, где ИИ действительно экономит время, в каких случаях системно ошибается и почему даже самые современные модели пока не способны заменить технического писателя.
Если вы хоть раз работали с ChatGPT или другой нейросетью, вы знаете, что каждый новый диалог начинается с чистого листа. Каждый раз приходится объяснять, кто ты, чем занимаешься, какой результат нужен. Это утомляет. Но есть хорошая новость — проблему можно решить. Создайте собственного AI-ассистента, который уже знает контекст вашей работы и будет помогать без лишних вопросов.
В этой статье разберём, как на практике создать ИИ-ассистента: выберем платформу, соберём базу знаний и напишем промпт.
ИИ ассистенты уже перестали быть экспериментом и стремительно превращаются в привычный рабочий инструмент, таким же естественным, как почта или мессенджеры. Они помогают командам быстрее принимать решения, бизнесу — оптимизировать процессы, а пользователям — решать задачи от генерации текста до сложной аналитики.
Технологии стремительно меняют клиентский сервис, превращая поддержку из набора стандартных скриптов в умную, предиктивную и интерактивную систему.
ИИ-промпты становятся ключевым инструментом в работе технических писателей: они помогают быстрее создавать тексты, упрощать сложные концепции, поддерживать единый стиль и улучшать качество документации.
Сегодня роль технической документации претерпевает значительные изменения. Будущее документации, возможно, будет определяться не только потребностями людей, но и возможностями искусственного интеллекта (ИИ), а также общими тенденциями цифровизации и реформирования документооборота. Представьте себе: уже недостаточно просто ясно изложить информацию — необходимо…
ИИ — особенно языковые модели вроде GPT — не знают, они предсказывают. И чтобы эти предсказания были точными, им нужна опора на качественные данные. В контексте базы знаний это превращает вашу документацию не просто в справочник, а в топливо для генеративного мышления: хорошее ускорит систему, плохое — мгновенно испортит «двигатель». Это особенно критично в архитектуре RAG, где модель не вытаскивает ответы «из головы», а ищет их в ваших данных и лишь затем генерирует итоговый ответ.