Ai

Совсем недавно я рассказывал о том, как создать ИИ-агента и дать ему в руки инструменты, чтобы взаимодействовать с реальным миром. Сегодня я покажу пример, как сделать шаг вперед - создать MCP-сервер, который будет предоставлять инструменты для LLM в согласии с современными стандартами отрасли. О том, что это такое и откуда у него растут ножки, можно почитать в интернетах, или вот вам собранная Perplexity статья.

ИИ шагает по планете с такой скоростью, что это пугает. Но лучше не пугаться, а постараться вспрыгнуть на эту волну и прокатиться на ней. Самое популярное, с чем мы сталкиваемся каждый день - это LLM (Large Language Model), говорящие ИИ-боты. Они много что могут нам рассказать, но вот ручек и ножек им не завезли. Другое дело - ИИ-агенты, это по сути те-же LLM, но с ручками и ножками. То есть с инструментами. Имея доступ к LLM (публичной или локальной) можно своими руками приделать им недостающие конечности и соорудить маленького, но своего Джарвиса. Я продемонстрирую, как это сделать с помощью Python и библиотеки LangChain.

Gemini CLI - консольный ИИ-агент от Google. Работает с моделью gemini-2.5-pro. Позволяет делать бесплатно 1000 запросов в день и дает контекстное окно в миллион токенов. Умеет работать с файловой системой на компьютере, делать запросы в интернете и пользоваться поисковиком Google.

Что немаловажно: работает в России.