Facebook Ads MCP Если вы занимаетесь трафиком, то возможно вам пригодится. MCP-сервер для рекламы - это размещенный на хостинге Meta сервер⁠, который позволяет управлять рекламой Meta непосредственно из ИИ-агента. https://mcp.facebook.com/ads Для кого? Рекламодатели, использующие ИИ-ассистентов и желающие управлять рекламой Meta через интерфейс чата, а не через Ads Manager или программный код Разработчики, создающие рекламные рабочие процессы на основе ИИ, которым необходим структурированный доступ к возможностям рекламы. Наверное самое интересное это сигналы и A/B-тесты, но я не спец. Подробно тут: https://developers.facebook.com/documentation/ads-commerce/ads-ai-connectors/ads-mcp-server/ads-mcp-server-overview @cgevent

Пару мыслей • MCP and API connectors will be the way - то есть UI/UX немного может отойти на 2ой план - все будут работать из своих терминалов etc • MCP amd API - нужны для почти любого сервиса сейчас, это повышает conversion/stickiness • многие сейчас делают так - MCP продают по одному pricing а-ля $99/month => можно только из своего терминала/Claude Desktop/Code работать - API за $199 => можно встраивать в процессы • под API and MCP нужна документация, чтобы LLM с ней лучше работали https://www.mintlify.com - супер крутой сервис - даешь свой сайт - и он сам вытягивает инфо и сразу тебе делает документацию под docs.YOURDOMAIN.COM и это бесплатно

Клод и картинки: советы На прошлой недели училась рисовать с Клодом и вот накидала немного мыслей с советами. Простые картинки Клод прекрасно отрисовывает простые схемы/диаграммы прям внутри себя, в диалоговом окне, без подключения сторонних сервисов. Использую, если нужна инфографика для статьи. Неплохо делает простые макеты интерфейсов, приложений, сервисов. Но реалистичные картинки внутри себя генерить отказывается категорически. Вот вам результат запроса: «нарисуй мне кавалер-кинг-чарльз-спаниеля, который бежит по полю с чёрным конём». Сложные картинки Сложные макеты сайтов и приложений соблюдением UI-кита, красивые рекламные креатив прям в диалоговом окне не сделать. Поэтому подключаем клод к Figma — прямо так и пишем: «подключить через MCP к Figma». По порядку: ▪️ направляем его на вкладку, где живёт ваш корпоративный стиль, и просим всё изучить; ▪️ просим изучить примеры работ — макеты, креативы, все, что есть; ▪️ обязательно просим собрать подробный MD-файл с инструкцией для самого себя. Это будет корневой файл, в котором он распишет все правила: какие стили, компоненты, шрифты, цвета, логотипы, бла-бла-бла. В эту инструкцию он ходит вечно, чтобы вам не приходилось каждый раз гонять его по Figma. Потому что задача эта тяжеловесная и жрёт токены. Когда клод изучит все ваши дизайн-гайды, тогда и даем первую задачу. Проверено: корпоративный стиль держит отлично, картинки и макеты по вашему ТЗ генерятся как надо + правки вносятся без проблем + адаптирует все макеты под десктоп/мобилку. Клод рисует сразу в Figma, если надо с автолейаутом и прочими нюансами, чтобы разработчик мог забрать в работу. Тип третий — презентации Тоже делает внутри себя, без всяких сторонних сервисов, сразу в PPTX. Я просто кидаю ему референсы и текст, который хочу видеть на слайдах, — он собирает. Сложное и красивое тянет так себе, где-то на 6-7 из 10. А вот простые презы, без струи креатива в дизайне, — 10 из 10 и очень быстро. Клод можно подружить с Nanobanana и другими сервисами AI-генерации, чтобы не скакать между вкладками, а работать сразу в нём — он ещё и промпты помогать описывать будет. Но это я не делаю, мне в фигме ок. Делитесь своими знаниями в комментах!

У AI-ассистента есть две проблемы... Если вы пытаетесь хотя бы что-нибудь делегировать AI-ассистенту, то, скорее всего, сталкиваетесь с двумя проблемами: интеграцией и контекстом. Начну с более простой — с интеграции. AI-ассистент не может быть полезен, если у него нет возможности хотя бы прочитать что-то из тех систем, с которыми вы работаете. А на самом деле у ассистента должна быть возможность выполнять там разные действия. Инструментов в жизни продакт-менеджера огромное множество: задачи в одном месте, эксперименты в другом, длинные документы PRD в третьем, транскрипты звонков в четвёртом. Поэтому интеграций нужно много, и рынок, честно говоря, не успевает за растущими потребностями. На помощь нам приходит вайб-кодинг. К счастью, AI-ассистент вполне способен написать себе MCP для нужного сервиса, если у него есть доступ к API. За последнее время только для личных целей я написал себе MCP для Telegram, Gmail и календаря. Технически подкованный продакт сразу замечает: MCP — это, по сути, просто API. Но я заметил одно тонкое различие. Давайте покажу на примере. Если запросить у Gmail одно письмо, то список меток этого письма в сыром виде будет выглядеть вот так:

"labelIds": [
  "IMPORTANT",
  "Label_4579329675731606337",
  "CATEGORY_UPDATES",
  "INBOX"
]

Можно заметить, что системные лейблы прекрасно понятны, потому что у них говорящие ID. А вот мой личный лейбл показывается в ответе как Label_4579329675731606337. Чтобы увидеть читаемое название этого лейбла, нужно сделать ещё один отдельный запрос к API и посмотреть, какому лейблу соответствует этот ID. Для стандартного API это вполне рабочая схема. Нужны дополнительные данные — делаем ещё один запрос. Но для AI-агента это лишний шаг, дополнительная задержка, лишняя трата токенов и засорение контекста на ровном месте. Понятно, что сырые ID ему совершенно не нужны: их нужно сразу расшифровать. Поэтому для того, чтобы из API сделать хороший MCP, его нужно доработать напильником: выкинуть из ответа весь ненужный технический мусор и сразу дать расшифровку всех полей в человекочитаемом виде. Агент читает этот ответ по смыслу — технические идентификаторы сами по себе ему ничего не говорят.

"labels": [
  { "name": "IMPORTANT" },
  { "name": "AMS/Schools" },
  { "name": "CATEGORY_UPDATES" },
  { "name": "INBOX" }
]

И вот в 21-м веке мы подстраиваем сайты под поисковики, соцсети — под алгоритмы, API — под AI-агентов, а себя под требования постоянно меняющегося рынка. А куда деваться? Андрей Менде, PM ML Booking .com, автор симуляторов Claude code AI для продакта, ЛЛМ для продакта, ML для продакта, и др.

Официальный релиз Kling MCP & CLI: нейросети теперь создают видео за вас Отличные новости для креаторов — Kling выкатили поддержку Model Context Protocol (MCP) и CLI. Что это значит простым языком? Теперь вы можете управлять генерацией видео прямо через ваших любимых ИИ-агентов (например, внутри Claude или других IDE). Больше не нужно скакать между вкладками, вручную скачивать файлы и переносить их из сервиса в сервис. Просто напишите одну фразу своему ИИ-ассистенту, и он все сделает сам. Что теперь можно делегировать ИИ с помощью Kling MCP: Пакетная генерация: создавайте сразу несколько версий видео, тестируйте разные стили и автоматизируйте массовое производство контента. Многозадачный постпродакшен: запускайте несколько процессов одновременно — например, ИИ сам сделает липсинк (синхронизацию губ) и поменяет язык озвучки сразу в пачке роликов. Умный анализ и планирование: ваш ИИ-агент может сам проанализировать тренды или вашу задачу, написать сценарий, составить промпты и управлять всем проектом от начала до конца. Интеграция в любой пайплайн: легко встраивается в веб-разработку, софт для 3D и другие рабочие процессы. Готовые ассеты отправляются прямиком в ваш проект. Демка в след посте 👇

Помните я радовался, что подключил MCP в Lovarus.ru?

MCP - это протокол благодаря которому нейросеть может взаимодействовать с внешними системами.

Так вот, сегодня я проснулся, и меня озарило - это все дешевые понты. Какой MCP для сервиса, у которого целевая аудитория - люди без технического опыта?! Кто в здравом уме пойдет тратить время на регистрацию в каком-то Context7, а потом тащиться в Lovarus с API ключом?! Сервисы типа Lovarus должны сами на себя брать подключение нужных MCP, и пользователь даже не должен знать ничего о них. Короче, решил выпилить эту штуку в ближайших релизах, а точнее скрыть для юзеров. Тоже самое с кнопкой «Исправить», для прогера это прикольно, он привык видеть ошибки, и когда они исправляются по клику на кнопку - это прикольно. Для предпринимателя, фрилансера, кнопка «исправить» - это лишняя фрикция, трата денег и времени. Короче две ближайшие цели, упростить сервис, скрыть технарщину под капот, на выходе только готовый рабочий результат.

MCP в Комфи. Автоглубина и автоконтролнет. Как разминочный частный пример использования глубины для переноса Video2Video приведу очень интересный кейс использования MCP для комфи. Грубо говоря, оно все делает само. Claude Fable запускает воркфлоу ComfyUI через Comfy MCP: → Claude сам нашёл нужный фрагмент видео в интернете, автоматически определил смены сцен и обрезал видео → запустил сохранённый воркфлоу с Depth Anything V3 и OpenPose, чтобы собрать референсное видео с движением → просмотрел каждый кадр, выбрал самый чёткий, а затем с помощью GPT Image 2 заменил персонажа на нужного точно по указаниям: смокинг, лиминальное пространство, никаких людей на фоне → написал промпты для Seedance 2.0 и запустил генерации → собрал итоговое сравнение из трёх панелей Обычно именно препроцессинг и написание промптов занимают большую часть работы над таким роликом. А с MCP даже не пришлось открывать ни одну ноду. Сорс @cgevent

Когда изучаете что-то с ИИ или делаете ресерч, то дефолтный вертикальный чат не самый удобный вариант для этого (как минимум для меня) Есть вот такой опенсорсный холст с MCP для работы с Claude Code, Codex и тд. То есть агент запускает локально интерфейс с канвас, где весь диалог в виде дерева, а ответы это ветки в которые можно углубляться Это удобно, когда:

- Выделяешь фрагмент текста, задаешь вопрос, то создается новая ветка - Каждую такую ветку можно развернуть в полноценный режим чтения - Весь прогресс хранится локально в JSON

Вся цепочка диалога перед глазами, и можно организовывать её как угодно Вызовы идут через MCP, агент пишет у себя в терминале а ответ выводит в интерфейс Работает везде: Windows, macOS, Linux Установить себе: Сайт | GitHub @tips_ai #tools

Как я с Клодом собрал команде личный кабинет Собирался написать этот пост недели две: идея внутри горела, а я всё равно тянул — ровно потому, что фигачил как раз то, о чём хочу рассказать. Но пора перестать размышлять о вайб-кодинге и показать, что из него всё-таки удалось собрать, а то первая волна эйфории уже схлынула и вымываются те, кто ушёл в мертворождённые продукты. Но начну с контекста. У нас в Overgear, как у любой модной и прогрессивной компании, в начале года случился мощный FOMO: либо оседлаем волну AI-изации, либо из лидера тихо сползём в отстающие, потому что утонем в рутине с её нищим КПД. Поэтому наметили несколько стратегических проектов под автоматизацию и раздали инструменты всей команде — чтобы набивала шишки. На один из таких проектов позвали стороннего интегратора. Он озвучил нехилую сумму за внедрение, и у меня сразу внутри: «wtf, да я сам сделаю лучше» — и сел разбираться с Клодом. Первые потуги были неуклюжие: я только осваивал дисциплину и завалил папку проекта десятками сборок на localhost, по сути мусором. Но уже через неделю почти без усилий поднял свой VPN-сервер ускоритель интернета, который не блокируется: вся семья и друзья на нём сидят, вроде даже без перебоев и жалоб. Тут внутренний авантюрист завёлся сильнее и завёл меня в точку, где я решил замахнуться сразу на рабочий инструмент для всей команды — чтобы люди меньше времени тратили на отчётность и сбор данных, а нужные цифры вытягивали через MCP (это коннекторы нейронок с внешними сервисами вроде Google Ads, GA4, CRM) почти без ручной возни. Проще говоря, свой личный кабинет для команды. Он на скрине — цифры только замазал, так как NDA, все дела. Дальше меня затянуло как в воронку: стал по модулям собирать функцию за функцией и закрывать не только отчётность, но и рутину, которая порой съедала до 30% времени человека. Теперь у ребят вроде как больше места для творчества — мозг не выгорает на операционке. И работают тут ровно те же правила, что для любого продукта: смотришь метрики (MAU, DAU и прочие), проверяешь, даёт продукт больше пользы или больше отъедает ресурса. И где-то здесь я поймал настоящую маниакальную зависимость: пилить и пилить эту ценность, а потом проверять — стала она ценностью или ты просто потешил своё эго очередным инструментом. Побочки, как у любой зависимости, тоже налицо: меньше спишь, уходишь в это с головой и забываешь уделять время родным (Анисия, каюсь!). Спасает, кажется, одно — привычка на каждой собранной штуке спрашивать себя: пользуется ли ей вообще хоть кто-то. Кто на этот вопрос забивает, тот и клепает продукт за продуктом в стол — так и пополняется кладбище мертворождённых. Стала ли это в итоге ценностью для команды — пока честно сказать не могу, ребята только тестируют. Но одно скажу точно: нам удалось проскочить «долину смерти» и распробовать потенциал и вайб-кодинга, и более глубокой работы с данными. Так что Viva la AI лично от себя подпишу, а как с этим быть каждому — это уже сами посмотрите. А у вас как сложилось с вайб-кодингом? Удалось собрать что-то реально рабочее — или пока всё живёт на localhost? Константин Сухачев

Увидел новый опенсурс проект, который решает для агентов проблему подключений внешних сервисов через MCP и API Например вам нужно поработать с Notion через агента, и он начитает искать, есть ли у сервиса MCP, какой API, как авторизоваться. Так вот integrations.sh собирает в себе кучу сайтов и разные способы подключения к ним: 1/ MCP 2/ API и их спецификации 3/ GraphQL ендпоинты 4/ CLI утилиты 5/ Auth инструкции Всего в каталоге около 6000 интеграций У них есть свой MCP:

mcp add --transport http integrations https://integrations.sh/mcp

Или по API:

curl https://integrations.sh/api/[ДОМЕН]/detect

В итоге меньше слитых токенов, агент сразу знает как подцепиться к нужному сервису. @tips_ai #tools

🔹 DeusData/codebase-memory-mcp ⭐ 18337 звёзд · C MCP-сервер, который индексирует кодовую базу в граф знаний и отвечает на структурные запросы AI-агентам. Написан на чистом C без зависимостей, едет одним статическим бинарником под macOS, Linux и Windows. Парсит 158 языков через tree-sitter, для 10 (Python, TS, Go, Rust, C++, Java и др.) подключает LSP с выводом типов. Linux kernel — 28M строк, 75K файлов — индексирует за 3 минуты, запросы укладываются в миллисекунду. Внутри встроенные эмбеддинги Nomic (768d int8) для семантики без API-ключей, граф в SQLite со сжатием zstd коммитится в репу как .codebase-memory/graph.db.zst. 14 MCP-инструментов: трассировка вызовов, анализ влияния, поиск мёртвого кода. Автоконфиг для 11 агентов — Claude Code, Cursor, Aider, Windsurf. репозиторий Сергей Булаев AI 🤖 — об AI и не только