Привет, друзья. Сегодня на нейросетевой пятиминутке говорим про MCP (Model Context Protocol) от Anthropic и разбираемся, как использовать его для расширения возможностей языковых моделей через внешние инструменты. Простой пример: модель не знает ответ — отправляет запрос в интернет, выполняет поиск и с результатами возвращается к вам.

Также делюсь личным опытом использования корпоративного аккаунта Claude, кратко расскажу, почему считаю, что серьезные задачи стоит решать через платные инструменты. И пройдемся по нескольким полезным сценариям: Figma ✕ Cursor, которые эффективно интегрируются через MCP и сильно упрощают рабочие процессы.

https://www.loom.com/share/0bfdbcddee0c4eefa01c433e83111c2b?sid=04f3a628-fdf8-4403-8c79-cf0c8f025848

ModelContextProtocol
Figma MCP

Привет, друзья! За окном прекрасная суббота и солнце. Надеюсь, что вам его тоже хорошо видно :-)

Я решил опубликовать немного философский пост, который должен адресовать вопросы, касающиеся замены людей на машины (Ai, роботы, матрица, «мы в симуляции»).

Больше года я провожу консультации и работаю с компаниями, где рассказываю о том, как можно стать эффективнее с точки зрения внедрения методов искусственного интеллекта, которые, как нам с вами известно, развиваются огромными темпами.

И, конечно, я сталкиваюсь с сопротивлением и скепсисом со стороны консервативно настроенных людей, которые считают, что текущее технологическое развитие, прорывы и хайп пройдут, и мы вернемся к тому, что я называю собирательным словом «счёты».

Я ни в коем случае не хочу никого переубеждать, но хочу напомнить важное, на мой взгляд, заключение, которое сделал американский бизнес-спикер (если так можно выразиться современным языком) Earl Nightingale еще в 60-х годах.

Это универсальная формула, которая была создана до прихода технологий в нашу жизнь. Она работала тогда, работает и сейчас. И каждому, кто сомневается или не уверен, я предлагаю проверить себя по этой формуле.

Она работает как для обычных людей, так и для огромных компаний.

Формула такая: количество денег, которые вы получаете, зависит и находится в прямой пропорции от трех вещей: Первое — потребность в том, что вы делаете (профессионально). Второе — ваша способность это делать (экспертиза). Третье — сложность вашей замены (bus factor).

Мне кажется, в этой формуле и кроется ответ на вопрос о замене людей на машины, поскольку мерило всегда одно.

Ящик Пандоры официально распахнут! В n8n завезли MCP, теперь можно не просто вызывать MCP из Workflow, но и использовать MCP как Tool для агентов.

То есть те трюки, что я показывал позавчера с Figma, можно делать почти с любой моделью, которая пригодна для работы агентов.

Это очень мощное нововведение, будет работать на локальных установках n8n (self-hosted), в целом, теперь можно делать вообще всё, что угодно в блоке агентского n8n.

Ссылка на объяснения ниже, разобраться несложно, но нужно обладать опытом установки и запуска n8n на собственном сервере.

https://github.com/nerding-io/n8n-nodes-mcp

Привет, друзья! Помните, некоторое время назад мы говорили про manus.im, — помощника, который умеет выполнять сложные задачи. Я приводил примеры, из их демонстраций.

Доступ был по приглашениям, промокоды они публиковали в своем Дискорде и, конечно же, всё тут же разбирали, и запрыгнуть в первый поезд не получилось.

Я написал письмо им в поддержку, и по прошествии одной недели они прислали промокод и я немного поэкспериментировал с продуктом.

Могу сказать, что ничего революционного пока не обнаружил, Исследовательские результаты по качеству точно не превосходят DeepResearch от OpenAI или в некоторых случаях Perplexity (там всё сильно проще).

Самое прикольное, что я заметил — в процессе исследования частенько используются браузеры (агент Manus запускает браузер и что-то ищет от вашего имени в интернете), у агента можно перехватить управление и помочь нажать в «правильное» место на экране или решить Captcha.

Пока вердикт таков: при наличии желания и сравнительно небольших технических возможностей, подобные инструменты можно собирать в n8n, используя MCP. Продолжаем наблюдение.

Ю-ху! В Claude анонсировали Web Search, это, пожалуй то, чего не хватало всё это время (у всех остальных уже давно был).

Теперь можно анализировать самую релевантную информацию, запускать исследования через MCP и Claude Projects, получать необходимый доступ к документации при написании кода.

Традиционный эксперимент: 1) узнаём главные новости в мире. 2) переводим на зумерский :-)

Вауу, чекай это: сегодня прям International Happiness Day — день когда можно официально ловить вайбы и шерить фотки счастья по всему миру! 😱 Плюс в Кении стартует убер-крутое ралли, где тачки будут разрывать трассу целых четыре дня — это просто пушка! 🔥

Привет, друзья, с пятницей, нейросетевая пятиминутка!

Наравне с n8n мы используем еще один продукт, который называется Flowise. Он предлагает похожую механику на n8n, но заточен под работу с языковыми моделями.

Продукт с открытым кодом. Можно установить локально, можно установить на сервер, — в этом его сильная и слабая стороны (может быть нелегко разобраться).

Я решил снять небольшую серию видео, где расскажу как им пользоваться и покажу на примере пайплайна, который мы собирали в VectorShift, как повторить то же самое во Flowise.

Почему вообще стоит задумываться о Flowise, когда у нас и так есть n8n? Я думаю, что Flowise это не замена, а скорее мощнейшее дополнение к n8n за счёт расширенных возможностей работы с моделями и, соответственно, кастомизации.

Начинаем с простого Workflow, в следующей части пятиминутки продолжим.

Если пост наберёт 50+ лайков, сниму отдельное видео как этот продукт развернуть на cloud.ru за 170₽ / месяц, уверен, что подобные руководства уже есть на YT.

P.S. И, да, Flowise поддерживает MCP!

UPD: Ключевое различие Flowise и n8n, как я его вижу, в том, что Flowise «думает» языковыми моделями, а n8n «думает» процессами. В идеальном стеке можно использовать Flowise для разработки интеллектуальных модулей (AI-сердце системы), а n8n для обёртывания этих модулей в бизнес-логику и инфраструктуру.

Напомню, что n8n изначально строился для процессов, а языковые модели прикрутили уже позже, в то время как Flowise сразу основывался на моделях.

https://www.loom.com/share/92079d2b972942d7a5d3cbd756acb166?sid=492b3874-6cd9-4667-9034-fa32b7eb18b5

Друзья, всем привет! Мои нейросетевые пятиминутки стали совсем длинными, нужно их как-то переименовать. Надеюсь, что у вас есть свободный вечерок, который можно посвятить установке и настройке n8n и Flowise, инвестировав время в приобретение новых знаний.

Мне будет очень приятно, если то, что я показал, сможет сделать человек, не обладающий абсолютно никакими техническими знаниями и навыками администрирования Ubuntu.

https://www.loom.com/share/16ff91d857e849d9b93fdbee3c403a50?sid=8ee7134d-8ad6-41e4-8555-c9bc2a19646c

Привет друзья! Сегодня вторая часть видео о Flowise с рассказом о том, как настроить WorkFlow, подключить векторную базу для RAG и настроить извлечение данных из базы знаний.

Если вы следили за нашими экспериментами выше и сможете разобраться, как подключить бесплатные модели, то с учетом хостинга на cloud.ru и четырех тысяч бонусов, которые они выдают на сайте, можно сделать бесплатного бота для магазина вполне приемлемого качества. Не восторг-восторг, конечно, то точно Better Than Nothing 😉

https://www.loom.com/share/cffc1b4f40c34cf5860ea7410cd99454?sid=343bc5e3-774f-4a76-80ed-6afe59b38e42

Привет, друзья! Наши китайские товарищи из DeepSeek выпустили обновление своей топовой модели DeepSeek-V3.

По тестам, это одна из самых умных моделей, которая превосходит Claude, OpenAI ChatGPT, Grok. Конечно, только эксперименты покажут, насколько она хороша, но заявка очень неплоха.

Из хорошего: на OpenRouter её использование $0 — можно пробовать на всём, начиная с написания кода в Cline, заканчивая агентами в n8n и Flowise. Также, можно просто поболтать с ней в чате.

https://openrouter.ai/deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free

Идём смотреть!

Последние два дня наблюдаются проблемы с доступом в Claude — одну из самых мощных моделей, доступных на рынке.

Под капотом Claude использует большинство программ по написанию программного кода, например Cursor или Windsurf. И по цепочке они тоже начали отваливаться.

Кто-то не смог допилить презентацию. Кто-то не успел довести курсовую или дипломную работу, кто-то планировал завершить задачу к дедлайну, но не завершил.

Это поднимает большой философский вопрос: насколько мы стали зависимыми от языковых моделей и их возможностей?

Несколько лет назад я начал замечать, что отсутствие практики в ручном письме сильно ухудшает этот навык, и его надо постоянно поддерживать.

Экстраполируя эту ситуацию на языковые модели, возникает вопрос, а не получится ли так, что часть мыслительного процесса мы переложим на внешние системы, и когда они выключатся (вопрос времени) или станут недоступны, некоторые из нас станут бессильны или потеряют часть своей «функциональности».

Время задуматься и осмыслить каждому самому для себя, какое количество работы мы стали перекладывать на внешние алгоритмы. Маленький, ранний звоночек из Скайнет.

Случились ещё две интересные вещи. Во-первых, Google выпустили модель, которая по их собственным заявлениям превосходит все остальные.

Сундар написал пост в Twitter с бенчмарками, надо будет тестировать. На OpenRouter есть традиционный на сегодня бесплатный доступ.

С моделями Google я уже некоторое время занимаюсь и могу сказать, что их последние заработки — очень мощная вещь и сильно недооценена в комьюнити. NotebookLM — это просто бомба, особенно с последними правками.

И, напоследок, OpenAI выкатили новый картиночный генератор в чате, по качеству невообразимый, уверен, что завтра весь интернет будет завален фоточками, генерациями и некрологами о MidJourney и об остальных. На фоточке — картинка из камеры с промптом «Make a cool anime image based on this picture».

Продуктивный день 25 марта. Очень продуктивный.

Привет, друзья. Сегодня о… музыке. Так получилось, что большая часть моей жизни связана и с технологиями, и с творчеством — я с 11 лет начал заниматься программированием, а в 14 открыл для себя альтернативный рок.

В 2010 всё творчество встало на паузу, — его полностью вытеснила работа, но его ведь нельзя выключить полностью.

С появлением генеративных сетей в дизайне я начал задуматься о применении того же в музыке, и вот, сейчас у нас в арсенале есть Suno, UDIO, MusicFX, много чего ещё.

Со своей командой [oxygenic] мы решили опробовать концепцию Человек-Машина, нагенерировали музыки и «приложили» к ней свои способности, чтобы сделать песню, где часть работы — Ai, а часть — люди. Каждый приносит что-то своё.

В конце проанализировали трек через Gemini Flash и он помог создать видеоряд по настроению песни, который был сгенерирован во FLUX и анимирован в Kling.

Пара дублей Live, Final Cut Pro, почти готов клип. Во времена моей юности представить такое было невозможно :-)

Кстати, если вы ещё не построили планы на вечер воскресенья 30/03, приходите на наше живое выступление в Neformat, вот тут регистрация, промокод AIWIZARDS, скидка 90%, всего 10 кодов. :-)

Там только про музыку, не про Ai, конечно же. Про Ai мы тут.

Друзья, привет! Продолжаем разбираться в Flowise. Смотрите, что можно сделать за 20 минут в этом продукте: мы настраиваем мультиагентную систему, которая берёт на себя полный цикл создания контента.

У нас есть News Research Specialist, который ищет свежую инфу, Article Writer, который пишет черновик, Article Reviewer, который проверяет и даёт обратную связь, и Style Editor, который наводит лоск и доводит текст до идеала.

Вся эта команда работает под присмотром Supervisor, который решает, кому передать слово дальше.

Приятный бонус — можно всю эту банду использовать как инструмент в другом более сложном workflow.

Разумеется, все это можно создать и в N8N, но Flowise выглядит сильно проще для решения подобных задач.

В первом комментарии — JSON с этим Workflow, для тех, кто установил Flowise в cloud.ru, может потребоваться OpenRouter для доступа к моделям.

Генератор изображений в ChatGPT не выдержал наплыва пользователей, и в OpenAI решили отложить запуск генерации картинок для бесплатных аккаунтов.

Сэм Альтман написал, что спрос на картинки превысил ожидания, поэтому бесплатным пользователям придётся ждать дольше запланированного (без прогнозов).

Скорее всего, снова вернут Dall-e, он будет под капотом генерировать картинки вместо новой модели или просто давать советы как сделать то, что просит пользователь. Мне, например, позавчера новая модель посоветовала поставить Stable Diffusion и использовать ControlNet для того чтобы сделать что я хочу — это оказалось следствием перегрузки при старте и OpenAI оперативно деградировали сервис :-)

Я считаю, что этот инструмент — настоящий тектонический сдвиг в качестве генерации и вообще подходе к работе с изображениями в будущем, потому что он очень хорошо понимает «что от него хотят».

Это позволит создавать автономные системы, агентов и MCP, которые смогут автоматом создавать сложные продукты вместе с изображениями.

Кстати, я стал замечать, как моим инструментом при работе с моделями всё реже становится браузер / приложение LLM, и всё чаще — Cursor / WindSurf или Cline / Roo Code. Причём, я решаю почти те же задачи, что и раньше, но с более полным и структурированным подходом к решению.

p.s. Пишут, что сегодня международный день виски. Ну, Happy Thursday, товарищи!

Нейросетевая пятиминутка, друзья. Сегодня про мультиагентов, делаем нано-креативное агенство для написания статей на заданную тему.

Интернет и так пестрит кучей информации, которая написана языковыми моделями, но при правильной настройке подобные системы можно сделать очень полезными, особенно если снабдить их к доступам к провернныем базам знаний для создания проверенного, интересного контента.

Меня всегда привлекала идея популяризации Физики и Математики, будет здорово, если кто-то сможет построить нейроФейнмана для объяснения сложных вещей простым языком.

Loom
YouTube

P.S. Угадайте, откуда взялось вдохновение для этой картинки. Сам процесс создания обложки ролика был максимально эпичным. Шок от OpenAI, не меньше.

Привет, друзья! Вот довольно интересное интервью, где принимали участие CEO компании Mistral Arthur Mensch и Jensen Huang (NVIDIA).

YouTube

Для тех, кто действительно думает о будущем в широком смысле применения ИИ и планирует строить продукты — настоятельно рекомендую посмотреть.

Кратко из того, что мне запомнилось:
- ИИ — это не волшебный универсальный интеллект. Общая модель — это основа. Настоящая мощь начинается, когда ты:
- Дообучаешь модель на своём языке. Например, Mistral дообучили свой ИИ на арабском (Mistral Saba) — и он стал говорить в 5 раз лучше, чем более крупные модели.
- Добавляешь индустрию. Юридический ИИ, медицинский, банковский — это всё разные модели.
- Добавляешь страну и контекст. Чтобы ИИ знал местные законы, традиции, документы, стиль общения.

Ключевой момент: ИИ нужно обучать как сотрудника: «нанимать», вводить в курс, настраивать под задачи. Без этого получается просто болтливый бот.


- Открытые модели — основа суверенитета. Я хочу добавить, что модели модели должны быть не только открытыми, но и локально созданными и обученными.
- Arthur Mensch прямо говорит: закрытые модели тормозят развитие.
- ИИ — это инфраструктура уровня интернета и электричества. Страны и компании обязаны уметь запускать свои модели, на своей инфраструктуре, и на своих условиях (для нас [Россия] это особенно важно).

- Mistral специально делает свои модели открытыми — чтобы можно было адаптировать их под себя, настраивать. дообучать и отказаться от поставщика, если надо.

- AI — это не софт, это культурный носитель. ИИ будет писать, говорить, советовать, взаимодействовать с людьми → значит он несёт ценности. Если ты не обучил ИИ на своей культуре — он будет транслировать чужую. Повторюсь, для нашего менталитета и нашей цивилизации это особенно важно.

---

ИИ — это новая цифровая рабочая сила. И она либо работает на тебя, либо на кого-то другого. Сейчас всё меняется, и либо ты, как страна и нация, входишь в игру, либо становишься колонией для чужих моделей. Это может быть гораздо опаснее проблем с мигрантами в рамках 5–10 лет.

---

Чёткий разговор чётких парней про будущее технологий, компаний и государств.

Привет, друзья! Я всё чаще замечаю, как «Искусственный интеллект», «Машинное обучение», «Нейросети», «Нейронки», «ЛЛМки» и, прости, Господи, БЯМы, рассматривают как панацею, как волшебную синюю таблетку из матрицы, съев которую все станет хорошо, а главное — ничего не нужно будет делать самому.

Правда иная: для того, чтобы эффективно использовать современные инструменты, нужно стать экспертом в постановке задач и интерпретации ответов (в народе — промптинг), нужно учиться работе с последовательными цепочками рассуждений, «чувствовать» инструмент. Нужно быть умнее модели.

Это важно, поскольку каждая языковая модель может обладать определенными только ей присущими сильными сторонами, которые также надо учитывать и использовать в своей работе. Каждая модель, если хотите, — индивидуальность.

Но самое важное для нас, для людей — продолжать думать самим, решать сложные, мозгодробительные задачи, творить. И это становится ещё критичнее сейчас, в эру глобального удешевления интеллекта.

В квантовой реальности есть веточка, где мы (человечество) переложили на алгоритмы все свои заботы и превратились в персонажей фильма Idiocracy. Это плохая идея.

Привет, друзья! Несколько недель назад я публиковал ссылку на продукт для создания визуальных схем бизнес-процессов, называется BPMN Sketch Miner. Это замечательная легковесная библиотека, которая позволяет при помощи текста создавать схемы процессов прямо в браузере

Приятный момент заключается в том, что схемы описываются полностью текстом, примерно так же, как это делает Mermaid в диаграммах. Поэтому можно использовать языковые модели для создания схем бизнес-процессов почти из любых документов, начиная от регламентов, заканчивая правилами, методиками обучения и так далее.

Я рекомендую всем владельцам бизнеса внимательно присмотреться к созданию и хранению у себя подобных схем, поскольку автоматизация в итоге придет и в ваш дом. Нужно быть готовыми к тому, чтобы встретить ее с выполненным «домашним заданием» по оцифровке собственного бизнеса.

Мы с командой сделали перевод руководства по BPMN Sketch Miner на русский язык. Надеюсь, он окажется полезным для вас.

p.s. Когда я писал пост и дошёл до «оцифровка бизнеса», нечаянно нажал не туда и получилась «оцинковка бизнеса». Это опечаточка по Фрейду, друзья. Надо торопиться.

Привет, друзья. Иногда возникает задача точно воспроизвести стиль текста бренда или просто произвольного текста.

Вот тут лежит длинный промпт, который умеет анализировать текст и в результате создавать JSON по ключевым моментам стиля.

Потом этот слепок стиля можно использовать для переноса портрета стиля на произвольный текст.

Работает так: запускаете промпт с куском текста, который нужно проанализировать, после этого получаете JSON.
Следующим промтом просите скорректировать произвольный текст, используя созданный портрет стиля.

Привет, друзья, анонс! Самое время закатать рукава!

С 15 апреля стартует мой авторский курс по n8n, буду вести лично, в Zoom с небольшой группой.

У меня есть рецепт, который проверен годами и работает, поэтому занимаемся два раза в неделю по вторникам и пятницам вечером, всего пять занятий. Рецепт называется «интенсив», он делает три вещи: организовывает, вводит в нужны темп, предлагает среду для общения и обмена.

Вот тут лежит программа (https://automatica.io/n8n-automation), если очень кратко, мы постараемся довести знания участников до режима «уверенный пользователь n8n».

Будут домашки с обратной связью, работа в группах и парах, по такому случаю акция «приведи друга» даёт скидку 13% на оба билета.

Курс подойдёт для начального и среднего уровня, примерно в июле будет мозгодробительный n8n-advanced для тех, кто «уже умеет» и хочет n8n в прожарке Rare.

Также есть промокод участников моего уютного канальчика: AIWIZARDS04 (скидка 12%, действует до 6 апреля).

Примечательно, что скидка за «приведи друга» + промокод суммируются.

Билеты тут: https://automatica.timepad.ru/event/3312567/

Если не сможете принять участие на этот раз — не беда, я делюсь 95% своих знаний на YouTube, так что можно просто следить за моим каналом и задавать вопросы в чате.

UPD: Sold out.