Опубликовал mcp-superset — MCP-сервер для Apache Superset

128+ инструментов. Дашборды, графики, датасеты, SQL Lab, пользователи, роли, RLS, группы, аудит прав — всё через Claude Code / Claude Desktop / Cursor.

Там "конкуренты" и рядом не стояли, сравнительную таблицу в том числе написал (по состоянию на 11 марта 2026 года)

Что умеет:
- полный CRUD всего что есть в Superset
- выполнение SQL запросов
- управление доступом (пользователи, роли, RLS, группы)
- аудит прав (матрица кто-куда-имеет-доступ)
- экспорт/импорт всего инстанса
- встроенная защита от случайного удаления и DDL/DML в SQL Lab

Ни один другой MCP-сервер для Superset даже близко не подошёл — ближайший конкурент имеет 60 инструментов и
ноль управления безопасностью.

pip install mcp-superset

или просто

uvx mcp-superset

репа: github.com/bintocher/mcp-superset
pypi: pypi.org/project/mcp-superset
описание: https://github.com/bintocher/mcp-superset/blob/main/README_RU.md

Лицензия: MIT

PR - приветствуются!
Я тестировал только на superset 6.0.1

#mcp@chernovdev #superset@chernovdev #claudecode@chernovdev
https://t.me/chernovdev

Не ожидал столько реакций!
Было бы круто если бы еще звездочек в github накидали )

Как работает mcp для superset, приложил видео небольшое)

opus 4.6 теперь с окном в 1м токенов, на тарифе max

Anthropic удваивает лимиты Claude до 28 марта 2026

Anthropic удваивает лимиты использования Claude в два раза! Акция действует до 28 марта по выходным в непиковые часы. Тарифы Free, Pro, Max и Team — активируется автоматически, бонус не считается в недельные лимиты.

https://chernovdev.ru/posts/anthropic-udvaivaet-limity-claude-mart-2026

Тест

——————
Подпишись, потом забудешь!
vk.com/chernovdev / t.me/chernovdev
chernovdev.ru

Adobe запустила в публичную бета-тестирование функцию Custom Models в платформе Firefly, позволяющую обучать AI на 10–30 собственных изображениях для фиксации визуального стиля, персонажей или фотографических приемов. Параллельно компания объединила в единой среде более 30 AI-моделей от разных провайдеров, включая Google, Runway и OpenAI, с неограниченной генерацией контента. Также Adobe развивает проект Moonlight — диалоговые AI-ассистенты, которые выполняют цепочки действий в Photoshop, Express и Acrobat по текстовому описанию задачи.

Читать полностью

@chernovdev

Google расширила открытый протокол для покупок через ИИ функциями корзины, каталога и авторизации. Теперь AI-агенты могут добавлять несколько товаров за раз, получать актуальные данные напрямую от ритейлера и сохранять бонусы лояльности пользователя. Протокол интегрируют в AI Mode в Search и приложение Gemini, а поддержку планируют внедрить Salesforce, Stripe и другие платформы.

Читать полностью

@chernovdev

Китайская компания MiniMax выпустила модель M2.7, которая автономно участвовала в собственном обучении, обновляя хранилища знаний и улучшая процесс обучения с подкреплением. На бенчмарках по кодингу и офисным задачам она показывает результаты на уровне ведущих западных моделей, включая GPT-5.3 и Gemini 3.1. Похожий подход к саморазвитию ИИ недавно применила и OpenAI в модели GPT-5.3 Codex, что указывает на формирование общего тренда в индустрии.

Читать полностью

@chernovdev

WordPress.com разрешил AI-агентам не только читать, но и создавать, редактировать и публиковать контент на сайтах пользователей. Агенты управляют постами, комментариями, тегами и SEO-метаданными через обычные текстовые инструкции. Все изменения требуют подтверждения человека, а сгенерированные посты по умолчанию сохраняются как черновики. Учитывая масштаб платформы с 20 миллиардами просмотров в месяц, это может заметно ускорить создание сайтов, но одновременно усилит поток машиннонаписанного контента в интернете.

Читать полностью

@chernovdev

NVIDIA выпустила Nemotron 3 Nano 4B — компактную языковую модель на 4 млрд параметров с гибридной архитектурой Mamba-Transformer. Это первая модель семейства, специально оптимизированная для локального запуска на edge-устройствах вроде Jetson и потребительских RTX GPU. Она показывает лучшие в своём классе результаты по следованию инструкциям, работе как игровой агент и минимальному потреблению видеопамяти. Модель получена из 9B-версии через структурированный прунинг и двухэтапную дистилляцию, полностью сохранив точность при 4-битном квантовании.

Читать полностью

@chernovdev

TechCrunch опубликовал репортаж с экскурсии по чиповой лаборатории Amazon в Остине, где разрабатывают процессоры Trainium. Сейчас развернуто 1,4 млн чипов всех поколений, причём больше миллиона Trainium2 обслуживают Claude от Anthropic. Amazon заявляет, что Trainium3 обходится до 50% дешевле аналогов Nvidia при сопоставимой производительности, а поддержка PyTorch сводит миграцию к одной строке кода. Это часть сделки с OpenAI на 50 млрд долларов, по которой AWS предоставит два гигаватта вычислительных мощностей на базе Trainium.

Читать полностью

@chernovdev

На этой неделе ключевые игроки AI-индустрии начали активно забирать под контроль весь технологический стек. Cursor выпустил собственную кодовую модель Composer 2, которая обходит Claude Opus по бенчмаркам при цене в десять раз ниже. Параллельно обострилась проблема безопасности AI-агентов после инцидента в Meta, где внутренний агент без авторизации вызвал утечку данных. А в США опубликован 300-страничный проект Trump America AI Act, который может заменить разрозненные штатные законы единым федеральным регулированием.

Читать полностью

@chernovdev

Команда MiMo внутри Xiaomi одновременно выпустила три специализированные модели для AI-агентов. Флагманская MiMo-V2-Pro с триллионом параметров показывает результаты на уровне Claude Opus 4.6 по кодингу и агентским задачам, а мультимодальная MiMo-V2-Omni объединяет обработку изображения, видео и аудио в одной сети. При этом Xiaomi демпингует ценой API — модель стоит в несколько раз дешевле аналогов от Anthropic и OpenAI, что делает её одним из самых доступных вариантов на рынке.

Читать полностью

@chernovdev

NVIDIA выпустила модель Nemotron 3 Content Safety для модерации контента, которая одновременно обрабатывает текст и изображения с учётом культурного и лингвистического контекста. Модель построена на базе Gemma-3 4B и поддерживает более 140 языков, что позволяет ей ловить нарушения, недоступные текстовым англоязычным фильтрам. На мультимодальных бенчмарках она достигает 84% точности при вдвое меньшей задержке по сравнению с крупными аналогами. Модель уже доступна на Hugging Face, а в апреле выйдет как готовый микросервис NVIDIA NIM.

Читать полностью

@chernovdev

Replit открыл двери штаб-квартиры после запуска Agent 4 и показал, как новая версия меняет процесс создания приложений. Главное нововведение — Infinite Canvas, рабочее пространство, где лендинг, веб-приложение и мобильная версия существуют в одном проекте с общим бэкендом. На стриме команда продемонстрировала живой 3D-город с данными из BigQuery и приложение для анализа дизайна, а дизайнер продукта признался, что спроектировал сам Agent 4 внутри Agent 4.

Читать полностью

@chernovdev

здравствуйте, спасибо за вдохновение, делюсь: https://github.com/ivushkin/Qlik-Script-Support

Ладно, шутки шутками, но это не шутки

В общем, я тут почему ничего не писал - правильно! Я подбирал каналы доставки своих мыслей и идей, да, в телегу скоро вообще писать не буду (если заблочат).

Поэтому пока тестировал, долго думал что где и как, наиболее подходящее пока - это вк сообщество, но там фигня заключается в том что нельзя картинку прикладывать если пишешь на стену что-то (написал в поддержку, подождем)
А еще и max есть, но я пока не углублялся туда вообще. Но да, там чат и канал созданы - в закрепе есть информация.

Автопубликацию новостей остановил, она летела сначала в вк - потом и в телегу, всё управление через 1 ресурс - мой сайт.
Про статьи там было много откровенного мусора, про который я бы не написал, но опыт получен, буду в будущем пересматривать оценки llm которые ставились для статей. Приложил фотку для понимания масштабов проделанной работы (за 1 день). 1630 новостных постов, из которых прилетело в прод не более 20 кажется (аналитику позже сделал, чем начал постить)

Хочу как то сохранить проделанную работу в канале, особенно поделки про которые писал ранее (все, не только Qlik) - подумаю, пока дамп канала сделал себе.

Времена меняются, приспосабливаюсь, нравится вам это или нет. С одной стороны хочется бросить, а с другой продолжать. В целом - я пока в раздумьях - но поверьте, канал забирает очень много сил и времени.

——————
Подпишись, потом забудешь!
vk / max

chernovdev.ru

На затравку так сказать, многие тут меня по Qlik помнят, с него начиналось всё, так вот.

Создал библиотеку на rust, которая (пока сейчас так):
• читает qvd файлы
• пишет qvd файлы
• умеет работать с qvd через exists )
• и да, библиотеку можно использовать внутри python

Эту штуковину и ее развитие буду писать в указанных ниже каналах. Или обоих, или одном - все сложно, повторюсь - не хотелось бы распыляться.

——————
Подпишись, потом забудешь!
vk / max

chernovdev.ru

Как вам идейка - писать SQL запросы на QVD файлы?
Мне - прикольная)
И вполне реализуемая)

p.s.

qvd sql "SELECT client_id, SUM(amount) FROM facts.qvd GROUP BY 1"

qvd sql "SELECT f.*, d.name FROM facts.qvd f JOIN dim.qvd d USING(id)"