Если ваш сервер MCP имеет десятки инструментов, вероятно, он построен неправильно. Вам нужны инструменты, которые специфичны и ясны для каждого случая использования, но у вас также не должно быть слишком много. Это создает почти невозможный компромисс, который большинство компаний не знает, как решить. Вот почему я взял интервью у моего друга Алекса Рэттрея (@RattrayAlex), основателя и CEO @StainlessAPI. Stainless создает API, SDK и серверы MCP для таких компаний, как @OpenAI и @AnthropicAI. Алекс потратил годы на изучение того, как заставить программное обеспечение взаимодействовать с программным обеспечением, и он пришел на шоу, чтобы поделиться тем, что он знает. Я пригласил его на @every’s AI & I, чтобы поговорить о MCP и будущем интернета, ориентированного на ИИ. Мы обсудили: • Проектирование серверов MCP, чтобы они были компактными и точными. Лучшие практики Алекса по созданию надежных серверов MCP начинаются с уменьшения набора инструментов, давая каждому инструменту точное название и описание, и минимизации входных и выходных данных, с которыми модель должна работать. В Stainless они также часто добавляют фильтр JSON, чтобы удалить ненужные данные. • Управление сложными API с помощью динамического режима. Чтобы решить проблему того, как ИИ определяет, какой инструмент использовать в более крупных API, Stainless переключается в "динамический режим", где модели предоставляются только три инструмента: перечислить конечные точки, выбрать одну и узнать о ней, а затем выполнить ее. • Серверы MCP как бизнес-ко-пилоты. В Stainless Алекс использует серверы MCP для подключения таких инструментов, как @NotionHQ и @HubSpot, чтобы он мог задавать вопросы, такие как: "Какие клиенты подписались на прошлой неделе?" Система запрашивает несколько баз данных и возвращает сводку, которая в противном случае потребовала бы нескольких входов и поисков. • Создание "мозга" для вашей компании с помощью Claude Code. Алекс создал общий мозг компании в Stainless, поддерживая работу Claude Code на своей системе и прося его сохранять полезные входные данные — такие как отзывы клиентов и SQL-запросы — в GitHub. Со временем это создает кураторский архив, который его команда может легко запрашивать. • Будущее MCP — это выполнение кода. Вместо того чтобы предоставлять моделям сотни инструментов, Алекс считает, что наиболее мощная настройка будет состоять из простого инструмента выполнения кода и инструмента поиска документов. ИИ пишет код для SDK API, запускает его на сервере и проверяет документацию, когда застревает. Это обязательно к просмотру для всех, кто хочет понять MCP и узнать, как использовать их в качестве конкурентного преимущества. Смотрите ниже! Временные метки: Введение: 00:01:14 Почему Алексу нравится бегать босиком: 00:02:54 API и MCP, соединители нового интернета: 00:05:09 Почему серверы MCP трудно настроить правильно: 00:10:53 Принципы проектирования для надежных серверов MCP: 00:20:07 Масштабирование серверов MCP для крупных API: 00:23:50...