Якщо ваш MCP-сервер має десятки інструментів, швидше за все, він побудований неправильно. Вам потрібні конкретні та зрозумілі інструменти для кожного випадку використання, але їх також не може бути забагато. Це створює майже неможливий компроміс, який більшість компаній не знають, як вирішити. Ось чому я взяв інтерв'ю у мого друга Алекса Реттрея (@RattrayAlex), засновника та генерального директора @StainlessAPI. Stainless створює API, SDK та MCP-сервери для таких компаній, як @OpenAI та @AnthropicAI. Алекс витратив роки на те, щоб освоїти, як змусити програмне забезпечення розмовляти з програмним забезпеченням, і він прийшов на шоу, щоб поділитися тим, що він знає. Я запросив його на @every's AI & I, щоб поговорити про MCP і майбутнє інтернету, заснованого на штучному інтелекті. Ми отримуємо в: • Проектуйте MCP-сервери так, щоб вони були чіткими та точними. Найкращі практики Алекса для створення надійних серверів MCP починаються з того, що набір інструментів має бути невеликим, давати кожному інструменту точну назву та опис, а також мінімізувати входи та виходи, з якими має працювати модель. У Stainless також часто додають зверху фільтр JSON, щоб видалити непотрібні дані. • Зробіть складні API керованими за допомогою динамічного режиму. Щоб вирішити проблему того, як штучний інтелект з'ясовує, який інструмент використовувати в більших API, Stainless переходить у «динамічний режим», де модель отримує лише три інструменти: перерахувати кінцеві точки, вибрати одну та дізнатися про неї, а потім виконати її. • MCP-сервери як бізнес-пілоти. У Stainless Алекс використовує сервери MCP для підключення таких інструментів, як @NotionHQ і @HubSpot, тому він може ставити запитання на кшталт: «Які клієнти зареєструвалися минулого тижня?». Система запитує кілька баз даних і повертає підсумок, який в іншому випадку зайняв би кілька входів і пошуків. • Створіть «мозок» для своєї компанії за допомогою Claude Code. Алекс створив спільний мозок компанії в Stainless завдяки тому, що Claude Code працював у своїй системі та просив її зберігати корисні дані, такі як відгуки клієнтів та SQL-запити, у GitHub. З часом це створює кураторський архів, який його команда може легко запитувати. • Майбутнє MCP – це виконання коду. Замість того, щоб давати моделям сотні інструментів, Алекс вважає, що найпотужнішою установкою буде простий інструмент для виконання коду та інструмент для пошуку документів. Штучний інтелект пише код на основі SDK API, запускає його на сервері та перевіряє документи, коли він зависає. Це обов'язкова до перегляду книга для всіх, хто хоче зрозуміти MCP і навчитися використовувати їх як конкурентну перевагу. Дивіться нижче! Мітки: Вступ: 00:01:14 Чому Алекс любить бігати босоніж: 00:02:54 API та MCP, конектори нового інтернету: 00:05:09 Чому MCP-сервери важко зрозуміти правильно: 00:10:53 Принципи проектування надійних MCP-серверів: 00:20:07 Масштабування MCP серверів для великих API: 00:23:50...