TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #385 · 17.06

Второй онлайн-день #DotNext закончился. В числе прочего был интересный разговор на тему «Страх и ненависть в Open Source», но я вам о некоторых особо заметных случаях рассказывал уже вот тут и тут. Ещё послушал про обратное соединение распиленного монолита (бывает, что и такое нужно!) и ещё пару докладов. В целом, впечатления противоречивые. Опишу кратко. Плюсы: 1. Высочайшего качества техническая организация. Ничего не глючило, чистая картинка и звук, удобный UI. 2. Были полезные и практичные вещи, интересные. 3. Реально отвечали на вопросы в чате в реалтайм-режиме. Что прошло ниже моих ожиданий (я впервые на такой дорогой IT-конференции): 1. Наверное, подсознательно я ожидал что с учётом цены билета буквально каждый доклад будет супер звёздным уровня "Торвальдс лично рассказывает подробности устройства ядра Linux, и делает это с шутками и котиками". Но доклады в среднем довольно обычные. Некоторые поверхностные, другие на очень далёкую от меня тему. И ещё их не очень много, не то, чтоб был гигантский выбор. Хотя, справедливости ради, больше 2-3 лекций в день тяжело осилить. 2. Интерактивные фишки формально заявлены: виртуальные стенды и квизы. По факту, во-первых, стенды и квизы полностью повторяют друг друга, во-вторых, их было всего два, и интересный (на мой личный взгляд) только один. Я ожидал, что их хотя бы десяток будет. 3. Часть обсуждения в Telegram, часть прямо в онлайн-чате лекции, и это, на мой взгляд, не пошло на пользу. Мне не хотелось вступать в Telegram-чат, но активность в основном чате лекции была низкой, при этом с телефона такой чат вообще не подразумевался. Я для себя убедился, что всё-таки именно мне в таких мероприятиях важна офлайновость: прийти и вживую потусить, получить мерч, поучаствовать в активностях. Чисто в онлайн-формате сугубо на мой взгляд мероприятие себя не окупает. Посмотрим, что будет в офлайне 27-го числа, напишу вам отзыв. #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #modelcontextprotocol

当前筛选 #modelcontextprotocol清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #15076 · 19.08.2025 г., 13:00

#python#aws#mcp#mcp_client#mcp_clients#mcp_host#mcp_server#mcp_servers#mcp_tools#modelcontextprotocol AWS MCP Servers use the Model Context Protocol (MCP), an open standard that connects AI tools with AWS data and services in a simple, secure way. These servers improve AI responses by providing up-to-date AWS documentation, best practices, and workflow automation for cloud development, infrastructure, and operations. You can run MCP servers locally for development or use AWS-managed remote servers for easy access and scalability. MCP servers support many AWS services like Lambda, DynamoDB, EKS, and more, helping you build, manage, and optimize AWS resources efficiently with AI assistance. Installation is easy with one-click options for popular tools like VS Code and Cursor. This makes cloud development faster, more accurate, and cost-effective. https://github.com/awslabs/mcp

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15008 · 31.07.2025 г., 09:30

#python#csharp#java#javascript#javascript_applications#mcp#mcp_client#mcp_security#mcp_server#model#model_context_protocol#modelcontextprotocol#python#typescript You can learn the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI models with applications, through a free, open-source curriculum that includes hands-on coding examples in C#, Java, JavaScript, Python, and TypeScript. The curriculum covers basics, security, building servers and clients, advanced topics, and best practices, with multi-language support and community help via Discord. You can also join MCP Dev Days, a free online event for deep technical learning and networking. This resource helps you quickly gain practical skills to build and integrate AI tools effectively, boosting your development capabilities in AI workflows. https://github.com/microsoft/mcp-for-beginners

GitHub Trends

@githubtrending · Post #14896 · 02.07.2025 г., 12:30

#python#ai#authentication#authorization#claude#cursor#fastapi#llm#mcp#mcp_server#mcp_servers#modelcontextprotocol#openapi#windsurf FastAPI-MCP is a tool that lets you easily turn your FastAPI web API endpoints into Model Context Protocol (MCP) tools, which AI agents can use directly. It requires almost no setup—just connect it to your FastAPI app, and it automatically preserves your request/response data models and documentation. It also includes built-in authentication using your existing FastAPI security methods. You can run the MCP server inside your app or separately, and it communicates efficiently using FastAPI’s ASGI interface. This makes it simple to integrate AI capabilities with your existing FastAPI services without rewriting code, saving you time and effort while keeping your API secure and well-documented[1][5]. https://github.com/tadata-org/fastapi_mcp