Пытаюсь решить организационно-логистическую задачу в #Satisfactory. Может быть, умные люди (вы) мне дадите интересные советы.
Я уже открыл практически все типы деталей, они довольно сложные, и для производства многих из них нужны целые цепочки: добыть ресурс А в одном месте и ресурс B в другом, потом сделать из них детали C и D, из этой пары получить деталь E, добыть ещё ресурс F, соединить, смешать с водой...
В каком-то месте эти цепочки удобно разрывать (то есть не строить всё на одной фабрике, а растаскивать фабрики по карте). Потому что, во-первых, с гигантской базой, производящей все типы всех деталей, банально неудобно работать. Во-вторых, её тяжело масштабировать. Хотя у этого решения есть плюсы, и некоторые так делают, лично я идти по такому пути не хочу.
Но в каком месте рвать цепочки? Глобально есть две крайности:
1. Можно делать по фабрике на каждое звено производства. Например, фабрика, которая делает деталь E, должна принимать на вход детали C и D, и всё. Такая схема очень легко масштабируется: небольшую фабрику очень просто расширять. А детали возить между фабриками поездами. Но тогда потребуется типа 100 разных фабрик и очень сложная железнодорожная сеть.
2. Можно в каждую фабрику привозить сырьё. Только то, что невозможно произвести, а можно только добыть. Фабрика делает с нуля из сырья все детали, в том числе для промежуточных звеньев. Такую схему очень легко балансировать: один раз посчитал, сколько нужно сырья, и всё. Но фабрики для сложных деталей будут громоздкие. А ещё если деталь C нужна в десяти местах то придётся десять раз повторить всю цепочку производства детали C, а можно было бы в одном месте делать очень много деталей C и возить.
Мне не нравятся оба варианта, значит, рвать цепочку нужно где-то посередине. Но где?
#games
Что такое MCP и зачем он нужен?
MCP - универсальный протокол взаимодействия LLM с внешним миром.
Привожу примеры применения из поста Min Choi:
1. Figma MCP
Общайтесь напрямую с Figma и создавайте современные мобильные экраны входа в систему.
2. Ableton MCP
Создавайте музыку, используя только подсказки.
3. Unity MCP
Общайтесь напрямую с Unity, чтобы создавать целые игры всего лишь с одной подсказкой.
4. WhatsApp MCP
Отправляйте и получайте изображения, видео и голосовые заметки через WhatsApp.
5. ElevenLabs MCP
Запускайте голосовых агентов для выполнения исходящих звонков от вашего имени, например, заказа пиццы.
6. Shopify MCP
Разрабатывайте и совершенствуйте операции с использованием GraphQL.
7. BioMCP
Открытые API для биомедицинских исследований, предназначенные для поиска и получения клинических испытаний, статей PubMed и вариантов генома.
8. Supabase MCP
Чтение и запись данных в вашу базу данных.
9. GitHub MCP
Без комментариев.
10. Unreal MCP
Стройте всё что угодно в движке Unreal Engine, используя только подсказки.
#mcp
https://t.me/semasci
👍MCP теперь реализован в GPTunneL
MCP (Model Context Protocol) — общий стандарт, через который ассистенты подключают внешние сервисы. Если сервис поддерживает MCP, вы просто указываете его адреси получаете безопасный доступ к своим данным прямо из чата.
Например, через MCP подключаете ваш Notion\Linear и «разговариваете» с заметками в чате ассистента GPTunneL.
Также доступны официальные MCP-серверы для GitHub, Jira/Confluence, Stripe и PayPal, Plaid, Google Drive, Dropbox и др.
〰️Наша платформа поддерживает удаленное подключение по MCP.
Проверьте: возможно, ваш любимый сервис уже имеет подобную интеграцию.
🔗Подключиться через GPTunneL
#mcp@gptunnel
Что такое Model Content Protocol и зачем он нужен?
Model Content Protocol (MCP) — это открытый протокол, который позволяет AI-моделям напрямую взаимодействовать с внешними данными, инструментами и API. Он убирает сложность интеграции и делает процесс подключения гораздо проще.
👉 Стандартизированный доступ к данным. MCP задаёт единый формат взаимодействия с БД, API или файловыми системами.
👉 Интерактивность. Модель может не только читать данные, но и выполнять действия — например, обновлять записи или конфигурации.
👉 Упрощённое подключение инструментов. Достаточно описать интерфейс, и MCP готов к работе в поддерживающих клиентах (например, Claude Desktop).
👉 Open source. MCP формирует экосистему совместимых серверов и инструментов, которыми легко делиться.
Где это полезно?
👉 Подключение AI к внутренним сервисам компании.
👉 Улучшение IDE — автогенерация, поиск по коду.
👉 Построение цепочек команд, когда AI сам запрашивает нужные данные.
Главная идея: MCP создаёт мост между моделью и миром данных, делая AI более контекстным и полезным без постоянного “кормления” контентом.
В комментариях делитесь MCP, которые уже используете
#ai#mcp
🐱Play Store MCP Server - open source Model Content Protocol сервер, который позволяет взаимодействовать с Google Play Console для публикация и управления публикациями приложений.
Что уже можно сделать:
👉 Загрузить сборку Android приложения
👉 Переводить релизы между треками
👉 Запросить статус релиза
❗️Решение пока находится в разработке, но уже рабочее
#googleplay#ai#mcp
⚡️ Anthropic радует разработчиков — вышел каталог MCP-коннекторов для Claude
Если вы любите кодить в вайбе, вот отличный апдейт: Anthropic выкатили новый каталог Connectors, в котором собраны проверенные MCP-интеграции — для автоматизации, расширения функционала и прокачки собственных агентов.
Что внутри?
🟡 Поддержка популярных сервисов вроде Figma, Notion, Stripe
🟡 Коннекторы для десктопов — есть даже MCP для Claude под macOS
🟡 Аккуратная библиотека, в которой все подключается без боли
Каталог тут:claude.ai/directory
🤑ForgetMe | Boosty | ForgetBench | ForgetGPT | ForgetAPI
#claude#новости#mcp#нейросети