Наверняка вы замечали, что в Python есть удобная функция для получения переменной окружения
os.getenv(NAME)
И её "сестра" для создания или изменения переменных окружения
os.putenv(NAME, VALUE)
Но почему-то putenv() не работает как должно. Энвайромент не обновляется!
os.putenv('MYVAR', '1')
print(os.getenv('MYVAR'))
... и ничего 😴
Почему так?
На самом деле энвайромент обновляется, но это значение не добавляется в словарь os.environ.
Откройте исходник функции os.getenv(). Это просто шорткат для os.environ.get()
В то время как putenv() это built-in С-функция.
Словарь os.environ (или точней класс из MutableMapping) создаётся из энвайромента в момент инициализации. Функция putenv() самостоятельно его не изменяет.
В тоже время, когда вы создаёте или изменяете ключ в os.environ, автоматически вызывается putenv() в методе __setitem__().
То есть, технически putenv() всё делает верно, но в os.environ это не отражается. Можно проверить так:
>>> os.putenv('MYVAR', '123')
>>> os.system('python -c "import os;print(os.getenv(\'MYVAR\'))"')
123
Я объявил переменную в текущем процессе и вызвал дочерний процесс, который её унаследовал и получил в составе os.environ.
Аналогично при удалении переменной вызывается еще одна built-in функция unsetenv(), удаляющая переменную из системы.
Итого
▫️ Удобней всего явно обновлять переменные через os.environ
▫️ Есть способ неявно создать/удалить переменную через putenv/unsetenv, что не повлияет на os.environ но изменит энвайромент и передаст изменения сабпроцессам. Но так лучше не делать!
▫️os.environ это просто обертка для built-in функций putenv() и unsetenv().
#basic
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