💡 MCP для ресерча: как подключить ИИ к исследовательским инструментам

Научные исследования почти всегда начинаются с поиска: статьи, код, датасеты, похожие модели. Обычно это значит прыгать между arXiv, GitHub и Hugging Face, вручную связывая всё воедино.

Model Context Protocol (MCP) — стандарт, который позволяет агентным моделям общаться с внешними тулзами и источниками данных. Для ресерча это значит, что ИИ может использовать привычные инструменты через обычные запросы на естественном языке, автоматизируя переключение платформ и кросс-референсы.

Как и в разработке, ресерч-дискавери можно разложить на уровни абстракции.

1️⃣ Ручной поиск

На базовом уровне исследователь ищет всё сам:
* Находит статью на arXiv
* Ищет реализации на GitHub
* Проверяет модели/датасеты на Hugging Face
* Сравнивает авторов и цитаты
* Организует заметки вручную

Метод рабочий, но крайне неэффективный, если трекаете несколько направлений или делаете систематический обзор литературы.

2️⃣ Скрипты

Автоматизация через Python-скрипты: парсинг, запросы к API, сбор и структурирование данных.

# research_tracker.py
def gather_research_info(paper_url):
    paper_data = scrape_arxiv(paper_url)
    github_repos = search_github(paper_data['noscript'])
    hf_models = search_huggingface(paper_data['authors'])
    return consolidate_results(paper_data, github_repos, hf_models)

results = gather_research_info("https://arxiv.org/abs/2103.00020")

Скрипты быстрее, но ломаются на лимитах API и изменениях формата данных. Без контроля легко потерять часть информации.

3️⃣ MCP-интеграция

MCP поднимает уровень: те же инструменты становятся доступными ИИ через natural language.

Пример:

Найди статьи про трансформеры за последние 6 месяцев:
- должен быть код реализации
- нужны предобученные модели
- включи бенчмарки, если есть

ИИ сам оркестрирует инструменты:
– вызывает ресерч-тракер,
– ищет недостающую инфу,
– кросс-референсит с другими MCP-серверами,
– отбирает релевантное.

То есть язык программирования тут — естественный язык, а MCP превращает его в рабочий пайплайн.

⚠️ Но caveats те же:
– быстрее, чем руками, но ошибки никто не отменял;
– качество зависит от реализации;
– знание нижних уровней (ручной поиск и скрипты) помогает выстроить лучшие пайплайны.

#mcp

🤖 Что такое AI Coding Agent?

ИИ всё глубже проникает в повседневную жизнь: студенты просят его делать домашку, юристы используют для ресерча дел, а разработчики — для кода. Так появились AI coding agents — агенты, которые не просто подсказывают строки, а выполняют целые задачи.

В JetBrains даже сделали собственного агента для IDE — Junie. Он не только пишет код, но и объясняет свою логику, чтобы разработчикам было проще понимать, что именно он делает.

⚙️ Как это работает?

Без больших языковых моделей (LLM) агенты в нынешнем виде не существовали бы. Связка тут простая: LLM = двигатель, агент = автомобиль.

Работа coding agent делится на шаги:

1. Восприятие информации. Агент читает ваш код, файлы проекта и промпт, отправляет данные в LLM.
2. Обработка в LLM. Модель думает по заданному протоколу, формируя план действий.
3. Выполнение. Агент берет сгенерированный план и запускает нужные шаги (например, создаёт файл или пишет код).
4. Оценка результата. Агент может сам протестировать результат и, при ошибках, перезапустить процесс.

🧑‍💻 Чем они полезны именно программистам?

Coding agent способен не только сгенерировать кусок кода, но и:
– составить план действий для выполнения задачи
– запустить тесты и проверить корректность
– внести правки при неудачном выполнении

Проще говоря: меньше ручного контроля, больше автоматизации.

🚀 Топ-5 AI-плагинов в IDE для разработчиков

ИИ всё плотнее встраивается в инструменты разработки. Теперь это не только отдельные сервисы, но и плагины прямо в IDE и редакторы. Вот подборка лучших:

1️⃣ Junie (JetBrains)

AI-агент в IntelliJ IDEA, PyCharm, WebStorm и других IDE. Умеет не только писать код, но и планировать действия, запускать тесты и проверять результат. Отличается от Copilot тем, что работает как полноценный помощник в экосистеме JetBrains.

2️⃣ GitHub Copilot

Классика. Подсказывает код, автодополняет методы, пишет тесты. Теперь есть и Copilot Chat прямо в редакторе: можно спросить про код как у напарника. Доступен для IDE от JetBrains и VS Code.

3️⃣ Cursor IDE

IDE на базе VS Code, созданная вокруг ИИ. Помогает объяснять код, рефакторить, писать коммиты и документацию. Главное отличие — весь рабочий процесс построен вокруг LLM.

4️⃣ Koda (VS Code)

Российский плагин для VS Code с поддержкой русского языка. Имеет режимы Chat, Completion, Retrieval и Agent. Можно подключать свои модели. Подходит тем, кто хочет AI-ассистента без VPN и с кастомизацией.

5️⃣ GigaCode

AI-ассистент, который понимает проект целиком и помогает команде держать единый стиль кода. Ускоряет ревью, документирование и избавляет от рутины при командной разработке.

👉 А вы уже пробовали работать с AI-ассистентом прямо в IDE? Какой плагин зашёл больше всего?

👑 С чего начать изучение ИИ: лучшие языки программирования в 2025 году

Python остаётся стартовой точкой, C++ берёт на себя критические по производительности задачи, JavaScript и TypeScript открывают путь к ИИ прямо в браузере, Java удерживает корпоративный сектор, а Go обеспечивает лёгкость продакшн-развёртывания.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/942180/

🤖 Agentic RAG: создание более умных ИИ-систем, понимающих контекст

Agentic RAG превращает извлечение данных в активный процесс: агенты сами решают, где искать, как уточнять запросы и когда остановиться.

В результате ИИ становится гибче, точнее и действительно готовым к "боевым" задачам.

📚 Подробности на Хабр: https://habr.com/ru/articles/942278/