Этот MCP сервер в Cursor AI поможет писать код лучше, чем у 90% разработчиков

Недавно я делал видео, где рассказывал про очень крутую штуку, которая, на мой взгляд, может значительно улучшить работу с генеративными AI моделями, особенно когда дело касается написания кода. Если вы пользуетесь ChatGPT для программирования или другими подобными моделями, то наверняка сталкивались с главной проблемой LLM для кода: они часто "придумывают" несуществующие данные.

Когда мы просим большую языковую модель (LLM), вроде ChatGPT, написать код с использованием какой-то библиотеки, она может выдать информацию о ней, которая устарела или даже вообще выдумать библиотеку, которой нет в природе, или которая давно отправлена в архив. Почему так происходит? Все просто: обучение моделей происходит на определенном наборе данных, и они не могут знать о событиях и обновлениях, произошедших после этого обучения. Это как учить историю по учебнику 10-летней давности – информация будет, но она уже не полная и местами неверная. Но, как я и обещал, есть решение, которое позволяет исправить эту ситуацию и значительно ускорить процесс программирования с использованием искусственного интеллекта. И речь идет об MCP-сервере.

Это, по сути, такой протокол общения, своего рода "мостик" между клиентским приложением (например, моей IDE с AI, типа Cursor AI или Winsurf) и внешними источниками данных. Что я подразумеваю под внешними источниками? Это может быть база данных (BD), внешние API, другие сервисы или даже сайты. Схема работы с MCP сервером выглядит вот так:

Мы, как пользователи, работаем в клиенте (Cursor, Winsurf) и задаем текстовый запрос к LLM (будь то ChatGPT, Claude, Gemini - неважно). LLM через специальную прослойку обращается к MCP-серверу, и уже через этот сервер получает доступ ко "внешнему миру" – базам данных, API и другим сервисам. Почему это так круто? Потому что теперь любая LLM может иметь доступ к среде за пределами своих тренировочных данных и интернета. Это открывает совершенно новые возможности! Например, вы можете использовать LLM для работы с данными в своем собственном приложении, просто создав свой MCP-сервер, который будет предоставлять модели нужную информацию.

Context 7 — это большое хранилище всех версий библиотек и фреймворков, включая примеры кода для них. Как это решает проблему устаревших данных? Очень просто: когда мы задаем вопрос к LLM (например, в Cursor AI), модель в первую очередь сверяется с этой базой данных MCP-сервера Context 7. Таким образом, ответ LLM строится на основе актуальной информации из Context 7, а не только на устаревших данных, на которых она обучалась. Давайте пример: вы спрашиваете, какая последняя версия React. LLM без доступа к интернету и Context 7 могла бы назвать версию, актуальную на момент ее обучения. Но через Context 7 она получит информацию о самой свежей версии и даже увидит примеры кода для нее. Понимаете, насколько это меняет дело?

Подробнее о том как работает MCP сервер и как установить его в любую IDE, я рассказал в своем видео на YouTube!