Вот 🔥 очень простой и наглядный пример асинхронности в Python с asyncio. Демонстрация, как async работает быстрее, чем обычный sleep.

⚡️ Пример: Асинхронный vs Синхронный вызов

import asyncio
import time

# Синхронная версия
def sync_task(name, delay):
    print(f"[{name}] Начинаю задачу")
    time.sleep(delay)
    print(f"[{name}] Закончил через {delay} сек")

# Асинхронная версия
async def async_task(name, delay):
    print(f"[{name}] Начинаю задачу")
    await asyncio.sleep(delay)
    print(f"[{name}] Закончил через {delay} сек")

# Сравнение
def run_sync():
    start = time.time()
    sync_task("A", 2)
    sync_task("B", 2)
    print(f"⏱️ Синхронно заняло {time.time() - start:.2f} сек")

async def run_async():
    start = time.time()
    await asyncio.gather(
        async_task("A", 2),
        async_task("B", 2),
    )
    print(f"⏱️ Асинхронно заняло {time.time() - start:.2f} сек")

# Запуск
if __name__ == "__main__":
    print("=== Синхронный запуск ===")
    run_sync()

    print("\n=== Асинхронный запуск ===")
    asyncio.run(run_async())

🔍 Что происходит?

* Синхронно: задачи идут одна за другой → итог 4 секунды.
* Асинхронно: обе задачи запускаются одновременно → итог 2 секунды.

---

## 📦 Вывод для Telegram-поста

Синхронность:
[Task A] Начинаю задачу
[Task A] Закончил через 2 сек
[Task B] Начинаю задачу
[Task B] Закончил через 2 сек
⏱️ Синхронно заняло 4.00 сек

Асинхронность:
[Task A] Начинаю задачу
[Task B] Начинаю задачу
[Task A] Закончил через 2 сек
[Task B] Закончил через 2 сек
⏱️ Асинхронно заняло 2.00 сек

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Вот второй, тоже 🔥наглядный пример: асинхронная загрузка нескольких URLов. Он отлично показывает, как asyncio + aiohttp позволяет скачать сразу кучу страниц в разы быстрее, чем по одной.

⚡️ Пример: Асинхронная загрузка страниц

import asyncio
import aiohttp
import time

urls = [
    "https://example.com",
    "https://httpbin.org/delay/2",
    "https://httpbin.org/delay/3",
    "https://httpbin.org/delay/1",
]

# Асинхронная загрузка
async def fetch(session, url):
    print(f"📡 Загружаю: {url}")
    async with session.get(url) as response:
        text = await response.text()
        print(f"✅ Готово: {url} ({len(text)} символов)")
        return text

async def main():
    start = time.time()
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        await asyncio.gather(*tasks)
    print(f"\n⏱️ Все загружено за {time.time() - start:.2f} сек")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

🧠 Что это демонстрирует

* Каждое fetch() ждет ответ от сервера, но другие задачи не простаивают.
* Даже если 1 сайт тормозит (например, delay/3), остальные уже выполняются.
* Всё работает одновременно, а не "по очереди".

📦 Как это будет выглядеть в Telegram

📡 Загружаю: https://example.com
📡 Загружаю: https://httpbin.org/delay/2
📡 Загружаю: https://httpbin.org/delay/3
📡 Загружаю: https://httpbin.org/delay/1
✅ Готово: https://example.com (1256 символов)
✅ Готово: https://httpbin.org/delay/1 (437 символов)
✅ Готово: https://httpbin.org/delay/2 (437 символов)
✅ Готово: https://httpbin.org/delay/3 (437 символов)

⏱️ Все загружено за 3.00 сек

Если бы это был синхронный код — заняло бы 1 + 2 + 3 = 6 секунд, а не 3. Вот и вся магия асинхронности ✨

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🎯 Как встроить семантический кэш в RAG и перестать зря гонять LLM
Ускорь ответы, сократи расходы и добавь ум в своего ассистента! 💡

Вот реальный пример кода, который:

* 🔐 Сохраняет пары "вопрос — ответ"
* 🧠 Находит похожие вопросы через cosine similarity
* ⚡️ Возвращает готовый ответ без вызова модели или retrieval

👇 Код:

from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import re
import hashlib
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def short_hash(text: str) -> str:
    return hashlib.md5(text.encode("utf-8")).hexdigest()[:10]

class SemanticCache:
    def __init__(self, model_name="paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2"):
        self.model = SentenceTransformer(model_name)
        self.entries = []  # список словарей {"question": ..., "answer": ..., "embedding": ..., "hash": ...}
        self.hash_map = {}  # hash → normalized question

    def normalize(self, text: str) -> str:
        text = text.lower()
        text = re.sub(r"[^\w\s]", "", text)
        text = re.sub(r"\s+", " ", text).strip()
        return text

    def add(self, question: str, answer: str) -> str:
        normalized = self.normalize(question)
        embedding = self.model.encode(normalized, convert_to_tensor=True)
        h = short_hash(normalized)
        self.entries.append({
            "question": question,
            "normalized": normalized,
            "answer": answer,
            "embedding": embedding,
            "hash": h
        })
        self.hash_map[h] = normalized
        return h

    def get(self, query: str, threshold: float = 0.89) -> str | None:
        if not self.entries:
            return None
        normalized_query = self.normalize(query)
        query_embedding = self.model.encode(normalized_query, convert_to_tensor=True)
        scores = [util.pytorch_cos_sim(query_embedding, e["embedding"]).item() for e in self.entries]
        best_idx = max(range(len(scores)), key=lambda i: scores[i])
        if scores[best_idx] >= threshold:
            return self.entries[best_idx]["answer"]
        return None

    def remove_by_hash(self, h: str):
        before = len(self.entries)
        self.entries = [e for e in self.entries if e["hash"] != h]
        after = len(self.entries)
        if before == after:
            logger.info(f"❌ Хэш {h} не найден.")
        else:
            logger.info(f"🗑 Удалено {before - after} записей по хэшу {h}")
        self.hash_map.pop(h, None)

🧠 Как это помогает в RAG:

* 💥 Если похожий вопрос уже был — мы возвращаем ответ мгновенно
* 💸 Экономим токены и не делаем повторный вызов LLM
* 📚 Учится на лету — чем больше вопросов, тем больше кэш

Пример использования:

cache = SemanticCache()
cache.add("Как работает кэш?", "Кэш хранит ответы на похожие вопросы.")
answer = cache.get("Объясни что такое кеширование")  # ← вернёт готовый ответ

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Новый обязательный вопрос на интервью разработчиков

Сейчас ведём найм backend-разработчиков, и на screening-интервью я добавил новый обязательный вопрос: А как вы используете LLM или IDE с LLM для написания кода?

Отвечать на такой вопрос — почти не использую, всё пишу сам — это примерно как отвечать 100 лет назад, что автомобиль пока не использую, лошадь надёжнее и понятнее.

LLM и всякие Cursor, Anthropic уже несколько лет с нами, вы просто обязаны их использовать для увеличения своей производительности 🚀

👉 Первый уровень — это обычно просто web-чат с ChatGPT по конкретному коду

👉 Второй уровень — это IDE с настройкой system prompt под свой проект (чтобы оно не тупило и не делало плохие штуки)

👉 Третий уровень — это подключение всяких JIRA, Wiki через MCP, чтобы бизнес-документация сама бралась в LLM, и задачки в JIRA сами двигались по workflow

Второй и третий уровень требуют усилий по настройке и тюнингу под ваши проекты, но если вы этого не сделаете, то и в XXI веке всё ещё будете использовать надёжную, хорошую, проверенную веками лошадь 🐴

Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖

Вот третий 🔥наглядный пример — асинхронный Telegram-бот на `aiogram`, который параллельно обрабатывает несколько пользователей. Отлично показывает, как asyncio даёт каждому пользователю "свою сессию", и никто не блокируется.

🤖 Асинхронный Telegram-бот на aiogram

from aiogram import Bot, Dispatcher, types
from aiogram.types import Message
from aiogram.utils import executor
import asyncio
import logging

API_TOKEN = 'YOUR_TELEGRAM_BOT_TOKEN'

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

bot = Bot(token=API_TOKEN)
dp = Dispatcher(bot)

# Эмуляция долгой операции (например, генерация отчета)
async def long_operation(user_id: int):
    await bot.send_message(user_id, "⌛️ Обрабатываю ваш запрос (5 сек)...")
    await asyncio.sleep(5)
    await bot.send_message(user_id, "✅ Готово!")

@dp.message_handler(commands=["start", "go"])
async def handle_command(message: Message):
    await long_operation(message.from_user.id)

if __name__ == "__main__":
    executor.start_polling(dp, skip_updates=True)

⚙️ Как это работает

1. Пользователь пишет /start — бот отвечает "⌛️ Обрабатываю..."
2. Через 5 секунд отвечает "✅ Готово!"
3. Если 10 пользователей напишут одновременно — каждый получит ответ без задержек, параллельно.

🧪 Проверь сам

1. Запусти бота.
2. Открой 2 Telegram-аккаунта (или попроси друга).
3. Одновременно напиши /start.
4. Каждый увидит мгновенный ответ, без блокировки друг друга.

🤔 Почему это важно

Если бы бот был синхронным, то пока обрабатывался один запрос (5 сек), все остальные бы тупо ждали. А с aiogram всё идёт в параллель, благодаря async def.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Вот пример сложного и реалистичного случая асинхронщины, где всё может пойти не так — и это отлично демонстрирует, почему нужно уметь работать с ошибками, таймаутами и отменой задач в `asyncio`.

💣 Сценарий: параллельная загрузка API, где всё может сломаться

* Несколько API-эндпоинтов вызываются параллельно.
* Некоторые из них "висят", некоторые возвращают ошибку.
* Ты должен:
✅ получить успешные,
⚠️ обработать ошибки,
⏱️ отменить долгие.


⚙️ Код: асинхронная загрузка с таймаутами, отменой и ошибками

import asyncio
import aiohttp
import random

urls = [
    "https://httpbin.org/delay/1",   # быстрый
    "https://httpbin.org/delay/5",   # медленный (возможен таймаут)
    "https://httpbin.org/status/500",  # ошибка сервера
    "https://httpbin.org/delay/2",   # нормальный
]

async def fetch(session, url):
    try:
        timeout = aiohttp.ClientTimeout(total=3)  # 3 секунды таймаут на каждый запрос
        async with session.get(url, timeout=timeout) as resp:
            if resp.status != 200:
                raise Exception(f"Ошибка {resp.status}")
            data = await resp.text()
            print(f"✅ Успешно: {url[:30]}... ({len(data)} символов)")
            return data
    except asyncio.TimeoutError:
        print(f"⏱️ Таймаут: {url}")
    except Exception as e:
        print(f"❌ Ошибка: {url} — {e}")

async def main():
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch(session, url) for url in urls]
        results = await asyncio.gather(*tasks, return_exceptions=True)
    print("\n🏁 Готово.")

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

📦 Telegram-вывод:

✅ Успешно: https://httpbin.org/delay/1... (437 символов)
⏱️ Таймаут: https://httpbin.org/delay/5
❌ Ошибка: https://httpbin.org/status/500 — Ошибка 500
✅ Успешно: https://httpbin.org/delay/2... (437 символов)

🏁 Готово.

🧠 Что демонстрирует

* 🔄 gather(..., return_exceptions=True) позволяет не падать при ошибке.
* ⏱️ Таймауты контролируют "висящие" запросы.
* ❌ Ошибки ловятся явно, без падения всего процесса.
* 🤯 Этот паттерн нужен в реальных ботах, где:

* LLM может зависнуть,
* вебхуки не отвечают,
* юзер отменил команду,
* Slack/Jira/GitHub API дали 500.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🌌 Крутая 3D-спираль на Python с Pygame — живой движок прямо у тебя на экране!

import pygame
import math
import sys

pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((600, 600))
clock = pygame.time.Clock()

points = []
for i in range(1000):
    angle = i * 0.1
    x = 200 * math.cos(angle)
    y = 200 * math.sin(angle)
    z = i * 0.5
    points.append([x, y, z])

def project(x, y, z, screen_width, screen_height, fov, viewer_distance):
    factor = fov / (viewer_distance + z)
    x = x * factor + screen_width / 2
    y = -y * factor + screen_height / 2
    return int(x), int(y)

angle = 0
fov = 256
viewer_distance = 4

while True:
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            pygame.quit()
            sys.exit()

    screen.fill((10, 10, 30))
    angle += 0.01

    for p in points:
        # вращаем точки вокруг оси Y
        x = p[0] * math.cos(angle) - p[2] * math.sin(angle)
        z = p[0] * math.sin(angle) + p[2] * math.cos(angle)
        y = p[1]

        px, py = project(x, y, z, 600, 600, fov, viewer_distance)
        shade = max(0, min(255, int(255 - z)))
        pygame.draw.circle(screen, (shade, shade, 255), (px, py), 2)

    pygame.display.flip()
    clock.tick(60)

📌 Простая 3D-спираль с проекцией на 2D экран, вращающаяся в реальном времени.

📌 Использует Pygame для визуализации и базовую математику для 3D-проекций.

📌 Установи pygame: pip install pygame

📌 Запусти и наслаждайся плавной анимацией!

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Визуал по коду выше 👆👆👆

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🧠 Сделай ИИ-аватара из своего лица за 20 секунд
Генерируем мультикартинку в стиле Pixar с помощью OpenAI + PIL

from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
import openai
import requests
from io import BytesIO

openai.api_key = "sk-..."  # вставь свой ключ

def cartoonify(image_url, style="Pixar-style 3D render"):
    response = openai.Image.create_variation(
        image=openai.Image.create_edit(
            image=openai.Image.from_url(image_url),
            prompt=style,
            n=1,
            size="512x512"
        )
    )
    return response['data'][0]['url']

img_url = "https://i.imgur.com/your_photo.jpg"  # замени на своё фото
new_img_url = cartoonify(img_url)

img = Image.open(BytesIO(requests.get(new_img_url).content))
img.show()

📌 Берёт твоё фото, стилизует его под мультяшку и показывает
📌 Используется openai, PIL, requests
📌 Установи: pip install openai pillow requests
📌 Нужно своё фото (портрет) и OpenAI API-ключ
📌 Работает на GPT-4+ DALL·E через OpenAI API

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Пример по коду выше 👆👆👆

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🧲 Курсор как магнит: тянем шарик мышкой без кликов!
Интерактивная физика с pygame за 25 строк

import pygame, sys
pygame.init()
screen = pygame.display.set_mode((600, 400))
clock = pygame.time.Clock()
x, y, vx, vy = 300, 200, 0, 0

while True:
    for e in pygame.event.get():
        if e.type == pygame.QUIT:
            pygame.quit(); sys.exit()

    mx, my = pygame.mouse.get_pos()
    dx, dy = mx - x, my - y
    ax, ay = dx * 0.01, dy * 0.01
    vx += ax; vy += ay
    vx *= 0.9; vy *= 0.9
    x += vx; y += vy

    screen.fill((30, 30, 40))
    pygame.draw.circle(screen, (255, 100, 100), (int(x), int(y)), 20)
    pygame.display.flip()
    clock.tick(60)

📌 Шарик "прилипает" к курсору и двигается с инерцией
📌 Используется только pygame
📌 Установи: pip install pygame
📌 Подходит для визуализации физики или мини-игры

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🧘 Успокаивающий дыхательный таймер
Текстовый цикл «вдох — пауза — выдох» прямо в терминале

import time

def breathe(cycle=3):
    while True:
        for phase, secs in [("Вдох", 4), ("Задержка", 2), ("Выдох", 6), ("Пауза", 2)]:
            print(f"{phase}... ", end="", flush=True)
            for i in range(secs):
                print(".", end="", flush=True)
                time.sleep(1)
            print()

try:
    breathe()
except KeyboardInterrupt:
    print("\nВы завершили практику 🙏")

📌 Показывает дыхательные фазы с точками — помогает успокоиться
📌 Идеален для короткой медитации в перерывах
📌 Использует только стандартный time
📌 Без зависимостей, без графики — минимализм и польза

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Еще одна невероятная способность LLM 🔥

Есть очевидная, но достаточно мало используемая способность LLM — это возможность восстанавливать битый текст.

В нашем случае есть расчетный лист с очень плохим качеством в виде пиксельного PDF. Распознавая его в текст, мы получаем битый текст (70% может быть битым), но LLM все воспринимает как последовательность токенов, и имея даже 30% информации, она достаточно легко догадывается, что было в 70% битых процентах.

Если у вас есть задачи, где входящая информация не качественная, то использование LLM — самый лучший и надежный вариант для ее восстановления.

Древние рукописи с бересты можно восстановить🙂

Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖

🧠 Мини-LLM своими руками: предсказание текста с нуля
Токенизация, матрицы, softmax — всё на чистом Python

import numpy as np

text = "hello world"
chars = sorted(set(text))
stoi = {ch: i for i, ch in enumerate(chars)}
itos = {i: ch for ch, i in stoi.items()}
vocab_size = len(chars)

# Подготовка обучающих данных
xs = [stoi[ch] for ch in text[:-1]]
ys = [stoi[ch] for ch in text[1:]]

# One-hot
X = np.eye(vocab_size)[xs]
Y = np.array(ys)

# Весовая матрица
W = np.random.randn(vocab_size, vocab_size) * 0.1

# Тренировка
for epoch in range(500):
    logits = X @ W
    probs = np.exp(logits) / np.exp(logits).sum(axis=1, keepdims=True)
    loss = -np.log(probs[range(len(Y)), Y]).mean()

    # Градиент
    probs[range(len(Y)), Y] -= 1
    grad = X.T @ probs / len(Y)
    W -= 0.5 * grad  # шаг обучения

# Генерация
ix = stoi["h"]
for _ in range(10):
    x = np.eye(vocab_size)[ix]
    logits = x @ W
    probs = np.exp(logits) / np.exp(logits).sum()
    ix = np.random.choice(vocab_size, p=probs)
    print(itos[ix], end="")

📌 Минималистичная языковая модель, обученная предсказывать след. символ
📌 Используются numpy, softmax, one-hot, градиентный спуск
📌 Установи: pip install numpy
📌 По сути — крошечный LLM на пальцах, работает за 2 секунды

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🧬 Генетический алгоритм на минималках
Эволюционируем строку до цели без нейросетей

import random

TARGET = "hello world"
CHARS = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz "

def mutate(s):
    i = random.randrange(len(s))
    return s[:i] + random.choice(CHARS) + s[i+1:]

def fitness(s):
    return sum(a == b for a, b in zip(s, TARGET))

def evolve():
    population = [''.join(random.choices(CHARS, k=len(TARGET))) for _ in range(100)]
    for gen in range(1000):
        population.sort(key=lambda x: -fitness(x))
        print(f"{gen:3}: {population[0]} ({fitness(population[0])})")
        if population[0] == TARGET:
            break
        next_gen = population[:10]
        while len(next_gen) < 100:
            parent = random.choice(next_gen)
            child = mutate(parent)
            next_gen.append(child)
        population = next_gen

evolve()

📌 Эмулирует "эволюцию" строки путём мутаций и отбора
📌 Без библиотек, чистый Python и немного теории Дарвина
📌 Отличный способ понять основы генетических алгоритмов
📌 Работает быстро, прикольно смотреть за процессом

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🔒 Безопасная работа с временными файлами в Python

import tempfile
import shutil
from pathlib import Path

def safe_write_to_file(target_path: Path, content: str):
    """Атомарная запись в файл: безопасна при сбоях и многопоточности."""
    target_path = Path(target_path)
    target_path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)

    with tempfile.NamedTemporaryFile("w", delete=False, dir=target_path.parent, encoding="utf-8") as tmp:
        tmp.write(content)
        temp_path = Path(tmp.name)

    temp_path.replace(target_path)  # атомарно заменяет, даже если файл уже существует

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    safe_write_to_file("data/config.json", '{"debug": false}')

📌 Зачем это нужно:
При записи конфигов, отчётов, логов и кэшей важно не допустить порчи файлов при сбое питания, исключении или параллельной записи. Этот приём — промышленный стандарт для надёжной записи (используется, например, в системах сборки и редакторах кода).

🛠 Библиотеки: только стандартная библиотека Python 🐍.

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🌐 Повтор HTTP-запроса с логированием и бэкофом

import logging
import time
import requests
from requests.exceptions import RequestException

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

def fetch_with_retry(url, retries=3, backoff=2):
    """Повторяет запрос с увеличением интервала в случае ошибки."""
    for attempt in range(1, retries + 1):
        try:
            response = requests.get(url, timeout=5)
            response.raise_for_status()
            return response.text
        except RequestException as e:
            logging.warning(f"Attempt {attempt} failed: {e}")
            if attempt < retries:
                time.sleep(backoff ** attempt)
            else:
                logging.error("All attempts failed")
                raise

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    content = fetch_with_retry("https://httpbin.org/status/503")  # измените на нужный URL
    print(content)

📌 **Зачем это нужно**:
Нестабильные внешние API могут временно «падать» или отвечать с ошибками. Этот код делает повторные попытки с экспоненциальной задержкой и логирует проблему. Отлично подходит для API-клиентов, ETL-сборщиков и мониторинга.

🛠 pip install requests

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

🕒 Фоновый таймер с автоматической остановкой

import threading
import time
import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)

class RepeatingTimer:
    def __init__(self, interval, function, max_runs=None):
        self.interval = interval
        self.function = function
        self.max_runs = max_runs
        self._counter = 0
        self._stop_event = threading.Event()
        self._thread = threading.Thread(target=self._run, daemon=True)

    def _run(self):
        while not self._stop_event.is_set():
            self.function()
            self._counter += 1
            if self.max_runs and self._counter >= self.max_runs:
                break
            time.sleep(self.interval)

    def start(self):
        self._thread.start()

    def stop(self):
        self._stop_event.set()
        self._thread.join()

# Пример использования
if __name__ == "__main__":
    def say_hi():
        logging.info("👋 Привет!")

    timer = RepeatingTimer(interval=2, function=say_hi, max_runs=3)
    timer.start()
    timer._thread.join()  # или time.sleep(...) в реальных скриптах

📌 Зачем это нужно:
Используется для повторяющихся задач в фоне — опрос сервисов, автообновление кэша, heartbeat. Не блокирует основной поток и автоматически завершает выполнение.

🛠 Только стандартная библиотека Python: threading, time, logging ✅

Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖

Хорошая подборка MCP серверов

Полезные для кодинга в Cursor/Anthropic MCP сервера. Так же можно применять и для своих систем Agentic AI.
👉 https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-servers
👉 https://github.com/modelcontextprotocol/servers

💬 telegram-bot-mcp
🔧 Категория: Communication
Кейс: агент получает сообщение от пользователя с задачей ("подскажи, как это починить") → распознаёт intent → отвечает или делегирует другому агенту.
📌 Полезно для: запуска цепочек из Telegram, двустороннего общения, получения задач от реальных людей.

📚 wikipedia-mcp
🔧 Категория: Knowledge
Кейс: агент-помощник по обучению или ассистент для доклада автоматически ищет и вставляет пояснения или определения из Wikipedia.
📌 Полезно для: автоответов, генерации контекста, справки по терминам.

📊 notion-mcp
🔧 Категория: Notes & Docs
Кейс: агент-планировщик проекта добавляет задачи в Notion после обсуждения в Slack или анализа документа.
📌 Полезно для: ведения документации, действий после обсуждений, напоминаний и отчетов.

☁️ github-mcp
🔧 Категория: Developer Tools
Кейс: DevOps-агент обнаруживает баг в тестах, создаёт issue, затем другой агент комментирует и предлагает PR.
📌 Полезно для: автогенерации issue, отслеживания багов, CI/CD по запросу от LLM.

📅 google-calendar-mcp
🔧 Категория: Events & Calendars
Кейс: агент-секретарь анализирует переписку, предлагает время встречи, и сразу бронирует слот в календаре.
📌 Полезно для: интеграции с реальным расписанием, агент-планировщик.

🌍 serpapi-mcp
🔧 Категория: Internet APIs
Кейс: агент-журналист собирает свежую информацию по теме (например, новости, статистику) через Google Search API.
📌 Полезно для: агентов-исследователей, real-time актуализация информации.

📈 prometheus-mcp
🔧 Категория: Monitoring
Кейс: агент-монитор следит за нагрузкой на сервис, и если CPU > 80% → вызывает алерт-агента в Telegram.
📌 Полезно для: автономного мониторинга, оповещений, self-healing-сценариев.

📮 rabbitmq-mcp
🔧 Категория: Messaging Queues
Кейс: один агент планирует задачи, другой выполняет — они обмениваются сообщениями через очередь.
📌 Полезно для: построения очередей заданий между агентами, масштабирования.

🧠 replicate-mcp
🔧 Категория: ML & AI
Кейс: агент вызывает внешнюю модель — например, генерацию изображения, голоса или сегментацию.
📌 Полезно для: мультимодальных агентов, генеративных задач (text-to-image/audio).

Подпишись 👉🏻 @aigentto 🤖