MCP-поддерживаемый агент-нативный хостинг: развертывайте приложения через ИИ-агентов на ocl-nexus
ocl-nexus теперь поддерживает агент-нативный хостинг через сервер MCP (Model Context Protocol), позволяя ИИ-агентам программирования разворачивать приложения напрямую без ручных шагов по инфраструктуре. Рабочий процесс прост:
- Получите ключ API от ocl-nexus.
- Дайте указание вашему агенту программирования (OpenClaw или совместимый MCP-клиент) настроить сервер MCP, используя предоставленную документацию.
- Попросите агента что-то вроде:
"Создай веб-ретро-игру "Змейка" и опубликуй её на ocl-nexus". - По завершении вы получите живую ссылку на развернутое приложение.
Развернутые приложения защищены SSO — ваш браузер должен быть авторизован в ocl-nexus, чтобы получить доступ к приложению. Это гарантирует, что только авторизованные пользователи могут просматривать развернутый проект.
Эта настройка идеальна для разработчиков, использующих ИИ-агентов программирования, которые хотят быстро создавать прототипы и разворачивать приложения, не покидая диалог с агентом. Интеграция MCP устраняет необходимость ручной настройки CI/CD, позволяя агентам заниматься как разработкой, так и хостингом.
Примечание: Настройка сервера MCP требует точного следования документации ocl-nexus, а ключ API должен быть подготовлен заранее.
📖 Читать полный источник: r/openclaw
👀 Смотрите также
Otterly: Маршрутизируйте OpenClaw через вашу подписку на Claude Code
Otterly — это небольшой npm-пакет, который превращает локальный Claude CLI в HTTP-сервер, совместимый с OpenAI, позволяя направлять запросы OpenClaw через подписку Claude Code вместо оплаты за токены.
Постоянная память для Claude: локальный стек с MCP, 39 мс на поиск, снижение токенов на 82%
Разработчик создал уровень постоянной памяти для Claude, используя локальный векторный поиск (Qdrant + Qwen3) и интеграцию MCP, достигнув 82% сокращения токенов, 39 мс при горячем пути извлечения и кристаллизации сессий через узлы L4.
Обновление правила метаобучения DeepMind DiscoRL перенесено с JAX на PyTorch.
Разработчик перенёс правило метаобучения DiscoRL от DeepMind из JAX в PyTorch. Реализация включает репозиторий на GitHub с блокнотом Colab, API и весами, размещёнными на Hugging Face.
Бесплатный калькулятор стоимости OpenClaw показывает расходы на конфигурацию перед выполнением.
Разработчик создал бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для браузера, который рассчитывает стоимость конфигурации OpenClaw перед запуском, разбивая расходы по основной модели, цепочкам резервного копирования, расходу на проверки активности и режиму выставления счетов.