MCP + Навыковая рамка: Руководство AI-агентами для эффективных рабочих процессов в науке о данных
DevTalk о том, как направлять ИИ-агентов (Claude, GPT) для корректной работы в рамках конкретной платформы данных, используя MCP-сервер и фреймворк навыков. Основная проблема: агенты хорошо понимают, что делать в рабочем процессе Data Science, но плохо выбирают, как эффективно это сделать на реальной платформе данных.
Типичные неэффективности агентов
- Генерация тяжелого клиентского кода вместо переноса работы на базу данных
- Перемещение большего объема данных/токенов, чем необходимо
- Игнорирование встроенных возможностей (аналитические функции, ML и т.д.)
- Использование общих шаблонов, которые не масштабируются
Решение: MCP-сервер и фреймворк навыков
Вместо того чтобы позволять агенту «разбираться самому», ограничьте и направляйте его с помощью платформенно-осведомленного контекста. Подход фокусируется на:
- Выборе правильных аналитических функций
- Понимании, когда SQL недостаточно
- Использовании внутрибазового ML/статистики/текстовых/векторных операций
- Объединении всего в сквозные рабочие процессы, которые реально развернуть
Ресурсы
- Репозиторий: github.com/ksturgeon-td/tdsql-mcp
- Бесплатная среда для тестирования: Teradata ClearScape Analytics Demo
- Запись живого сеанса: YouTube
Если вы экспериментируете с Claude + MCP или использованием инструментов и столкнулись с проблемами неэффективности или галлюцинаций в реальных системах данных, этот подход стоит изучить.
📖 Прочитать источник: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Извлечение кода для ИИ-агентов: почему векторные эмбеддинги не работают и как побеждают графы LLM на уровне файлов
Потратив год на создание системы индексации кода, команда Bytebell обнаружила, что векторные эмбеддинги на фрагментах кода и Tree-sitter AST имеют критические недостатки, в то время как LLM-сводки по файлам, хранящиеся в графе Neo4j с семантическим полнотекстовым поиском, значительно повышают точность поиска.
КОЛЛЕКЦИЯ АГЕНТОВ: 129 Клод-код-агентов собраны в одном репозитории
Разработчик собрал 129 агентов Claude Code в единый репозиторий в формате ~/.claude/agents/, готовый к установке простой командой копирования. Коллекция включает полную систему agency-agents с 68 личностно-ориентированными агентами из различных областей, а также дополнительные агенты для многозадачных рабочих процессов.
Бескодовое постоянное хранилище памяти для Claude с использованием Notion и MCP
Радиолог создал «Когнитивный хаб» в Notion, с которым Claude взаимодействует через MCP, читая и записывая данные, что формирует структурированную базу знаний с таблицей маршрутизации для загрузки только релевантной информации в каждом диалоге. За месяц ежедневного использования система выросла до 70+ страниц.
Voygr запускает API для проверки бизнеса с целью получения актуальной информации о местах.
API проверки бизнеса от Voygr определяет, работает ли компания, закрыта, переименована или недействительна, объединяя данные из нескольких источников и выявляя противоречивые сигналы. Команда создаёт бесконечный, доступный для запросов профиль места, который сочетает точные данные о месте со свежим веб-контекстом, таким как новости, статьи и события.