TextExpander MCP Сервер Позволяет Claude AI Доступ к Вашей Библиотеке Сниппетов и Управление Ею
Компания TextExpander выпустила специальный MCP-сервер, который напрямую интегрируется с Claude Desktop, Cowork и веб-приложением. После настройки Claude может перечислять ваши группы сниппетов, искать по библиотеке, читать содержимое сниппетов, создавать новые и массово редактировать существующие — фактически делая вашу библиотеку TextExpander доступной в качестве контекста для беседы.
Как это работает
Конечная точка MCP-сервера: https://mcp.textexpander.com/mcp. Настройка занимает около 3 минут на любом тарифе TextExpander, включая бесплатный индивидуальный:
- Откройте Настройки Claude → Коннекторы → Добавить пользовательский коннектор
- Назовите его «TextExpander» (или как угодно)
- Введите указанный выше URL
- Войдите в свою учетную запись TextExpander и авторизуйте
Разрешения ограничены только вашим аккаунтом TextExpander — никакого дополнительного доступа для участников организации.
Что вы можете делать
Помимо простой вставки текста, сниппеты TextExpander поддерживают поля для заполнения, выпадающие меню и автоматически обновляемые даты. С помощью MCP-сервера вы можете попросить Claude создать такие сложные сниппеты, не открывая приложение TextExpander. Например, автор описывает запрос шаблона поддержки клиентов с выпадающим приоритетом, полем ID тикета и сегодняшней датой — и получение правильного результата с первой попытки.
Для кого это
Для тех, кто использует Claude AI и уже полагается на TextExpander для повторяющегося текста (ответы на письма, подписи, шаблоны поддержки) и хочет отобразить эту библиотеку в диалогах с ИИ. Также полезно для экспериментов с MCP для управления сторонним инструментом ввода текста.
📖 Read the full source: r/ClaudeAI
👀 Смотрите также
Qwen 3.5 35B, работающий на 8 ГБ видеопамяти с конфигурацией llama.cpp
Разработчик делится своей конфигурацией llama.cpp для запуска Qwen 3.5 35B (Q4_K_M GGUF) на RTX 4060m с 8 ГБ видеопамяти, достигая 700 токенов/с при обработке промптов и 42 токена/с при генерации, а также обсуждает использование Cline в VSCode с режимами kat-coder-pro и qwen3.5.
Точность обоснованных ответов модели Qwen3.5-2B, дообученной с архитектурой RAG-Engram, повысилась с 50% до 93% при контексте в 8 тысяч токенов.
Разработчик дообучил модель Qwen3.5-2B с пользовательской архитектурой RAG-Engram для решения проблемы "потери в середине", улучшив процент правильных ответов при 8K токенах с 50% до 93% на реальных запросах. Система использует двухуровневый подход со статическими эмбеддингами сущностей и динамической навигацией по чанкам.
Процесс извлечения пользовательского голоса для кода Claude с использованием шаблона
Разработчик делится трёхэтапным процессом извлечения для создания пользовательского голосового навыка для Claude Code, в результате которого получается файл SKILL.md на 510 строк с чёрными списками LLM-измов, анти-перформативными правилами и режимами голоса для конкретных форматов. Открытый шаблон работает с любым языком, используя 10+ образцов письма.
Agint: Инструмент командной строки на Rust, который обнаруживает противоречия в файлах инструкций для AI-агентов.
Agint — это бесплатный инструмент с открытым исходным кодом для командной строки, написанный на Rust, который сканирует файлы с инструкциями, такие как CLAUDE.md и AGENTS.md, на предмет противоречий, отсутствующих ссылок на файлы и проблем синхронизации. Он использует статический анализ для выявления структурных проблем и, опционально, обращается к API Claude для семантического обнаружения противоречий.