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
Нанокод: обучение кодирующих агентов, подобных Claude, с использованием JAX на TPU
Nanocode — это библиотека JAX для сквозного обучения кодирующих агентов, подобных Claude, с использованием Constitutional AI и оптимизации для TPU. Модель с 1,3 млрд параметров можно обучить примерно за 9 часов за $200 на TPU v6e-8.
Расширение для браузера wearehere сканирует сайты на наличие отслеживания и угроз конфиденциальности.
wearehere — это расширение для браузера, которое сканирует веб-сайты по десяти категориям, включая куки, трекеры, снятие цифровых отпечатков устройств и тёмные паттерны, а затем оценивает их по уровню рисков для приватности. Оно весит менее 200 КБ, работает локально в браузере, а также доступно как npm-пакет для интеграции с ИИ-агентами через сервер barebrowse MCP.
Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL Протестировано в производственных рабочих процессах разработки
Разработчик протестировал модель Qwen3.5-35B-A3B-UD-Q6_K_XL на нескольких реальных клиентских проектах, достигнув стабильной производительности с показателями 1504pp2048 и 47.71 tg256, а также скоростью генерации токенов 80tps на одной видеокарте.
Lightning MLX: быстрый локальный AI-движок для агентного использования на Apple Silicon выдает 220 токенов/с на Qwen 35B-A3B
Lightning MLX заявляет, что он обеспечивает самый быстрый локальный вывод ИИ на Apple Silicon, оптимизированный для агентов кодирования и вызова инструментов. Тесты показывают 40,67 ток/с на Qwen3.6-27B и 220,86 ток/с на Qwen3.6-35B-A3B на MacBook Max M5 (128 ГБ).