Очень крутой пример использования Курсора в качестве ИИ оркестратора от Степана Гершуни, если нет желания собирать конструкторы на n8n или langflow и т.д.

https://t.iss.one/cryptoEssay/2359

Сделал кибернетическую операционную систему.

В видео показываю как можно использовать Cursor для ИИ-автоматизации своей жизни, работы, бизнеса и процессов, экономя х10 времени в работе.

Я использую эту штуку для всех своих звонков (запись, транскрибация, саммари, анализ), всех сделок, всех статей, найма, организации мероприятий и долгих рисерч проектов. Такую же штуку можно раскатывать на организации от 2 до 20,000 человек, используя git как систему коллективной работы над AI воркфлоу, базами знаний и коннекторами.

Заменяет 90% всех ИИ продуктов. А если вам не хватает фичи — просто говорите и она появляется.

Смотреть как это работает: https://youtu.be/Am-B0bA9xBU

Вангую через год выход CursorOS
запомните этот твит :)

#Cursor #агенты
———
@tsingular

Интересно.
Что если Запад останется без видеокарт?

Официально подтверждено, что имела место встреча мэра Шанхая и главы NVIDIA.

KS

#Китай #NVidia
------
@tsingular

Шпаргалка по n8n
Исходник в комментарии.

#n8n #docs
———
@tsingular

🚀 Трансформеры + vLLM: вместе вкуснее

vLLM выкатили обновление, которое теперь поддерживает Transformers от Hugging Face.

Суть в том, что теперь можно взять любую новую модель из Transformers и сразу запустить на ней оптимизированный инференс через vLLM не ожидая пока её кто-то сконвертирует в совместимый формат.

Достаточно просто указать:

from transformers import pipeline

pipe = pipeline("text-generation", model="meta-llama/Llama-3.2-1B")
result = pipe("The future of AI is")

print(result[0]["generated_text"])

И вуаля – получаем все плюшки vLLM с его PagedAttention и динамическим батчингом.

Бизнес-кейсы:

1. Снижение серверных затрат: vLLM эффективнее использует GPU-память.

2. OpenAI-совместимый API:

запускаем

vllm serve meta-llama/Llama-3.2-1B

вызываем по url

curl https://localhost:8000/v1/completions \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "meta-llama/Llama-3.2-1B", "prompt": "San Francisco is a", "max_tokens": 7, "temperature": 0}'

или в коде

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="EMPTY", base_url="https://localhost:8000/v1")
completion = client.completions.create(
    model="meta-llama/Llama-3.2-1B",
    prompt="San Francisco is a",
    max_tokens=7,
    temperature=0
)
print("Completion result:", completion.choices[0].text)

3. Быстрое внедрение новых моделей: как только модель появляется в Transformers, её можно сразу оптимизированно применять в проде.

Пример с моделью Helium от Kyutai особенно показателен: несмотря на то, что эта модель ещё не поддерживается нативно в vLLM, её уже можно запустить через трансформерный бэкенд и получить значительный прирост в скорости.

#Transformers #vLLM #инференс #HuggingFace
———
@tsingular

🚨 Уязвимости в MCP: пять критических рисков, о которых стоит знать

🔹 Command Injection (Инъекция команд) — Умеренный риск 🟡
Атакующие внедряют опасные команды в обычный контент (письма, сообщения и т.д.). Если ваш агент обрабатывает эти данные, он может неосознанно выполнить системные задачи, такие как утечка данных или запуск вредоносных скриптов.

🔹 Tool Poisoning (Отравление инструментов) — Серьёзный риск 🔴
Злоумышленник может тайно внедрить скомпрометированный инструмент через MCP, который получит доступ к API-ключам, базам данных или другим конфиденциальным ресурсам и отправит их в другое место без вашего ведома.

🔹 Open Connections via SSE (Открытые соединения через SSE) — Умеренный риск 🟠
Поскольку MCP использует Server-Sent Events (SSE), соединения часто остаются открытыми дольше, чем следует. Это открывает дверь для проблем с задержкой и даже манипуляций данными в процессе передачи.

🔹 Privilege Escalation (Повышение привилегий) — Серьёзный риск 🔴
Один заражённый инструмент может переопределить разрешения другого. Если вы полагаетесь на инструменты вроде Firecrawl для доверенных задач, это может полностью нарушить ваш рабочий процесс или привести к худшим последствиям.

🔹 Persistent Context Misuse (Злоупотребление постоянным контекстом) — Низкий, но рискованный 🟡
MCP сохраняет активный контекст в рабочих процессах, что звучит полезно... пока инструменты не начинают автоматически выполнять задачи на основе этого контекста без одобрения человека.

🔹 Server Data Takeover/Spoofing (Захват/подмена серверных данных) — Серьёзный риск 🔴
Были случаи, когда атакующие перехватывали данные и учётные данные (да, даже с платформ типа WhatsApp) используя скомпрометированные инструменты. Архитектура MCP, основанная на доверии серверам, делает это особенно опасным.

#MCP #cybersecurity
———
@tsingular

в ollama вышла granite 3.3 от IBM

https://ollama.com/library/granite3.3

Capabilities

Thinking
Summarization
Text classification
Text extraction
Question-answering
Retrieval Augmented Generation (RAG)
Code related tasks
Function-calling tasks
Multilingual dialog use cases
Fill-in-the-middle
Long-context tasks including long document/meeting summarization, long document QA, etc.

с размышлениями.

#granite #IBM #ollama
———
@tsingular

Azure MCP Server: новый стандарт уже в облаке

Microsoft официально выпустил Azure MCP Server — полноценную реализацию спецификации MCP, которая становится новым стандартом взаимодействия между AI-ассистентами и облачными сервисами.

Что внутри? Сервер обеспечивает бесшовную интеграцию с ключевыми сервисами Azure:
- 💾 Azure Storage (управление blob-контейнерами, доступ к таблицам)
- 📊 Azure Cosmos DB (работа с NoSQL базами)
- 📈 Azure Monitor и Log Analytics (запросы через KQL)
- ⚙️ Azure App Configuration (конфигурации приложений)
- 🔧 Azure CLI и Azure Developer CLI (azd) как полноценные расширения

Теперь вместо изучения API-документации разработчики могут просто писать "Покажи мои таблицы в Storage аккаунте" или "Сделай запрос к моей базе Cosmos DB".

Для бизнеса это означает:
1. Резкое снижение порога входа для работы с Azure
2. Ускорение DevOps-процессов через AI-ассистентов
3. Возможность делегировать рутинные операции управления AI

Пока проект в Public Preview (GA ожидается позже), но уже используется в связке с GitHub Copilot и поддерживает интеграцию через VS Code, Azure CLI, Azure PowerShell.

Установка через npx в одну команду, плюс готовая интеграция в VS Code — похоже, Microsoft всерьёз взялся за стандартизацию MCP как протокола общения между агентами и инфраструктурой.

#Azure #MCP #Microsoft
———
@tsingular