GetAnalyst - Навыки • Системный анализ • Бизнес-анализ

🧩 Как ИИ-агент собирает корзину во ВкусВилле: погружаемся в MCP 🤖

Представьте, что вы пишете в ваш ИИ-чат:

Собери корзину с продуктами для сырников на четырёх человек. Бюджет — до 1 000 рублей.

Чтобы выполнить такой запрос, ИИ недостаточно просто знать рецепт.

Ему нужно:
▫️ найти реальные товары
▫️ получить актуальные цены
▫️ проверить состав и характеристики
▫️ выбрать подходящие позиции
▫️ сформировать корзину

➡️ Для подключения ИИ-приложения к этим возможностям можно использовать MCP.


👉 Что такое MCP?

MCP (Model Context Protocol) — это протокол, по которому ИИ-приложение получает доступ к внешним данным и инструментам (tools).

MCP-сервер описывает, какие действия доступны, какие параметры им нужны и какой результат они возвращают.

MCP-клиент внутри ИИ-приложения:
1️⃣ подключается к серверу
2️⃣ получает список инструментов
3️⃣ передаёт их описание модели
4️⃣ вызывает выбранный моделью инструмент
5️⃣ возвращает результат в контекст диалога

MCP становится стандартным слоем между ИИ-приложением и API/БД существующих системам.


👉 Реальный пример: ВкусВилла

ВкусВилл опубликовал экспериментальный MCP-сервер:

https://mcp.vkusvill.ru/mcp

Сейчас через него доступны три инструмента (tools):

▫️ vkusvill_products_search — поиск товаров
▫️ vkusvill_product_details — получение состава, КБЖУ и других характеристик
▫️ vkusvill_cart_link_create — создание ссылки на корзину

👉 Как ИИ-агент может использовать эти инструменты

✅ Шаг 1. Получить список инструментов
После подключения MCP-клиент (ИИ-приложение) запрашивает у сервера доступные tools и их схемы.

MCP-сервер сообщает клиенту:

vkusvill_products_search
vkusvill_product_details
vkusvill_cart_link_create

Модель видит названия инструментов, их описание и входные параметры.


✅ Шаг 2. Найти товары
Модель определяет, что для сырников нужны творог, яйца, мука, сахар и сметана.

Для каждой позиции она вызывает поиск через tool: vkusvill_products_search.

MCP-сервер обращается к API ВкусВилла и возвращает найденные товары.

ИИ-агент выбирает подходящие.

После этого он повторяет поиск для остальных продуктов.


✅ Шаг 3. Проверить характеристики
Если пользователю важны состав, калорийность или аллергены, агент вызывает: vkusvill_product_details

Сервер возвращает подробную информацию о товаре.
Модель анализирует и решает, подходит ли этот вариант.


✅ Шаг 4. Создать корзину
Когда товары выбраны, агент формирует запрос:
vkusvill_cart_link_create

В ответ MCP-сервер возвращает ссылку на корзину:

{
"link": "https://vkusvill.ru/?share_basket=..."
}

Пользователь открывает её, проверяет товары и продолжает оформление на стороне ВкусВилла.



❗️ Сам MCP-сервер не принимает решение, какие сырники готовить и какие товары лучше. Он предоставляет строго определённые инструменты.
Последовательность их вызова планирует ИИ-агент.



👉 Почему нельзя просто передать модели документацию REST API?

Можно. Но тогда для каждого ИИ-приложения придётся отдельно реализовывать:

▫️ подключение к API
▫️ описание доступных методов
▫️ преобразование параметров
▫️ обработку ответов и ошибок
▫️ передачу результатов модели

MCP стандартизирует эту часть интеграции.
Один MCP-сервер можно подключить к разным ИИ-клиентам.

При этом MCP не отменяет проектирование API и интеграций. Внутри всё равно остаются контракты, валидации, авторизация, ошибки и бизнес-правила.



👉 Что здесь описывает системный аналитик?

Для каждого инструмента нужно определить:

✅ назначение и условия вызова
✅ входные параметры и валидацию
✅ структуру результата
✅ ошибки и ограничения
✅ требования к авторизации
✅ необходимость подтверждения пользователем
✅ правила логирования и аудита
✅ тайм-ауты, повторы и лимиты
✅ действия, которые агенту разрешено выполнять автоматически


Для системного аналитика это новый формат интеграционного контракта, в котором нужно описать не только данные и API, но и то, как ИИ будет выбирать и вызывать инструменты.

🔗 Официальная техническая статья ВкусВилла про MCP-сервер

Скоро MCP-серверы будут встречаться в интеграциях так же часто, как REST API и брокеры.


#ИнтеграцииGA #AI_for_analysts

📦 Batch-интеграции: что делать, если обработалась только часть данных? 📦

Batch-интеграция (пакетная интеграция) — это взаимодействие систем, при котором несколько элементов передаются и обрабатываются одним пакетом, а не отдельными обращениями для каждого элемента. Например, через API или файл.

Пакетная обработка может запускаться ночью по расписанию. Пользователь тоже может запустить её кнопкой «Загрузить».

👉 Когда это актуально?

🔹 Передаём из ERP в интернет-магазин новые цены для 100 товаров.
🔹 Загружаем в CRM список на 50000 контактов из внешней системы.
🔹 Отправляем из системы продаж в бухгалтерскую систему пакет на 100 документов.

Во всех этих случаях недостаточно описать только состав передаваемых данных и ответ «успешно / ошибка».


Главная проблема:
❗️ А если часть элементов обработалась, а часть — нет?

Представьте: передали новые цены для 100 товаров.

▫️ Для 95 товаров цены обновились.
▫️ Для 3 — нет: товары с такими идентификаторами не найдены.
▫️ Ещё 2 не удалось обработать из-за временной недоступности сервиса.

Весь пакет нельзя назвать ни полностью успешным, ни полностью неуспешным.

⁉️ И дальше возникают вопросы:
• Какие цены уже изменились?
• Что нужно исправить?
• Какие элементы можно отправить повторно?



👉 Что системному аналитику нужно зафиксировать в требованиях к Batch-интеграции


1️⃣ Модель обработки

✔️ Либо пакет атомарный: применяются все изменения или ни одного.

✔️ Либо допускается частичный успех: ошибка одного элемента не мешает обработке остальных.



2️⃣ Результат на двух уровнях

Нужен статус всего пакета и результат обработки каждого элемента с его идентификатором.

Общий статус «Пакет принят» ещё не означает, что все объекты данных из него обработаны.



3️⃣ Правила обработки ошибок

В нашем примере для 3 товаров нужно проверить идентификаторы и исправить ошибку вручную.

Для 2 временных ошибок с недоступностью — предусмотреть повторную попытку обработки.

Один сценарий «повторить при любой ошибке» здесь не подходит.



4️⃣ Безопасную повторную обработку

Какие элементы можно отправить на повторную обработку?

Кто запускает повтор?

Сколько попыток допускаем?

Как не выполнить уже успешную операцию ещё раз?

❗️ Если ответ потерялся по тайм-ауту, это ещё не значит, что операция не выполнена. Нужно предусмотреть проверку результата и защиту от дублей.



5️⃣ Получение итогового результата

Где система или пользователь увидит итоги: сколько элементов обработано, какие завершились ошибкой и что делать дальше?



👉📚 Собрала для вас все эти пункты в удобный чек-лист по работе с Batch-интеграциями.
Прикреплён к посту.

Сохраняйте и сверяйтесь с ним при проектировании сложных пакетных интеграций. Супер-полезно для задач на синхронизацию большого объема данных 🤝

#ИнтеграцииGA


📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🔣🔣 Бесплатный практикум по асинхронной интеграции с ИИ — только ДО ЗАВТРА 🔡🔡

📌 Полезно. Подробно. Понятно.

Именно эти три слова повторяются более чем в 80% отзывов, которые мы получили за выходные о практикуме.

И я понимаю почему: это не обзорный вебинар, на котором просто объясняют разницу между polling и webhook.

👉 Мы взяли реальную задачу и последовательно прошли весь путь от выбора архитектуры до требований для разработки.


Этот практикум стоит посмотреть, чтобы быть в теме не только по интеграциям, но и по разработке ИИ-агентов.

Потому что работа с ИИ не заканчивается на отправке промпта: нужно спроектировать вызовы моделей, асинхронную обработку, статусы, ошибки и получение результата.


За 4,5 часа практики вы разберётесь:

▫️ почему долгие операции нельзя выполнять синхронно
▫️ как спроектировать архитектуру с брокером сообщений
▫️ какие API-методы, статусы и сценарии потребуются
▫️ как выполнить реальные вызовы ИИ-сервиса в Postman
▫️ как оформить требования в Confluence и подготовить диаграммы с помощью ИИ-агента



🔣🔣 Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом: от архитектуры до требований в Confluence

📹 Доступ только до 6 октября, 23:59 МСК

🟢 4,5 часа практики • в удобное время • бесплатно

👉 Зарегистрироваться

Если вы уже регистрировались, повторная регистрация не нужна — письмо с доступом дублировали вчера

После 6 октября запись закроем. Продлять доступ индивидуально не будем, можно не спрашивать, поэтому рекомендуем запланировать просмотр заранее 🤝



🎓 Хотите погружаться в интеграции глубже?

7 октября стартует практическая программа «Интеграции систем», где мы системно разбираем:

▫️ синхронные и асинхронные интеграции
▫️ REST API, SOAP и другие виды API
▫️ webhook и polling
▫️ очереди сообщений и брокеры
▫️ аутентификацию и безопасность
▫️ ошибки, повторные запросы и идемпотентность
▫️ проектирование интеграционных сценариев и постановку задач для разработки

Это программа для СА и БА, которые хотят не просто знать термины, а самостоятельно выбирать подход к интеграции, обосновывать архитектурное решение и готовить требования, с которыми команда сможет идти в разработку.

Каждая тема закрепляется на практике с обратной связью.

🗓 Старт — 7 октября
🎁 Сегодня последний день специальных условий записи

👉 Посмотреть программу


Продуктивной недели и приятного просмотра! 🙌

🅰️🔠 API Gateway и AI Gateway: в чём разница?

API Gateway уже стал привычным компонентом архитектуры систем с микросервисами.

А теперь у нас начнут появляться и AI Gateway. И это не новое название того же сервиса.

Если вы еще не проектируете интеграции с AI и AI-агентов, и пока не знаете, зачем он нужен, пора разбираться.



👉 Зачем нужен AI Gateway?

Представьте одну систему — неважно, монолитную или микросервисную, внутри которой работает ИИ-агент.

Для выполнения одного пользовательского сценария этот агент может обращаться к разным моделям.

Например, команда решила использовать:

🔹 GPT — для генерации текстов
🔹 Claude — для проверки сгенерированных текстов
🔹 локальную модель — для работы с данными, которые нельзя передавать внешнему провайдеру

Это не жёсткое разделение возможностей моделей, а пример того, как в одной системе разные задачи могут распределяться между разными AI-моделями.

При этом у каждого ИИ-провайдера свои:

▫️ API и ключи доступа
▫️ модели и форматы запросов
▫️ лимиты
▫️ стоимость
▫️ ошибки и тайм-ауты
▫️ правила обработки данных

Если каждый сервис интегрируется с моделями самостоятельно, быстро появляется зоопарк интеграций и дублирование технической логики.

📌 AI Gateway выносит логику интеграций с разными моделями в единый инфраструктурный слой.



👉 Что может делать AI Gateway?

1️⃣ Маршрутизировать запросы

Выбирать модель по типу задачи, стоимости, доступности, региону или требованиям к данным.


2️⃣ Переключаться между моделями

Если основной провайдер недоступен, запрос можно отправить резервному. Но нужно заранее определить правила обработки ошибок и проверить совместимость форматов и возможностей моделей.


3️⃣ Контролировать токены и расходы

Здесь недостаточно обычного rate limiting.

Два запроса могут отличаться по стоимости в десятки раз. Поэтому ограничения задают не только по количеству запросов, но и по токенам и бюджету.


4️⃣ Централизованно управлять безопасностью

Проверять промпты и ответы на вредоносность, искать персональные / конфиденциальные данные и блокировать недопустимый контент.


5️⃣ Собирать AI-метрики

Фиксировать используемую модель, токены, стоимость, время ответа, ошибки, срабатывание сценариев обработки ошибок и результаты проверок безопасности.


6️⃣ Кэшировать ответы

Не отправлять повторяющиеся запросы модели заново, если результат допустимо переиспользовать.




👉 AI Gateway заменяет API Gateway?

Нет.

Они могут одновременно использоваться в одной архитектуре.

API Gateway управляет обращениями клиентов к Backend, а AI Gateway — обращениями системы к моделям.



👉 Какие проблемы, о которых стоит знать заранее?

AI Gateway — это ещё один критичный компонент архитектуры, который:

🔺 может стать единой точкой отказа

🔺 добавляет задержку при обработке запроса

🔺 получает доступ к потенциально чувствительным промптам и ответам

🔺 не устраняет prompt injection и утечки данных полностью

🔺 не гарантирует одинаковое качество при переключении между моделями

Поэтому системному аналитику нужно определить правила маршрутизации, обработки ошибок для переключений между моделями, лимиты токенов, требования к логированию, хранению данных, тайм-аутам и обработке ошибок.



Если с классическим API Gateway пока тоже остались вопросы, у меня есть подробный гайд с примерами архитектурных схем:

🔗 Что такое API Gateway: 10 главных функций и роль в архитектуре микросервисов



📌 Скоро понимание AI Gateway будет таким же базовым требованием, как знание API Gateway сегодня.

А вы узнаете об этом уже сейчас. Сохраняйте, запоминайте, пользуйтесь.



#АрхитектураGA #AI_for_analysts

📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

🎁🚀 GetAnalyst сегодня на Стачке: ищите Юлию и забирайте подарки

Похоже, у GetAnalyst официально неделя конференций:

🌉 я только завершила The AI Conference в Сан-Франциско

🚀 а моя коллега Юлия сегодня уже на IT-конференции Стачка в Санкт-Петербурге, где тоже будет очень много AI 💙

Если вы раньше не слышали про Стачку — это профессиональная IT-конференция для разработчиков, аналитиков, архитекторов, тестировщиков, руководителей и других IT-специалистов.



👉🎁💝 Юлия сегодня и завтра будет на конференции с мерчем и подарками GetAnalyst

Чем раньше найдёте её, тем больше будет выбор 😃

Подходите, знакомьтесь, говорите, что вы из нашего сообщества и где подписаны, и забирайте подарок 🙌



👉🔥🎁А ещё мы разыгрываем два сертификата GetAnalyst по 15 000 ₽, которые можно будет использовать в счет оплаты любых обучений у нас

Чтобы принять участие:
1️⃣ найдите Юлию (фото на картинке к посту)
2️⃣ сделайте фото с нашим мерчем на фоне конференции (можно без вашего лица)
3️⃣ опубликуйте фото в комментариях к этому посту*

*Проверьте доступ к комментариям сразу, пока будете с ней, так как чат к каналу закрыт от спамеров


🏆 Один сертификат получит автор самого крутого фото. Второй разыграем случайно среди всех участников.


Фото принимаем до 5 октября, 9:00 МСК.

Итоги опубликую 6-ого октября в комментариях к этому посту.


До встречи на Стачке! 🚀


Вопросы? Пишите @getanalyst 🤝

📱 Tg | 💙 ВК | 💬 Max

📌 [Доступ открыт до 6 октября] Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом 📌

Один сквозной кейс, три варианта архитектуры, два реальных ИИ-сервиса и 4,5 часа практики.

🎉 Сегодня мы открываем доступ к записи практикума «Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом».


Это не лекция, которую получится просто включить фоном. Вместе со мной вы будете принимать решения по реальной интеграционной задаче:

▫️ REST или брокер,
▫️ синхронный или асинхронный сценарий
▫️ и 10 задач, в которых надо сделать выбор,
▫️ какие предусмотреть статусы и ошибки,
▫️ как превратить выбранную архитектуру в готовые требования.

В результате вы пройдёте полный путь от бизнес-сценария до архитектуры и готовых требований для разработки.

Это не обзор терминов, а полноценный кейс, который может встретиться и на рабочем проекте, и на собеседовании уровня Middle+.



📌 Асинхронная интеграция с ИИ-сервисом:
от архитектуры до требований в Confluence

📹 Доступ к записи — до 6 октября
🕘 4,5 часа практики

Смотрите в удобное время • Бесплатно

👉 Зарегистрироваться бесплатно

❗️ Если вы уже регистрировались, повторная регистрация не нужна — письмо с доступом пришло сегодня утром. Если не нашли - зарегистрируйтесь повторно, чтобы получить ссылку.



Небольшой совет: не включайте запись фоном. Останавливайте видео, рисуйте собственные схемы и сравнивайте свои решения с нашими — так от практикума будет намного больше пользы.



Продуктивного обучения! 🙌

🎓 Системный аналитик: с нуля до опыта работы на проекте [начинаем сегодня] 🎓

Сегодня, 1 октября, мы официально начинаем обучение на полной практической программе для системных аналитиков 🎉

Я пишу про неё ровно один раз в год, когда мы начинаем наш большой путь в получение профессии и структурирование знаний.


Я рада приветствовать всех, кто присоединяется к GetAnalyst в этом потоке.

Для меня новый поток — это не просто список участников. Это моя команда на ближайшие 10 месяцев 🩷 Это ребята с разным опытом, целями и стартовыми точками, о которых мы стараемся максимально заботиться: помогать не потеряться в большом объёме материала, давать обратную связь и последовательно вести к результату.

Спасибо за ваш выбор и доверие 🤝



🤖 И этот поток мы начинаем по-новому

Индустрия меняется, и мы обновляем программу вместе с ней. Поэтому уже на первом онлайн-занятии начнём с изучения:

• основ работы с искусственным интеллектом
• промпт-инжиниринга
• актуальных AI-инструментов для работы СА/БА

Сегодня умение работать с ИИ — уже не дополнительный навык, а фундамент для эффективной работы в современной IT-среде.

Важно не только знать требования, API, базы данных и интеграции, но и уметь использовать новые инструменты для анализа, проектирования и подготовки документации.



📌 Кому подходит программа?

Программа рассчитана на разные стартовые точки:

👉 тех, кто переходит в системный анализ из другой профессии или направления IT

👉 бизнес-аналитиков, тестировщиков, технических писателей, специалистов поддержки и менеджеров проектов

👉 начинающих системных аналитиков

👉 действующих аналитиков, которым важно структурировать знания и перестать решать задачи «по наитию»

👉 тех, кто только начинает путь в IT и готов серьёзно учиться и практиковаться



📌 Что будем делать на проекте?

За время программы вы не просто изучите теорию, а последовательно пройдёте основные задачи системного аналитика:

• сбор, анализ и документирование требований
• бизнес-, функциональные и нефункциональные требования;
• Use Cases и User Stories
• проектирование концептуальной, логической и физической моделей БД
• создание реальной базы данных и SQL-запросов
• проектирование архитектуры системы
• проектирование REST API и JSON с нуля
• тестирование REST API в Postman и SOAP API в SoapUI
• постановка задач на БД, Backend, Frontend и интеграции

Будем работать с Confluence, Jira, Figma, Miro, Draw.io, DevTools, Postman, DBeaver и другими инструментами, которые используются на реальных проектах.



🗓 Формат обучения

Основной формат — 10 месяцев глубокой онлайн-практики. Встречи раз в 2 недели по чт. Каждое занятие строится вокруг работы над проектом и разбора ваших результатов.

При желании можно двигаться быстрее и выбрать темп обучения на 4, 6 или 10 месяцев. План формируется под вашу цель: вход в профессию или профессиональный рост.



🔥 Почему этот поток особенный

Такой расширенный поток мы запускаем только один раз в год.

В следующем потоке будет меньше онлайн-встреч, поэтому сейчас можно присоединиться к наиболее насыщенному формату программы.



🏁 Результаты

• опыт работы в команде и собственная зона ответственности
• понимание, как системно решать задачи аналитика
• шаблоны документации и готовые примеры работ
• сильная база по требованиям, БД, API, архитектуре и интеграциям
• больше уверенности на собеседованиях и в реальной работе

🙌 переход в новую роль или выход на свою первую работу в IT


🔗 Подробности и запись


Ещё раз поздравляю всех, кто начинает обучение сегодня. Добро пожаловать в команду системных аналитиков GetAnalyst! 😉


P.S. Вопросы можно писать info@getanalyst.ru или @getanalyst 🤝