Закупите продукцию брендов BEKO, Indesit, Hotpoint, Stinol за период проведения программы и получите главный приз – поездку на космодром Байконур на двоих! Станьте очевидцем запуска ТГК «Прогресс МС- 36»
Специальные цены на избранный ассортимент товаров для дома. Товары-участники: Бренды GORENJE, KORTING, ORAL-B, PANASONIC, REMINGTON, SAMSUNG, UFESA, ZELMER, БИРЮСА
Получите кешбэк 5% на закупку новых моделей сетевых фильтров CBR до 23 декабря: - 11111084 CBR Сетевой фильтр CSF SP-5-018M-B, 10A, 10A, 5 евророзеток, защита от детей, 3x0.75 мм2, медь, 1.8 м, чёрный - 11111085 CBR Сетевой фильтр CSF SP-5-030M-B, 5 евророзеток, защита от детей, 3x0.75мм2 ...
Уважаемые партнеры! Приглашаем принять участие в акции «Сделай Новый год ярче!». Вас ждет двойной бонус за закупку телевизоров Digma, Hyundai, Starwind. Период действия акции: 01.12 — 31.12.25 г. Условия акции: — Бонус до 5% начисляется за закупку любых телевизоров Digma, Hyundai, Starwind на ...
До конца 2025 года на всё оборудование BIXOLON со склада PROWAY действуют эксклюзивные цены! Рекомендуем обратить внимание на модели: • SLP-DX220DG – Компактный принтер прямой термопечати для курьеров и мобильной торговли. Разрешение печати: 203 dpi Скорость печати: 152 мм/с Интерфейс ...
2025-й можно без сомнения назвать годом Model Context Protocol (MCP) в индустрии искусственного интеллекта. После публикации протокола компанией Anthropic его поддержали крупные игроки рынка, и мы увидели взрывной рост его внедрения. Использование новых решений часто сопряжено с рисками информационной безопасности. В настоящее время уже определились популярные способы компрометации практических реализаций протокола. Расмотрим, на что обратить внимание при встраивании MCP-компонентов в ландшафт систем искусственного интеллекта. MCP — это открытый протокол, который позволяет организовать контролируемые взаимодействия ИИ со сторонними инструментами и информационными системами через унифицированный API. Фактически, это клиент-серверная технология, в которой MCP-сервер выполняет роль прокси между источниками данных, инструментами работы с ними и ИИ-моделью. Упрощенно схема потоков данных выглядит так: #IMAGE_233695# 1. Пользователь отправляет промт в LLM, которая обучена на предмет доступных источников данных и инструментов их обработки. 2. LLM определяет необходимый источник данных или инструмент и обращается к соответствующему MCP-клиенту, который в свою очередь делает запрос на MCP-сервер. 3. MCP-сервер направляет запрос к источнику данных или в инструмент. 4. MCP-сервер получает ответ на свой запрос. 5. MCP-сервер передает ответ через MCP-клиент в LLM. 6. LLM анализирует ответ. 7. LLM возвращает результаты анализа пользователю. Роль пользователя, который взаимодействует с LLM ... читать далее.
