AskOracle Blog

Опять этот учебник по созданию «погодного бота» на Model Context Protocol. Вы копируете шаблонный код, запускаете его на локальной машине, и всё вроде бы работает. Но стоит выкатить решение в реальную эксплуатацию, как всё сыпется. Как обрабатывать разрывы соединений? Что делать с авторизацией, если к вашему серверу обращается не только ваш локальный Claude? Большинство руководств в интернете стыдливо умалчивают об этом, оставляя вас наедине с бесконечными ошибками в консоли. Это весело, пока ваш «умный агент» из-за циклической ошибки в вызове инструментов не спустит 50 долларов на балансе API за три минуты, пытаясь просто отформатировать дату. Для реальных задач нужны надежные инструменты, а не игрушки. Курс «Production MCP & Claude Code на русском» создан для тех, кто перерос базовые туториалы и хочет создавать отказоустойчивые агенты на Python. Мы не будем тратить время на азы. Вместо этого мы разберем, например, как реализовать собственный транспорт на основе Server-Sent Even...

Когда начинаешь собирать первый агент на Claude Code, всё кажется простым: пара промптов, готовый сервер из гитхаба, и вот оно работает. Но как только дело доходит до реального продакшена, архитектура из бесплатных туториалов рассыпается. Вот пять типичных ошибок, которые совершают разработчики при переходе от игрушек к боевым системам. Первая — попытка передавать сложные объекты через "костыли" вроде pickle вместо строгого JSON-RPC 2.0. Протокол MCP требует четкой структуры. Если вы не валидируете входящие аргументы через Pydantic-схемы на уровне транспорта, Claude рано или поздно скормит вашему методу невалидный мусор, который уронит весь процесс. Вторая ошибка — отсутствие повторных попыток (retries) с экспоненциальным шагом. Сеть моргает, API Anthropic выдает ошибку, а ваш агент просто падает посреди сложной цепочки задач. Интегрируйте библиотеку tenacity прямо в декораторы инструментов. Третья — игнорирование лимитов и стоимости запросов (тех самых "funding rate...