MCP
MCP to warstwa, przez którą agent dostaje narzędzia i dane — i od jej zaprojektowania zależy, ile agent może zepsuć. Buduję własne serwery (stdio, tylko odczyt), podpinam gotowe od Google do BigQuery i sprawdzam, ile realnie daje agent z dostępem do kontenera GTM. We wpisach jest kod, ograniczenia i wyniki bez lukrowania.
-
Claude Agent SDK nad własnym serwerem MCP — agent bez klucza API
Zbudowałem agenta na Claude Agent SDK nad własnym serwerem MCP z części 1 — zero kluczy API, pułapka tools vs allowed_tools i realne sign-offy z PRD V4.
-
Serwer MCP dla Claude Desktop nad wynikami badań krwi
Serwer MCP dla Claude Desktop nad własnymi wynikami badań krwi: stdio zamiast portu, wyłącznie odczyt, rozpoznawanie markerów i pułapki z wdrożenia.
-
Audyt GTM przez MCP w Claude Code
Czy AI agent realnie pomaga przy weryfikacji wdrożenia? Audyt GTM przez MCP na własnym kontenerze — GA4 server-side, z wynikami i problemami bez lukrowania.
-
Google MCP Toolbox w Claude Code — BigQuery i dbt z agentem
MCP Toolbox i plugin Data Agent Kit w Claude Code: agent widzi schemat BigQuery i zna konwencje dbt. Instalacja, konfiguracja i pipeline z Cloud Composerem.
-
CodeGraph — semantyczny graf repozytorium dla agentów AI
CodeGraph buduje lokalny graf kodu i serwuje go przez MCP. Agent trafia w kontekst bez skanowania plików: 57% mniej tokenów, 25% niższe koszty API.