Создаем своего AI ассистента с помощью MCP

Привет!

Мне, и наверняка вам, уже надоело видеть в интернете очередные статьи с буквами AI в своем содержании. Однако хочу поделиться с вами полезной вещью — MCP. Думаю, многие уже пользуются этим, но некоторым будет полезно.

У меня не очень давно появилась некоторая раздраженность всеми этими телеграмами, рабочими и персональными чатами. Рутина: прочитать что там сказали → сделать задачу в напоминаниях (да-да, я пользуюсь для этого Apple Reminders), и так по кругу для каждой задачи, каждый день. Меня это начало бесить, ведь кусок полезного времени я трачу тупо на переформулирование и записывание в таски.

Я пытался неоднократно искать что-то типа ассистента, который мне сможет с этим помочь: допустим, пишут мне 15 человек, а я ему скажу послать всех куда подальше, и он сделает это за меня, причем используя даже более красочную речь, чем я! Однако в интернете натыкаешься либо на AI-стартапы, которые уже всех достали, и которые вообще не относятся к оному, либо, например, по запросу "telegram ai assistant" пишут про ботов Telegram, с которыми ты общаешься, и они уже что-то делают. Однако мне нужна была такая штука, которая будет заходить в Telegram с моего аккаунта и уже делать то, что мне надо.

В итоге наткнулся на пресловутый MCP.

Что такое MCP

MCP — это Model Context Protocol, революция в ИИ, бла-бла-бла, все дела, это вы можете и так нагуглить, не считаю нужным тут в десятый раз объяснять. Но если совсем вкратце — это штука, которая позволяет языковой модели контактировать с какими-либо приложениями. Однако большинство упоминаний MCP относятся именно к разработке — чтобы нейросеть могла сама тестировать/открывать файлы и т.д. А я их использую больше для себя.

Суть в чем — умельцы на GitHub уже всё сделали: есть Telegram MCP сервер, который логинится за тебя и дает доступ к TG нейросети. Звучит не очень безопасно и приватно, но мне уже, если честно, без разницы. Тем более у меня не было такого, чтобы модель вела себя как-то непредсказуемо (использую Claude).

Мой сетап

Показываю сетап своего "ассистента":

MCP клиент (она же нейросеть) — Claude Desktop.

MCP серверы:

• telegram-mcp — то, о чем я говорил выше. Позволяет взаимодействовать с Telegram.
• Control your Mac — установить можно прямо в Claude Desktop под кнопкой Desktop extensions. Есть альтернатива на GitHub. Позволяет нейросети писать AppleScript-скрипты и запускать их. Через этот сервер она у меня и добавляет напоминания в Apple Reminders.
• apple-mcp — позволяет модели контактировать с контактами, сообщениями, почтой, календарем, заметками, картами и напоминаниями. У меня она стоит исключительно для контактов, календаря и заметок — остальное мне не нужно. А в напоминаниях на данный момент у них какой-то баг, поэтому я использую сервер выше.
• desktop-commander — позволяет создавать/удалять/искать и т.д. файлы. Тоже приносит свои плоды, когда лень самому лезть по директориям.
• memory — дает нейронке память. Это чтобы царь во дворце вообще даже не смел тратить свои драгоценные секунды на то, чтобы напомнить ей свои предпочтения.
• sequential-thinking — дает возможность нейросети думать по шагам. Вроде чуть умнее становится в более сложных задачах.

Пример

Самое классное, что модель может использовать mcp сама, и сразу по несколько штук за раз. Например, по запросу "Посмотри че там от меня хотят в рабочем чате и добавь это в задачи" — нейросеть сначала вспомнит из памяти, что обычно это значит, что ты хочешь использовать Telegram, вспомнит название чата (либо сама найдет), прочитает последние сообщения в нем, перефразирует их и добавит их в напоминания. Добавит созвон в календарь, если надо будет.

Это только один пример, а мы еще не затронули ее возможность отправлять сообщения! Короче, потанцевал безгранично.

Мини-туториал по установке

Самый сок в том, что устанавливать вручную почти ничего не надо — Claude Desktop уже сам пытается управлять MCP-серверами.

Шаги установки:

1. Ставим npx и uv, если их нет.

2. Куда-нибудь копируем репозиторий telegram-mcp:

   git clone https://github.com/chigwell/telegram-mcp.git
   

   И настраиваем как написано в репозитории.

3. Создаем claude_desktop_config.json по пути /Users/<User>/Library/Application\ Support/Claude/ с таким содержанием (не забудьте поправить директорию telegram-mcp):

{
  "mcpServers": {
    "desktop-commander": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "@wonderwhy-er/desktop-commander@latest"
      ]
    },
    "telegram-mcp": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "<ДИРЕКТОРИЯ telegram-mcp>",
        "run",
        "main.py"
      ]
    },
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    },
    "apple-mcp": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@Dhravya/apple-mcp"
      ]
    },
    "memory": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-memory"
      ]
    }
  }
}

И можно перезапускать Claude Desktop, должно заработать. Все остальные упомянутые серверы ставятся прямо из него.

Примечание: На данный момент указанный telegram-mcp сервер не тянет имена участников при просмотре чатов, и нейросеть путается. Я там навайбкодил им рабочий pull request, но его еще не мерджнули. Если хотите использовать прямо сейчас, то можете его также добавить в репозиторий.

Настройка памяти

Также надо не забыть вписать промпт для memory сервера в Settings → Profile → Personal Preferences:

Follow these steps for each interaction:

1. User Identification:
   - You should assume that you are interacting with user
   - If you have not identified user, proactively try to do so.

2. Memory Retrieval:
   - Always begin your chat by saying only "Remembering..." and retrieve all relevant information from your knowledge graph
   - Always refer to your knowledge graph as your "memory"

3. Memory
   - While conversing with the user, be attentive to any new information that falls into these categories:
     a) Basic Identity (age, gender, location, job title, education level, etc.)
     b) Behaviors (interests, habits, etc.)
     c) Preferences (communication style, preferred language, etc.)
     d) Goals (goals, targets, aspirations, etc.)
     e) Relationships (personal and professional relationships up to 3 degrees of separation)

4. Memory Update:
   - If any new information was gathered during the interaction, update your memory as follows:
     a) Create entities for recurring organizations, people, and significant events
     b) Connect them to the current entities using relations
     c) Store facts about them as observations

Я его скопировал из их репозитория. Это нужно для того, чтобы Claude сам обращался к этому серверу при старте каждого чата. Если очень хочется, то можно ограничить его отдельным проектом для этого.

Дополнительные настройки

Можно ему сразу наплести всяких предпочтений, например, я ей сказал (опять же, про напоминания):

"Если я прошу взять задачи из Telegram и записать их в напоминания, то переформулируй сообщения в задачи при добавлении, если это уместно".

И, например: "При добавлении напоминаний используй AppleScript, а не apple-mcp:reminders".

Заключение

Хочу заметить, что эти серверы будут работать с любым клиентом, например Cursor. Если бы ChatGPT умел в локальные MCP, то я бы использовал его, однако на данный момент Claude превосходит его в этом плане.

В общем, как-то так. Мне это более-менее помогает, надеюсь, что и тут кому-то будет полезно.