MCP-сервер для интеграции с AI-агентами и IDE

[qrver]

Цель

Упаковать CLI в MCP (Model Context Protocol) сервер, чтобы AI-инструменты (Claude, Cursor, Copilot и др.) могли напрямую запрашивать данные о программах ИТМО — поиск, фильтрацию, сравнение и рекомендации.

Контекст

MCP — открытый протокол Anthropic для связи AI-моделей с внешними инструментами и источниками данных. MCP-сервер позволит любому AI-ассистенту:

• Искать программы по запросу пользователя
• Сравнивать программы по параметрам
• Получать структурированную информацию для рекомендаций

Что нужно реализовать

Этап 1. Проектирование MCP-сервера

• Определить набор tools:
  • search_programs(query, year) — поиск программ
  • get_program(id) — детальная информация о программе
  • list_faculties() — список факультетов
  • filter_programs(filters) — фильтрация
  • get_stats(year) — статистика
  • recommend_programs(profile) — рекомендации (после Интерактивная рекомендательная система: подбор программ под интересы и опыт #1)

Этап 2. Реализация

• Создать MCP-сервер на TypeScript/Bun
• Переиспользовать существующие модули (search.ts, filters.ts, loader.ts)
• Поддержка stdio и HTTP транспорта

Этап 3. Документация и примеры

• Пример конфигурации для Claude Desktop, Cursor, Copilot
• Примеры промптов: "Найди IT-программы с бюджетными местами", "Сравни DevOps и Frontend/Backend"

Результат

Разработчики и абитуриенты могут использовать AI-ассистентов для поиска и анализа программ ИТМО без ручного запуска CLI.

Связь с другими задачами

• Использует Обогащение данных: парсинг сайтов программ и сжатие контекста #2 (обогащённые данные) для качественных ответов
• Использует Интерактивная рекомендательная система: подбор программ под интересы и опыт #1 (рекомендации) как отдельный tool