Подключение MCP-сервера

MCP — это единый стандарт, который позволяет ИИ-агентам подключаться к любым внешним данным и инструментам, чтобы выходить за рамки своих изначальных знаний и выполнять реальные задачи.

После установки MCP, не забудьте установить Agent Skill

Agent Skill

Подключение к агентам

Ниже приведены инструкции для подключения MCP-сервера Савви к самым популярным ИИ-агентам:

Claude Desktop

Перейдите в настройки: Settings → Connectors → Add Custom Connector.

Укажите:

Name: Suvvy
URL: https://api.suvvy.ai/mcp

После добавления завершите процесс авторизации OAuth.

Если при использовании любого тула, агенту возвращется такая ошибка:

Tool call failed: 403

Попробуйте включить/выключить/сменить VPN или выбрать другой сервер.

Дополнительную информацию см. в документации Claude Desktop по MCP.

Claude Code (не Claude Desktop)

Установка MCP

Рекомендуемый способ установки - через плагин:

Поочередно выполните эти команды в Claude Code:

/plugin marketplace add suvvyai/agent-skill

/plugin install suvvy-mcp@suvvy-plugins

Это установит одновременно MCP-сервер и Agent Skill. После этого можно будет сразу переходить к использованию.

Альтернативно, вы можете установить MCP-сервер напрямую. Выполните эту команду:

claude mcp add --scope user --transport http suvvy https://api.suvvy.ai/mcp

В таком случае скилл автоматически установлен не будет.

Авторизация

Впишите в Claude Code команду /mcp , выберите там сервер suvvy (или plugin:suvvy-mcp:suvvy , если устанавливали через плагин)

Следом, выберите Authenticate

Альтернативно, вы можете запустить Claude Code и попросить выполнить любое действие, связанное с Савви. Например, попросите сказать, какие боты есть в вашем аккаунте.

Это запустит процесс авторизации.

Дополнительную информацию см. в документации Claude Code по MCP

OpenAI Codex

Рекомендуемый способ установки - через плагин:

Выполните эти команды в консоли:

codex plugin marketplace add suvvyai/llm-skill
codex plugin add suvvy-mcp@suvvy
codex mcp login suvvy

Это установит одновременно MCP-сервер и Agent Skill. После этого можно будет сразу переходить к использованию.

Альтернативно, вы можете установить MCP-сервер напрямую. Для этого выполните эти команды:

codex mcp add suvvy --url https://api.suvvy.ai/mcp/
codex mcp login suvvy

Дополнительную информацию см. в документации OpenAI Codex по MCP

OpenCode

Выполните интерактивную команду добавления и следуйте подсказкам (название: suvvy, тип: Remote, URL: https://api.suvvy.ai/mcp, OAuth: да):

opencode mcp add

После добавления запустите авторизацию:

opencode mcp auth suvvy

Или добавьте вручную в файл opencode.json (или .opencode/opencode.jsonc) в папке проекта:

{
  "mcp": {
    "suvvy": {
      "type": "remote",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации OpenCode по MCP.

Cursor

Начиная с версии Cursor 1.0, вы можете нажать кнопку установки ниже для мгновенной установки в один клик:

Или установите вручную:

Перейдите в: Settings -> Cursor Settings -> MCP -> Add new global MCP server.

Рекомендуемый способ — вставить следующую конфигурацию в файл ~/.cursor/mcp.json в вашей системе.

Вы также можете установить сервер для конкретного проекта, создав файл .cursor/mcp.json в папке этого проекта. Дополнительную информацию см. в документации Cursor по MCP.

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

VS Code

Выполните эту команду для быстрой установки:

code --add-mcp '{"name":"suvvy","type":"http","url":"https://api.suvvy.ai/mcp"}'

Или создайте вручную файл .vscode/mcp.json в папке проекта (для всей системы — ~/Library/Application Support/Code/User/mcp.json):

{
  "servers": {
    "suvvy": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации VS Code по MCP.

Windsurf

Перейдите в: Windsurf Settings → MCP → Add Server, или отредактируйте файл ~/.codeium/windsurf/mcp_config.json:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "serverUrl": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Windsurf по MCP.

Kiro

Отредактируйте файл ~/.kiro/settings/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Kiro по MCP.

Trae

Перейдите в: Settings → MCP → Add MCP Server.

Или отредактируйте конфигурационный файл MCP в Trae:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Trae по MCP.

JetBrains AI Assistant

Перейдите в: Settings → Tools → AI Assistant → Model Context Protocol (MCP) → Add.

Введите следующую конфигурацию:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации JetBrains по MCP.

Visual Studio 2022

Создайте или отредактируйте файл .vs/mcp.json в папке проекта:

{
  "inputs": [],
  "servers": {
    "suvvy": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Visual Studio по MCP.

ChatGPT

Перейдите в: Settings → Apps → Advanced settings → включите Developer Mode.

Нажмите Create App и укажите:

Name: Suvvy
MCP Server URL: https://api.suvvy.ai/mcp

Завершите процесс авторизации OAuth.

Gemini CLI

Выполните эту команду:

gemini mcp add suvvy https://api.suvvy.ai/mcp --transport http

Или отредактируйте файл ~/.gemini/settings.json вручную:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "httpUrl": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Gemini CLI по MCP.

Qwen Code

Выполните команду:

qwen mcp add --transport http suvvy https://api.suvvy.ai/mcp

Или отредактируйте файл ~/.qwen/settings.json:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "httpUrl": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

GitHub Copilot Coding Agent

Перейдите в репозитории: Settings → Copilot → Coding agent → MCP configuration.

Добавьте следующую конфигурацию:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации GitHub Copilot по MCP.

GitHub Copilot CLI

Отредактируйте файл ~/.copilot/mcp-config.json:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Cline

Перейдите в: Cline → иконка меню → MCP Servers → Remote Servers → Add Remote Server.

Или отредактируйте конфигурацию MCP вручную:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "type": "streamableHttp",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Cline по MCP.

Roo Code

Перейдите в: Roo Code → MCP Servers → Edit MCP Settings.

Добавьте в конфигурационный файл:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Kilo Code

Перейдите в: Settings → MCP Servers → Add Server → HTTP Server.

Укажите URL: https://api.suvvy.ai/mcp

Или создайте файл .kilocode/mcp.json:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "type": "streamable-http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Amp

Выполните команду:

amp mcp add suvvy https://api.suvvy.ai/mcp

Crush

Отредактируйте файл конфигурации Crush:

{
  "mcp": {
    "suvvy": {
      "type": "http",
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Factory

Выполните команду:

droid mcp add suvvy https://api.suvvy.ai/mcp --type http

Rovo Dev CLI

Выполните команду acli rovodev mcp для редактирования конфигурации MCP, или отредактируйте файл конфигурации напрямую:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Qodo Gen

Перейдите в: панель чата → Connect more tools → Add new MCP.

Или добавьте в конфигурационный файл:

{
  "mcpServers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Zed

Откройте settings.json (Zed → Settings → Open Settings) и добавьте:

{
  "context_servers": {
    "suvvy": {
      "url": "https://api.suvvy.ai/mcp"
    }
  }
}

Дополнительную информацию см. в документации Zed по MCP.

Hermes

Отредактируйте файл ~/.hermes/config.yaml:

mcp_servers:
  suvvy:
    url: "https://api.suvvy.ai/mcp"

Или используйте команду CLI:

hermes mcp add suvvy --url https://api.suvvy.ai/mcp

Дополнительная документация

Подключите MCP-сервер документации Савви — тогда агент сможет сам обращаться к актуальной документации платформы и работать ещё точнее.

Claude Code:

claude mcp add suvvy-docs --scope user --transport http https://docs.suvvy.ai/ru/~gitbook/mcp

Если устанавливали через плагин — этот сервер уже подключён, дополнительно ничего делать не нужно.

Другие агенты — добавьте HTTP MCP-сервер с названием suvvy-docs и URL https://docs.suvvy.ai/ru/~gitbook/mcp по той же схеме, что и основной сервер Савви выше.

ПредыдущаяРабота через ИИ-агентов СледующаяAgent Skill

Последнее обновление 21 день назад

Это было полезно?