История страницы
...
Поле | Описание |
|---|---|
Поле "Название" | Произвольное уникальное название подключения. Рекомендуется указывать понятное имя, включающее провайдера и модель, для удобства выбора подключения в навыке LLM MCP Например: |
Поле "Провайдер" | Определяет LLM-провайдера, через которого будет выполняться обращение к модели. В зависимости от выбранного провайдера набор доступных полей формы может отличаться. Доступные значения:
|
Поле "Модель" | Название конкретной LLM-модели, к которой будет выполняться запрос Примеры значения:
Если используется локально развернутая модель (например, через Ollama или локальный сервер), в поле необходимо указать имя развернутой модели, под которым она доступна на вашем сервере. Если используется облачная модель, указывается точное название, как оно указано в документации или инструкции провайдера (например, на сайтах Deepseek, Yandex или Sber). В случае агрегаторов (OpenRouter и др.) необходимо брать модель в точности из списка доступных моделей на сайте провайдера. |
Поле "API URL" | Базовый URL для обращения к API выбранного провайдера. Значение зависит от того, какой сервис используется. Примеры:
|
Поля, зависимые от выбранного провайдера | |
Поле "Ключ API" | Отображается для провайдеров:
Содержит ключ доступа, используемый для аутентификации при обращении к API. Ключ API выдается провайдером и создаётся в личном кабинете соответствующего сервиса. |
Поле "Project ID" | Отображается только при выборе провайдера Yandex. Содержит идентификатор проекта (каталога) в Yandex Cloud, в рамках которого разрешено использование LLM-моделей. |
Поле "Тип доступа" | Отображается только при выборе провайдера Sber. Определяет тип доступа к API GigaChat.
Выбор значения зависит от типа выданного ключа API. |
...
Перейдите на вкладку MCP (LLM).
Создайте новый навык LLM MCP и перейдите в карточку созданного навыка.
В поле "Подключение LLM" выберите ранее созданное и проверенное подключение.
- Активируйте навык.
Подробнее про настройку навыка см. в Карточка навыка LLM MCP
Выбирая соответствующий навык LLM MCP в Ассистенте, пользователь сможет отправлять запросы к выбранной модели и получать ответы, которые будут использоваться для анализа его запросов и автоматического выполнения действий через MCP-сервера.
