Карточка навыка LLM MCP

Карточка навыка LLM MCP 

Карточка навыка LLM MCP предназначена для настройки навыка, который может использовать LLM модель и подключённые MCP сервера для автоматического выполнения действий по запросу пользователя в чате Ассистента.

Карточка может находиться в двух режимах:

• Режим редактирования – при нажатии кнопки редактирования

• Режим чтения – при создании или открытии навыка

Карточка навыка LLM MCP в режиме чтения содержит следующие поля:

При нажатии на кнопку карточка открывается в режиме редактирования:

Описание элементов в карточке навыка LLM MCP

Подключение LLM

Для работы навыка LLM MCP требуется подключение к LLM модели. Настройка параметров подключения к LLM выполняется отдельно во вкладке "Подключения LLM". 

В карточке навыка необходимо выбрать одно из ранее созданных подключений c вкладки "Подключения LLM".

Подробнее про настройку и добавление подключения см. в Вкладка "Подключения LLM".

Формирование инструкции

Системная инструкция задаёт контекст для работы LLM модели и определяет правила её ответов на запросы пользователя. От того, насколько чётко и правильно она написана, зависит корректность выполнения различных сценариев.

Инструкция может быть любой и полностью зависит от того, какую задачу должна выполнять модель. Пользователь может адаптировать инструкцию под свой конкретный сценарий.

При использовании менее мощных LLM или моделей с ограниченной точностью рекомендуется придерживаться некоторых рекомендаций, чтобы снизить риск возникновения "галлюцинаций" и ошибок.

Основные рекомендации

1. Определить роль модели

Так модель будет понимать, кем она является и какую задачу выполняет.

Если не определить роль, модель может неправильно интерпретировать запросы, выдавать ответы не по контексту или пытаться решать задачи за пределами сценария.

2. Ясно указать общие функции и возможности

Опишите, что модель может делать: работать с документами, запускать процессы, консультировать и т.д.

Так модель будет понимать, какие действия она может выполнять, а какие нет. 

3. Указать общие правила поведения

Указывайте, что модель не должна делать: не проявлять инициативу, не добавлять комментариев, не переформулировать и не интерпретировать информацию.

Это особенно важно для моделей, склонных к "галлюцинациям"

4. Указать условия и исключения

Необходимо для того, чтобы модель корректно различала типы запросов пользователя и определяла, к какой задаче они относятся.

5. Указывать, какие серверы и методы использовать

Если в навыке используются MCP-сервера, модель может неправильно подбирать нужный сервер или метод под запрос пользователя.

В таком случае можно уточнить, для какой задачи какой сервер и какие методы в нем использовать. Названия серверов можно увидеть в настройке навыка LLM MCP в параметре "Параметры подключения MCP".

6. Разделить задачи

Так модель будет четко понимать, как решать конкретную задачу пользователя.

7. Указать инструкцию для каждой задачи

Описывайте последовательность действий, порядок обработки запросов, правила обработки ошибок и отсутствующих данных. Так модель получит чёткую последовательность действий и будет в правильном порядке выполнять запросы.

Для каждой задачи в инструкции можно также указывать конкретные методы MCP-серверов, которые модель должна вызвать, чтобы выполнить задачу. 

8. Использовать четкие формулировки и согласованные инструкции

Каждая конкретная задача может требовать дополнительных указаний, но они не должны противоречить общим правилам инструкции. 

Чем точнее инструкция, тем меньше вероятность, что LLM выдаст неверный ответ.

MCP-сервера

MCP-сервер – это программа (локальная или удалённая), которая состоит из набора функций (методов). Каждая функция умеет выполнять конкретное действие, например:

• открыть сайт

• собрать данные с сайта

• отправить письмо

• запустить процесс в системе

• искать информацию по группе документов
  и т.д.

Принцип работы

Когда пользователь отправляет запрос в чате, модель анализирует его и решает, что для выполнения задачи может понадобиться MCP-сервер. Если сервер подключен:

1. Модель выбирает нужный MCP-сервер

2. Выбирает подходящую функцию (метод) этого сервера

3. Заполняет параметры функции (например, адрес сайта, текст письма, дату)

4. MCP сервер выполняет действие – получает информацию, отправляет письмо, запускает процесс и т.д.

5. Результат возвращается модели, а она формирует ответ для пользователя.

Подключение MCP-сервера в навык LLM MCP

В одном навыке LLM MCP можно подключать несколько MCP серверов одновременно. При этом каждый сервер может выполнять свои функции, и LLM будет выбирать, к какому серверу обращаться в зависимости от задачи пользователя. 

Есть несколько способов добавить MCP сервера в навык LLM MCP:

Добавление MCP сервера

Для того, чтобы добавить MCP сервер с нуля в карточке навыка LLM MCP необходимо нажать кнопку "Добавить сервер" 

Далее указать название сервера, способ подключения и ссылку/команду, по которой LLM сможет обращаться для вызова методов. Подробнее про способ подключения см. ниже.

Выбор MCP сервера

Для того, чтобы выбрать заранее настроенный MCP сервер в карточке навыка LLM MCP необходимо нажать кнопку "Выбрать сервер" 

После нажатия откроется модальное окно "Выбор MCP серверов" со списком доступных MCP серверов, созданных на вкладке "MCP сервера" в подразделе "Навыки".

Выбранные сервера с заполненными параметрами добавляются в навык. При необходимости их параметры можно изменять аналогично добавлению нового сервера.

В системе поддерживаются два варианта подключения MCP-серверов:

Подключение по ссылке (Тип сервера: "Ссылка")

В этом случае указывается URL MCP-сервера – адрес удалённого сервиса, к которому LLM в Ассистенте будет обращаться для вызова его методов.

URL MCP-сервера – это адрес сервиса, реализующего MCP-протокол и предоставляющего набор методов, доступных для использования в навыках LLM MCP.

Данный способ используется для подключения уже развёрнутых MCP-серверов (например, серверов процессов или документов интеллектуального поиска). Пример см. ниже

Подключение через команду (Тип сервера: "Команда")

В этом случае в поле "Команда" указывается команда запуска MCP-сервера целиком, одной строкой, вместе со всеми аргументами и параметрами (например, через npx или другой способ запуска).

Для работы командных MCP-серверов требуется установленное на компьютере пользователя локальное приложение Robin MCP Agent.

Это приложение отвечает за получение списка активных серверов и их методов для дальнейшей передачи этой информации LLM.

Установка приложения Robin MCP Agent

Чтобы установить приложение, необходимо перейти в Ассистент и выбрать любой навык LLM MCP. При выборе Ассистент отправит сообщение с ссылкой на установщик локального приложения.

Это приложение используется только для работы с навыком LLM MCP в чате на локальной машине пользователя (для подключения MCP серверов и использования их методов в диалоге с LLM).

Для того, чтобы установить приложение:

1. Нажмите на ссылку и скачайте архив с установщиком.

2. Распакуйте архив или сразу откройте и запустите установщик.

3. Выберите путь, куда будет установлено локальное приложение. По умолчанию установщик предложит стандартную папку. Если хотите выбрать другую папку, нажмите "Обзор" и укажите нужную.

4. Далее выберите, куда разместить ярлыки программы в меню "Пуск". По умолчанию установщик предложит стандартную папку. Чтобы продолжить, нажмите "Далее".
Если хотите выбрать другую папку для ярлыков, нажмите "Обзор" и укажите нужную.

5. Проверьте все данные и нажмите "Установить"

6. Дождитесь сообщения о завершении установки. После завершения установщик предложит:

• Запустить приложение – рекомендуется оставить галочку, чтобы приложение запустилось автоматически.
• Установить пакет Node.js, который необходим для работы некоторых MCP серверов.
  Если галочка активна, вы будете автоматически перенаправлены на официальный сайт для скачивания и установки пакета. 
  Для завершения установки нажмите "Завершить"
  .

7. После завершения установки приложения можно работать в рамках навыка LLM MCP и использовать MCP сервера

Где найти команды MCP серверов

Команды для запуска MCP серверов зависят от конкретной реализации сервера (например, сервер файловой системы, браузера, почты и т.д.) и предоставляются в документации соответствующего MCP-сервера. 

Во многих случаях MCP-серверы распространяются как Node.js пакеты и запускаются через npx, например:

• npx @modelcontextprotocol/server-filesystem

• npx @playwright/mcp@latest

Однако для их работы на вашем компьютере должны быть предварительно установлены необходимые компоненты, в зависимости от конкретного сервера, например:

• Node.js и npm;

• дополнительные системные или npm-зависимости (uv, python);

Если требуемые зависимости не установлены или окружение не настроено, запуск команды завершится ошибкой, и MCP сервер не будет доступен для использования в навыке.

Необходимо ориентироваться на документацию, которая прилагается к каждому MCP серверу. Вся документация по MCP серверам находится во внешних источниках.

Для каждого MCP сервера она своя и зависит от того, с чем именно пользователю необходимо работать (почта, базы данных, CRM, файлы и т.д.). Поэтому в каждом случае нужно самостоятельно искать подходящий MCP сервер через браузер и находить инструкцию с описанием установки, настройки и доступных возможностей.

Примеры использования MCP серверов Process и AI search

Для того, чтобы использовать MCP сервер для запуска процессов и MCP сервер для интеллектуального поиска по документам в навыке LLM MCP необходимо активировать 2 соответствующих тоггла:

Пример общей инструкции для использования MCP серверов процесса и интеллектуального поиска:

Приведённый пример ниже – это универсальная базовая инструкция для:

• MCP сервера интеллектуального поиска (по документам)

• MCP сервера процессов (запуск и работа с процессами в системе)

Инструкция не является эталонной и предназначена для первичного запуска и ознакомления с возможностями серверов. При необходимости может дорабатываться под задачи пользователя.

• Если в навыке используется только интеллектуальный поиск – возьмите из инструкции только первый абзац и часть про работу с документами (пункт 1)
• Если используется только сервер процессов – возьмите только первый абзац и часть про работу с процессами (полностью пункт 2)
• Если планируете использовать оба сервера в одном навыке – используйте полную, общую инструкцию.

"Ты - просто помощник по любым вопросам пользователя.
Отвечай на любой вопрос развернуто, интересно и подробно, задавая уточняющие вопросы.
Спрашивай пользователя насколько он удовлетворен твоим ответом

1. Когда пользователь задает вопрос про группу документов, вызови get_search_answer с её id и оригинальным сообщением пользователя.
   * Извлеки значение из поля answer.
   * Если ответ не найден, вызови get_search_answer для следующей группы.
   * Если ответ найден — верни его дословно, без изменений.

2. Работа с рабочими процессами

1. Консультируй пользователя по рабочим процессам, доступным ему в системе Robin.
2. Выясни, какой процесс пользователь хочет запустить, и необходимые параметры для его запуска.
3. Если пользователь спросил кто владелец процесса, выдай ему эту информацию.

ВАЖНЫЕ ПРАВИЛА ПОИСКА ПРОЦЕССА:

* Если пользователь просит запустить процесс по имени или ID (например: "Запусти BPM-1569"), вызывай list_processes с параметром message (сообщение пользователя)
* Если пользователь спрашивает, какие процессы доступны:

  1. Вызови list_processes с pageNumber = 1 и пустым message.
  2. При запросе "показать ещё" или аналогичных — вызывай list_processes с pageNumber = 2, 3 ....
  3. Один вызов list_processes на одно сообщение пользователя.
  4. Если список пуст — скажи: "Больше нет доступных процессов".

Инструкции:

1. Веди диалог, расскажи пользователю о своих возможностях.
2. Выясни процесс, который пользователь хочет запустить.
3. Определи значения всех параметров процесса из списка Parameters. Перед уточнением просмотри всю историю общения и постарайся определить параметры сразу.
4. Если пользователь просит запуск процесса по имени или ID — найди его через list_processes и запускай с параметрами через run_process.
5. После определения процесса и параметров дай краткий итог, что запускаешь, и запусти процесс.
6. Все значения параметров добавляй в массив parameters метода run_process.
7. Если при запуске процесса возвращена ошибка — не перезапускай автоматически, только по новой просьбе пользователя.
8. Если процесса нет в списке — скажи, что не можешь помочь и уточни, есть ли еще вопросы.
9. Если вопрос пользователя не относится к запуску процессов — скажи, что ты уполномочен решать вопросы только по процессам, уточни, есть ли еще вопросы.

Пример запроса на запуск процесса с двумя параметрами:
                 {
                     "jsonrpc": "2.0",
                     "id": "123",
                     "method": "tools/call",
                     "params": {
                       "name": "run_process",
                       "arguments": {
                          "id": "2",
                          "parameters": [
                           {
                             "id": "c3272f9f-387a-4b82-b749-c0f562e5db80",
                             "value": "Robin A.A."
                           },
                           {
                             "id": "1585d98c-1e1e-4648-9b1e-ea40b217a68a",
                             "value": "2025-01-31"
                           }
                          ]
                     }
                   }
                 }"

Сервер по работе с процессами

MCP-сервер процессов предназначен для поиска и запуска процессов в системе по запросу пользователя.

Доступные методы (tools)

Сервер предоставляет следующие ключевые методы:

• list_processes
  Возвращает список доступных процессов, которые может запускать пользователь

• run_process
  Запускает выбранный процесс с переданными параметрами

Рекомендации по публикации процессов

При работе с MCP-сервером процессов LLM анализирует запрос пользователя не только по названию процесса, но и по его описанию.

Например, при запросе пользователя "Оформи отпуск вне графика" LLM при выборе подходящего процесса ориентируется на:

• наименование процесса

• описание процесса

• степень смыслового соответствия запроса пользователя указанным данным

Чтобы избежать запуска некорректного процесса, рекомендуется:

• при публикации процесса задавать наименование, которое однозначно отражает его назначение

• заполнять описание процесса полноценным текстом, поясняющим:

  • цель процесса

  • особенности его выполнения

  • ключевые отличия от схожих процессов

Пример использования сервера процессов:

Сервер по работе с документами интеллектуального поиска

MCP-сервер документов предназначен для поиска информации по группам документов интеллектуального поиска, загруженных в систему, и возврата готовых ответов по найденным документам пользователю.

Последовательность работы и доступные методы:

1. Ассистент вызывает метод get_search_documents для получения списка доступных групп документов.

2. Для каждой полученной группы Ассистент вызывает метод get_search_answer, передавая:

• id группы
• оригинальный запрос пользователя
• извлекает значение из поля answer

Если ответ не найден – выполняется запрос к следующей группе до того, пока не вернется ответ.
Если ответ найден – он возвращается пользователю дословно, без изменений.

Пример использования сервера интеллектуального поиска:

Примеры использования MCP серверов типа "Команда"

Работа с браузером

Пример использования сервера по работе с браузером: