beta 1.0

MCP-сервер документации Loginom

Специализированный MCP-сервер, предоставляющий структурированный доступ к официальной документации Loginom (по руководству пользователя).

Позволяет AI-агентам и разработчикам:

• выполнять контекстный поиск по документации;
• получать точные выдержки по API, узлам и настройкам;
• использовать документацию как источник знаний в автоматизированных сценариях.

Обеспечивает корректность и актуальность ответов на основе официальных материалов.

Ссылка для подключения (тип транспорта — Streamable HTTP):

https://mcp-help.loginom.ru/mcp

Подключение в Яндекс AI Studio

Сервис: https://yandex.cloud/ru/services/ai-studio

1. Заходим в AI Studio в Яндекс.Облаке.
2. Нажимаем подключить MCP-сервер.
3. В способе подключения выбираем: «Подключите уже созданный внешний MCP-сервер».
4. В секции «Инструменты» нажимаем «Изменить».
5. Во всплывающем окне указываем: транспорт — Streamable HTTP, URL — https://mcp-help.loginom.ru/mcp, тип авторизации — без авторизации. Нажимаем «Подключиться». После этого появится перечень инструментов MCP-сервера, выбираем все.
6. Параметры сервера: имя — вводим имя, режим — публичный. Затем «Сохранить».
7. Возвращаемся в AI Studio и нажимаем «Создать AI-агента».
8. Задаем имя, выбираем модель, ставим температуру 0 и пишем системный промт.

Пример системного промта:

Отвечай как эксперт по Loginom.
Используй MCP сервер <название_вашего_MCP_сервера>.
Ничего не придумывай, работай только с этим MCP.
Всегда старайся указывать ссылку на источник или источники, если их несколько.

Дальше можно «поговорить» с документацией по Loginom. Если навести на ответ, в правом верхнем углу появится иконка. По клику будет техническая информация, где должно быть видно, что AI-агент использует MCP-сервер с документацией.

Подключение в Codex

https://openai.com/ru-RU/codex/

В файле config.toml прописываем:

[mcp_servers.loginom_help]
url = "https://mcp-help.loginom.ru/mcp"

Подключение в Opencode

https://opencode.ai/

В файле opencode.json прописываем:

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "mcp": {
    "loginom_help": {
      "type": "remote",
      "url": "https://mcp-help.loginom.ru/mcp",
      "enabled": true
    }
  }
}

Перечень tools MCP

1. docs-search — поиск по документации (релевантные страницы по запросу).
2. docs-lookup — быстрый поиск и возврат найденных страниц с контентом в одном вызове.
3. docs-get-page — получение полной страницы по mdPath или url.
4. docs-get-section — получение конкретной секции страницы по slug.
5. docs-get-tree — получение оглавления документации.
6. docs-resolve-link — сопоставление mdPath и пользовательского URL.

Что такое MCP

MCP (Model Context Protocol) — это способ подключить AI-модель к внешним источникам данных и инструментам через единый понятный интерфейс. Вместо того чтобы «угадывать» ответ, модель может запросить точные данные у сервера и построить ответ на их основе.

Если говорить просто, MCP-сервер работает как мост между AI-агентом и вашей системой: документацией, базой знаний, API или внутренними сервисами. Агент вызывает нужный tool, сервер возвращает структурированный результат, и модель использует его в диалоге.

На практике MCP-серверы полезны, когда нужна надежность: поддержка, поиск по документации, ассистенты для разработчиков и автоматизированные сценарии. Это помогает уменьшить «галлюцинации» и получать ответы, привязанные к реальным и актуальным источникам.