Новость

Как научить LLM-агента спрашивать Яндекс Метрику: разбираем протокол MCP и OAuth-авторизацию без секрета

1 источник

Все новости

Как научить LLM-агента спрашивать Яндекс Метрику: разбираем протокол MCP и OAuth-авторизацию без секрета Веб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API: чтобы узнать, откуда пришёл трафик за неделю, человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API и держит в голове namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого. Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context Protocol. Разбираю, как устроен MCP-сервер для Яндекс.Метрики: как уложить отчёты в небольшой набор

Как научить LLM-агента спрашивать Яндекс Метрику: разбираем протокол MCP и OAuth-авторизацию без секрета Веб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API: чтобы узнать, откуда пришёл трафик за неделю, человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API и держит в голове namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого. Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context Protocol. Разбираю, как устроен MCP-сервер для Яндекс.Метрики: как уложить отчёты в небольшой набор инструментов, как авторизоваться в Yandex ID без клиентского секрета (это оказалось самым неочевидным) и на какие грабли Reporting API я наступил по дороге. Как это устроено #mcp #model_context_protocol #llm_агенты #яндекс_метрика #oauth #pkce #веб_аналитика #typescript | @habr_ai

Источники 1
  • Как научить LLM-агента спрашивать Яндекс Метрику: разбираем протокол MCP и OAuth-авторизацию без секрета Habr AI 
    Как научить LLM-агента спрашивать Яндекс Метрику: разбираем протокол MCP и OAuth-авторизацию без секрета

Веб-аналитика живёт за дашбордами и HTTP-API: чтобы узнать, откуда пришёл трафик за неделю, человек лезет в интерфейс Метрики, а программа — собирает запрос к Reporting API и держит в голове namespace полей, лимиты и форматы ответа. LLM-агент (Claude, модель в Cursor, любой другой) по умолчанию не умеет ни того, ни другого.

Мостом между агентом и внешней системой служит MCP — Model Context Protocol. Разбираю, как устроен MCP-сервер для Яндекс.Метрики: как уложить отчёты в небольшой набор инструментов, как авторизоваться в Yandex ID без клиентского секрета (это оказалось самым неочевидным) и на какие грабли Reporting API я наступил по дороге. Как это устроено

#mcp #model_context_protocol #llm_агенты #яндекс_метрика #oauth #pkce #веб_аналитика #typescript | @habr_ai