Как повысить эффективность AI-кодирования в несколько раз с помощью MCP-серверов

**Из привлекательных демонстраций к завершённым разработкам: мои выводы после полутора лет сотрудничества с Claude Code** Я не являюсь программистом по профессии. Я человек с гуманитарным образованием, который освоил применение искусственного интеллекта для разработки функциональных приложений. Если этот материал окажется полезным и для профессиональных разработчиков, я буду чрезвычайно рад. В процессе работы я столкнулся с тем, что, несмотря на внешнюю привлекательность проектов в области кодирования с использованием ИИ, реализация масштабных задач, таких как создание собственной LMS, оказывается невозможной из-за технических ограничений. Трудности возникали не из-за формулировки запросов или структуры, а из-за нестабильности самого процесса разработки с применением ИИ. Claude генерировал код с устаревшими API, поиск необходимых функций занимал значительное время — до 15 минут. После нескольких циклов рефакторинга я терял понимание структуры проекта и откладывал его, забывая о проделанных шагах, несмотря на использование списков задач. Однако впоследствии я обнаружил набор MCP-серверов, который существенно улучшил эффективность работы в различных ситуациях, ускорив её в 2–8 раз. Это решение позволило сократить расходы токенов до 80%, сохранить контекст и уменьшить количество ошибок до 8 из 10.