Как ускорить разработку с AI: Crawl4AI, Supabase и Brave Search

Представь, что у тебя есть идея для приложения: чат-бот, трекер задач или даже помощник для чтения справочников. Но как всё это собрать воедино, особенно если ты не гуру программирования? 🤯

Вот тут на сцену выходят MCP-серверы — твоя команда супергероев, которая делает из обычного AI-наблюдателя настоящего разработчика. Они помогают искать нужную информацию, управлять базами данных и выуживать полезные подсказки из интернета. Всё это — без боли и долгих часов ручного труда.

В этой статье познакомимся с тремя крутыми MCP-серверами, которые делают разработку быстрее и проще:

• Crawl4AI RAG (поиск и сбор документации)

• Supabase (работа с базами данных)

• Brave Search (поиск информации в интернете)

🤖 Что такое MCP-сервер?

MCP (Model Context Protocol) — это протокол, который позволяет твоему AI-помощнику (например, Cursor или GitHub Copilot) выходить за рамки локального контекста. Он подключается к внешним источникам: сайтам, базам данных, поисковым системам и подсовывает нужную инфу.

Это как прокачать свой смартфон приложениями: теперь он не просто звонит, но и фотографирует, считает шаги и варит кофе ☕ (ну почти).

1. 📚 Crawl4AI RAG: AI-библиотекарь

Этот сервер — будто гений-архивариус. Он сканирует сайты (например, документации Supabase или Pydantic AI), сохраняет содержимое и позволяет AI быстро находить нужные кусочки информации.

Что он делает:

• Сканирует сайты и sitemap'ы

• Делит текст на логические блоки

• Хранит данные в Supabase + векторной БД

• Находит нужную инфу по запросу AI

Пример использования:

AI пишет код для Supabase, но не знает, как создать таблицу? Crawl4AI подскажет нужный кусок документации и AI справится с задачей ✨

Как запустить:

• Установи Docker или Python 3.12+

• Зарегистрируйся в Supabase (бесплатно)

• Создай .env с ключами

• Запусти:

git clone https://github.com/coleam00/mcp-crawl4ai-rag.git
cd mcp-crawl4ai-rag
docker build -t mcp/crawl4ai-rag --build-arg PORT=8051 .
docker run --env-file .env -p 8051:8051 mcp/crawl4ai-rag

Подключи к AI (например, Cursor):

"mcpServers": {
  "crawl4ai-rag": {
    "transport": "sse",
    "url": "http://localhost:8051/sse"
  }
}

2. 📂 Supabase MCP Server: менеджер данных

Этот сервер делает управление базами данных простым как "Окей, Google". Вместо сложных SQL-запросов ты можешь просто сказать AI: "Создай таблицу с колонками 'task' и 'due date'" — и вуаля!

Возможности:

• Управление проектами Supabase

• Создание и изменение таблиц

• Выполнение SQL-запросов

• Получение логов и автогенерация типов

Как запустить:

• Установи Node.js

• Получи Supabase токен (в dashboard > Settings > Tokens)

• Добавь в конфиг:

"mcpServers": {
  "supabase": {
    "command": "npx",
    "args": [
      "-y",
      "@supabase/mcp-server-supabase@latest",
      "--access-token",
      "your_token"
    ]
  }
}

Пример:

Хочешь сделать трекер задач? Просто опиши структуру, и AI создаст таблицы, типы и миграции за тебя 🎯

3. 🕵️ Brave Search MCP Server: интернет-детектив

Когда нужно найти что-то необычное — примеры, опыт других разработчиков, фреймворки — в игру вступает Brave Search.

Функции:

• Поиск по интернету

• Поддержка фильтров (свежесть, страницы)

• Используется через Brave API

Как подключить:

• Получи API ключ на api.search.brave.com

• Добавь в конфиг:

"mcpServers": {
  "brave-search": {
    "command": "npx",
    "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-brave-search"],
    "env": {
      "BRAVE_API_KEY": "your_key"
    }
  }
}

Пример:

Хочешь узнать, как Supabase используют с Pydantic? AI найдёт статью, резюмирует и встроит в код. 🔍

Как всё это объединить? 🧩

Допустим, ты хочешь сделать чат-бота, который отвечает на вопросы по справочнику компании:

1. Crawl4AI — сканирует документацию и кладёт кусочки в Supabase

2. Supabase — создаёт таблицы и управляет базой

3. Brave Search — находит примеры интеграций и лучшие практики

В итоге AI может сам собрать чат-бота, используя Streamlit и Pydantic AI.

С чего начать?

1. Зарегистрируйся в Supabase

2. Получи API-ключ в Brave Search

3. Установи Cursor, GitHub Copilot или другой инструмент с поддержкой MCP

4. Начни с Supabase — он самый простой 😇

А дальше — по накатанной. Начни с простого to-do, а потом попробуй собрать крутого AI-бота, который знает всё о твоей компании!