Astrology meets AI.
Model Context Protocol, tool-описи, schema-driven discovery. Як LLM-агенти насправді споживають астро-дані.
Документація, зроблена для AI-агентів, а не тільки для людей
Класична документація зроблена під людські очі: гарний HTML, підсвітка коду, навігація. Але половина трафіку до docs тепер - агенти й асистенти, яким потрібен plain-text, а не рендер. Розбираємо, що ми додали: .md-двійник кожної сторінки, llms.txt, машиночитані специфікації, dropdown «відкрити в ChatGPT / Claude» і inline try-it.
Типізований вивід MCP: чому 600+ інструментів мають outputSchema
Більшість MCP-серверів віддають агенту нетипізований JSON - модель мусить вгадувати форму відповіді. Ми публікуємо строгий outputSchema для 600+ інструментів. Розбираємо, як це працює, який баг це відкрило у strict-mode клієнтів і як ми його полагодили через відкриті схеми.
Додай астрологію до свого AI-агента через MCP
Model Context Protocol (MCP) дає AI-агентам можливість викликати зовнішні інструменти. У цьому гайді - як додати астрологічні обчислення до Claude, ChatGPT або кастомних агентів менш ніж за 5 хвилин.
Той самий Swiss Ephemeris, що й у Solar Fire - у 4 рядках коду.
Безкоштовний ключ без картки. 5 000 викликів на місяць до першої оплати.