— суть проста, мы получаем от сервиса саму модель и reasoning, а агент-бриджик сетапит все это дело к нам локально, то есть мы буквально получаем полноценного ai агента, который работает на базе сервиса, чилл...
⛏️ ссылка на гит *скачивай всю хуйню
Установка:
🟢убедись что у тебя node.js 22+
node --version
npm --version
🟢установи проект в любое удобное место, допустим, он на рабочем столе C:\Users\heorh\Desktop\залупенька
🟢открой эту папку в павере:
Set-Location "$env:USERPROFILE\Desktop\залупенька"🟢установи зависимости:
npm install🟢создай свой .env скопировав .env example:
Copy-Item ".env.example" ".env"
🟢открой .env:
notepad ".env"🟢откроется блокнот, там будет такая хуйня:
LLM_PROVIDER=promptql-mcp
PROMPTQL_MCP_TOKEN=ВСТАВЬТЕ_СВОЙ_ТОКЕН
DEBUG_AGENT_BRIDGE=false
LLM_BASE_URL=
LLM_API_KEY=
LLM_MODEL=
получаем данные для этой хуйни:
🟢на самом сервисе идем в profile *тык по аватару > tokens > new token, создаем токен, имя любое, в scope - MCP, сейвим токен куда то сразу > done
🟢в .env PROMPTQL_MCP_TOKEN=твой токен > save
🟢ищем url проекта, справа от агента > settings > use via MCP, верхняя строка "Alternatively, add this configuration to mcp json" под ней ищем поле url копируем его
🟢ставим url проекта в .json:
notepad "$env:USERPROFILE\Desktop\залупенька\config\mcp.json" 🟢меняем поле url на скопированное
по сути все, теперь запускаем хоста:
npm run dev— ответ должен прийти:
MCP Host
Connected MCP servers:
✓ filesystem — 14 tools
✓ promptql — 13 tools
Provider: promptql-mcp
Model: PromptQL MCP
>
🧻теперь прям в этом окне можете пользоваться как хотите, устанавливай скиллы, делай что хочешь, модель свапай в вебе в активном threads сверху, по дефолту там грок чиллится
🧠Топовые модели по API за лоупрайс | Чат канала💐