TGViewer
Кисель в АйТи | AI и технологии Кисель в АйТи | AI и технологии @kisel_it · 4.34K subscribers
Post #447 353
Serverless для MCP и pet-проектов: короткая шпаргалка

Допустим, вы сделали личный MCP:

- сохранить идею
- найти старую заметку
- добавить ссылку
- сходить в API
- запустить маленького агента

И вызываете его 20–30 раз в день.

Держать ради этого VPS 24/7 как-то жирно.

Serverless работает иначе:

"запрос → код запустился → сделал работу → остановился"

Нет запросов — почти не за что платить.
Пришло 100 запросов одновременно — облако само масштабируется.

Вместо:

"VPS → Docker → nginx → HTTPS → FastAPI → мониторинг"

можно сделать:

"MCP → serverless function → DB/API"

Написали функцию:

@app.tool()
def save_idea(text: str):
db.insert(text)
return "saved"

Задеплоили и получили HTTPS endpoint.

По деньгам

У Yandex Cloud Functions есть бесплатные 1 млн вызовов + 10 ГБ·ч вычислений в месяц.

У Cloud.ru FunctionGraph — 400 000 ГБ·с, то есть примерно 111 ГБ·ч бесплатных вычислений.

Для небольшого MCP, webhook или cron-задачи этого может хватить на весь месяц.

Где serverless особенно хорош

- MCP-серверы
- Telegram webhooks
- маленькие API
- cron-задачи
- GitHub webhooks
- обработчики форм
- RAG и обвязка вокруг LLM
- парсеры по расписанию
- pet-проекты с редкими запросами

Особенно если сервис большую часть времени просто ждёт.

А когда лучше VPS

Если приложение постоянно работает, стабильно грузит CPU, держит долгие соединения, крутит тяжёлые фоновые задачи или вам нужен полный контроль над окружением, VPS или контейнер чаще будет удобнее.

У serverless свои минусы:

- лимиты на время выполнения
- cold start у некоторых. платформ
- ограничения окружения
- привязка к конкретному облаку
- на постоянной высокой нагрузке цена может оказаться выше, чем у VPS

То есть логика простая:

редкие и рваные запросы → serverless
постоянная нагрузка → VPS/container

И тут как нельзя кстати появились Python-воркеры у Cloudflare. Думаю, тренд понятен: я бы ждал того же у Яндекса через месяц-другой.

Раньше serverless часто означал: «перепиши кусок приложения под странный runtime».

Теперь Cloudflare позволяет. запускать там обычный Python, FastAPI и MCP, а рядом уже есть базы, storage, очереди и AI-сервисы.

То есть для маленького проекта путь всё чаще выглядит так:

"написал Python → задеплоил → получил endpoint"

Без отдельного сервера вообще.

Моё новое правило для pet-проектов:

раньше: написал FastAPI → купил VPS
теперь: написал FastAPI → сначала проверь, не хватит ли serverless

Сохраните. Пригодится в следующий раз, когда захотите купить сервер ради функции, которую вызывают три раза в день.
  • ❤ 6
  • 👍 3
  • 👏 3
More from @kisel_it
  1. Oct 2, 2026Антропики настолько переживают за будущее человечества и неконтролируемую гонку ИИ, что ре…
  2. Oct 1, 2026Я уже давно хотел завести рубрику про дни рождения людей, которые сильно повлияли на прогр…
  3. Sep 30, 2026Так, ну этим я точно не могу не поделиться. Dot для себя сгенерировал целый пак анимаций п…
  4. Sep 30, 2026С Dot'ами интересно вышло. У них даже есть свой компьютер с gui, к которому можно подключи…
  5. Sep 30, 2026Еще завезли Appshot, который.... вы правильно угадали, не работает тоже. А должен по идее…
  6. Sep 30, 2026Вот вам и новые "пространства"... В общем ничего пока не работает. Выглядит как Гугл Драйв…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →