Учим LLM работать с файлами локально

На Тпрогер вышла пошаговая инструкция о том, как поднять локальную агентную AI‑систему из трёх компонентов:
— LibreChat — удобный UI для общения с LLM
— MCP‑сервер — стандартный доступ к файлам и инструментам
— Langflow — визуальный конструктор для многоступенчатых сценариев (с валидацией и расчётами)

Всё работает в изолированной Docker‑сети. Данные никуда не уходят.

В статье готовые docker-compose.yml, конфиги librechat.yaml, пример кастомного Python‑компонента для расчётов и таблиц, а также схемы работы каждого этапа.

@prog_tools (теперь и в Max)