MCP агент для прогноза погоды — как сделать AI-агента с атмосферными артами
Утро, Москва, окно открывать страшно: то ли там бодрый минус и стеклянный ветер, то ли внезапная весна с грязным снегом, который тает прямо в душу. Я пару раз попадал в классическую ловушку: смотришь прогноз на одном сайте, собираешься как в Сочи, а выходишь во двор и понимаешь, что тебя обманули не люди, а атмосфера. И вот именно в такие моменты в голове появляется простая мысль: а почему прогноз не может приходить ко мне сам, нормальным человеческим языком, ещё и с картинкой под настроение, чтобы сразу ясно было, день будет «чай и плед» или «беги, глупец».
Погода вообще штука капризная, но автоматизация к ней относится спокойно: забрала данные, проверила условия, оформила текст, отправила куда надо. А если прикрутить арты, получается почти персональный метео-редактор: утром в Telegram прилетает прогноз и атмосферная картинка, которая не просто «солнышко-солнышко», а нормальная сцена: серый двор, тёплый свет из окна, мокрый асфальт, ощущение ноября даже в июле. Дальше покажу, как собрать такую систему на Make.com, подключить mcp агент к источнику данных через mcp сервер ии агент, и превратить это в привычку, которая экономит время и нервы.
Что в итоге получится и почему это удобно
После настройки у вас будет ии агент mcp, который по расписанию или по событию (например, «утро рабочего дня») получает прогноз, превращает его в короткое сообщение без занудства, добавляет атмосферный арт и публикует в ваш канал или чат. Основа тут простая: ai агенты и mcp дают стандартизованный способ доставать данные из разных источников, а Make.com берёт на себя оркестрацию: запросы, фильтры, форматирование, отправку. В результате вы не прыгаете между приложениями и не гадаете, где сегодня правда, а где «по ощущениям». И да, это хороший учебный пример: один раз соберёте погодного агента, потом таким же способом делаются агент-напоминалки, агент-отчёты, агент для контента, агент для мониторинга цен.
Пошаговый гайд: собираем MCP агент с прогнозом и артами
Шаг 1. Придумайте сценарий: кому и куда вы будете отправлять прогноз
Сначала определяем, куда пойдёт результат: личный Telegram, рабочий чат, канал с «утренним дайджестом», или, например, в ВК-сообщения для команды. Зачем это делать в самом начале? Потому что формат сообщения и частота сильно зависят от аудитории: себе можно коротко «зонт, ветер, вечером мокро», а для канала уже хочется красиво, с подводкой и артом. Типичная ошибка тут смешная, но частая: люди делают «универсальный» текст на 2 экрана, потом сами же перестают его читать. Проверка простая: откройте сообщение на телефоне и спросите себя, вы бы это прочитали в 08:30, когда мозг ещё грузится, или нет.
Мини-кейс из жизни: админ небольшого коворкинга в Казани хотел перестать отвечать на одно и то же «а у вас там холодно?» приезжающим. За вечер собрали отправку прогноза в общий чат резидентов: утром приходит температура, осадки, ветер и короткая рекомендация «куртка/без куртки». Через неделю вопросов стало меньше, а сама штука стала «фишкой» чата. Никакой магии, просто правильная точка доставки и понятный формат.
Шаг 2. Подключите источник погоды через mcp сервер ии агент
Дальше нам нужен источник данных, и тут как раз появляется mcp агент в хорошем смысле: вместо того чтобы городить десять разных интеграций, вы подключаете MCP-сервер, который даёт стандартный интерфейс. Например, есть MCP-сервер с доступом к прогнозам через API (в сети встречается сервер Gismeteo, его описывают как MCP-провайдера прогнозов). Зачем MCP? Чтобы ваш ии агент mcp мог «разговаривать» с источником прогнозов предсказуемо, без ручной возни в каждом сценарии. Типичная ошибка: забыть про авторизацию или перепутать параметры города, и в итоге агент присылает погоду не там, где вы живёте, а где вам явно не рады. Проверка: сделайте тестовый запрос к MCP-серверу и убедитесь, что в ответе есть температура, осадки и временная зона без сюрпризов.
Если не хочется разбираться в зоопарке подключений, я обычно советую глянуть MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО». Там сама идея в том, что mcp сервер ии агент уже подготовлен под типовые задачи, и вы меньше времени тратите на «почему не стучится», а больше на то, что реально важно: текст, логика, выдача.
Шаг 3. Соберите сценарий в Make.com и проверьте, что данные стабильно приходят
Теперь открываем Make.com и создаём сценарий. Регистрироваться можно по ссылке: https://www.make.com/en/register?pc=horosheff. Внутри сценария нам нужен модуль, который будет дергать API через HTTP, если вы ходите напрямую, или вызывать MCP-инструмент/endpoint вашего сервера, если всё обёрнуто через MCP. Зачем Make.com? Он снимает рутину: расписание, повторные попытки, обработку JSON, ветвления по условиям. Типичная ошибка: собрать запрос, получить ответ один раз и решить, что всё готово, а потом выяснить, что по расписанию модуль падает из-за лимитов или таймаутов. Проверка: поставьте запуск раз в час на тестовый день и посмотрите историю выполнения, должны быть стабильные ответы без «красных» блоков.
Здесь же полезно сразу продумать кэширование: если прогноз обновляется раз в несколько часов, нет смысла дергать источник каждые 10 минут. Люди часто делают слишком частые запросы и сами себе создают проблемы. Нормальный ритм: утром один запрос на «сегодня», вечером один на «завтра», плюс отдельный триггер при резком изменении условий, если источник это позволяет. Это уже похоже на взрослую автоматизацию, а не на «поиграться».
https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Шаг 4. Сделайте «человеческий» текст прогноза: коротко, с контекстом, без занудства
Сырые данные сами по себе скучные: «температура 2.3, влажность 84» звучит как поликлиника. Поэтому следующий слой: превращаем цифры в читабельный текст. Это можно делать прямо в Make.com: шаблонизация, условия, небольшие формулы. Зачем? Чтобы ваш mcp агент воспринимался как помощник, а не как экспорт таблицы. Типичная ошибка: вставить всё подряд, включая давление и UV, и потом думать, почему люди отключают уведомления. Проверка: текст должен помещаться в одно сообщение без прокрутки, а важное должно быть в первых двух строках.
Мини-кейс: проджект в Питере сделал прогноз для команды курьеров. В 07:45 уходило сообщение с тремя вещами: «осадки/ветер/ощущается как». Добавили простое правило: если ветер выше порога, подсказка «перчатки и капюшон». Вроде мелочь, но меньше опозданий из-за «я не ожидал, что меня сдует», и меньше нервов. Вобщем, хороший пример, что ai агенты и mcp нужны не ради модных букв, а ради нормальной пользы.
Шаг 5. Подключите генерацию атмосферных артов под погоду
Теперь самое вкусное: арт. Идея простая: на основе условий (дождь/туман/снег/жара, утро или вечер) генерируем промпт и отправляем его в сервис генерации изображений, который вам подходит. Зачем это вообще? Потому что картинка резко повышает «вовлечённость» даже у тех, кто прогнозы не любит: человек видит настроение дня и автоматически считывает смысл. Типичная ошибка: генерировать арты без привязки к погоде, получается «у нас ливень», а картинка с пустыней. Проверка: добавьте в промпт ключевые якоря из прогноза (осадки, облачность, время суток) и один стабильный стиль, тогда визуально это будет выглядеть как серия, а не как случайные картинки.
Я обычно делаю так: Make.com формирует текстовый промпт, затем вызывает генератор, получает ссылку на изображение и уже после этого собирает финальный пост. Если генерация иногда тормозит, добавляйте повторную попытку и таймаут, иначе сценарий будет зависать и вы начнёте ненавидеть утро ещё сильнее. И да, держите в голове: иногда проще сделать библиотеку из 10-20 заранее сгенерированных артов по типам погоды и только выбирать подходящий. Это не так «вау», зато стабильно.
Шаг 6. Настройте доставку: Telegram, канал, чат и аккуратные уведомления
Когда текст и картинка готовы, осталось отправить. Для России чаще всего удобнее Telegram: там и каналы, и чаты, и форматирование, и картинка в одном посте. Зачем уделять этому шагу внимание? Потому что «куда отправили» решает, будет ли агент жить. Типичная ошибка: слать прогноз в личку всем подряд или в общий рабочий чат в неподходящее время. Проверка: поставьте тихое тестирование на себя, а потом согласуйте время публикации с теми, кто это увидит, иначе вам прилетит не благодарность, а молчаливый бан (иногда не молчаливый).
Кстати, если вы хотите дальше прокачивать автоматизацию и не теряться в идеях, пригодится подписка на живые примеры и разборы. Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей ? Подпишитесь на наш Telegram-канал
Шаг 7. Добавьте контроль качества: логирование, тесты и «план Б», когда всё падает
Любая автоматизация ломается не потому, что вы плохой человек, а потому что мир любит перемены: у API меняются ответы, токены протухают, Make.com обновляет модули, а вы уезжаете и забываете. Поэтому добавьте логирование: сохраняйте последнюю удачную выдачу, код ответа, время запроса и город. Зачем? Чтобы не гадать, где проблема, когда в 08:30 вместо прогноза пустота. Типичная ошибка: не хранить ничего и пытаться восстановить картину по памяти. Проверка: принудительно сломайте одну часть (например, подставьте неверный ключ) и посмотрите, что ваш сценарий делает: пишет ли понятную ошибку, отправляет ли запасной текст «прогноз временно недоступен».
Мини-кейс: маркетолог в Новосибирске делал утренний пост для бренда одежды: «погода плюс подборка». Сначала всё работало, потом источник стал отдавать чуть другой JSON, и сценарий начал публиковать пустые строки. После добавления проверки на обязательные поля и запасного шаблона посты перестали «сыпаться». Потратил час на логику, сэкономил несколько неловких утра. Это и есть взрослая часть работы с ии агент mcp, которая обычно не попадает в красивые демо.
Подводные камни: где чаще всего теряют время
Самая частая боль в связке «mcp агент плюс Make.com» это ожидание, что всё будет работать как часы без обслуживания. MCP даёт стандартный протокол, но конкретный mcp сервер ии агент всё равно живёт по своим правилам: лимиты, требования к ключам, нюансы городов и координат. Люди часто теряют вечер на «почему приходит погода не для того района», а потом выясняется, что источник работает по ID локации, а не по названию, или у него свои транслитерации. Лечится это простым: один раз зафиксируйте метод идентификации города и не меняйте его в десяти местах сценария.
Вторая засада это генерация артов. Картинки занимают время, иногда сервис отвечает медленно, иногда возвращает ошибку, и Make.com честно падает на этом месте. Тут спасают таймауты, повторные попытки и запасной вариант без картинки, иначе у вас не «атмосферный прогноз», а ежедневная лотерея. Ещё момент: одинаковый стиль важнее, чем ультра-реализм. Если каждый день новая эстетика, аудитория устает. Лучше выбрать одну «погодную вселенную» и держаться её, пусть даже она чуть странная (я сначала думал сделать всё в стиле советского двора, нет, лучше мягкий кинематографичный туман).
Третья проблема неожиданно организационная: уведомления. Если вы шлёте прогноз в рабочий чат, он должен быть полезным, иначе он превращается в шум. Иногда достаточно добавить правило: если погода не меняется сильно, отправлять короткую строку без картинки, а арт делать только при осадках или резких перепадах. Так ваш ai агенты и mcp проект будет восприниматься как забота, а не как «опять эта штука спамит».
Когда обучение реально экономит время
Если вы делаете первую автоматизацию, почти всегда хочется «быстрее собрать», а потом внезапно упираетесь в архитектуру: где хранить настройки, как версионировать сценарии, как делать повторное использование промптов, как не утонуть в хаосе модулей. В этот момент обучение полезно не потому что «секретные секреты», а потому что вы берёте чужую структуру и перестаёте изобретать велосипед квадратной формы. Особенно если у вас несколько сценариев в Make.com и вы уже чувствуете, что без системы начнётся бардак.
Тут хорошо заходят форматы, где есть разбор ваших кейсов и обратная связь по логике сценариев, а не просто запись «нажми сюда». Если интересно, посмотрите Обучение по Автоматизации, CursorAI, маркетингу и make.com и отдельно Блюпринты по make.com, там удобно брать готовые заготовки и адаптировать под себя. А если нужна именно опора на инфраструктуру MCP, то логично держать рядом MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО», чтобы меньше времени уходило на «подними сервер, настрой доступ, проверь совместимость» и больше на результат.
FAQ
Вопрос: Чем mcp агент отличается от обычной интеграции с погодным API?
Ответ: Обычная интеграция чаще всего «заточена» под конкретный API и его формат, а mcp агент опирается на Model Context Protocol, где доступ к данным и инструментам стандартизирован. Это упрощает перенос логики между источниками и уменьшает хаос, когда сервисов становится несколько.
Вопрос: Можно ли сделать ии агент mcp без программирования?
Ответ: Да, если вы используете Make.com для сценариев и MCP-сервер с готовыми методами получения прогноза. Программирование может понадобиться только если вы хотите свой кастомный mcp сервер ии агент или нестандартную обработку данных.
Вопрос: Какие каналы доставки лучше всего подходят в России?
Ответ: Чаще всего выбирают Telegram, потому что там удобно публиковать текст и картинку, плюс есть каналы и групповые чаты. Но логика та же для почты и корпоративных мессенджеров, вопрос только в доступных коннекторах и правилах уведомлений.
Вопрос: Почему арт иногда не соответствует погоде, хотя данные верные?
Ответ: Обычно проблема в промпте: он слишком общий или в нём нет «якорей» из прогноза. Добавьте конкретику про осадки, облачность и время суток, а стиль держите постоянным, тогда визуально будет меньше случайности.
Вопрос: Как проверить, что ai агенты и mcp у меня работают стабильно, а не один раз?
Ответ: Запустите сценарий по расписанию на сутки в тестовом режиме и смотрите историю выполнения в Make.com. Если ошибки появляются, добавляйте повторные попытки, таймауты и проверки обязательных полей в ответе.
Вопрос: Можно ли подключить несколько источников погоды через MCP?
Ответ: Да, в этом и смысл: вы можете использовать разные MCP-серверы и выбирать источник по доступности или качеству данных. Главное, не усложнять раньше времени: сначала один стабильный источник, потом резервный.
Вопрос: Где взять готовую основу, чтобы не собирать всё с нуля?
Ответ: Удобно стартовать с готовых шаблонов и блюпринтов под Make.com, а для части с MCP пользоваться подготовленной инфраструктурой, например через MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО». Так вы быстрее выходите на рабочий сценарий и меньше закапываетесь в настройках.