MCP-бот для загадок и визуальных головоломок — как сделать и запустить
У меня есть друг, который обожает «угадай, что на картинке» и может спорить о правильном ответе дольше, чем некоторые люди спорят о ремонте в ванной. И вот однажды он прислал мне скрин: в чате снова игра, кто-то кинул визуальную головоломку, половина команды молчит, вторая половина пишет «ну это же очевидно», а автор загадки пропал в закат. В итоге интерактива ноль, удовольствия чуть-чуть, а времени сожрало прилично. Я тогда подумал, что тут просится бот: выдаёт задачку, ждёт ответ, аккуратно подкидывает подсказки, не бесится, не устает и не забывает, кто что отвечал.
Ещё смешнее, что такие боты нужны не только «поиграть». Команды в Telegram используют загадки как разминку перед созвоном, школы и кружки добавляют их в домашки, а владельцы каналов устраивают активности, чтобы аудитория не превращалась в статистику просмотров. И да, если делать всё руками, быстро наступает тот самый момент, когда «контент есть, а сил уже нет». Здесь и появляется связка Make.com и MCP: вы настраиваете логику один раз, а дальше бот живёт своей жизнью, раздаёт головоломки и собирает ответы без нервных тиков.
Что получится в итоге и почему это удобно
После настройки у вас будет MCP-бот, который умеет выдавать загадки и визуальные головоломки, принимать ответы, проверять их (хотя бы частично), выдавать подсказки и вести простую историю попыток. Всё это можно собрать без «большого программирования», на связках и сценариях Make.com, а MCP (Make.com Connector Platform) поможет подключать кастомную логику и внешние сервисы так, чтобы не упереться в потолок стандартных модулей. По ходу вы поймёте, как проектировать интерактив в Telegram, где обычно ломается обработка изображений, и как не превратить бота в токсичного учителя, который орёт «неправильно» на любой ввод.
Пошаговый гайд: собираем MCP-бота на Make.com
Шаг 1. Сформулируйте формат загадок и правила игры
Первым делом решаем, что именно будет делать бот: логические задачки текстом, визуальные головоломки с картинками, ребусы, «найди отличия», или всё понемногу. Это важно не для красоты, а для логики сценария: если у вас картинки, значит нужен путь доставки изображений, хранение ссылок, возможно, анализ изображений или хотя бы выдача подсказок по заранее заданным данным. Если текстовые загадки, то всё проще, но там часто нужна гибкая проверка ответов, потому что люди пишут «треугольник», «треугольничек», «треуг», и вы не хотите ругаться с половиной чата из-за склонений.
Типичная ошибка на этом шаге: «сделаем универсального бота на все случаи жизни». Обычно это заканчивается тем, что у бота десять кнопок, три режима, и никто не понимает, куда жать. Проверка простая: напишите себе коротко, в одном абзаце, что делает бот за один цикл: выдал загадку, принял ответ, дал подсказку или зафиксировал победу, потом предложил следующую. Если вы не можете это описать без оговорок и исключений, лучше сузить формат, а расширить уже после запуска.
Шаг 2. Подготовьте «склад» загадок и метаданные
Дальше нужен источник контента. Можно начать с таблицы (Google Sheets или аналог), базы в Notion или Airtable, или даже простого хранилища в Make Data Store. Для каждой загадки удобно держать: текст, ссылку на картинку (если визуальная), правильный ответ, альтернативные формулировки ответа, подсказки по уровням, и признак сложности. Почему метаданные важны? Потому что иначе вы не сможете нормально выдавать загадки по расписанию, менять сложность, или не повторяться.
Типичная ошибка: хранить картинки «как получится», например, пересылать их вручную из телефона и надеяться, что Make потом как-то это найдёт. Проверяйте так: у каждой визуальной головоломки должна быть стабильная ссылка на файл или понятный способ достать изображение через API/модуль. И ещё момент: ответы лучше нормализовать заранее (нижний регистр, без лишних пробелов). Иначе ваш бот будет упрямо не принимать «Слон», потому что вы записали «слон» и забыли, что люди вообще-то живые.
Шаг 3. Поднимите MCP-сервер для кастомной логики
MCP в этой истории полезен там, где стандартных модулей не хватает: хитрая проверка ответов, генерация новых загадок, выдача подсказок по контексту, маршрутизация по «состоянию игры». MCP (Make.com Connector Platform) позволяет сделать свой коннектор и API-слой, чтобы Make.com дёргал нужные методы как обычные модули. По ощущениям это как собрать маленький мозг бота отдельно от сценариев: Make управляет потоком, а MCP отвечает за «умные куски».
Типичная ошибка: пытаться запихнуть всю логику в один огромный сценарий Make, который через неделю становится непригодным для жизни. Проверка тут такая: у вас должны быть отдельные функции, например «checkAnswer», «getHint», «selectPuzzle», и они возвращают предсказуемый ответ. Если на тестовом запросе MCP возвращает то, что вы ожидаете (код, текст, флаги), значит фундамент нормальный. Если нет, не лечите это костылями в Make, лучше допилить MCP, иначе потом будет больно.
Кстати, если хочется быстрее стартовать и не городить всё с нуля, посмотрите MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО». Там идея как раз в том, чтобы меньше страдать с подключениями и больше собирать рабочие штуки, особенно когда нужно связать несколько сервисов в одну понятную схему.
Шаг 4. Соберите сценарий в Make.com: триггер, маршруты, ответы
Теперь идём в Make.com. Регистрироваться, если что, удобнее по ссылке: https://www.make.com/en/register?pc=horosheff. В сценарии вам нужен триггер входящего сообщения (в Telegram это обычно модуль бота), дальше ветвление по командам или по состоянию пользователя, затем действие: отправить загадку, принять ответ, запросить у MCP проверку и вернуть результат. Если визуальная головоломка, на этапе отправки вы отправляете фото и подпись, или фото плюс отдельное сообщение с правилами.
Типичная ошибка: не хранить состояние. Пользователь пишет «42», а бот не понимает, это ответ на загадку или человек просто устал и пишет смысл жизни. Проверка: после выдачи загадки вы обязаны записать «активная загадка = такая-то» в хранилище (Data Store, таблица, база) на пользователя или на чат. Потом, когда приходит текст, вы сначала смотрите состояние, и только потом решаете, что делать. Это скучно, но это то, что отличает «бота» от рандомного автоответчика.
https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Шаг 5. Добавьте «умные» подсказки и генерацию контента
Самая приятная часть: бот не обязан быть тупым. Вы можете подключить нейросети, чтобы генерировать новые загадки, формулировать подсказки «человеческим языком», или адаптировать сложность под пользователя. Технически это выглядит просто: Make отправляет запрос в ваш MCP, MCP при необходимости обращается к модели/сервису, возвращает текст подсказки или новую задачку, Make отправляет её в Telegram. Но важно держать рамки: подсказки должны помогать, а не выдавать ответ в лоб, иначе игра превращается в «прочитай правильный ответ по частям».
Типичная ошибка: включить генерацию без модерации и потом ловить странные формулировки или подсказки, которые вообще не в тему. Проверка: заведите режим тестового чата, прогоните хотя бы 30-50 сообщений, и посмотрите, не уезжает ли стиль и логика. И ещё: сделайте ограничение на количество подсказок, иначе пользователь будет просто спамить «подсказка» до победного, а Make будет послушно сжигать ваши операции.
Шаг 6. Тестирование, отладка и обработка ошибок
Тестировать нужно не «вроде работает», а на реальных сценариях: пользователь пишет не то, присылает стикер вместо ответа, отвечает через сутки, пересылает сообщение, меняет раскладку, добавляет лишние слова. В Make удобно смотреть историю прогонов и где именно всё упало: на модуле Telegram, на запросе в MCP, на записи в хранилище. Ошибки лучше ловить и отвечать нормально: «Похоже, я потерял контекст загадки, давай начнём заново», а не молчать, как обиженный холодильник.
Типичная ошибка: игнорировать таймауты и лимиты. Например, MCP отвечает слишком долго, Make ждёт, потом сценарий падает, пользователь думает, что бот умер. Проверка: поставьте таймауты, добавьте запасной ответ при сбое, и логируйте ошибки в отдельный канал/таблицу. Да, это не так весело, как придумывать ребусы, но потом вы скажете себе спасибо (или хотя бы не будете материться в три часа ночи).
Шаг 7. Запуск в Telegram и мониторинг: чтобы не было стыдно
Когда всё прогнано, запускайте в живой чат или в свой канал с обсуждением. Первые дни смотрите статистику вручную: какие загадки «не заходят», где люди застревают, какие ответы чаще всего не распознаются. Если делаете ежедневные задачки, настройте расписание в Make и выдачу по времени. И обязательно предусмотрите ручной режим: админ может принудительно выдать следующую загадку, сбросить состояние, заменить картинку, если ссылка умерла.
Типичная ошибка: запустить и забыть. У визуальных головоломок иногда пропадают файлы, у таблиц меняются доступы, у Telegram бывают капризы. Проверка: заведите мониторинг, хотя бы через уведомления в личку админа, если сценарий упал или MCP вернул ошибку. И да, MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО» тут снова к месту: когда у вас несколько интеграций, приятно, что они собраны в понятную систему, а не в клубок «а где у меня что подключено».
Мини-кейсы из жизни: как это используют
Первый кейс был у знакомой админки Telegram-чата по дизайну. Она хотела ежедневную активность на 9:30, чтобы люди просыпались и заходили в чат, а не только молча читали. За вечер собрали таблицу с визуальными головоломками, на следующий день уже работал сценарий: бот постит картинку, принимает ответы, после трёх неверных даёт подсказку. Самое полезное оказалось не «вау-ИИ», а банальная дисциплина: контент выходит вовремя, никто не забывает, и обсуждение оживает само.
Второй кейс был у небольшого онлайн-кружка по логике для подростков. Там важна не только выдача задачек, но и аккуратная фиксация попыток, чтобы преподаватель видел, где группа проваливается. Сделали хранение ответов по пользователю и по задачке, а подсказки выдавали ступенчато. Через пару недель выяснили, что половина ошибок не в логике, а в формулировках, и бот помог это увидеть: люди массово отвечали «почти правильно», но другими словами. Поправили нормализацию ответов, и вобще стало спокойнее.
Третий кейс, более «бытовой»: владелец небольшого магазина настолок хотел оживить канал и заодно мягко подогревать интерес без бесконечных «купи-купи». Он сделал рубрику «головоломка дня», бот выдавал задачку, а после правильного ответа присылал ссылку на пост с подборкой игр на похожую тему. Тут автоматизация сыграла роль тайм-менеджера: владелец перестал выкраивать время на рутину, а канал перестал выглядеть заброшенным.
Подводные камни: где чаще всего ломается и почему
Самая частая поломка в ботах с визуальными задачами это хранение и доставка изображений. Картинки переезжают, ссылки протухают, доступы меняются, и внезапно вместо головоломки у вас пустота. Я бы сразу закладывал стабильное хранилище и понятный формат ссылок, плюс запасной текстовый режим: если фото не отправилось, бот хотя бы пишет, что случилось, и предлагает другую загадку. И обязательно проверяйте, как Telegram принимает именно ваш тип отправки: фото как файл, как ссылка, как вложение, потому что «в теории» и «в чате у людей» иногда живут в разных районах.
Вторая боль это состояние диалога. Люди пишут с паузами, редактируют сообщения, пересылают, отвечают реплаем на старую загадку. Если вы не продумали, что считать «активной» задачкой, начнётся цирк: бот будет принимать ответ не на то, или не принимать вообще. Тут помогает простая дисциплина: хранить ID текущей загадки, время выдачи, количество попыток, и сбрасывать состояние по таймеру, например через сутки. И ещё: не бойтесь иногда говорить «я запутался, начнём заново», это лучше, чем имитировать уверенность и выдавать ерунду.
Третья зона риска это «умные» интеграции. Когда вы подключаете нейросети для подсказок или генерации, вы получаете вариативность, а вместе с ней сюрпризы. Поэтому полезно иметь ограничители: длина ответа, запрет на прямую выдачу решения, проверка на повторы, и логирование того, что бот отправляет. Если хотите меньше возни с интеграциями и быстрее получить рабочий контур, снова упомяну MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО»: он помогает выстроить подключение сервисов так, чтобы вы думали про сценарий, а не про вечные «почему не авторизуется».
Где обучение реально экономит время, без пафоса
Если вы любите ковыряться и у вас есть время, можно собрать всё самому, это правда. Но если вам нужно запустить бота быстро, не утонуть в состояниях, хранилищах, ошибках и вечном «почему модуль сработал вчера, а сегодня нет», обучение обычно отбивает часы. Особенно когда есть разбор ваших сценариев, нормальная обратная связь и привычка объяснять не «на умном», а по-человечески: что хранить, где логировать, как делать ветвления, чтобы через месяц вы сами понимали, что настроили.
Если вам близка тема автоматизации рабочих процессов с make.com и нейросетями, подпишитесь на наш Telegram-канал, там много практики и разборов. А если нужен более структурный маршрут, вот ссылки, которые обычно помогают не растягивать путь на бесконечность: Обучение по Автоматизации, CursorAI, маркетингу и make.com и Блюпринты по make.com. Я за то, чтобы автоматизация экономила нервы, а не превращала вечер в сериал «почему снова ошибка 400».
FAQ
Вопрос: MCP-бот это отдельный бот в Telegram или что-то другое?
Ответ: В Telegram у вас будет обычный бот, который принимает и отправляет сообщения. MCP здесь выступает как слой интеграций и кастомной логики, а Make.com связывает всё в сценарии: принял событие, вызвал MCP, записал состояние, отправил ответ.
Вопрос: Можно ли сделать такого бота вообще без программирования?
Ответ: Базовый вариант да: таблица с загадками, сценарий Make.com, простая проверка ответов по совпадению строк. Но как только вы захотите гибкую проверку, сложные подсказки, генерацию контента и аккуратную работу с состояниями, удобнее подключать MCP или готовые решения вроде MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО».
Вопрос: Где лучше хранить загадки и ответы?
Ответ: Для старта подойдёт таблица, потому что её легко править руками. Для более живого проекта удобны базы и хранилища, где можно хранить состояние пользователей и историю попыток. Главное, чтобы ссылки на картинки были стабильными и доступными.
Вопрос: Как бот должен проверять ответы, если люди пишут по-разному?
Ответ: Нужна нормализация: приводить к нижнему регистру, чистить пробелы и иногда знаки пунктуации. Плюс держать несколько вариантов правильного ответа. Для сложных случаев можно вынести проверку в MCP, чтобы не городить условия в Make.
Вопрос: Реально ли делать визуальные головоломки, если бот не «видит» картинку?
Ответ: Да, потому что бот может просто отправлять изображение и работать с ответами текстом. Если хотите, чтобы бот анализировал изображения, придётся подключать внешние сервисы/модели через MCP, но это уже отдельная ветка сложности.
Вопрос: Как понять, что сценарий Make.com работает стабильно?
Ответ: Прогоните тесты на «грязных» вводах: пустые сообщения, стикеры, ответы через сутки, ответы с опечатками. Добавьте логирование ошибок и уведомления администратору. И смотрите историю прогонов в Make: если сбои повторяются в одном месте, значит там нужен ремонт, а не надежда.
Вопрос: Где быстро стартовать с Make.com, если я вообще новичок?
Ответ: Начать можно с регистрации на Make.com по ссылке https://www.make.com/en/register?pc=horosheff, а чтобы быстрее собрать рабочую схему, часто помогают готовые заготовки и разборы: Блюпринты по make.com и Обучение по Автоматизации, CursorAI, маркетингу и make.com.