Make.com + MCP (Model Context Protocol) — это экосистема автоматизации 2026 года, где автономные AI-агенты подключаются к внешним инструментам (GitHub, Google Drive, CMS) через стандартизированный протокол без написания сложного кода API. Технология превращает линейные сценарии в интеллектуальных сотрудников, способных самостоятельно принимать решения, создавать контент и управлять публикациями.
Помните времена, когда мы радовались, если Integromat просто пересылал письмо из Gmail в Telegram? Сейчас, в 2026 году, это выглядит как попытка разжечь костер трением палочек. Сегодня автоматизация — это не просто перекладывание данных из одной трубы в другую. Это полноценное делегирование. Я смотрю на свои сценарии в Make, и они больше не похожи на конвейер. Это скорее переговорная комната, где несколько нейросетей спорят о том, какой заголовок лучше зайдет для LinkedIn.
Революция произошла тихо. Пока все спорили, какая модель умнее — GPT-6 или Claude, — Anthropic выкатили MCP (Model Context Protocol). И внезапно языковые модели получили «руки». Теперь ваш ai агент не просто генерирует текст, он может «нажать» кнопку в Make, проверить базу данных или выгрузить отчет. Давайте разберемся, как настроить эту машину по производству контента, чтобы она работала на вас, а не вы на нее.
Что такое MCP и почему старые методы умерли
Раньше, чтобы связать нейросеть с вашим сайтом, нужно было быть немного программистом. Вы читали документацию API, мучились с авторизацией, ловили ошибки. MCP стал тем самым «USB-кабелем», которого нам не хватало. Это открытый стандарт.
В экосистеме Make (бывший Integromat) это работает в две стороны:
- Make MCP Server: Вы создаете сценарий в Make, и он становится «инструментом» для вашего ИИ. Например, вы пишете в чат Claude Desktop: «Опубликуй этот текст в блог», и модель сама знает, какой сценарий Make дернуть, чтобы это случилось.
- Make MCP Client: Внутри Make вы используете модуль клиента, чтобы агент мог сам ходить во внешние сервисы (GitHub, Google Docs) и забирать контекст.
Сравнение подходов: 2023 vs 2026
Характеристика Классическая автоматизация (Integromat/Zapier) Агентная автоматизация (Make + MCP) Логика Линейная (Если А, то Б) Адаптивная (Агент решает, что делать) Обработка ошибок Сценарий падает и шлет алерт Агент пробует другой путь или исправляет ошибку Сложность настройки Высокая (нужно знать JSON, API) Низкая (связь через протокол MCP) Стоимость поддержки Требует постоянной правки руками Саморегулируемая система
Практический рецепт №1: «Агент-Репортер»
Самая большая проблема контента — его создание занимает время. Создание ai агента, который работает как редакция, решает вопрос. Мы не просто парсим новости, мы создаем добавленную ценность. Вот как это собрать в Make.
Шаг 1. Триггер и Разведка
Забудьте про модули «Watch RSS», которые едят операции каждые 15 минут. Используем Webhooks. Как только появляется новость (через любой сервис мониторинга), она летит в Make. Дальше вступает Агент-Исследователь (на базе Perplexity или SearchGPT). Сценарий передает ему заголовок с промптом: «Найди 3 независимых источника, выдели факты и цифры, отсей слухи».
Шаг 2. Генерация и Tone of Voice
Собранная «фактура» идет к Агенту-Писателю. Здесь важно использовать Router. Одну и ту же фактуру мы можем упаковать по-разному:
- Ветка А (Блог): Лонгрид с глубокой аналитикой.
- Ветка Б (Telegram): Короткая выжимка «суть за 30 секунд».
- Ветка В (Видео): Сценарий для рилса.
Чтобы текст не выглядел машинным, подключаем векторную базу данных (через Pinecone или встроенные хранилища Make), где лежат ваши лучшие тексты. Агент использует их как пример стиля (Few-Shot Prompting).
Шаг 3. Агент-Критик (Quality Assurance)
Это то, что отличает новичка от профи. Перед публикацией текст попадает к третьему агенту. Его роль — быть занудой. Он проверяет текст на кликбейт, логические дыры и соответствие стилю. Если оценка ниже 8 из 10, сценарий делает петлю (loop) и отправляет текст на доработку Писателю с комментариями Критика.
Хотите попробовать сами? Регистрируйтесь и забирайте месяц Pro-тарифа бесплатно: https://www.make.com/en/register?pc=horosheff
Коммерческая сторона вопроса
Автоматизация — это не бесплатно, но дешевле найма штата. Чтобы алгоритмы Яндекса (Proxima) понимали, о чем речь, давайте о цифрах.
- Make.com: Базовый тариф Core начинается от $9/мес. Для агентных сетей лучше брать Pro ($16/мес), так как там больше приоритет исполнения и тайм-ауты. Есть бесплатный тариф на 1000 операций, хватит для тестов.
- AI API (OpenAI/Anthropic): Зависит от объема. На статью в 5000 знаков с вычиткой уходит примерно $0.1–0.3. Это копейки по сравнению с часом работы копирайтера.
- MCP Сервер: Обычно хостится локально или на недорогом VPS (300-500 рублей/мес).
https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Практический рецепт №2: «Видео-алхимик»
Видео — король контента, но делать его дорого. Давайте заставим одно видео работать десять раз. Этот сценарий я называю Multi-channel.
- Вход: Вы загружаете видео на YouTube. Ссылка падает в Make.
- Транскрибация: Модуль Whisper (или встроенный) вытаскивает текст.
- Анализ: MCP-агент читает транскрипцию и выделяет 5 ключевых мыслей (таймкоды + суть).
- Дистрибуция:Генерируется статья для LinkedIn/VC.
Пишется тред для X (Twitter).
Создается e-mail рассылка. - Публикация: Все это летит в отложку (Buffer или Typefully).
Если вам лень настраивать серверную часть самому, посмотрите готовое решение: MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО» wordstat, wordpress, Вконтакте, телеграм, нейросети генерации картинок, фотосток, и другое.
Почему вам стоит этому научиться (Entity SEO)
Рынок меняется. Просто «уметь промптить» уже недостаточно. Ценность специалиста теперь измеряется не тем, как быстро он пишет текст, а тем, какие системы он строит. Разработка ai агентов и настройка связок в make integromat — это новый хард-скилл.
Обучение автоматизации позволяет вам выйти из операционки. Вы перестаете быть ремесленником и становитесь архитектором процессов. Это тот случай, когда пару недель погружения экономят годы рутины в будущем.
Полезные ресурсы для старта:
- Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей? Подпишитесь на наш Telegram-канал
Лайфхаки для выживания в 2026
Экономия токенов (Code Mode)
Многие совершают ошибку, скармливая агенту гигабайты контекста каждый раз. Используйте архитектуру «код как инструмент». Агент должен запрашивать только те инструкции, которые нужны для текущего шага. Исследования показывают, что использование Code Execution снижает затраты на токены до 98.7%.
Человек в контуре (Human-in-the-Loop)
Никогда, слышите, никогда не давайте агенту кнопку «Опубликовать» без присмотра. Хотя бы первое время. Вставьте в Make модуль Slack или Telegram с кнопками «Одобрить» и «Переписать». Агент присылает вам черновик в мессенджер. Вы жмете кнопку — пост улетает на сайт. Не жмете — агент идет переделывать.
Умная обработка ошибок
API отваливаются. Это факт. В Make используйте директивы Resume или Break. Если Twitter не отвечает, агент не должен умирать. Пусть он сохранит пост в Google Таблицу «Черновики» и пришлет вам уведомление. Сохраняйте контент, а не ошибки.
Частые вопросы
Нужно ли быть программистом, чтобы использовать MCP в Make?
Нет, глубокие знания кода не нужны. Make — это no-code платформа. MCP упрощает задачу: вам не нужно писать сложные запросы к API, вы просто соединяете готовые модули. Однако понимание логики «если-то» необходимо.
Чем Make отличается от Zapier в 2026 году?
Make (бывший integromat) предлагает визуальный редактор сценариев, который позволяет создавать нелинейные процессы с циклами и маршрутизацией. Это критически важно для сложных AI-агентов. Zapier проще для линейных задач, но дороже и менее гибок для сложной логики.
Сколько стоит содержать своего AI-агента?
Зависит от нагрузки. Для личного блога расходы составят около $20-30 в месяц (подписка Make + оплата токенов API). Для корпоративных решений чек выше, но окупаемость мгновенная за счет экономии времени сотрудников.
Безопасно ли передавать данные через MCP?
MCP — это открытый стандарт, разработанный с упором на безопасность. Вы сами контролируете, к каким данным агент имеет доступ. В отличие от плагинов ChatGPT, где данные уходят на сервер OpenAI, здесь вы управляете потоками.
Где найти готовые шаблоны (блюпринты) для агентов?
Внутри сообщества Make есть библиотека шаблонов. Также специализированные ресурсы, такие как kv-ai.ru, предлагают готовые архитектурные решения под конкретные бизнес-задачи.