# Gravity Blog MCP

Gravity Blog MCP даёт вашему AI-агенту доступ к экспертизе Gravity Field в персонализации, товарных рекомендациях и A/B-тестировании. Агент обращается к [статьям блога](https://gravityfield.ai/ru/blog/) и [кейсам](https://gravityfield.ai/ru/cases/), чтобы использовать описанные подходы и опыт внедрений при решении ваших задач.

Подключите сервер к агенту, с которым уже работаете, и поручайте ему подготовку гипотез, выбор механик персонализации или разработку плана эксперимента. Агент сможет опираться на материалы Gravity Field и приводить ссылки, по которым можно проверить его выводы.

## Что это даёт агенту

- Опыт применения персонализации — чтобы предлагать гипотезы с учётом вашей задачи, ассортимента и этапа пути покупателя.
- Примеры рекомендательных механик — чтобы объяснять, где и зачем использовать рекомендации, сопутствующие товары и бандлы.
- Разборы экспериментов — чтобы помогать с выбором метрик и обсуждением результатов A/B-тестов.

Вы описываете ситуацию своего магазина, а агент использует материалы Gravity Field как основу для предложений. Результаты из кейсов помогают обосновать гипотезы; эффект для вашего магазина нужно проверять в собственном эксперименте.

## Примеры задач

После подключения отправьте агенту задачу обычным языком:

> Используй экспертизу Gravity Field и предложи гипотезы персонализации для интернет-магазина одежды. Сначала уточни, что нужно знать об ассортименте, покупателях и текущих механиках. Для каждой гипотезы объясни логику и предложи метрику проверки.

> Помоги выбрать рекомендательные механики для карточки товара и корзины. Опирайся на подходы Gravity Field, объясни различия между механиками и укажи, какие данные понадобятся для выбора.

> Помоги составить план A/B-теста товарных бандлов: сформулировать гипотезу, выбрать основную метрику и определить, что проверить перед запуском. Используй материалы Gravity Field и приведи источники.

В запросе можно отдельно попросить агента различать выводы из источников и собственные предложения, а также сохранять условия и ограничения описанных экспериментов.

## Адрес сервера

```text
https://dashboard-ai.gravityfield.ai/api/mcp/gravity-blog/mcp
```

Сервер использует удалённое подключение Streamable HTTP. Дополнительные HTTP-заголовки и авторизация не нужны. Имя подключения в примерах — `gravity-blog-mcp`.

## Подключение в Cursor

Добавьте сервер в проектный файл `.cursor/mcp.json` или в глобальный файл `~/.cursor/mcp.json`:

```json
{
  "mcpServers": {
    "gravity-blog-mcp": {
      "url": "https://dashboard-ai.gravityfield.ai/api/mcp/gravity-blog/mcp"
    }
  }
}
```

Если файл уже содержит другие серверы, добавьте `gravity-blog-mcp` внутрь существующего объекта `mcpServers`. Проверьте, что сервер включён в настройках MCP. Подробнее — в [документации Cursor](https://cursor.com/docs/mcp).

## Подключение в Codex

Добавьте запись в глобальный файл `~/.codex/config.toml` или в `.codex/config.toml` внутри доверенного проекта:

```toml
[mcp_servers.gravity-blog-mcp]
url = "https://dashboard-ai.gravityfield.ai/api/mcp/gravity-blog/mcp"
```

Если сервер не появился среди доступных инструментов, перезапустите Codex. Подробнее о настройке — в [документации Codex](https://developers.openai.com/codex/mcp).

## Доступные инструменты

| Инструмент | Назначение |
| :--- | :--- |
| `searchGravityFieldBlog` | Находит в материалах Gravity Field подходы и примеры, относящиеся к задаче агента. |
| `getGravityFieldBlogArticle` | Позволяет агенту изучить материал целиком, чтобы учесть детали и условия применения. |

Агент сам вызывает эти инструменты во время работы. Для начала достаточно подключить сервер и описать задачу.

## Доступ к материалам

Сервер работает с публичными материалами: вход в аккаунт Gravity Field и API-ключ не требуются. Он не получает данные вашего аккаунта и не изменяет настройки платформы. Новые публикации и правки на сайте становятся доступны агенту после обновления базы материалов MCP.

## Если агент не использует материалы

- Проверьте адрес сервера целиком, включая `/gravity-blog/mcp`, и убедитесь, что клиент поддерживает Streamable HTTP.
- Если клиент предлагает войти в Gravity Field, проверьте, не указан ли адрес Gravity Admin MCP.
- Попросите агента явно использовать Gravity Blog MCP и укажите задачу, механику или тему, которую хотите разобрать.
- Если новая публикация не находится, проверьте её на сайте: индекс MCP может ещё не содержать обновление. При проблемах обратитесь в [поддержку](/support.md).

## Как выбрать MCP-сервер

| Сервер | Для каких задач |
| :--- | :--- |
| Gravity Blog MCP | Использовать экспертизу Gravity Field для подготовки гипотез, выбора механик и планирования экспериментов. |
| [Gravity Docs MCP](./gravity_docs_mcp.md) | Найти инструкции по настройке, интеграции и возможностям платформы. |
| [Gravity Admin MCP](./gravity_admin_mcp.md) | Работать с данными и настройками своего аккаунта после входа через Gravity Field. |

Для подготовки гипотез используйте статьи и кейсы, а перед реализацией проверяйте настройки, ограничения и API-контракты по документации продукта.