Which integrations are available for this server?

Provides tools for interacting with Yandex Cloud AI Studio, including chat and text generation via YandexGPT, image generation via YandexART, speech recognition and synthesis via SpeechKit, embeddings, text classification, search indexes, and AI agent creation and execution.

How do I use Yandex AI Studio MCP Server?

1. Click on "Install Server". 2. Wait a few minutes for the server to deploy. Once ready, it will show a "Started" state. 3. In the chat, type @ followed by the MCP server name and your instructions, e.g., "@Yandex AI Studio MCP Server create an AI agent for customer support" That's it! The server will respond to your query, and you can continue using it as needed. Here is a step-by-step guide with screenshots.

Yandex AI Studio MCP Server

by rusnetru

Overview Schema Related Servers Score Discussions

Python

Local

Yandex AI Studio MCP Server

License: MIT Python 3.11+ MCP

MCP-сервер для полного доступа AI-агентов к Yandex Cloud AI Studio: языковые модели, генерация изображений, синтез речи, эмбеддинги, классификация, CRM-автоматизация.

AI-агент через стандартный Model Context Protocol получает более 20 инструментов — от чата с YandexGPT до создания сделок в Bitrix24, amoCRM и RetailCRM. Плюс уникальная возможность: агент может создавать и запускать других AI-агентов для бизнес-задач.

Возможности

AI & ML

Инструмент	API	Назначение
`chat`	YandexGPT Pro/Lite	OpenAI-совместимый чат с function calling
`completion`	YandexGPT	Простая текстовая генерация
`generate_image`	YandexART	Генерация изображений (1024×1024)
`speech_to_text`	SpeechKit STT	Распознавание речи (ru-RU, en-US, kk-KK, tr-TR)
`text_to_speech`	SpeechKit TTS	Синтез речи (oksana, jane, omazh, zahar, ermil)
`get_embeddings`	Embeddings API	Векторные эмбеддинги для поиска/RAG
`classify_text`	YandexGPT Classifier	Классификация: sentiment, topic, intent
`list_models`	—	Список доступных моделей

AI-агенты (ключевая фича)

Инструмент	Описание
`create_agent`	Создать AI-агента с системным промптом и инструментами
`run_agent`	Запустить агента с задачей (многошаговый function calling)
`list_agents`	Список созданных агентов

Агенты сохраняются в ./agents/ и переиспользуются. run_agent реально выполняет CRM-вызовы — не эмулирует.

Поисковые индексы

Инструмент	Описание
`create_search_index`	Создать индекс (текстовый, векторный, гибридный)
`search_in_index`	Поиск по индексу

CRM-автоматизация

Инструмент	CRM	Операция
`create_amocrm_lead`	amoCRM	Создать сделку с контактом
`find_amocrm_contact`	amoCRM	Поиск контакта
`create_amocrm_task`	amoCRM	Создать задачу
`create_bitrix_lead`	Bitrix24	Создать лид
`create_bitrix_deal`	Bitrix24	Создать сделку
`search_bitrix_contacts`	Bitrix24	Поиск контактов
`create_retailcrm_order`	RetailCRM	Создать заказ
`search_retailcrm_orders`	RetailCRM	Найти заказы клиента

CRM-инструменты опциональны — работают только с соответствующими ключами в .env.

Related MCP server: yandex-tracker-mcp

Быстрый старт

1. Установка

git clone https://github.com/rusnetru/yandex-ai-studio-mcp-server.git
cd yandex-ai-studio-mcp-server
pip install -r requirements.txt

2. Конфигурация

Создайте .env:

YANDEX_FOLDER_ID=b1gxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
YANDEX_API_KEY=AQVNxx...

# Опционально — CRM
AMOCRM_SUBDOMAIN=yourcompany
AMOCRM_ACCESS_TOKEN=...
BITRIX24_WEBHOOK=https://your.bitrix24.ru/rest/1/token/
RETAILCRM_DOMAIN=yourcompany
RETAILCRM_API_KEY=...

3. Подключение к Claude Desktop

{
  "mcpServers": {
    "yandex-ai-studio": {
      "command": "python",
      "args": ["D:/MSP Servers/Yandex AI Studio MCP Server/server.py"],
      "env": {
        "YANDEX_FOLDER_ID": "b1g...",
        "YANDEX_API_KEY": "AQVN..."
      }
    }
  }
}

4. Подключение к Hermes Agent

mcp_servers:
  yandex-ai-studio:
    command: "python"
    args: ["D:/MSP Servers/Yandex AI Studio MCP Server/server.py"]
    env:
      YANDEX_FOLDER_ID: "b1g..."
      YANDEX_API_KEY: "AQVN..."
    timeout: 120

Пример: AI-агент техподдержки

# Агент создаёт другого агента:
→ create_agent(
    name="SupportBot",
    system_prompt="Ты агент техподдержки. При проблемах с заказом — ищи в RetailCRM.",
    tools=["search_retailcrm_orders"]
)

# Запускает с задачей:
→ run_agent(
    agent_id="SupportBot_abc123",
    task="Клиент +79991234567 не получил заказ #12345. Найди заказ и объясни статус."
)

# Агент сам вызывает CRM, находит заказ, формулирует ответ.

Модели YandexGPT

Модель	Контекст	Назначение
`yandexgpt`	8K	Основная Pro-модель
`yandexgpt-lite`	8K	Быстрая/лёгкая
`yandexgpt-32k`	32K	Длинные документы

Требования

Python 3.11+
Yandex Cloud аккаунт + API-ключ (или IAM-токен)
Для CRM: соответствующие учётные записи

Лицензия

MIT

This server cannot be installed

license - not found

quality - not tested

maintenance

How are these scores calculated?

Maintenance

–Maintainers

–Response time

–Release cycle

–Releases (12mo)

Commit activity

Resources

GitHub Repository

Need Help?

Related Servers

Unclaimed servers have limited discoverability.

Looking for Admin?

If you are the server author, to access and configure the admin panel.

Latest Blog Posts

Your AI Chatbot Just Exposed Your CEO's Salary to an Intern
By Om-Shree-0709 on July 2, 2026.
Agent Identity
MCP Security
OAuth Delegation
Why MCP Servers Need Execution Sandboxing (And Why Your Current Stack Isn't Enough)
By Om-Shree-0709 on June 30, 2026.
Agentic Ai
Prompt Injection
WebAssembly
Lightport: Open-Sourcing Glama's AI Gateway
By punkpeye on April 27, 2026.
OpenAI
open source

MCP directory API

We provide all the information about MCP servers via our MCP API.

curl -X GET 'https://glama.ai/api/mcp/v1/servers/rusnetru/yandex-ai-studio-mcp-server'

If you have feedback or need assistance with the MCP directory API, please join our Discord server