syntx-ai-mcp

MCP-сервер и TypeScript SDK для AI-платформы syntx.ai

Превратите любой MCP-совместимый ассистент (Claude Desktop, Cursor, VS Code, Cline) в полнофункционального клиента syntx.ai: чаты, генерация изображений, каталог моделей, управление аккаунтом — всё через единый протокол Model Context Protocol.

Содержание

• Обзор

• Возможности

• Требования

• Быстрый старт

• Подключение к клиентам

  • Claude Desktop

  • Cursor

  • VS Code (Copilot / Insiders)

  • Cline

  • Continue / Windsurf

  • HTTP / SSE (любой клиент)

• Переменные окружения

• Транспорты

• Инструменты (Tools)

  • Идентификация и токен

  • Каталог AI

  • Чаты и сообщения

  • Генерация изображений

  • Аккаунт пользователя

  • Файлы

• Ресурсы (Resources)

• Промпты (Prompts)

• Безопасность

• Troubleshooting

• Авторизация через Telegram (device flow)

• Программное использование (SDK)

• Примеры

• Разработка

• Как это работает

• Дорожная карта

• Лицензия

Related MCP server: axiomatic-mcp

Обзор

syntx-ai-mcp — это сервер Model Context Protocol, который открывает возможности платформы syntx.ai AI-ассистентам по единому стандарту. Вместо интеграции проприетарного API в каждый инструмент, вы один раз запускаете MCP-сервер — и любой MCP-клиент получает доступ к:

• 💬 Чатам и моделям — создание сессий, отправка промптов, ожидание ответа (включая one-shot ask).

• 🎨 Генерации изображений — Sora, Flux и другие design-сервисы.

• 📚 Каталогу — AI-сервисы, модели с ограничениями, тарифные планы.

• 👤 Аккаунту — профиль, баланс токенов, подписка.

• 📁 Файлам — список и удаление загруженных файлов.

Пакет распространяется как два-в-одном: готовый MCP-сервер (syntx-mcp CLI) и полноценный типизированный SDK (SyntxClient) для прямого программного использования.

Возможности

Требования

• Node.js ≥ 18 (использует встроенный fetch и WebSocket)

• Учётная запись и bearer-токен syntx.ai

• MCP-совместимый клиент (Claude Desktop, Cursor, VS Code Insiders, Cline, …)

Быстрый старт

# 1. Установить пакет
npm install syntx-ai-mcp

# 2. Собрать (если клонировали репозиторий)
npm install && npm run build

# 3. Запустить MCP-сервер (stdio — стандарт для локальных клиентов)
SYNTX_TOKEN="ваш-токен" npx syntx-ai-mcp

Готово — теперь подключите сервер к вашему ассистенту (см. ниже).

Токен можно не задавать заранее. Запустите сервер без SYNTX_TOKEN и вызовите инструмент set-token прямо из чата — токен применится в рантайме.

Подключение к клиентам

Claude Desktop

Отредактируйте конфиг Claude Desktop:

• macOS: ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json

• Windows: %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json

{
  "mcpServers": {
    "syntx-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "syntx-ai-mcp"],
      "env": {
        "SYNTX_TOKEN": "ВАШ_ТОКЕН"
      }
    }
  }
}

Если пакет собран локально — используйте прямой путь:

{
  "mcpServers": {
    "syntx-ai": {
      "command": "node",
      "args": ["/путь/к/syntx-ai-mcp/dist/bin/cli.js"],
      "env": { "SYNTX_TOKEN": "ВАШ_ТОКЕН" }
    }
  }
}

После сохранения перезапустите Claude Desktop. В чате появятся инструменты ask, list-models и др. — Claude будет вызывать их автоматически.

Cursor

Файл .cursor/mcp.json в корне проекта (или глобально):

{
  "mcpServers": {
    "syntx-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "syntx-ai-mcp"],
      "env": { "SYNTX_TOKEN": "ВАШ_ТОКЕН" }
    }
  }
}

В Cursor: Settings → Cursor Settings → Features → MCP → Add new MCP Server.

VS Code (Copilot / Insiders)

Файл .vscode/mcp.json в workspace:

{
  "servers": {
    "syntx-ai": {
      "type": "stdio",
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "syntx-ai-mcp"],
      "env": { "SYNTX_TOKEN": "ВАШ_ТОКЕН" }
    }
  }
}

Откройте Command Palette → MCP: List Servers, чтобы убедиться, что syntx-ai активен.

Cline

Файл cline_mcp_settings.json (через интерфейс Cline → MCP Servers):

{
  "mcpServers": {
    "syntx-ai": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "syntx-ai-mcp"],
      "env": { "SYNTX_TOKEN": "ВАШ_ТОКЕН" },
      "disabled": false,
      "autoApprove": []
    }
  }
}

Continue / Windsurf

Используйте стандартный stdio-блок command/args/env (формат идентичен Claude Desktop). Для Windsurf: Settings → MCP Servers → Add Server.

HTTP / SSE (любой клиент)

Запустите сервер в HTTP-режиме и подключите клиента по URL:

SYNTX_TOKEN="ВАШ_ТОКЕН" npx syntx-ai-mcp --transport http --http-port 8080
# MCP endpoint: http://127.0.0.1:8080/mcp
# Health check:  http://127.0.0.1:8080/health

{
  "mcpServers": {
    "syntx-ai": { "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp" }
  }
}

Переменные окружения

Альтернативно — флаги CLI: --token, --base-url, --transport, --http-port. Флаги приоритетнее env.

Транспорты

syntx-ai-mcp поддерживает два транспорта Model Context Protocol:

stdio (по умолчанию)

Клиент запускает сервер как дочерний процесс и общается через стандартные потоки. Рекомендуется для локальных ассистентов (Claude Desktop, Cursor, VS Code, Cline). Минимальные задержки, нулевая сетевая конфигурация.

npx syntx-ai-mcp                          # stdio
npx syntx-ai-mcp --transport stdio        # явно

HTTP + SSE

Stateless Streamable HTTP: на каждый запрос создаётся свежий transport + server (канонический паттерн MCP SDK). Подходит для удалённых, облачных и веб-клиентов. Поддерживает health-check /health.

npx syntx-ai-mcp --transport http --http-port 8080
# MCP endpoint:  http://127.0.0.1:8080/mcp
# Health check:  http://127.0.0.1:8080/health

Безопасность HTTP-транспорта:

• Host/Origin allow-list включён всегда (защита от DNS-rebinding): запросы с Host/Origin, не входящим в {127.0.0.1, localhost, ::1, <bind-host>}, отклоняются (403).

• Bearer-аутентификация (MCP_HTTP_TOKEN): если задан, каждый запрос /mcp должен нести заголовок Authorization: Bearer <MCP_HTTP_TOKEN> (timing-safe сравнение, схема регистронезависима). Иначе — 401.

• OPTIONS (CORS preflight) отвечает 200 без проверки токена; wildcard Access-Control-Allow-Origin не выдаётся.

• Если MCP_HTTP_TOKEN не задан — сервер работает только на loopback и печатает предупреждение. Не выставляйте HTTP-транспорт в публичные сети без MCP_HTTP_TOKEN и файрвола.

MCP_HTTP_TOKEN="your-mcp-secret" npx syntx-ai-mcp --transport http --http-port 8080

{
  "mcpServers": {
    "syntx-ai": {
      "url": "http://127.0.0.1:8080/mcp",
      "headers": { "Authorization": "Bearer your-mcp-secret" }
    }
  }
}

Инструменты (Tools)

Все 25 инструментов принимают JSON-аргументы и возвращают структурированный результат. Текстовые ответы — это JSON-снимки данных API; ошибки возвращаются с isError: true (без обрыва канала).

Идентификация и токен

whoami и get-profile различаются семантикой ошибок, а не составом полей (оба берут данные из одного user.me()). Используйте whoami для проверки статуса аутентификации без риска получить ошибку, get-profile — когда нужен полный профиль и готов обработать ошибку при отсутствии токена.

Настройки (runtime)

* — обязательный параметр.

Каталог AI

Параметры list-models (все опциональны, комбинируются через AND):

• scope — категория возможностей: text | image | video | audio | upscale. Категория выводится из ai_name провайдера; если провайдер неизвестен, модель попадает только в вызовы без фильтра scope.

• ai_name — точное имя провайдера syntx.ai, например "chatgpt", "claude", "midjourney".

• active_only — true (по умолчанию) скрывает неактивные модели. Передайте false, чтобы получить весь каталог.

• search — регистронезависимая подстрока по value/label (например, "gpt-5").

Пример:

{
  "name": "list-models",
  "arguments": {
    "scope": "text",
    "ai_name": "chatgpt",
    "search": "gpt-5"
  }
}

Чаты и сообщения

⭐ ask — главный инструмент для stateless Q&A. Возвращает chat_uuid для последующих уточнений через send-message + wait-for-response.

🌊 stream-message открывает WSS-сессию и доставляет токены по мере поступления. Прогресс отправляется через MCP-нотификации (notifications/progress + notifications/message); финальный результат содержит полный текст и метаданные (chat_uuid, elapsed_ms, chunks).

ask vs stream-message vs низкоуровневый flow:

Стратегией управляет SYNTX_STREAM_MODE. Важно: значение off влияет только на ask (fire-and-forget: создать чат, отправить промпт, сразу вернуть chat_uuid). У stream-message нет режима off.

Как wait-for-response определяет «готово»: инструмент резолвится, когда все объекты message_object[i].completed === true. Это включает ответы, состоящие только из image / video / audio / file — раньше такие генерации зависали до таймаута, потому что проверка требовала непустой object_text на объекте [0]. URL медиа-объектов возвращаются в блоке media (JSON) между текстом и метаданными; metadata с сервера пробрасывается как есть (без парсинга). Серверного cancel-эндпоинта нет — клиентский AbortSignal останавливает только локальный цикл опроса.

Пример вызова ask:

{
  "name": "ask",
  "arguments": {
    "prompt": "Объясни квантовую запутанность простыми словами",
    "ai_name": "chatgpt",
    "model_type": "gpt-5-mini-2025-08-07"
  }
}

Идентификаторы моделей зависят от провайдера и могут меняться. Получите актуальный список через инструмент list-models (например, list-models с scope: "text" и ai_name: "chatgpt").

Пример установки модели по умолчанию:

{ "name": "set-default-model", "arguments": { "model": "gpt-5-mini-2025-08-07", "ai_name": "chatgpt" } }

После этого любой вызов ask / send-message без явного model_type будет использовать установленную модель. Проверить состояние:

{ "name": "get-settings", "arguments": {} }

Генерация изображений

{
  "name": "generate-image",
  "arguments": {
    "chat_uuid": "131c1065-644a-492f-a1ff-cdb6ba7d8560",
    "prompt": "Космический корабль в стиле киберпанк, неоновые огни",
    "resolution": "720x1280",
    "quality": "medium",
    "n": 1
  }
}

Сначала создайте чат через create-chat, чтобы получить chat_uuid. Результат — JSON-метаданные генерации, которые возвращает design-сервис syntx.ai (состав полей зависит от сервиса; обычно содержит ссылки на сгенерированные изображения и метаданные запроса).

Транскрипция аудио

Один файл передаётся либо как path (путь на ФС сервера; только stdio-транспорт), либо как content_base64 с обязательным filename.

⚠️ Безопасность: при HTTP-транспорте path отклоняется (произвольное чтение файлов сервера удалённым клиентом) — используйте content_base64. Лимит 50 МБ (на декодированный файл), форматы: mp3, wav, mpeg.

{
  "name": "transcribe",
  "arguments": {
    "content_base64": "data:audio/mpeg;base64,//uQxAAAAA...",
    "filename": "meeting.mp3"
  }
}

Аккаунт пользователя

Файлы

Каждый элемент массива files в upload-files принимает одно из двух:

• { path } — путь к файлу на машине, где запущен MCP-сервер (stdio/HTTP-сервер должен иметь доступ к ФС).

• { content_base64, filename } — base64-payload (можно с префиксом data:<mime>;base64,). filename обязателен, mime_type опционален и подбирается по расширению.

Пример (смешанные источники):

{
  "name": "upload-files",
  "arguments": {
    "files": [
      { "path": "C:\\Users\\me\\photo.jpg" },
      {
        "content_base64": "iVBORw0KGgoAAAANSUhEUgAAAAEAAAABCAQAAAC1HAwCAAAAC0lEQVR42mNkYAAAAAYAAjCB0C8AAAAASUVORK5CYII=",
        "filename": "pixel.png"
      }
    ],
    "check_duplicates": true
  }
}

Чтобы прикрепить загруженный файл к сообщению, передайте поля из ответа upload-files в attachments:

{
  "name": "send-message",
  "arguments": {
    "chat_id": "<chat-uuid>",
    "prompt": "Опиши изображение",
    "model_type": "<model-id>",
    "attachments": [
      {
        "url": "https://r2.syntx.ai/.../pixel.png",
        "filename": "pixel.png",
        "mime_type": "image/png"
      }
    ]
  }
}

send-message преобразует MIME-тип в категорию syntx.ai (image, video, audio или file). Категорию можно задать явно полем type.

Проекты (папки)

Серверная терминология — folders. В продукте это «проекты», в SDK — syntx.folders.create / syntx.folders.addChats.

Пример:

{
  "name": "create-project",
  "arguments": {
    "title": "Refactor plan",
    "scope": "text",
    "color": "#FFAA00",
    "chat_uuids": ["47c2c3c5-f987-451e-9459-1ed4aaf45395"]
  }
}

{
  "name": "add-chats-to-project",
  "arguments": {
    "folder_uuid": "475d21a2-221e-4f4e-83bf-16066ba33c4f",
    "chat_uuids": ["1cc76ce8-444b-4358-9ff5-dc77c01fb4fb"]
  }
}

Ресурсы (Resources)

Ресурсы — это данные, которые ассистент может читать напрямую по URI (возвращаются как JSON).

Шаблон ресурса:

Промпты (Prompts)

Готовые шаблоны диалога — ассистент доотправляет их через ask/send-message.

Безопасность

• Токен syntx.ai (SYNTX_TOKEN / set-token / Telegram-flow) хранится только в памяти — не пишется на диск, не переживает рестарт процесса, не логируется сервером. При set-token токен проходит через JSON-RPC-канал (по сети при HTTP-транспорте) — учитывайте логи вашего MCP-клиента.

• HTTP-транспорт по умолчанию слушает только 127.0.0.1 и не имеет аутентификации, пока не задан MCP_HTTP_TOKEN. Защита от DNS-rebinding обеспечивается Host/Origin allow-list (всегда включён). Для запуска вне loopback обязательно задайте MCP_HTTP_TOKEN и оградите порт файрволом/реверс-прокси.

• Stateless HTTP = single-user loopback. set-token меняет токен для всего процесса, поэтому HTTP-транспорт не предназначен для многопользовательского использования — один клиент установит токен, общий для всех.

• transcribe с path разрешён только при stdio-транспорте; при HTTP отклоняется (защита от произвольного чтения файлов сервера — LFI).

• Не передавайте MCP_HTTP_TOKEN в query-параметрах URL — только в заголовке Authorization.

Troubleshooting

Авторизация через Telegram (device flow)

syntx.ai поддерживает вход через Telegram-бот @syntxaibot без ручного копирования токена. Flow построен на device authorization: сервер выдаёт UUID-сессию, пользователь подтверждает её в Telegram, а клиент поллит состояние.

1. start-telegram-auth            → { uuid, deep_link }
2. (пользователь открывает deep_link и нажимает Start в @syntxaibot)
3. poll-telegram-auth (или login-telegram) → JWT устанавливается в рантайме

Через MCP-инструменты

Одношаговый flow (для headless-драйверов, которые могут передать ссылку пользователю):

{
  "name": "login-telegram",
  "arguments": { "timeout_ms": 300000 }
}

Возвращает { ok: true, deep_link, uuid, token_installed: true }. Блокирует до 5 минут (настраивается через timeout_ms).

Двухшаговый flow (когда нужно отделить показ ссылки от ожидания):

// 1. Создать сессию и получить ссылку
{ "name": "start-telegram-auth", "arguments": { "bot_username": "syntxaibot" } }
// → { uuid: "a302de6c-…", deep_link: "https://telegram.me/syntxaibot?start=auth_a302de6c-…" }

// 2. (пользователь нажал Start в боте)

// 3. Забрать токен
{ "name": "poll-telegram-auth", "arguments": { "uuid": "a302de6c-…" } }
// → { valid: true, complete: true, token: "eyJhbGc…", token_installed: true }

Через SDK

import { SyntxClient } from 'syntx-ai-mcp';

const syntx = new SyntxClient();

// Одношаговый flow
const result = await syntx.auth.loginWithTelegram({
  botUsername: 'syntxaibot',
  pollIntervalMs: 3000,
  timeoutMs: 5 * 60_000,
  onLink: (deepLink, uuid) => console.log('Откройте:', deepLink),
});
console.log('JWT:', result.token); // уже установлен как Bearer

// Двухшаговый flow
const { uuid } = await syntx.auth.startAuth();
const link = syntx.auth.getTelegramAuthLink(uuid);
// …пользователь нажимает Start в боте…
const status = await syntx.auth.pollAuthToken(uuid);
if (status.complete && status.token) {
  syntx.auth.setToken(status.token);
}

Где живёт токен: как и set-token, Telegram-flow хранит JWT только в памяти процесса. После рестарта MCP-сервера нужно снова пройти авторизацию. Не передавайте токены в query-параметрах — только в Authorization: Bearer.

Авторизация через Email (OTP)

syntx.ai поддерживает вход по одноразовому коду, отправляемому на e-mail. Flow двухшаговый — сервер не хранит сессию, доступную для поллинга, поэтому в отличие от Telegram здесь нет «one-shot» MCP-инструмента: пользователь должен физически прочитать код из письма.

1. send-email-otp         → { ok: true, hint: "проверьте почту" }
2. (пользователь читает OTP из письма)
3. verify-email-otp       → { token_installed: true, … }

Через MCP-инструменты

// 1. Запросить код
{
  "name": "send-email-otp",
  "arguments": { "email": "user@example.com", "utm": "" }
}
// → { "ok": true, "email": "user@example.com", "hint": "Ask the user for the OTP …" }

// 2. (пользователь вводит код из письма)

// 3. Подтвердить код и установить токен
{
  "name": "verify-email-otp",
  "arguments": {
    "email": "user@example.com",
    "otp_code": "866735",
    "install_token": true
  }
}
// → { "ok": true, "token_installed": true, "result": { "token": "eyJ…" } }

ref_uuid / utm нужно передавать в оба вызова с одинаковыми значениями — они форвардятся в JSON-тело запроса как есть.

Через SDK

import { SyntxClient } from 'syntx-ai-mcp';

const syntx = new SyntxClient();

// Двухшаговый flow — если у вас есть способ спросить код у пользователя
await syntx.auth.sendEmailOtp('user@example.com', { utm: '' });
const code = await askUserForOtp();        // любой UI / prompt / RPC
const result = await syntx.auth.verifyEmailOtp('user@example.com', code, { utm: '' });
// result.token уже установлен как Bearer-токен

// One-shot flow — когда есть готовый колбэк
const { token } = await syntx.auth.loginWithEmail('user@example.com', {
  utm: '',
  otpProvider: async () => askUserForOtp(),
});

Где живёт токен: то же правило, что и для Telegram-flow — JWT хранится только в памяти процесса. После рестарта MCP-сервера нужно снова пройти авторизацию.

Программное использование (SDK)

Помимо MCP-сервера, пакет экспортирует типизированный SDK для прямого использования:

import { SyntxClient } from 'syntx-ai-mcp';

const syntx = new SyntxClient({ token: 'your-token' });

// Профиль и баланс
const me = await syntx.user.me();
const { balance } = await syntx.user.getBalance();

// Список моделей
const models = await syntx.ai.listModels();

// Создать чат и отправить сообщение
const chat = await syntx.chats.create({ scope: 'text', title: 'Demo' });
await syntx.chats.sendMessage(chat.uuid, 'chatgpt', [
  { object_type: 'text', object_url: null, object_text: 'Привет!', model_type: 'your-model-id' },
]);

// Дождаться ответа
const { text } = await syntx.chats.waitForResponse(chat.uuid);
console.log(text);

Программный запуск MCP-сервера

import { loadConfig, createMcpServer, runTransport } from 'syntx-ai-mcp';

const config = loadConfig();          // из env
const factory = () => createMcpServer(config).server;
await runTransport(factory, 'stdio', 3000);

Экспортируемые сущности SDK

Стриминг ответов

ChatsResource.streamResponse(prompt, options) создаёт чат, отправляет промпт и опрашивает REST API до появления ответа. Возвращает { text, message, elapsedMs, chatUuid }. Колбэк onChunk(chunk, accumulated) вызывается с полным текстом ответа.

const result = await syntx.chats.streamResponse('Расскажи о Kepler-186f', {
  timeout: 60_000,
  aiName: 'gemini',
  model: 'gemini-3.5-flash',
  onSession: (uuid) => console.log('chat:', uuid),
  onChunk: (chunk, accumulated) => process.stdout.write(chunk),
});
console.log(`\n✓ ${result.text.length} chars in ${result.elapsedMs}ms (chat: ${result.chatUuid})`);

Как это работает: API syntx.ai генерирует ответ асинхронно и возвращает его целиком по готовности (инкрементального token-by-token стриминга нет). streamResponse предоставляет стриминг-совместимый интерфейс поверх REST-поллинга: onSession — при создании чата, onChunk — при получении ответа, chatUuid — для последующих сообщений.

Внутри MCP-сервера инструмент stream-message оборачивает тот же метод, отправляя notifications/progress и notifications/message (если клиент передал progressToken в _meta).

Стратегия управляется через SYNTX_STREAM_MODE:

Готовый пример — в examples/stream-example.ts.

Полный справочник типов — в src/types.ts. Внутреннее устройство слоёв — в docs/ARCHITECTURE.md.

Примеры

В каталоге examples/ лежат готовые сценарии:

Запуск примеров:

npm run build
npx tsx examples/mcp-client-example.ts
SYNTX_TOKEN=... npx tsx examples/stream-example.ts "Расскажи анекдот"

Разработка

git clone <repo>
cd syntx-ai-mcp
npm install
npm run build        # CJS + ESM + dts (tsup)
npm run typecheck    # tsc --noEmit
npm run dev          # сборка в watch-режиме

Добавление нового инструмента:

1. Создайте файл в src/mcp/tools/ с объектом SyntxTool.

2. Включите его в src/mcp/tools/index.ts (allTools).

3. Готово — сервер и tools/list подхватят автоматически.

Аналогично для ресурсов (src/mcp/resources/) и промптов (src/mcp/prompts/). Детально — в docs/ARCHITECTURE.md.

Agent skills (каталог skills/). В корне репозитория также живут Anthropic-совместимые skills для AI-агентов, использующих MCP: каждый skill — это папка skills/<name>/SKILL.md (≤ 500 строк) с YAML-frontmatter (name, description, license, compatibility, metadata), необязательными references/ и assets/. Skill публикуется в git вместе с кодом; на машине пользователя Kilo подхватывает его после копирования в ~/.config/kilo/skills/. Версия metadata.version синхронизируется с package.json:version.

Как это работает

MCP-клиент (Claude/Cursor/…)
        │  stdio или HTTP+SSE
        ▼
TRANSPORT   src/transport/   ── stdio.ts · http.ts
        │  JSON-RPC
        ▼
MCP SERVER  src/mcp/         ── server.ts · registry.ts · tools/ · resources/ · prompts/
        │  вызовы SDK
        ▼
SDK         src/             ── SyntxClient · resources/ · auth · websocket
        │  fetch / WebSocket
        ▼
syntx.ai API   https://api.syntx.ai

Зависимости направлены строго вниз: транспорт зависит от MCP-ядра, ядро — от SDK, SDK — только от платформы. Ошибки API маппятся в isError-ответы, поэтому JSON-RPC-канал никогда не обрывается.

Дорожная карта

• Транскрипция аудио как инструмент (transcribe)

• Загрузка файлов (upload-files) с поддержкой бинарных данных в MCP

  • Стриминг ответов через WebSocket (см. stream-message, chats.streamResponse, SYNTX_STREAM_MODE)

  • CI: GitHub Actions (npm run typecheck && npm run build на Node 18/20/22)

  • Аутентифицированный HTTP-транспорт (MCP_HTTP_TOKEN + Host/Origin allow-list)

  • OAuth-flow для получения токена из CLI

  • Юнит-тесты (Vitest)

Сопутствующие документы

• CHANGELOG.md — история релизов.

• CONTRIBUTING.md — правила участия, стиль кода, советы по PR.

• docs/ARCHITECTURE.md — послойное описание архитектуры.

• skills/ — Anthropic-совместимые agent skills. В skills/syntx-ai-mcp-usage/SKILL.md — операционные знания для агентов, вызывающих syntx-ai-mcp_* инструменты (lifecycle чатов, выбор модели, recovery после timeout, security caveats).

Лицензия

MIT