Kindly: Когда обычный поиск не достает до сути
Представьте ситуацию. Вы в Cursor или Claude Code пытаетесь решить проблему с редкой ошибкой в Next.js. Пишете в чат: "Найди решения для ошибки 'hydration mismatch' в Next 15". ИИ открывает браузер, ищет в Google, присылает первую попавшуюся статью Medium с устаревшим кодом. Или хуже - начинает пересказывать официальную документацию, которая вам уже известна. Знакомо?
Kindly решает эту проблему кардинально. Это не просто MCP-сервер для веб-поиска. Это инструмент, который понимает, что разработчику нужно на самом деле: не первые 10 результатов из Google, а конкретные решения с StackOverflow, актуальные GitHub Issues и свежие статьи с arXiv. И все это - прямо в вашем редакторе.
Что Kindly умеет делать (и что не умеют другие)
Большинство MCP-серверов для веб-поиска работают по принципу "взял запрос - отдал первые N результатов". Kindly идет дальше:
- Умный парсинг StackOverflow: Не просто скриншот страницы, а извлечение конкретных ответов с кодом, рейтингами и комментариями
- GitHub Issues API на стероидах: Поиск не только по названиям issues, но и по обсуждениям внутри них
- arXiv с фильтрацией: Только свежие статьи, только по релевантным категориям
- Контекстный ранжирование: Результаты сортируются не по SEO, а по полезности для разработчика
- Локальное кэширование: Повторные запросы не требуют новых HTTP-запросов
| Что ищет | Обычный MCP | Kindly |
|---|---|---|
| "Ошибка в Next.js 15" | Статьи с SEO-оптимизацией | GitHub Issues + StackOverflow ответы |
| "RAG pipeline оптимизация" | Маркетинговые посты | arXiv статьи последних 6 месяцев |
| "React state management 2024" | Устаревшие туториалы | Актуальные обсуждения + библиотеки |
Kindly против конкурентов: почему он выигрывает
На рынке MCP-серверов для поиска есть несколько вариантов. Но у каждого - свои ограничения:
Context7 MCP
Хорош для работы с документацией, но слаб в поиске решений конкретных проблем. Если нужно найти ответ на StackOverflow - придется вручную фильтровать результаты. Kindly делает это автоматически.
Ragex
Мощный инструмент для семантического поиска по коду, но не для веба. Ragex ищет внутри вашего проекта, Kindly - во внешнем мире. Они дополняют друг друга, а не конкурируют.
Встроенный поиск в Claude Code
Базовый функционал, который ищет "вообще всё". Проблема в том, что "вообще всё" включает тонну мусора. Kindly режет шум, оставляя сигнал.
Важный момент: Kindly не заменяет специализированные инструменты вроде MCP Tool Registry для RAG-систем. Он решает другую задачу - быстрый, интеллектуальный поиск в интернете прямо из редактора.
Как работает Kindly под капотом (без технических скукотищ)
Не буду грузить вас архитектурными диаграммами. Суть в трех пунктах:
- Принимает запрос от Claude/Cursor: "Найди решения для ошибки X в библиотеке Y"
- Определяет тип запроса: Баг? Вопрос по API? Нужна документация? Научная статья?
- Идет в нужные источники: StackOverflow для багов, GitHub для issues, arXiv для research
- Парсит и фильтрует: Убирает рекламу, мусор, устаревшую информацию
- Возвращает структурированные данные: Не просто текст, а ответы с контекстом
Настройка за 15 минут: от нуля до работающего поиска
Если вы уже работали с MCP-серверами вроде MCP Chat Studio или MCP Doctor, процесс будет знаком. Если нет - сейчас разберем.
1 Установка и базовая конфигурация
Kindly написан на Python. Устанавливается через pip. Главное - правильно настроить конфигурационный файл. Здесь многие спотыкаются.
Не делайте так: копируете пример конфига из README, меняете только API ключи. Потом удивляетесь, почему поиск возвращает мусор. Настройте источники и фильтры под свои задачи.
2 Подключение к Claude Desktop или Cursor
Процесс похож на подключение других MCP-серверов, которые мы разбирали в статье про Model Context Protocol от Anthropic. Добавляете сервер в конфиг, перезапускаете приложение.
3 Настройка источников поиска
Вот где начинается магия. Вы можете указать:
- Какие сайты парсить (StackOverflow, GitHub, arXiv, документации)
- Минимальный рейтинг ответов на StackOverflow
- Дату публикации статей на arXiv
- Языки программирования для фильтрации
- Исключаемые домены (например, Medium.com если он вам не нравится)
Реальные примеры использования: от банального к сложному
Сценарий 1: Отладка странной ошибки
Вы получаете непонятную ошибку в консоли: "Uncaught ReferenceError: process is not defined". Вместо того чтобы гуглить вручную, спрашиваете в Claude Code: "Найди решения для ошибки 'process is not defined' в Next.js". Kindly ищет:
- Ответы на StackOverflow с рейтингом выше 3
- GitHub Issues в репозиториях Next.js и related packages
- Статьи на dev.to и blog.logrocket.com за последний год
И возвращает не просто ссылки, а выжимку: "В Next.js 13+ нужно использовать 'use client' директиву, вот пример кода..."
Сценарий 2: Исследование новых технологий
Хотите разобраться с Ollama для локальных LLM? Пишете: "Найди latest tutorials по Ollama setup". Kindly понимает контекст:
- Это про локальные LLM, значит ищем практические руководства
- Фильтруем теоретические статьи с arXiv
- Ищем актуальные туториалы (последние 3 месяца)
- Отдаем предпочтение статьям с пошаговыми инструкциями
Сценарий 3: Поиск альтернатив библиотеке
Устали от проблем с библиотекой? "Найди альтернативы react-query для state management". Kindly ищет сравнения, бенчмарки, обсуждения на GitHub. И самое главное - фильтрует устаревшие сравнения 2021 года.
Кому Kindly подойдет идеально (а кому - нет)
Идеальная аудитория:
- Full-stack разработчики, которые постоянно сталкиваются с новыми ошибками
- Исследователи в ML/AI, следящие за свежими статьями на arXiv
- Техлиды и архитекторы, оценивающие новые технологии
- Участники open-source проектов, ищущие решения issues
Не подойдет:
- Тем, кто ищет только в документации (используйте Context7 MCP)
- Тем, кому нужен поиск только по своему коду (посмотрите Ragex)
- Тем, кто работает только с одним языком и не выходит за его рамки
Проблемы, с которыми столкнетесь (и как их решить)
Проблема 1: Kindly возвращает слишком много результатов. Решение: Настройте фильтры в конфиге. Уменьшите количество результатов с 10 до 5. Добавьте минимальный рейтинг для StackOverflow.
Проблема 2: Поиск занимает много времени. Решение: Включите локальное кэширование. Настройте таймауты для разных источников (GitHub может отвечать медленнее).
Проблема 3: Некоторые сайты блокируют парсинг. Решение: Kindly поддерживает прокси. Настройте rotation user agents и delays между запросами.
Что дальше? Будущее интеллектуального поиска в IDE
Kindly сегодня - это уже мощный инструмент. Но его развитие видится в нескольких направлениях:
- Интеграция с локальными LLM: Вместо того чтобы полагаться на облачные модели, использовать локальные вроде NousCoder-14B-GGUF для анализа результатов
- Персонализированные ранжирования: Учитывать вашу историю поиска, часто используемые технологии
- Автоматическое определение контекста: По текущему файлу в редакторе понимать, какой тип информации нужен
- Интеграция с другими MCP-серверами: Например, с MCP Tool Registry для автоматического обновления RAG-систем
Самый интересный сценарий: Kindly начинает работать как предсказательный инструмент. Вы только начали писать код с новой библиотекой, а он уже подсказывает: "Кстати, у этой библиотеки есть известная проблема с TypeScript, вот решение..."
Важный совет напоследок: Не пытайтесь настроить Kindly на все случаи жизни сразу. Начните с одного источника (например, StackOverflow), отладьте его, потом добавьте GitHub. Иначе утонете в настройках и разочаруетесь.
Kindly меняет правила игры. Это не просто еще один MCP-сервер. Это переход от "тупого" поиска к интеллектуальному. От бесконечного скроллинга Google к точным, релевантным ответам прямо в редакторе.
Попробуйте. Настройте под свои нужды. И забудьте про вкладку браузера с гуглом. Она вам больше не понадобится.
