Лекции

В этой лекции разбираем событийную модель MCP поверх JSON-RPC 2.0: чем notifications отличаются от request/response, как проектировать методы вида notifications/job/*, какие поля обязаны жить в params (например, jobId, eventId, timestamp), как договориться о таксономии ( job.*, resource.*, системные события), и почему обработчики должны быть идемпотентными (модель доставки “at-least-once”, дедупликация по eventId, валидация переходов state machine).

Разбираем, где в архитектуре ChatGPT App появляются «потоки» и почему «обычный» HTTP быстро перестаёт хватать для долгих операций. Сравним SSE (подписка на события через EventSource) и HTTP-stream (стрим ответа на один запрос через fetch + ReadableStream), посмотрим минимальные реализации в Next.js 16, обсудим reconnect, таймауты, heartbeat и типичные ошибки на проде.

В этой лекции проектируем «живой» UX для долгих операций в ChatGPT Apps: вводим понятную модель статусов ( idle, pending, in_progress, partial_ready, completed…), подключаем поток событий ( job.progress, job.partial_result, job.canceled) и раскладываем это на React‑состояние через useState/ useEffect. Отдельно разбираем честный прогресс (determinate vs indeterminate), аккуратный рендер partial results без «тряски» UI и корректную отмену job’а на фронте и бэкенде.

В этой лекции разберём, как проектировать долгие операции в ChatGPT App через async-job пайплайн: быстрый запуск инструмента с возвратом jobId, постановка задачи в очередь, выполнение воркером в фоне, доставка прогресса через MCP-события ( job.progress, job.partial, job.completed, job.failed), а также надёжность за счёт retry с экспоненциальным backoff, ограничением попыток и идемпотентностью обработчиков.

В этой лекции разбираем, почему долгоживущие потоки ( SSE/ HTTP-stream) и MCP-события особенно уязвимы под продакшен-нагрузкой, как вводить лимиты на частоту и объём событий (включая троттлинг job.progress), как проектировать backpressure через буферизацию с лимитом и conflation, а также какие метрики и логи нужны, чтобы видеть рост event-rate, лаг доставки и шторм переподключений. На примерах GiftGenius показываем практические фрагменты на TypeScript: ограничение частоты прогресса, лимит параллельных потоков (ответ 429), базовый счётчик событий и подходы к деградации UX.