Учебный MCP Sachkov Inside: подключение агента

Подключение делается один раз. Дальше агент сам продлевает доступ.

Адрес учебного MCP: https://inside.sachkov.dev/mcp/learning
Client ID:          o92nmcpzb2te8z4loi82d

Быстрый способ: на странице урока откройте «Настройка проверки»,
скопируйте запрос «Подключить агента» и отправьте его своему агенту.
Агент добавит сервер сам. Вам останется подтвердить вход в браузере
и открыть новую сессию агента.

Вход: агент откроет страницу входа Sachkov Inside. Войдите тем же
аккаунтом, что и на сайте, и нажмите «Разрешить». Пароль, код и токен
агенту не передавайте.

--- Claude Code ---

1. В терминале:

   claude mcp add --transport http --scope user --client-id o92nmcpzb2te8z4loi82d inside_learning https://inside.sachkov.dev/mcp/learning
   claude mcp login inside_learning

2. Подтвердите вход в браузере и откройте новую сессию Claude Code.

--- Codex ---

1. Добавьте в файл ~/.codex/config.toml:

   [mcp_servers.inside_learning]
   url = "https://inside.sachkov.dev/mcp/learning"
   scopes = ["learning:read", "offline_access"]

   [mcp_servers.inside_learning.oauth]
   client_id = "o92nmcpzb2te8z4loi82d"
   callback_url = "http://127.0.0.1:4387/callback"
   callback_port = 4387

2. В терминале:

   codex mcp login inside_learning

3. Подтвердите вход в браузере и откройте новую сессию Codex.

--- OpenCode ---

1. Добавьте запись в раздел "mcp" файла ~/.config/opencode/opencode.json.
   Если файла или раздела нет, оберните запись в { "mcp": { ... } };
   между соседними записями раздела нужна запятая:

   "inside_learning": {
     "type": "remote",
     "url": "https://inside.sachkov.dev/mcp/learning",
     "oauth": { "clientId": "o92nmcpzb2te8z4loi82d" }
   }

2. В терминале:

   opencode mcp auth inside_learning

3. Подтвердите вход в браузере и откройте новую сессию OpenCode.

--- Другой агент ---

Добавьте MCP-сервер типа HTTP (Streamable HTTP) с адресом выше.
Когда агент спросит client ID, укажите client ID выше; секрет не нужен.
Scopes: learning:read offline_access. Адрес возврата: 127.0.0.1 или localhost
с любым портом и путём /callback или /mcp/oauth/callback.

--- Проверка ---

Попросите агента вызвать инструмент learning_materials_list. Агент
покажет материалы вашего аккаунта.

Что доступно через учебный MCP

- Материалы, практика урока и задания курса: learning_materials_list,
  learning_practice_read, learning_tasks_list и learning_task_read.
- Доступ тот же, что на сайте. Бесплатные материалы открыты каждому
  аккаунту, платные — после покупки. Закрытая практика урока отвечает
  practice_not_available, а закрытое задание курса — task_not_available.

Проверка практики

На странице урока откройте «Проверка практики» и скопируйте запрос.
Передайте его агенту в отдельной сессии в каталоге своего проекта.
Агент читает проект и не меняет файлы. Исправления делайте отдельно.

Проверка и сдача задания курса

1. Откройте задание на сайте и скопируйте запрос проверки своему агенту
   в отдельную сессию в каталоге решения. Список доступных заданий агент
   получает через learning_tasks_list; код задания не выбирает ветку проекта.
2. Агент читает learning_task_read: все части до endOfContext с общими
   contextVersion и contentSha256. Неполный или изменившийся контекст —
   причина остановить проверку и прочитать задание заново.
3. Протокол v3 приходит с заданием; следуйте ему целиком. По умолчанию
   агент только читает. Запуск каждой конкретной команды требует вашего
   отдельного согласия. Исправления делаются вне проверки.
4. До learning_task_submit агент показывает полный отчёт по всем критериям,
   доказательства и пробелы, вашу заметку и сведения о проверенном проекте
   (репозиторий, ветка, commit, незакоммиченные изменения, если есть Git).
   Сдача разрешена только после вашего подтверждения этого текста.
5. Сдача использует проверенную taskVersion и новый submissionKey.
   Если ответ потерян, повторяют тот же ключ и тот же текст. Изменённая
   работа — новая проверка, подтверждение и ключ. При task_version_changed
   прочитайте новые требования и проверьте решение заново; старый отчёт
   нельзя отправить с новой версией. submissions_disabled означает, что
   автор ещё не включил сдачи. task_not_available — нет доступа к заданию.
6. learning_task_submissions и «Мои сдачи» на странице задания показывают
   только ваши работы, их версии и отзыв автора. Отчёт агента — самопроверка,
   а не оценка автора. Вручную сдачу можно отправить формой на сайте.

Безопасность

- Код входа вводите только на странице входа в браузере.
- Не передавайте агенту и в чат токены, адрес возврата после входа и
  файлы авторизации.
- Учебный MCP не даёт прав автора и не заменяет авторский MCP.

Если не получается

- Агент не открывает вход: проверьте, что сервер добавлен как HTTP, а не
  stdio, и что адрес совпадает с адресом выше.
- Вход прошёл, но инструменты не отвечают: выйдите из сервера в агенте
  и войдите снова.
- Напишите автору курса название агента, его версию и текст ошибки.