О чём урок
Вам нужна база данных для локальной аналитики с интенсивной записью. SQLite, DuckDB и LevelDB — все сильные кандидаты, но какой из них подходит лучше всего? Вместо того чтобы вручную изучать документацию, этот скрипт позволяет агенту Mistral прочитать их исходный код через DeepWiki Connector и принять решение. Этот скрипт демонстрирует полный жизненный цикл Mistral Connector: Шаг Операция Что происходит 1 Создание Регистрация коннектора для каждого кандидата базы данных 2 Просмотр списка Проверка регистрации всех трёх 3 Использование Создание агента, который сравнивает их через репозитории GitHub 4 Обновление Пометка коннектора победителя как выбранного 5 Удаление Удаление проигравших коннекторов Статус API: Этот скрипт использует client.beta.connectors и client.beta.agents. Это бета-версии конечных точек, и они могут измениться. Версия этого же агента на Python также доступна здесь. Для выполнения этого руководства вам понадобятся: Node.js и менеджер пакетов (npm, pnpm или yarn) Учётная запись Mistral и API key Используйте один из следующих методов для установки Mistral TypeScript SDK и dotenv для загрузки вашего API key из файла .env: npm: pnpm: yarn: Для выполнения этого руководства вам понадобится Mistral API key. В Studio перейдите в раздел API keys, выберите Private and shared connectors для Connector access scope и создайте новый API key. Создайте файл .env в корне вашего проекта и добавьте ваш Mistral API key: Создайте файл build-a-database-advisor-agent.ts в директории вашего проекта: Откройте файл и добавьте клиент, URL-адрес сервера DeepWiki, список кандидатов и схему ответа. Остальные шаги заполняют блоки try и finally функции main. Схема ответа определяет точную структуру JSON, которую должен возвращать агент. Определение её как типизированной константы означает, что она служит как источником типа TypeScript, так и схемой, передаваемой в API — без дублирования. Каждый коннектор указывает на DeepWiki MCP server, что позволяет Mistral читать и анализировать любой публичный репозиторий GitHub.
План урока
- Предварительные требования
- Настройка окружения
- Установка
- Необходимые переменные окружения
- Шаг 1 — Настройка
- Шаг 2 — Создание одного коннектора для каждого кандидата
- Шаг 3 — Просмотр списка для проверки
- Шаг 4 — Создание агента сравнения
Урок входит в полный доступ. Полный текст и видео открываются после оплаты. Первые уроки каждого курса бесплатны.