# MKP от «ВкусВилла»: QA сами наполняют общую память ИИ-агентов

> 2026-11-06 · AI Release · @ai_release1

> #ИИ-агенты #RAG #MCP #тестирование #ВкусВилл #AI #ИИагенты #MachineLearning

### ⚡ Главное за 5 секунд - «ВкусВилл» показал MKP — внутреннюю платформу баз знаний, которая даёт ИИ-агентам общую память по тестированию. - Внутри две базы: evawiki с ежедневным автообновлением и markdown-базы команд; поиск — гибридный RAG с индексом в Qdrant. - Доступ: веб-чат, REST API и MCP для Cursor, Claude Code и Codex, права — по персональному API-ключу. ### 🔍 Что случилось Олег Малышев, один из лидеров стека тестирования в компании «ТехВилл», разобрал в блоге «ВкусВилла» на Хабре внутреннюю платформу MKP — Multi knowledge platform. Это не продукт на продажу: штука работает внутри компании, для тестировщиков и аналитиков. Задача — собрать в одно место базы знаний и умный поиск по документам. Боль была простая. QA два часа копается в коде, логах и Jaeger, пишет в чат разработке, выясняет, что витрина берёт наличие из кэша, а мок остатков перехватывал живой прокси с неправильным приоритетом. Знание добыто — и осталось в чьей-то голове и в треде, который через неделю не найдёшь. ИИ-агенту хуже всех: памяти между сессиями у него нет, каждый запуск начинается с нуля. Базы в MKP двух типов. evawiki — одна на всех, копия EvaWiki, обновляется каждый день сама, но только на чтение: править документы можно лишь через отдельный MCP EvaWiki. markdown-базы — их сколько угодно, по командам: архитектура тестирования, результаты прогонов, найденные баги и обходные пути. Документ можно создать, обновить, удалить, найти по смыслу или вытащить по номеру. Каналов три: веб-интерфейс с разделами «Чат», «Документы», «Запуски», «Пользователи», «Профиль»; REST API; MCP — для Cursor, Claude Code, Codex и всех, кто умеет в MCP. Права одни на всех: логин с паролем в интерфейсе, персональный API-ключ для REST и MCP. Нет доступа к базе — операция отклоняется в любом канале. Под капотом RAG, только не наивный. Платформа смешивает hybrid dense/sparse retrieval — смысловой поиск и поиск по ключевым словам разом. Для QA это не роскошь: в вопросах полно идентификаторов вроде `GetExists`, `is_pickup` или `CMA-14699`, а чистый векторный поиск такие строки любит терять. Дальше включается multi-query — модель сама переписывает вопрос несколькими способами. На этом месте фрагмент источника обрывается, так что чем именно закончилась фраза, я не знаю. Индекс лежит в Qdrant. ### 🧠 Наш разбор Момент выбран не случайно. MCP за последний год стал де-факто разъёмом, к которому цепляют инструменты агенты Cursor, Claude Code и Codex. Как только разъём появился, выяснилось, что подключать-то особо нечего: корпоративные базы знаний про продукт есть, а рабочего знания «подожди пять минут, пока прогреется кэш наличия» нигде нет. Наша оценка: MKP — это не про ИИ, а про то, что контекст оказался дороже модели. Что меняет. Для рынка — база знаний превращается из вики-страницы в сервис с API и разграничением прав. Для команды — рабочее знание наконец получает дом отдельно от продуктовой документации, и это правильное разделение: EvaWiki отвечает «что должно быть», а MKP — «как это реально проверить на стенде». Для кошелька цена вопроса не в лицензии, а в дисциплине: кто-то должен писать в базу, пока знание свежее, иначе RAG послушно выдаст красивый ответ по мусору. Выигрывают команды с потоком однотипных задач и налаженным TestOps — им есть что складывать. Проигрывают те, кто ждёт, что платформа сама наколдует память: пустая база ищет идеально, только искать нечего. Внешние вендоры баз знаний тут получают неприятного конкурента — не продукт, а внутреннюю сборку, которую не надо покупать. ### ⚠️ Чего мы не знаем Цифр нет ни одной: сколько команд подключилось, сколько документов лежит, насколько быстрее стал разбор задач, как часто агент отвечает мимо. Источник — корпоративный блог, то есть самопрезентация, и проверять её нам нечем. Про качество ответов и ошибки ретрива не сказано, про стоимость токенов и хостинг Qdrant — тоже. Права описаны на словах, без деталей: как выдаются ключи, что с аудитом, кто видит чужие markdown-базы. И учтите обрыв текста на описании multi-query. ### 💬 О чём спорить - Стоит ли пускать ИИ-агента писать в общую базу знаний напрямую, или каждый документ должен проходить через человека? - Одна общая база на компанию или отдельная у каждой команды: что быстрее упирается в бардак? - Внутренняя сборка на MCP против покупной платформы: где заканчивается экономия и начинается сопровождение своими силами? **Прогноз:** в течение полугода MCP-сервер к своей базе знаний выкатит хотя бы один крупный вендор тест-менеджмента — по аналогии с тем, как когда-то все обзавелись REST API. Проверить легко по релиз-нотам Allure TestOps и конкурентов. **Источник:** Хабр, блог компании «ВкусВилл»

[Источник](https://habr.com/ru/companies/vkusvill/articles/1104486/)