Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте.
Я разработчик NodeJS. Имею опыт работы с OpenAI API. Готов взяться. Пишите, обсудим.
Необходимо сделать
1. MCP сервер, который использует существующий API для резервирования столов в ресторане
2. Настроить Open AI приложение, которое будет использовать этот MCP
3. Инструкция по запуску и настройке
Ожидаемый поток:
1. Промпт в ChatGPT "Найди рестораны в Киеве"
2. Возвращается список ресторанов (ui компоненты, с кнопками Забронировать -> ссылка на страницу)
Public API возвращает:
1. Список ресторанов по городу, стране, локации.
Пожалуйста, укажите, есть ли у вас опыт работы с Apps SDK https://developers.openai.com/apps-sdk
Бюджет: 5000 UAH Срок: 3 дня
Здравствуйте.
Я разработчик NodeJS. Имею опыт работы с OpenAI API. Готов взяться. Пишите, обсудим.
Бюджет: 19000 UAH Срок: 10 дней
Здравствуйте!
У меня есть опыт разработки AI-интеграций, API-сервисов и чат-приложений, включая работу с OpenAI и создание серверов для интеграции внешних API. Я смогу реализовать MCP-сервер, который будет работать с вашим API бронирования ресторанов и подключить его к приложению OpenAI.
Как я это реализую:
разработка MCP-сервера, который взаимодействует с существующим API ресторанов;
получение и обработка списка ресторанов по городу / локации;
интеграция с приложением OpenAI, чтобы ChatGPT мог вызывать MCP и получать данные;
формирование ответа с UI-компонентами и кнопками “Забронировать”;
передача пользователя на страницу бронирования;
подготовка инструкции по запуску, настройке и деплою.
Я смогу реализовать решение так, чтобы его было легко масштабировать и подключать новые источники данных в будущем. Готов обсудить детали API и структуру MCP.
Бюджет: 10000 UAH Срок: 5 дней
Имею опыт разработки мсп серверов и интеграции с агентным тулколлингом. Реализую необходимый функционал в кратчайшие сроки.
Бюджет: 19000 UAH Срок: 7 дней
Добрый день! У меня есть опыт работы с OpenAI Apps SDK — это относительно новая технология. Знаю архитектуру, SDK, паттерны построения UI-виджетов и процесс деплоя и подключения к ChatGPT.
Что будет реализовано:
1. MCP сервер (Node.js + TypeScript)
Инструмент search_restaurants — принимает параметры: город, страна, локация
Интеграция с вашим Public API для получения списка ресторанов
Структурированный выход (structuredContent) для модели и UI
HTTP транспорт с CORS для ChatGPT
. UI-виджет для ChatGPT
Визуальные карточки ресторанов (название, адрес, рейтинг, фото — в зависимости от того, что возвращает API)
Кнопка "Забронировать" → ссылка на страницу бронирования
Адаптивный дизайн под iframe ChatGPT (web + mobile)
Построено на React + Tailwind CSS (стандарт Apps SDK)
3. Документация
Пошаговая инструкция по развертыванию MCP-сервера
Настройка OpenAI Developer Mode
Подключение приложения к ChatGPT
Примеры промптов для тестирования
Стек: Node.js, TypeScript, React, Tailwind CSS, Vite
Несколько уточнений перед стартом:
Можете ли вы предоставить документацию вашего Public API (endpoints, формат ответа, аутентификация)?
Кнопка "Забронировать" — это переход на внешнюю страницу бронирования, или нужен flow бронирования прямо в ChatGPT?
Нужна ли авторизация пользователя (OAuth), или API публичный без ключей?
Сроки: 5-7 рабочих дней с момента получения доступа к API.
Готов показать демо с MCP Inspector еще до подключения к ChatGPT — чтобы вы видели результат на каждом этапе.
Цена указана ориентировочная.
Бюджет: 4000 UAH Срок: 1 день
Добрый день. Готов выполнить данный проект есть большой опыт разработки различных приложений.
Бюджет: 19500 UAH Срок: 10 дней
Добрый день.
У меня есть опыт работы с OpenAI API, интеграциями через REST и построением AI-решений с кастомным tool-calling. Понимаю архитектуру MCP и принцип работы OpenAI Apps SDK.
Готов реализовать:
— MCP-сервер, который работает с вашим Public API
— Интеграцию через OpenAI Apps SDK
— UI-компоненты в ChatGPT (список ресторанов + кнопки бронирования)
— Полный флоу: запрос → получение списка → взаимодействие через UI
— Инструкцию по запуску и настройке
Техническая реализация: Python (FastAPI) + OpenAI Apps SDK + интеграция через REST API.
“Ориентировочный бюджет — 450 USD. Финальная стоимость зависит от структуры Public API и объема UI-компонентов.”
Бюджет: 8000 UAH Срок: 7 дней
Здравствуйте.Работаю с Node.js 8 лет.Готов к сотрудничеству.Обращайтесь
Ищем специалиста или команду для внедрения AI-решений в коммуникацию медицинского центра КТ и МРТ. Необходимо: интегрировать AI в телефонию для обработки входящих и холодных звонков; обеспечить естественное украиноязычное общение с минимальными паузами; интегрировать AI-ассистента в чат Binotel или предложить эффективную альтернативу; автоматизировать ответы на вопросы, первичную консультацию и запись на обследование. Важно: сфера медицины требует точного сбора информации перед КТ или МРТ, в частности относительно зоны обследования, подготовки, направления и возможных противопоказаний. Решение должно быть эмпатичным, профессиональным и предусматривать передачу сложных случаев оператору. В отзыве прошу отправить релевантные кейсы, описание предложенного решения и ориентировочные сроки. Опыт в медицинских проектах будет преимуществом.
Необходимо разработать приложение в MATLAB, которое сможет обрабатывать изображения/видео, выделять отдельные предметы, анализировать их характеристики и при необходимости использовать методы машинного обучения для автоматизации анализа. Желательно: уверенное знание MATLAB; опыт в Computer Vision / Image Processing; опыт с Machine Learning;
разработчика для создания AI-ботов- мультиагентная система и автоматизаций в AI-приложении. Что нужно: владение n8n; опыт интеграции OpenAI и других AI-моделей через API; работа с вебхуками, REST API и Supabase; умение создавать надежные AI-воркфлоу и автоматизации. Создавать мультиагентные системы с нуля или с фрэймворк AI Agents, MCP, RAG
Подсчет готовой продукции и людейНекачественная продукция. На примере высокопроизводительной линии обеспечить точный подсчет пропускной способности, участие рабочей силы, выявление некачественной продукции и контекст остановок/переналадок, предоставляя готовую аналитическую информацию.
Добрый день, что нужно: 1. Сделать анализ процессов (личных руководителя) и бизнеса. 2. Подумать, где (в каких процессах) можно внедрить ИИ ассистентов. Где это будет целесообразно и эффективно. 3. Сделать разработку. Занимаемся публикациями научных статей.