FastAPI
Простой способ отдавать данные сайтам и приложениям. Например, страница сайта администрации может получать список школ из Цифрового мозга, а не хранить его вручную в верстке.
Проект Йолташ
Новая схема работы с городскими данными для эпохи ИИ-агентов
ИИ-агента сегодня может собрать почти любой человек. Но агенту нужны не догадки большой языковой модели, а точные, актуальные и структурированные данные.
Йолташ создает такую среду: городские данные собираются в Цифровом мозге, приводятся к единому виду и становятся доступны сайтам, сервисам, разработчикам и ИИ-агентам через контролируемые интерфейсы.
ИИ не должен угадывать.
ИИ должен работать с проверенными городскими данными.
Почему старой схемы уже недостаточно
Городская информация обычно лежит в разных местах: в ГИС, реестрах, таблицах, PDF-документах, ведомственных системах, на сайтах и в отдельных базах. Формально данные могут быть открыты, но для ИИ-агента они часто не готовы к работе.
Чтобы агент мог использовать такие источники, разработчику приходится писать парсеры, загрузчики, анализаторы, индексы, RAG-системы и программы для очистки и сопоставления данных. Это сложно, долго и каждый раз делается заново.
Как сейчас
- данные разбросаны по разным системам;
- для каждого источника нужна отдельная обработка;
- агент может ошибаться или угадывать;
- разработчик вынужден собирать свой технический слой.
Как в Йолташе
- данные готовятся в едином городском ядре;
- объекты очищены, сопоставлены и структурированы;
- агент подключается к готовому MCP-серверу;
- ответ строится на проверенном источнике.
Цифровой мозг - ядро Йолташа
Цифровой мозг - это живая система данных городского округа «Город Йошкар-Ола». Она хранит сведения об объектах городской инфраструктуры, организациях, адресах, территориях, учреждениях и связанных с ними данных.
64
слоя данных уже сформированы внутри Цифрового мозга
12,3 млн
записей об объектах городского округа «Город Йошкар-Ола»
обновления
данные периодически подтягиваются из ГИС, реестров и сервисов
Цифровой мозг подключается к НСПД, ФИАС, ГИС ЖКХ, ЕГРЮЛ и другим государственным информационным системам, реестрам и источникам. Данные обновляются, очищаются, сопоставляются и приводятся к единой структуре.
Как к данным подключаются сайты, люди и ИИ-агенты
MCP-сервер
Мост между ИИ-агентом и городскими данными. Агент получает разрешенные инструменты: найти объект, открыть карточку, проверить адрес, получить нужное поле.
IOLA CLI
Локальный помощник в командной строке. Пользователь пишет обычным языком, а CLI обращается к городским данным, API, MCP и подключенным сервисам.
В CLI могут работать локальные модели, российские LLM и зарубежные LLM. Функционал можно расширять новыми tools и skills.
Skills
Навыки для конкретных задач. Skill объясняет агенту, как работать со школами, детскими садами, почтой, файлами, диском или новым городским слоем.
Что уже открыто
Публичный MCP-сервер сейчас содержит первые два тестовых слоя: школы и детские сады. Это стартовая публикация для запуска и проверки схемы. В дальнейшем будут подключаться другие слои Цифрового мозга.
Один источник.
Данные готовятся в Цифровом мозге один раз и используются на сайте, в API, MCP, CLI и skills.
Данные готовятся в Цифровом мозге один раз и используются на сайте, в API, MCP, CLI и skills.
Меньше ручной работы.
Создателю ИИ-агента не нужно писать парсеры и собирать RAG-слой для каждого источника.
Создателю ИИ-агента не нужно писать парсеры и собирать RAG-слой для каждого источника.
Больше доверия к ответам.
Агент работает не по памяти модели, а через разрешенный интерфейс к актуальным городским данным.
Агент работает не по памяти модели, а через разрешенный интерфейс к актуальным городским данным.