Model Context Protocol (MCP)
По мере созревания экосистемы AI агенты больше не живут в изолированных бункерах. Им нужно читать документы из облачного хранилища, отправлять данные в бизнес-приложения, вызывать внутренние API и координироваться с другими агентами. Пользовательские интеграции — где вы пишете адаптеры на заказ для каждого источника данных или сервиса — хрупки и плохо масштабируются. Входит Model Context Protocol (MCP): открытый стандарт, введенный Anthropic (и с тех пор принятый крупными игроками, такими как OpenAI, Google DeepMind и Microsoft), который предоставляет единообразный, независимый от модели способ подключения LLM к внешним системам. Думайте о MCP как о "порте USB-C для AI" — едином, четко определенном интерфейсе, который любой источник данных или инструмент может раскрыть, и любой агент может потреблять, без специализированного кода-клея.
Основные концепции MCP
В своей основе MCP определяет две роли:
MCP-сервер — это веб-сервер, который раскрывает данные или сервисы через стандартизированный интерфейс JSON-RPC 2.0. Сервер может обернуть что угодно — облачное хранилище объектов, SQL-базы данных, корпоративные системы управления отношениями с клиентами, проприетарную бизнес-логику — до тех пор, пока он реализует спецификацию MCP.
MCP-клиент — это любой агент или LLM-приложение, которое "говорит" на MCP. Клиент отправляет запросы JSON-RPC (например, "Перечислить все файлы в этой папке Salesforce" или "Выполнить функцию 'getCustomerBalance' с customerId=1234") и получает структурированные JSON-ответы. Поскольку протокол единообразен, разработчику агента не нужно знать внутренности сервера — только его раскрытые методы.
Под капотом MCP использует JSON-RPC 2.0 через HTTPS или WebSocket. Серверы рекламируют свои доступные методы (например, listFiles, getRecord, runAnalysis) и их схемы входных/выходных данных. Клиенты получают "каталог методов" сервера, позволяя LLM рассуждать о том, какой метод вызвать и с какими параметрами. Как только вызов инструмента выбран, MCP-клиент оборачивает этот вызов в полезную нагрузку JSON-RPC, отправляет её на соответствующий сервер и ждет ответа. Поскольку оба конца говорят на одном языке, создание межплатформенной совместимости становится простым.
Преимущества MCP
До MCP разработчики писали пользовательские адаптеры для каждой целевой системы — жестко кодируя REST-вызовы или использование SDK непосредственно внутри кода их агента. По мере роста числа источников данных эти интеграции на заказ умножались, приводя к хрупкому, подверженному ошибкам коду, который было трудно поддерживать или расширять.
Несмотря на эти преимущества, было поднято несколько вопросов безопасности, которые еще не полностью решены — особенно вокруг аутентификации, контроля доступа и потенциальных векторов атак, когда несколько агентов разделяют MCP-конечные точки. Обеспечение того, чтобы только авторизованные агенты вызывали конкретные методы, поддержание контроля доступа на основе ролей к чувствительным данным, предотвращение инъекции вредоносных полезных нагрузок и поддержание журналов аудита остаются активными областями исследований и разработки. Некоторые организации все еще полагаются на дополнительные сетевые политики или прокси-слои для смягчения этих рисков, но основная спецификация MCP еще не требует единого, стандартизированного решения безопасности.
Тем не менее, MCP решает критическую проблему повторного использования инструментов между несколькими агентами: как только сервис раскрыт через MCP, любое количество агентов может обнаружить и вызвать его методы без переписывания пользовательских адаптеров для каждого агента. Это значительно сокращает усилия по разработке и поощряет модульные, переиспользуемые архитектуры.
Пример реализации MCP
Чтобы увидеть MCP в действии, мы пройдем через самодостаточный пример на Python, который делает следующее:
- Запускает локальный "математический" MCP-сервер (через подпроцесс)
- Подключается к удаленному "погодному" MCP-серверу, работающему на localhost:8000/mcp
- Реализует асинхронный цикл агента, который проверяет последнее сообщение пользователя и решает, вызвать ли инструмент "math" (для арифметических выражений) или инструмент "weather" (для запросов о погоде)
- Демонстрирует, как агент анализирует выход инструмента и возвращает окончательный ответ ассистента
Вход "math" использует command + args для создания подпроцесса, который запускает MCP_weather_server.py. Под капотом этот скрипт должен соответствовать MCP (т.е. обслуживать JSON-RPC через STDIO).
Вход "weather" указывает на уже работающий HTTP MCP-сервер на http://localhost:8000/mcp. Транспорт streamable_http позволяет дуплексную коммуникацию JSON-RPC через HTTP/WebSocket.
MCP представляет значительный шаг вперед в том, как мы проектируем, развертываем и поддерживаем AI-агентов в масштабе. Определяя единый, стандартизированный интерфейс JSON-RPC для раскрытия и потребления методов, MCP разделяет реализацию сервиса и логику агента, позволяя любому количеству агентов повторно использовать те же инструменты без интеграций на заказ.
На практике это означает, что по мере появления новых источников данных, микросервисов или унаследованных систем разработчикам нужно только один раз реализовать MCP-совместимый сервер — и любой агент, способный работать с MCP, может немедленно обнаружить и вызвать его методы.
Хотя проблемы безопасности, такие как надежная аутентификация, детальный контроль доступа и валидация полезных нагрузок, остаются активными областями разработки, основное обещание MCP — бесшовная совместимость и модульное повторное использование инструментов — уже реализовано в производственных системах ведущих организаций. Глядя вперед, мы ожидаем дальнейшего уточнения лучших практик безопасности MCP, более широкого принятия стандартизированных каталогов методов и роста экосистемы публичных и частных MCP-конечных точек. В сумме, MCP решает одну из самых стойких проблем в проектировании агентных систем — как быстро и надежно интегрировать разнообразные сервисы — при этом закладывая основу для все более гибких, поддерживаемых и распределенных AI-архитектур.