От Семен Лобачевский в искусственный интеллект — 30 мар. 2025 г.

Model Context Protocol (MCP) – открытый стандарт подключения ИИ к данным

Model Context Protocol (MCP) – это открытый стандарт, призванный упростить подключение искусственного интеллекта к внешним данным и инструментам.

Что такое MCP и зачем он нужен

По сути, MCP стандартизирует способ, которым приложения передают контекст большим языковым моделям (LLM) – наподобие универсального порта (аналогично USB-C) для AI-приложений

Зачем это нужно?

Дело в том, что даже самые мощные модели остаются изолированными от актуальной информации: они «заперты» в пределах знаний из своих обучающих данных и не имеют прямого доступа к свежим данным в корпоративных системах или онлайн-сервисах. Каждый раз, когда требуется подключить новую базу данных или сервис к такому ИИ, разработчикам приходилось писать уникальный коннектор с нуля – такой подход фрагментирован и плохо масштабируется. MCP решает эту проблему, предоставляя универсальный интерфейс для связи AI-систем с любыми источниками данных, заменяя россыпь разрозненных интеграций единым протоколом.

Помимо упрощения интеграции, MCP помогает самим моделям давать более точные и релевантные ответы. Благодаря стандартному способу подключения к внешним данным, модель может получать актуальный контекст в режиме реального времени – будь то документы компании, свежие записи из CRM или результаты веб-поиска. Это значительно снижает риск галлюцинаций (когда модель уверенно генерирует неверную информацию) за счёт опоры на проверенные внешние данные

В итоге AI-ассистенты становятся более полезными и надёжными для пользователей, потому что они не ограничены устаревшей информацией, а могут "знать" то, что знает ваша компания или интернет на сегодняшний день.

История появления MCP

Идея стандартизировать соединение ИИ с данными витала в сообществе, но полноценное решение появилось лишь недавно. В конце 2024 года компания Anthropic официально представила и открыла исходный код MCP как нового открытого стандарта интеграции AI-ассистентов с внешними системами

Этот релиз (состоявшийся в ноябре 2024) включал в себя спецификацию протокола, SDK для разработчиков на Python и TypeScript, а также набор открытых примеров серверов MCP для популярных сервисов. По словам Anthropic, цель MCP – помочь передовым моделям (таким как их собственный ассистент Claude) давать более релевантные ответы за счёт прямого доступа к данным там, где они хранятся (внутри корпоративных хранилищ, бизнес-приложений, инструментов разработчика и пр.)

Важно отметить, что MCP изначально задумывался как открытый стандарт для всей индустрии, а не проприетарная технология одной компании. Уже на момент запуска в 2024 году объявлено, что ряд компаний участвовал в раннем внедрении. В их числе – финтех-компания Block (бывший Square) и платформа Apollo, которые интегрировали MCP в свои системы одними из первых

Параллельно разработчики инструментов для кодинга (например, Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph) начали сотрудничать с Anthropic, чтобы встроить поддержку MCP в свои продукты.

Стандарт быстро привлёк внимание отрасли. Уже через несколько месяцев после выхода MCP крупные игроки присоединились к экосистеме. В марте 2025 года конкурент Anthropic – компания OpenAI – объявила, что добавит поддержку MCP во все свои ключевые продукты, включая десктоп-приложение ChatGPT

Глава OpenAI Сэм Альтман прямо заявил: «Пользователям очень нравится MCP, и мы рады внедрить его в наших сервисах». Это знаковое событие показало, что подход Anthropic находит отклик по всему рынку. К началу 2025-го поддержку MCP анонсировали или реализовали такие компании, как Block, Apollo, Replit, Codeium и Sourcegraph. Стандарт MCP из экспериментальной идеи быстро превратился в широко принимаемый способ соединения ИИ-моделей с внешними данными.

Как работает MCP (пошагово)

MCP основывается на классической клиент-серверной архитектуре для взаимодействия AI-модели с внешними ресурсами. В экосистеме MCP есть три ключевых компонента: хост-процесс, MCP-клиент и MCP-сервер

Хост-процесс – это само AI-приложение или среда агента, с которой взаимодействует пользователь (например, десктопное приложение Claude или плагин в IDE). MCP-клиент – это промежуточный модуль, который запускается хостом для связи с каждым конкретным сервером MCP; он обеспечивает изолированное и безопасное общение с сервером. MCP-сервер же – это отдельная программа (обычно вне самой модели), реализующая стандарт MCP и предоставляющая определённый набор возможностей модели.

Проще говоря, MCP-сервер выступает в роли адаптера к какому-то источнику данных или функционалу. Он может "уметь" работать с одним или несколькими конкретными сервисами (например, с базой знаний, с API погоды или с файловой системой) и предоставляет эти возможности в стандартной форме. MCP-серверы экспонируют свои возможности через так называемые примитивы – стандартные типы действий/данных:

Prompts – предопределённые подсказки или шаблоны инструкций для модели. Это своего рода заготовки запросов, которые сервер может предоставить, чтобы направлять поведение модели в определённых сценариях.
Resources – данные или документы в структурированном виде, которые могут быть включены в контекст модели. Например, сервер может предоставить текст файла, фрагмент базы данных или информацию из CRM как ресурс, чтобы модель использовала их при формировании ответа.
Tools – "инструменты", то есть исполняемые функции или действия, которые модель может вызвать через протокол. Инструментом может быть, к примеру, вызов внешнего API, выполнение поиска, запуск кода и т.д. Через Tools модель фактически может запрашивать выполнение операций вне себя (например, получить текущую погоду, послать письмо, выполнить SQL-запрос и др.).

Со стороны клиента протокол определяет дополнительные примитивы: Roots и Sampling

Roots позволяют серверу получить доступ к определённым корневым узлам файловой системы или другим локальным ресурсам хоста – например, чтобы читать файлы пользователя (конечно, с явного разрешения). Sampling даёт серверу возможность запросить у клиента генерацию фрагмента текста моделью (т.е. сделать дополнительный вызов LLM) внутри процедуры – это используется для реализации более сложного «агентного» поведения, когда сервер может понадобиться попросить модель что-то сгенерировать по ходу работы инструмента. Важно, что такие запросы всегда остаются под контролем пользователя (в спецификации оговорено, что на Sampling-действия должен быть человек в цикле, способный разрешить или отклонить их).

В основе MCP для передачи сообщений между клиентом и сервером используется протокол JSON-RPC, что обеспечивает унифицированный формат вызовов и ответов (в формате JSON) независимо от языка и платформы

То есть клиент и сервер обмениваются JSON-сообщениями определённой структуры, описывающими, какой инструмент вызвать, с какими параметрами, или какие данные передать.

Рассмотрим теперь пошагово, как взаимодействуют компоненты MCP на практике:

Развертывание MCP-сервера. Сначала разработчик или интегратор запускает MCP-сервер, предоставляющий доступ к определённым данным или функциям. Сервер реализует одну или несколько возможностей (примитивов) – например, сервер погоды, который обращается к внешнему API прогноза. Такой сервер можно написать на удобном языке (существуют готовые SDK); например, Anthropic в руководстве демонстрирует MCP-сервер на Python, который обращается к веб-сервису погоды. Сервер регистрирует, какие Tools и Resources он предоставляет – в нашем примере это инструмент для получения прогноза погоды и, возможно, ресурс с предупреждениями о погодных условиях.
Подключение клиента (AI-приложения). Хост-приложение с AI-моделью (например, десктопный Claude или чат-бот) подключается к запущенному MCP-серверу через MCP-клиент. Каждый сервер идентифицируется именем и адресом (локальным или сетевым). Хост создаёт отдельный изолированный MCP-клиент для связи с сервером. После установления соединения сервер сообщает клиенту, какие инструменты и данные он готов предоставить. Например, клиент узнаёт, что сервер "weather" имеет инструмент get_forecast для получения прогноза.
Запрос от пользователя и выбор инструмента. Пользователь задаёт модели вопрос или задачу. Если для ответа модель** нуждается во внешней информации** (например, вопрос: «Какая погода ожидается завтра в Лондоне?»), AI-модель определяет, что ей нужно вызвать соответствующий инструмент MCP. Благодаря MCP, модель знает о доступных инструментах: в нашем случае – о существовании инструмента прогноза погоды на сервере "weather". Модель формирует JSON-RPC запрос через MCP-клиента, вызывающий нужный Tool на сервере (например, get_forecast с параметром "London").
Выполнение внешнего действия через MCP. MCP-сервер получает запрос от модели и выполняет заложенную в инструмент логику. В примере с погодой сервер обращается к внешнему Weather API, получает прогноз по указанному городу и подготавливает результат (например, текстовое резюме прогноза). Этот результат сервер отправляет обратно MCP-клиенту, следуя стандартному формату ответа.
Возврат данных модели. MCP-клиент на стороне AI-приложения получает ответ от сервера и передаёт его самой модели. Теперь модель располагает свежими данными (прогнозом погоды для Лондона) в качестве дополнительного контекста.
Формирование конечного ответа. Модель использует полученную от MCP информацию для генерации окончательного ответа пользователю. В нашем примере, зная прогноз, ассистент может ответить: «Завтра в Лондоне ожидается 18°C и дождь, возьмите зонт.» – включая в ответ именно те сведения, что пришли с MCP-сервера.

Если пользователь задаёт новый вопрос, требующий других данных, процесс повторяется: модель может вызвать другие инструменты или ресурсы, возможно подключённые через другие MCP-серверы (хост может одновременно держать связь с несколькими серверами). Благодаря стандартизированному подходу, для модели не важно, откуда именно пришли данные – от API погоды, из базы знаний или из локального файла – все они подаются единообразно через MCP.

Стоит подчеркнуть, что MCP обеспечивает двунаправленную связь: модель не только может запрашивать у сервера данные или действия, но и сервер при необходимости может сделать обратный запрос к модели (через упомянутый примитив Sampling). Например, при сложной многошаговой операции MCP-сервер может запросить у модели генерацию промежуточного вывода или уточнение, прежде чем продолжить выполнение инструмента

Такая возможность открывает двери к созданию более "агентных" сценариев, когда внешние инструменты могут интерактивно сотрудничать с моделью. Разумеется, все эти операции происходят под надзором хоста и, при пользовательском интерфейсе, обычно требуют подтверждения от человека, прежде чем модель вызовет сторонний инструмент или выполнит действие, – это важный аспект безопасности.

Пример кода MCP-сервера

Чтобы лучше понять техническую сторону, рассмотрим упрощённый пример кода на Python, создающего MCP-сервер. Предположим, мы хотим реализовать сервер WeatherServer, который будет предоставлять модели два инструмента: получить текущий прогноз погоды и получить предупреждения о погодных аномалиях. С помощью официального Python SDK сделать это можно несколькими строчками:

from mcp.server.fastmcp import FastMCP

# Инициализируем MCP-сервер с именем "weather"
mcp = FastMCP("weather")

# Определяем инструмент: получение прогноза (для простоты без реального API)
async def get_forecast(city: str) -> str:
    """Возвращает фиктивный прогноз погоды для указанного города."""
    # ... (здесь могла быть логика обращения к Weather API) ...
    return f"Прогноз для города {city}: 18°C, возможен дождь."

# Регистрируем инструмент на сервере
mcp.add_tool(get_forecast)

# Запускаем MCP-сервер (соединение через стандартный ввод/вывод)
if __name__ == "__main__":
    mcp.run(transport="stdio")

В этом примере мы использовали класс FastMCP из SDK, дали серверу имя "weather", затем объявили функцию get_forecast как асинхронный инструмент. Метод mcp.add_tool регистрирует эту функцию как доступный внешнему миру Tool (имя инструмента по умолчанию берётся из имени функции, описание – из докстринга). Наконец, mcp.run() запускает сервер, ожидая подключения клиента. В реальной ситуации эта функция get_forecast вызывала бы внешний API для получения настоящей погоды; здесь для простоты возвращается статическая строка. Тем не менее, модель, подключившись к такому серверу, увидит инструмент get_forecast и сможет его вызвать, передав название города, – получив взамен строку с прогнозом. Аналогичным образом можно добавить другие инструменты или ресурсы.

На стороне AI-приложения (например, Claude Desktop) нужно прописать конфигурацию для подключения к этому серверу. В случае Claude Desktop это делается в JSON-файле настроек, где указывается, какой командой запустить MCP-сервер. После перезагрузки приложения ассистент Claude автоматически запустит наш WeatherServer и будет готов использовать его инструменты. В интерфейсе Claude Desktop такие подключённые инструменты отображаются иконкой «молотка»: кликнув на неё, можно увидеть список доступных действий с пометкой, от какого сервера они поступают

Таким образом, MCP выстраивает унифицированный канал связи между моделью и внешними системами. Разработчик пишет сервер-контейнер для своей системы (будь то файловый сервис, база данных или API), а AI-клиент (модель) подключается к нему и взаимодействует стандартными запросами. Ниже мы рассмотрим, как этот механизм уже применяется на практике в реальных продуктах.

Примеры использования MCP в продуктах и компаниях

Стандарт MCP, хоть и новый, уже демонстрирует свою универсальность на практике. Рассмотрим несколько кейсов, как разные компании и проекты внедряют MCP для расширения возможностей ИИ:

Block (финтех) – Компания Block, известная финансовыми сервисами (Square, Cash App), одной из первых внедрила MCP, чтобы безопасно подключить свои AI-системы к внутренним хранилищам данных. С помощью MCP их модели могут напрямую запрашивать актуальные данные (например, транзакции, отчёты) из корпоративных источников, что позволяет принимать более обоснованные решения на основе свежей информации. CTO компании отметил, что открытые технологии вроде MCP "наводят мосты" между ИИ и реальным миром, делая инновации доступнее.
Apollo (CRM-платформа) – Компания Apollo, разрабатывающая CRM и инструменты для работы с клиентами, использует MCP для связи AI-ассистентов со своей системой управления клиентами. Это позволяет их интеллектуальным помощникам получать доступ к данным о клиентах, сделках, коммуникациях – и предоставлять менеджерам контекстные подсказки или автоматизировать рутинные задачи. Например, AI-бот Apollo через MCP может извлечь из CRM историю взаимодействия с определённым клиентом и на основе этих данных помочь подготовить персонализированное коммерческое предложение. MCP здесь повышает доступность данных и качество клиентского сервиса за счёт интеграции ИИ с CRM-системой.
Sourcegraph Cody – Sourcegraph – это платформа для поиска по коду, и её AI-помощник Cody тоже был улучшен с помощью MCP. Интеграция MCP позволила Cody получать доступ к обширным базам исходного кода и документации напрямую, что делает его подсказки и автодополнения гораздо более точными и релевантными для разработчиков. Например, при запросе разработчика "найди использование такой-то функции в кодовой базе", Cody через MCP может просканировать связанные репозитории и выдать ответ с конкретными фрагментами кода. Без MCP ассистент был бы ограничен лишь тем кодом, что помещён в его контекст вручную, а со стандартным протоколом он может "подключаться" к целому источнику знаний о коде по требованию.
Zed Editor – Zed – продвинутый текстовый редактор для разработчиков, который также встроил MCP для обогащения своих AI-функций. Благодаря MCP, AI-фичи в Zed могут бесшовно взаимодействовать с разными инструментами разработчика и репозиториями кода. Практически это означает, что находясь в редакторе, программист может задать вопрос помощнику, и тот через MCP получит нужный контекст (например, содержимое связанных файлов, результаты сборки, сообщения из issue-трекера) и выдаст ответ или выполнит действие. Zed использует MCP, чтобы его AI-ассистент понимал окружение проекта так же хорошо, как сам разработчик.
Replit и Codeium – Онлайн-платформа для кодирования Replit и инструмент автодополнения кода Codeium также включились в работу с MCP. Их цель – улучшить помощь программистам при написании кода. С MCP ассистенты в этих средах могут, к примеру, получать справочную информацию о функциях из документации, искать примеры использования в большом количестве проектов или взаимодействовать с окружением выполнения кода. Стандартный протокол облегчает интеграцию таких возможностей: вместо того чтобы каждую внешнюю функцию прописывать вручную, разработчики Replit/Codeium подключают готовые MCP-серверы (или пишут свои) для нужных задач. В результате AI-инструменты в IDE становятся более контекстно-осведомленными и полезными – они могут ответить, опираясь на реальный код и данные, а не только на свою обученную память.
Apify – Компания Apify, известная в сфере веб-скрейпинга и автоматизации веб-доступа, разработала MCP-сервер, который открывает для AI-агентов доступ ко всем её скриптам-краулерам (так называемым Actors). Это значит, что с помощью MCP можно попросить модель запустить сбор данных с сайта или поиск по API через уже готовые акторы Apify. Например, AI-модель может через MCP вызвать парсер цен с интернет-магазина или краулер новостных сайтов, а затем использовать полученные свежие данные для ответа пользователю. Раньше для такого требовалась сложная интеграция (или посредники типа API-шлюзов), теперь же MCP даёт единый механизм. Это значительно упрощает создание AI, способных в реальном времени собирать информацию из веба, оставаясь при этом в контролируемых рамках (MCP-сервер выступает прослойкой, которая может содержать логику по ограничению или обработке таких запросов).
Anthropic Claude Desktop – Наконец, пример от самих создателей MCP: десктопное приложение Claude (AI-ассистент от Anthropic) встроило поддержку MCP изначально. Claude Desktop может подключаться к локальным MCP-серверам, предоставляя ассистенту доступ к файлам на вашем компьютере, установленным приложениям или базам данных – при этом безопасно и с вашего разрешения. Скажем, вы можете запустить Filesystem MCP-сервер, дающий доступ к выбранным папкам на диске, и Claude через него сможет найти нужный документ по вашему запросу. Или подключить MCP-сервер для Git, чтобы ассистент мог проанализировать ваши последние коммиты. Всё это расширяет возможности персонального AI-ассистента: он становится по-настоящему полезен в повседневной работе, так как знает, с чем вы работаете (контекст из ваших данных). Anthropic специально подчёркивает, что MCP соединение проходит локально или по доверенным каналам, а инструменты требуют явного подтверждения, так что конфиденциальные данные не утекут без вашего ведома. По сути, Claude Desktop с MCP – это пример того, как AI интегрируется в рабочее окружение пользователя, оставаясь при этом управляемым и безопасным.

Как видно, сфера применения MCP обширна: от помощи разработчикам в написании кода до финансовых анализов, от CRM-систем до веб-скрейпинга. Общим во всех этих кейсах является то, что MCP позволяет подключить модель к специализированному контексту конкретной компании или задачи. В результате ИИ-система перестаёт быть «черным ящиком на генеративных весах» и становится полноценной частью экосистемы, умеющей общаться с остальными сервисами на равных. Причём всё это достигается без жёсткой привязки к какому-то одному вендору или технологии – протокол открыт, так что любые участники могут создавать совместимые компоненты.

Почему MCP важен для будущего ИИ и данных

Появление Model Context Protocol многие считают поворотным моментом в развитии приложений с ИИ. Вот ключевые причины, почему MCP настолько важен и как он меняет подход к работе с данными в AI-системах:

Решение проблемы N×M интеграций. MCP кардинально упрощает ландшафт интеграций между моделями и инструментами. Раньше, если у вас N разных AI-моделей и M разных источников данных, потребовалось бы N×M уникальных связок (коннекторов), чтобы каждая модель могла работать с каждым источником. Это быстро становилось неуправляемым по мере роста систем. MCP сводит эту сложность к схеме N+M: каждому инструменту достаточно один раз реализовать поддержку MCP, и каждой модели – один раз реализовать MCP-клиента, после чего любая модель сможет работать с любым инструментом по этому стандарту. Такой унифицированный слой совместимости напоминает появление USB для периферийных устройств: когда-то к компьютеру требовались отдельные порты и драйверы для каждой категории устройств, а с USB достаточно одного стандарта. Аналогично, MCP становится стандартным «разъёмом» для подключения AI к любым сервисам.
Доступ к актуальным данным и снижение галлюцинаций. Стандартный протокол предоставляет моделям доступ к актуальной внешней информации, устраняя одно из главных ограничений LLM – устаревание знаний. Вместо того чтобы полагаться исключительно на статичную память (обучение на данных до определённой даты), модель через MCP может всегда подтянуть свежие сведения из надёжного источника. Например, аналитическая модель может получить последние финансовые показатели компании из БД перед подготовкой отчёта, или чат-бот технической поддержки – заглянуть в актуальную документацию. Это не только делает ответы точнее, но и повышает доверие пользователей к ИИ, поскольку снижается частота ошибочных, «фантазийных» ответов. Модель, подкреплённая реальными данными, фактически соединяет в себе генеративную гибкость и точность традиционных баз знаний.
Расширение возможностей и сложных сценариев (AI-агенты). MCP открывает дорогу к созданию более сложных и автономных AI-агентов, способных выполнять многошаговые задачи. Поскольку протокол позволяет модели взаимодействовать сразу с несколькими инструментами и поддерживать контекст между ними, ИИ может последовательно решать подзадачи, прибегая к разным сервисам. Например, агент-помощник может поочерёдно: через MCP получить данные из CRM, затем вызвать инструмент отправки email, затем зарегистрировать результат в системе – всё это в рамках одной комплексной задачи "ответить клиенту и обновить статус сделки". Раньше подобное приходилось жестко программировать, а теперь модель сама динамически оркестрирует вызовы инструментов. MCP сохраняет общий контекст при переходе между различными ресурсами, что важно для целостного понимания задачи. В перспективе это приближает нас к AI, способным брать на себя полноценное выполнение поручений, а не только выдавать совет в чат. Разумеется, при таком подходе вопрос безопасного контроля решается за счёт того же протокола – все действия проходят через проверенный интерфейс с возможностью аудитинга и ограничения прав.
Независимость от конкретных моделей и вендоров. MCP изначально задуман как модель- и платформа-агностичный стандарт. Он не привязан к какому-либо одному движку LLM или облачному сервису. Если завтра появится новая языковая модель, достаточно реализовать для неё MCP-клиент – и она сразу сможет пользоваться всей экосистемой MCP-серверов (существующих и будущих). И наоборот, новый полезный MCP-сервер (например, для работы с каким-то новым видом данных) автоматически доступен всем моделям, поддерживающим MCP. Это резко снижает vendor lock-in (зависимость от одного поставщика) в сфере AI-интеграций. Для предприятий это означает более свободный выбор технологий: можно использовать и OpenAI GPT, и Anthropic Claude, и свою модель – и все они будут работать с вашими данными одинаково стандартным образом. В долгосрочной перспективе такой открытый стандарт стимулирует конкуренцию и инновации, ведь разработчики инструментов могут сосредоточиться на функциональности, зная, что подключение к моделям упростилось, а разработчики моделей – на улучшении моделей, не тратя ресурсы на сотни специфичных интеграций.
Снижение затрат и ускорение разработки. С технической стороны, MCP позволяет экономить время и ресурсы разработчиков. Вместо того чтобы каждому проекту заново изобретать способы подключения AI к базам данных или API, команды могут использовать готовые решения MCP или создавать их по шаблонам. Anthropic и сообщество уже предлагают множество готовых MCP-коннекторов (для Google Drive, Slack, GitHub, SQL-баз и т.д.), которыми можно воспользоваться. Даже написание нового MCP-сервера упрощается за счёт SDK и общих подходов. Всё это снижает барьер входа для внедрения ИИ в существующие продукты: интеграция, которая раньше занимала недели, теперь может занять дни или часы. Кроме того, стандартизация рождает и лучшие практики интеграции – сообщество обменивается наработками, что работает, а что нет, появляются единые подходы к безопасности, контролю доступа, логу действий модели и т.п. MCP, будучи открытым, постоянно улучшается с учётом этих практик. Как результат, будущие AI-проекты будут строиться быстрее и надёжнее, потому что значительная часть работы (связывание с данными) становится рутинной и решаемой стандартным образом.
Новый подход к данным: от silo к agentic-модели работы. Раньше данные и ИИ жили в отдельных мирах: данные – в своих хранилищах и сервисах, ИИ – в своей нейросетевой голове. MCP предлагает совершенно иной подход, где данные "подтягиваются" к модели по запросу, а модель становится активным участником ИТ-инфраструктуры. Это похоже на смену парадигмы: вместо того чтобы загонять всё знание мира внутрь модели (что и невозможно, и неэффективно), мы учим модель саму обращаться во внешний мир за нужной информацией. Такой подход меняет роли в работе с данными – модель становится и потребителем, и инициатором запросов к данным. В будущем это может повлечь пересмотр архитектуры приложений: данные могут оставаться распределёнными там, где им и положено быть (в CRM, ERP, файлах, облачных сервисах), а умные модели будут "виты вокруг" этих данных, подтягивая их по стандартному интерфейсу, когда нужно. Это повышает гибкость и масштабируемость: можно добавлять новые источники знаний просто подключая новый MCP-сервер, не меняя саму модель. Более того, это делает AI-системы более прозрачными – можно отслеживать, какие именно инструменты или ресурсы модель вызывала для получения ответа (а MCP по сути логирует этот процесс в виде вызовов). Для будущего ИИ, особенно в корпоративной среде, такая прозрачность и управляемость – критически важные качества.

Конечно, MCP – не серебряная пуля, и его эффективность зависит от того, как его применять. Требуется выработать соглашения о доступах, безопасности, контролировать качество данных, которые подаются модели. Но сам факт наличия общего протокола уже существенно ускоряет прогресс. Многие эксперты считают, что MCP закладывает фундамент для следующего поколения AI-приложений – настолько же, насколько HTTP в своё время заложил основу для Всемирной паутины, стандартизировав доступ к гипертекстовой информации.

Заключение: взгляд в будущее MCP

Model Context Protocol стремительно из статуса «нового предложения» перешёл в категорию ключевых технологий для AI. Всего за первый год с момента релиза MCP оформился как жизнеспособный открытый стандарт с широкой поддержкой. Anthropic изначально запустила MCP как открытый проект и продолжает развивать его совместно с сообществом, приглашая всех желающих участвовать в формировании будущего контекстно-осведомлённого ИИ

Сообщество вокруг MCP растёт: к началу 2025 года протокол уже получил тысячи интеграций по всему миру – от крупных техногигантов до независимых разработчиков. Энтузиазм поддержали даже конкуренты: OpenAI публично приняла стандарт MCP для своих продуктов, а представители Anthropic приветствовали этот шаг, отметив, что MCP стал активно развивающимся открытым стандартом.

Что нас ждёт дальше? В ближайшей перспективе – появление всё новых MCP-серверов и коннекторов для самых разных систем: от специализированных научных баз данных до бытовых приложений. Можно ожидать, что поддержка MCP станет обычным делом при разработке корпоративных приложений с ИИ: подобно тому, как сегодня любой серьёзный сервис имеет API, завтра он может обзавестись MCP-совместимым интерфейсом для взаимодействия с AI. Это упростит создание комплексных решений, где разные модели и сервисы «разговаривают» друг с другом одним языком.

В будущем, когда экосистема MCP окрепнет, появится возможность для ещё более глубокой интеграции AI в нашу цифровую жизнь. AI-ассистенты смогут "переходить" из одного приложения в другое, сохраняя контекст, благодаря общему протоколу: к примеру, ваш персональный помощник сможет по MCP получить данные из календаря, затем из почты, затем из новостной ленты – и собрать всё это в осмысленный ответ или действие. Anthropic прямо указывает, что по мере взросления экосистемы MCP AI-системы смогут сохранять контекст, переходя между разными инструментами и наборами данных, заменяя сегодняшние фрагментарные интеграции на более устойчивую архитектуру

Не менее важно и то, что MCP задаёт стандарт ответственного и безопасного подключения ИИ. Поскольку протокол открыт, вопросы безопасности обсуждаются и решаются сообща: уже сейчас внесены механизмы запросов разрешений, ограничения на вызываемые действия, разделение прав доступа между серверами. В перспективе на базе MCP могут появиться надстройки для ещё более гибкого управления – например, централизованные политики, указывающие, каким данным какие модели могут пользоваться. Это станет возможным именно благодаря единообразию интерфейса.

Подводя итог, Model Context Protocol – это шаг к тому, чтобы снять барьер между ИИ и данными. Если сравнить искусственный интеллект с талантливым сотрудником, то MCP – это как дать ему доступ ко всем нужным информационным системам компании и инструментам для работы. Такой сотрудник неизбежно станет эффективнее. На наших глазах формируется новая парадигма: вместо того чтобы адаптировать данные под модель (через долгие выгрузки, препроцессинг, обучение), мы адаптируем модель к данным в режиме реального времени через единый протокол.

Можно с уверенностью сказать, что MCP заложил тенденцию на открытые стандарты в области AI. Вокруг MCP уже возникло сообщество, и если оно сохранит набранный темп, протокол может стать столь же невидимым, но важным базисом для ИИ-систем, как, скажем, TCP/IP для интернета. Будущие AI-решения вероятно будут строиться с расчётом на MCP или его потомков по умолчанию. А пользователи, сами того не замечая, будут получать более умные приложения – потому что где-то «под капотом» ИИ свободно общается с нужными данными.

Итак, Model Context Protocol – яркий пример того, как стандартизация и открытость могут ускорить прогресс. Он уже меняет подход к работе с данными в AI, и его влияние будет расти. Скорее всего, в ближайшие годы мы увидим ещё больше интересных кейсов и, возможно, расширений MCP. Но главное уже произошло: ИИ перестаёт быть отдельно стоящей сущностью и становится полноправной частью информационных систем – контекстно подключённой, взаимодействующей и эволюционирующей вместе с ними. Именно в этом видится будущее, и MCP сейчас прокладывает к нему дорогу.