Model Context Protocol (MCP) -- это открытый стандарт, разработанный компанией Anthropic, для подключения внешних инструментов и источников данных к большим языковым моделям. MCP решает фундаментальную проблему: каждый AI-инструмент до сих пор требовал собственной интеграции, а MCP создаёт универсальный протокол -- своего рода «USB для AI».
Если function calling -- это возможность LLM вызывать функции, то MCP -- это стандарт описания, обнаружения и вызова этих функций, независимый от конкретной модели или провайдера.
Зачем нужен MCP: проблема N x M интеграций
До появления MCP каждый AI-клиент (IDE, чат-бот, агент) должен был отдельно интегрироваться с каждым сервисом (GitHub, Jira, база данных, файловая система). Это создавало комбинаторный взрыв: N клиентов x M сервисов = N*M интеграций.
MCP сводит это к N + M: каждый клиент реализует MCP-клиент, каждый сервис -- MCP-сервер. Любой клиент работает с любым сервером через стандартный протокол.
- Для разработчиков инструментов -- один MCP-сервер работает со всеми AI-клиентами: Claude Desktop, VS Code Copilot, Cursor, собственные агенты
- Для разработчиков AI-приложений -- подключение нового инструмента занимает минуты, а не дни
- Для пользователей -- AI-ассистент получает доступ к реальным данным и инструментам, а не только к знаниям из обучающей выборки
Архитектура MCP: клиенты, серверы, транспорт
MCP использует клиент-серверную архитектуру с тремя ключевыми компонентами:
- MCP Host -- приложение, в котором работает LLM (Claude Desktop, IDE, ваш агент)
- MCP Client -- компонент хоста, который устанавливает соединение с MCP-серверами и управляет жизненным циклом
- MCP Server -- сервис, предоставляющий инструменты (tools), ресурсы (resources) и шаблоны промптов (prompts)
Транспорт может быть двух типов: stdio (для локальных серверов, запускаемых как дочерний процесс) и HTTP+SSE (для удалённых серверов). Протокол общения -- JSON-RPC 2.0.
// Пример MCP-манифеста сервера
{
"name": "database-server",
"version": "1.0.0",
"tools": [
{
"name": "query_database",
"description": "Выполнить SQL-запрос к базе данных",
"inputSchema": {
"type": "object",
"properties": {
"sql": { "type": "string", "description": "SQL-запрос" },
"database": { "type": "string", "description": "Имя базы данных" }
},
"required": ["sql"]
}
}
],
"resources": [
{
"uri": "db://schema",
"name": "Database Schema",
"description": "Схема базы данных"
}
]
}Примеры MCP-серверов и экосистема
К середине 2025 года экосистема MCP-серверов стремительно растёт. Вот самые популярные:
- Файловая система -- чтение, запись, поиск файлов на локальном диске
- GitHub -- управление issues, PR, просмотр кода, создание коммитов
- PostgreSQL / SQLite -- выполнение запросов, просмотр схемы, анализ данных
- Slack / Telegram -- чтение и отправка сообщений, управление каналами
- Brave Search / Google -- поиск в интернете в реальном времени
- Puppeteer -- управление браузером, скрапинг веб-страниц
Создать собственный MCP-сервер несложно. SDK доступны для Python, TypeScript, Java, Kotlin, Go. Минимальный сервер -- это 30-50 строк кода.
MCP, агенты и будущее AI-интеграций
MCP -- это фундаментальный сдвиг в архитектуре AI-приложений. Вместо монолитных агентов с захардкоженными интеграциями мы переходим к модульной архитектуре, где инструменты подключаются как плагины.
Для разработчиков, использующих ModelSwitch, MCP открывает новые возможности:
- Агенты с разными LLM-ядрами -- подключите MCP-инструменты к агенту на GPT-4o, затем переключите на Claude и сравните результаты. Через ModelSwitch это одна строка кода
- Оптимизация стоимости -- используйте дешёвые модели для рутинных tool calls и мощные -- для принятия решений
- Мультимодельные пайплайны -- разные шаги агента обрабатываются разными моделями через единый API
MCP уже поддерживается в Claude Desktop, Cursor, Windsurf, Zed, и список растёт. Если вы разрабатываете AI-инструменты или агентов -- MCP стоит изучить уже сейчас, пока стандарт формируется и вы можете повлиять на его развитие.