☕️ MCP: как AI-модели подключаются к реальному миру

Наконец вы дошли до агентного режима на ПК. Теперь хочется развязать ему руки - позволить ходить в Slack, читать Google Drive и создавать задачи в Jira.

Решение - MCP (Model Context Protocol) - это стандарт, котрый позволяет моделям общаться с разными сервисами

Почему не просто ходить в API?
Если у Jira есть REST API, зачем MCP-сервер поверх?
— Стандартизация. У каждого REST API свой формат. MCP даёт единый, который модель понимает из коробки.
— Discovery. MCP-клиент спрашивает: «что умеешь?» — получает полный список инструментов со схемами автоматически.
— Портативность. Один MCP-сервер = интеграция сразу с Claude, ChatGPT, Copilot, Cursor.

При этом MCP не заменяет API — он садится поверх. Внутри MCP-сервера — обычные HTTP-запросы.


В MCP три роли
— Host — приложение, где живёт AI. Claude Desktop, Cursor, ChatGPT desktop. Управляет соединениями, решает какие серверы подключить.
— Client — компонент внутри host'а, одно соединение с одним сервером.
— Server — лёгкий сервис, который даёт модели возможности. Сервер для GitHub умеет создавать PR, сервер для Postgres — выполнять SQL.

Каждый сервер предоставляет три типа возможностей:
— Tools — функции, которые модель вызывает сама: create_issue, send_email, run_query. Самый популярный примитив.
— Resources — данные для чтения: файлы, записи из базы. Запрашивает приложение, не модель.
— Prompts — шаблоны инструкций для типовых задач. Выбирает пользователь.

Локальные vs удалённые серверы
— Локальные — процесс на вашей машине. Данные никуда не уходят. Примеры: файловая система, локальная БД, Git.
— Удалённые — веб-сервис в облаке. Нужна авторизация. Примеры: Slack, Jira, Gmail, все коннекторы в Claude.ai.

С точки зрения протокола разницы нет — JSON-RPC одинаковый. Меняется только транспорт.

Как сделать свой MCP-сервер
Попросить вашего агента)) Если дадите ему спецификацию АПИ методов, ему будет проще.

Где взять готовые серверы
→ registry.modelcontextprotocol.io — официальный реестр с API для поиска
→ github.com/mcp — курируемый каталог от GitHub
→ Claude.ai — 75+ коннекторов в один клик (Gmail, Drive, Slack, Jira...)
→ npm / PyPI — ищите по mcp-server

Подводные камни
Контекст. Каждый подключённый сервер забирает токены на описания инструментов. 10 серверов × 20 tools = тысячи токенов ещё до вопроса пользователя.

Безопасность. Аудит 2025-го нашёл prompt injection через описания инструментов, возможность кражи данных через комбинации tools, подмену серверов. Протокол не навязывает политик — это на вас.

Хрупкость stdio. Случайный console.log в stdout ломает JSON-RPC. HTTP-транспорт надёжнее.

Зрелость. Спецификация развивается, breaking changes возможны.

👀 Ссылки
→ Спецификация: modelcontextprotocol.io
→ GitHub: github.com/modelcontextprotocol
→ Реестр: registry.modelcontextprotocol.io
→ Курс от Anthropic: anthropic.skilljar.com

#ai #mcp #agentic