Что такое ​Model Context Protocol

​Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, разработанный компанией Anthropic, который обеспечивает унифицированный и безопасный способ подключения приложений, использующих большие языковые модели (LLM), к внешним источникам данных и инструментам. Подобно тому, как USB-C стандартизирует подключение различных устройств к компьютеру, MCP стандартизирует взаимодействие между AI-системами и разнообразными источниками данных, упрощая интеграцию и повышая эффективность работы.

Основная цель MCP — устранить необходимость в разработке индивидуальных интеграций для каждой комбинации приложения и источника данных. Вместо создания отдельных коннекторов для каждого источника данных разработчики могут использовать MCP для построения единой интеграции, которая обеспечивает доступ ко множеству источников данных. Это значительно упрощает процесс разработки и обслуживания AI-решений.

Архитектура MCP включает следующие ключевые компоненты:

• MCP-хосты: AI-приложения, такие как чат-клиенты или интегрированные среды разработки (IDE), которые требуют доступа к данным через MCP
• MCP-клиенты: интерфейсы, поддерживающие индивидуальные соединения с MCP-серверами для облегчения коммуникации
• MCP-серверы: программы, предоставляющие определенные возможности через стандартизированный протокол, открывая данные и функциональность для MCP-клиентов.​

Благодаря ​Model Context Protocol AI-системы могут непосредственно взаимодействовать с различными источниками данных, такими как Google Drive, Slack, GitHub и другими, без необходимости создания специализированных интеграций для каждого из них. Это позволяет AI-моделям получать актуальную информацию и выполнять задачи более эффективно.

Внедрение MCP способствует созданию более устойчивой и масштабируемой архитектуры для будущих разработок в области искусственного интеллекта, заменяя фрагментированные интеграции единым стандартом, который облегчает взаимодействие между AI-системами и разнообразными инструментами и источниками данных.

Для более глубокого понимания и практического освоения MCP рекомендуется ознакомиться с официальной документацией и репозиториями на GitHub, где представлены спецификации протокола, SDK для различных языков программирования и примеры реализации серверов MCP.

Дополнительно, для наглядного ознакомления с применением MCP можно просмотреть следующий видеоматериал:

Пример работы Model Context Protocol (MCP)

Допустим, у нас есть AI-ассистент, который помогает программистам отвечать на вопросы по коду. Этот ассистент работает через Model Context Protocol (MCP) и умеет извлекать данные из репозиториев GitHub, документации в Notion и сообщений в Slack.

Шаг 1: Подключение источников данных

Ассистент запрашивает у пользователя разрешение на доступ к его рабочим ресурсам. MCP упрощает этот процесс, предоставляя единый интерфейс для подключения множества сервисов.

Пример запроса от AI:

AI: Чтобы помочь вам с кодом, мне нужен доступ к вашему репозиторию на GitHub, документации в Notion и обсуждениям в Slack. Разрешить? (Да/Нет)

Шаг 2: Запрос данных через MCP

Допустим, пользователь задаёт вопрос:

Пользователь: Почему моя функция `calculate_tax()` в файле `tax_utils.py` выдаёт неправильный результат?

AI-ассистент через MCP делает следующее:

1. Запрашивает соответствующий код из GitHub.
2. Проверяет документацию в Notion, чтобы узнать, как должна работать функция.
3. Ищет обсуждения этой ошибки в Slack, чтобы увидеть, обсуждалась ли проблема ранее.

Пример MCP-запроса (условный JSON):

{
  "request": {
    "type": "MCP_Query",
    "sources": ["GitHub", "Notion", "Slack"],
    "query": "function calculate_tax in tax_utils.py",
    "limit": 3
  }
}

{

  "request": {

    "type": "MCP_Query",

    "sources": ["GitHub", "Notion", "Slack"],

    "query": "function calculate_tax in tax_utils.py",

    "limit": 3

  }

}

Шаг 3: Ответ AI на основе данных

MCP возвращает собранную информацию, и AI анализирует её:

• Код из GitHub: calculate_tax() использует устаревший метод округления.
• Документация в Notion указывает, что нужно использовать round(value, 2).
• В Slack было обсуждение, где коллега уже сталкивался с этой ошибкой.

AI даёт ответ пользователю:

AI: Ваша функция `calculate_tax()` использует устаревший метод округления. Согласно документации в Notion, рекомендуется использовать `round(value, 2)`.
Также в Slack обсуждали эту проблему — вам может помочь сообщение [тут]. Попробуйте внести исправления!

Почему это удобно?

1. Один стандартный интерфейс — AI не нужно знать, как работают GitHub, Notion и Slack по отдельности. Всё взаимодействие идёт через MCP.
2. Быстрая интеграция — разработчикам не нужно писать отдельные API-коннекторы для каждого источника.
3. Реальный контекст — AI получает актуальную информацию вместо устаревших данных.

Таким образом, MCP делает AI-системы умнее, упрощая доступ к нужным данным и обеспечивая единообразный механизм работы с разными сервисами.