Протокол контекста модели: Новый стандарт, связывающий искусственный интеллект и данные
Протокол контекста модели (MCP) быстро становится основой для следующего поколения приложений, управляемых искусственным интеллектом. Разработанный компанией Anthropic в конце 2024 года и выпущенный как открытый стандарт, MCP призван решить ключевую проблему в экосистеме искусственного интеллекта: как беспрепятственно и безопасно подключать большие языковые модели (LLM) и AI-агентов к обширной и постоянно меняющейся сфере данных, инструментов и сервисов реального мира.
Anthropic объясняет, что по мере совершенствования AI-помощников и больших языковых моделей, лежащих в их основе, ‘даже самые сложные модели ограничены своей изоляцией от данных - заперты за информационными островами и устаревшими системами. Каждый новый источник данных требует своей собственной реализации, что затрудняет масштабирование действительно подключенных систем’.
MCP - это ответ, который предлагает Anthropic. Компания утверждает, что он обеспечит ‘универсальный, открытый стандарт для подключения AI-систем к источникам данных, заменяя фрагментированную интеграцию единым протоколом’.
MCP: Универсальный адаптер для AI-данных
На мой взгляд, MCP - это универсальный адаптер для AI-данных. Как говорит компания Aisera, ориентированная на искусственный интеллект, вы можете рассматривать MCP как ‘USB-C для искусственного интеллекта’. Подобно тому, как USB-C стандартизировал способ подключения устройств, MCP стандартизирует способ взаимодействия AI-моделей с внешними системами. Другими словами, исполнительный директор Linux Foundation Джим Землин описывает MCP как ‘становящийся фундаментальным коммуникационным уровнем для AI-систем, подобно тому, что HTTP сделал для веба’.
В частности, MCP определяет стандартный протокол на основе JSON-RPC 2.0, который позволяет AI-приложениям вызывать функции, получать данные и использовать подсказки из любого совместимого инструмента, базы данных или сервиса через единый, безопасный интерфейс.
Архитектура и компоненты MCP
Это достигается благодаря клиент-серверной архитектуре с несколькими ключевыми компонентами. Это:
- Хост (Host): AI-приложение, которому требуется доступ к внешним данным (например, Claude Desktop, интегрированная среда разработки (IDE), чат-бот).
- Клиент (Client): Управляет выделенным, устойчивым соединением с одним MCP-сервером, обрабатывая связь и согласование возможностей.
- Сервер (Server): Предоставляет определенные возможности через протокол MCP - инструменты (функции), ресурсы (данные) и подсказки, подключаясь к локальным или удаленным источникам данных.
- Базовый протокол (Base protocol): Стандартизированный уровень обмена сообщениями (JSON-RPC 2.0) обеспечивает надежную и безопасную связь между всеми компонентами.
Эта архитектура преобразует ‘проблему интеграции M × N’ (где M AI-приложений должны подключаться к N инструментам, требуя M × N пользовательских соединителей) в более простую ‘проблему M + N’. Таким образом, каждому инструменту и приложению нужно поддерживать MCP только один раз для достижения функциональной совместимости. Это действительно может сэкономить время разработчикам.
Как работает MCP
Во-первых, при запуске AI-приложения запускает MCP-клиентов, каждый из которых подключается к разным MCP-серверам. Эти клиенты согласовывают версии протокола и возможности. После установления соединения с клиентом он запрашивает у сервера доступные инструменты, ресурсы и подсказки.
После установления соединения AI-модель теперь может получить доступ к данным и возможностям сервера в реальном времени, динамически обновляя свой контекст. Это означает, что MCP позволяет AI-чат-ботам получать доступ к самым свежим данным в реальном времени, а не полагаться на предварительно индексированные наборы данных, встраивания или кэшированную информацию в LLM.
Поэтому, когда вы просите AI выполнить задачу (например, ‘Каковы последние цены на авиабилеты из Нью-Йорка в Лос-Анджелес?’), AI перенаправляет запрос через MCP-клиента на соответствующий сервер. Затем сервер выполняет эту функцию, возвращает результаты, и AI объединяет эти самые свежие данные в ваш ответ.
Кроме того, MCP позволяет AI-моделям обнаруживать и использовать новые инструменты во время выполнения. Это означает, что ваш AI-агент может адаптироваться к новым задачам и средам без необходимости внесения значительных изменений в код или переобучения машинного обучения (ML).
Короче говоря, MCP заменяет фрагментированную, специально разработанную интеграцию единым, открытым протоколом. Это означает, что разработчикам нужно реализовать MCP только один раз, чтобы подключить AI-модели к любому совместимому источнику данных или инструменту, что значительно снижает сложность интеграции и затраты на обслуживание. Это значительно облегчает жизнь разработчикам.
Более непосредственно, вы можете использовать AI для создания кода MCP и решения проблем с реализацией.
Ключевые преимущества MCP
Вот что предлагает MCP:
Унифицированная, стандартизированная интеграция: MCP выступает в качестве универсального протокола, позволяющего разработчикам подключать свои сервисы, API и источники данных к любому AI-клиенту (например, чат-боту, IDE или пользовательскому агенту) через единый, стандартизированный интерфейс.
Двусторонняя связь и богатое взаимодействие: MCP поддерживает безопасную, двустороннюю связь между AI-моделями и внешними системами в реальном времени, обеспечивая не только извлечение данных, но и вызов инструментов и выполнение операций.
Масштабируемость и повторное использование в экосистеме: После того, как вы реализовали MCP для сервиса, к нему может получить доступ любой клиент AI, совместимый с MCP, что способствует созданию экосистемы многократно используемых соединителей и ускоряет внедрение.
Согласованность и функциональная совместимость: MCP обеспечивает согласованный формат запросов/ответов JSON. Это упрощает отладку, обслуживание и расширение интеграций, независимо от базового сервиса или AI-модели. Это также означает, что интеграции остаются надежными, даже если вы переключаете модели или добавляете новые инструменты.
Повышенная безопасность и контроль доступа: MCP разработан с учетом безопасности, поддерживает шифрование, детальный контроль доступа и утверждение пользователем конфиденциальных операций. Вы также можете разместить MCP-серверы самостоятельно, что позволит вам хранить данные внутри.
Сокращение времени разработки и обслуживания: Избегая фрагментированных, одноразовых интеграций, разработчики могут сэкономить время на настройке и постоянном обслуживании, что позволяет им сосредоточиться на логике приложений более высокого уровня и инновациях. Кроме того, четкое разделение между логикой агента и серверными функциями делает базу кода более модульной и простой в обслуживании.
Внедрение MCP и перспективы на будущее
Для любого стандарта самое важное: ‘Будут ли его использовать?’ Всего через несколько месяцев ответ звучит громко и четко: да. OpenAI добавила поддержку MCP в марте 2025 года. 9 апреля лидер Google DeepMind Демис Хассабис выразил свою поддержку. Генеральный директор Google Сундар Пичаи быстро одобрил это. Другие компании, включая Microsoft, Replit и Zapier, последовали их примеру.
Это не просто слова. Появляется растущая библиотека предварительно созданных соединителей MCP. Например, Docker недавно объявила, что будет поддерживать MCP через каталог MCP. Менее чем через шесть месяцев после запуска MCP, каталог уже содержит более 100 MCP-серверов от таких компаний, как Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch и другие.
Помимо того, к чему имеет доступ Docker, существуют уже сотни MCP-серверов. Эти серверы можно использовать для выполнения следующих задач:
- Чат-боты поддержки клиентов: AI-помощники могут получать доступ к данным CRM, информации о продуктах и заявкам в службу поддержки в режиме реального времени, предоставляя точную, контекстную помощь.
- Корпоративный AI-поиск: AI может выполнять поиск в хранилищах документов, базах данных и облачных хранилищах, а также связывать ответы с соответствующими исходными документами.
- Инструменты для разработчиков: Помощники по кодированию могут взаимодействовать с CVS и другими системами контроля версий, отслеживанием проблем и документацией.
- AI-агенты: Конечно, автономные агенты могут планировать многоэтапные задачи, выполнять операции от имени пользователей и адаптироваться к меняющимся потребностям, используя инструменты и данные, подключенные к MCP.
Реальный вопрос в том, для чего MCP нельзя использовать.
MCP представляет собой сдвиг парадигмы: от изолированного статического AI к глубоко интегрированным, контекстно-зависимым и действенным системам. По мере развития протокола он будет поддерживать новое поколение AI-агентов и помощников, которые могут безопасно, эффективно и в масштабе рассуждать, действовать и сотрудничать с полным спектром цифровых инструментов и данных.
С момента первого взрывного появления генеративного AI в 2022 году я не видел ни одной технологии, которая развивалась бы так быстро. Но то, что действительно напоминает мне, - это появление Kubernetes более десяти лет назад. Тогда многие считали, что в оркестраторах контейнеров будет конкуренция, такая как Swarm и Mesosphere, которые сейчас практически забыты. Я с самого начала знал, что Kubernetes будет победителем.
Итак, я делаю свой прогноз прямо сейчас. MCP станет соединением для AI, и он раскроет весь потенциал AI на предприятиях, в облаке и в более широком мире.