Model Context Protocol (MCP) быстро становится основным методом интеграции внешних ресурсов в рабочие процессы агентов. Хотя существуют альтернативные подходы, специфичные для больших языковых моделей (LLM), MCP быстро становится стандартом, аналогичным REST для целей интеграции.
Это руководство предназначено для разработчиков Python и направлено на предоставление полного понимания MCP, охватывающего его основные принципы и архитектурный дизайн. Мы начнем с изучения мотиваций MCP и его общей структуры, а затем перейдем к подробной практической реализации серверов и клиентов.
Расшифровка Model Context Protocol
Представленный в ноябре 2024 года компанией Anthropic, MCP является открытым стандартом, тщательно разработанным для оптимизации взаимодействия между моделями ИИ и внешними инструментами, хранилищами данных и различными ресурсами.
Anthropic рассматривает MCP как универсальный соединитель для LLM, проводя параллель со стандартизацией, которую принес USB-C в аппаратных соединениях. Это позволяет разработчикам беспрепятственно интегрировать любой инструмент или источник данных со своими приложениями ИИ с помощью унифицированного протокола. Придерживаясь языково-агностической философии и предлагая пакеты разработки программного обеспечения (SDK) для таких языков, как Python, TypeScript, Java, Kotlin и C#, MCP устраняет необходимость в индивидуальных, разовых интеграциях.
MCP работает через два основных компонента: серверы, которые предоставляют инструменты, ресурсы и подсказки, и клиенты, которые облегчают соединение между моделями ИИ и этими серверами. Связь осуществляется через JSON-RPC по HTTP, поддерживая как синхронные, так и асинхронные рабочие процессы. Безопасность является первостепенной задачей, с явными разрешениями и локальным дизайном, обеспечивающим конфиденциальность. MCP получил поддержку от основных платформ ИИ и способствует быстрому росту экосистемы, позиционируя его как основополагающую технологию для построения надежных агентов ИИ, учитывающих контекст.
Фреймворки и платформы, такие как LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit и Microsoft Copilot Studio, изначально поддерживают MCP.
Глубокое погружение в MCP-серверы и клиенты
Рабочие процессы агентов зависят от двух критических элементов для автономной работы: текущие данные и доступ к существующим системам. Данные предоставляются в качестве контекста для LLM для предоставления фактической информации, которая, в свою очередь, помогает LLM принимать обоснованные решения. После того, как принято решение о принятии мер, требуется программный доступ к системам, обычно предоставляемый в виде API, которые становятся доступными в качестве инструментов.
Стоит отметить, что MCP-серверы и клиенты могут функционировать независимо от какой-либо LLM. Когда клиент интегрирован с LLM, он служит краеугольным камнем рабочих процессов агентов.
В архитектуре MCP серверы абстрагируют доступ к данным и инструментам. Например, база данных может быть интегрирована как ресурс в MCP-сервере. Клиент имеет доступ только для чтения к этому ресурсудля получения данных. Ресурсы также поддерживают параметры для применения фильтров или ограничения данных, передаваемых клиентам. Например, информация о заработной плате сотрудников является идеальным кандидатом для ресурса.
В дополнение к ресурсам MCP-серверы также предоставляют инструменты, которые позволяют клиентам выполнять действия, выходящие за рамки простого извлечения данных. В то время как ресурсы предлагают доступ только для чтения, инструменты облегчают вызов API, которые манипулируют данными или выполняют действия. Вызов Stripe API для завершения платежной транзакции является ярким примером инструмента.
Помимо ресурсов и инструментов, MCP-серверы могут функционировать как репозитории для предопределенных подсказок. Клиенты могут извлекать эти подсказки и отправлять их в LLM, обеспечивая согласованное и стандартизированное хранилище подсказок.
MCPservers можно запрашивать для получения списка ресурсов, инструментов и подсказок, которые они предоставляют, обеспечивая базовый механизм обнаружения. Подводя итог, MCP-серверы могут предоставлять ресурсы, инструменты и подсказки клиентам, в то время как действия клиента остаются на усмотрение разработчика.
MCP-клиент находится в хост-приложении, таком как чат-бот или агент. Примеры хост-приложений включают Claude Desktop и Cursor AI. Разработчики могут создавать агентские приложения с несколькими клиентами, взаимодействующими с одним или несколькими MCP-серверами.
MCP-клиент можно создать без взаимодействия с LLM. Однако клиент может служить мощным каналом для LLM для доступа к MCP-серверам.
В типичном рабочем процессе хост-приложение, такое как чат-бот или агент, подключается к MCP-серверу, извлекает доступные ресурсы и инструменты и представляет их LLM в подходящем формате.
Основываясь на подсказке, LLM может вернуться к хосту для доступа к ресурсу или вызова инструмента через MCP-клиент. Большинство агентских фреймворков, таких как OpenAI Agents SDK и Google ADK, абстрагируют эту функциональность, делая круговой путь между LLM и хост-приложением бесшовным.
Углубляясь в общение между MCP-сервером и клиентом
Протокол связи является фундаментальным аспектом архитектуры MCP. MCP-сервер поддерживает два транспортных протокола: STDIO и Server-Sent Events (SSE).
Транспортный протокол STDIO
При использовании STDIO в качестве транспортного протокола MCP-клиент напрямую вызывает MCP-сервер и предоставляет необходимые параметры. Затем он захватывает вывод с сервера, который записывается в консоль, и передает его в хост-приложение.
В этом сценарии клиент и сервер используют один и тот же процесс. Сервер просто выполняет команду и немедленно выходит. Этот процесс повторяется каждый раз, когда клиент вызывает сервер. По сути, клиент и сервер работают в процессе, не вовлекая какие-либо удаленные вызовы или удаленные вызовы процедур (RPC). Этот подход лучше всего подходит, когда клиент и сервер находятся на одной машине, устраняя задержку, вызванную длительными процессами. Следовательно, MCP-сервер и клиент поддерживают соединение 1:1 при использовании транспорта STDIO.
Транспортный протокол Server-Sent Events (SSE)
Второй транспортный протокол, поддерживаемый MCP, — это Server-Sent Events (SSE). Он позволяет серверу отправлять обновления в реальном времени клиентам по одному постоянному HTTP-соединению. Как только клиент инициирует соединение, сервер передает данные в виде событий, устраняя необходимость в повторном опросе. Этот подход особенно эффективен для таких приложений, как ленты новостей или уведомления в реальном времени, где обновления в основном поступают с сервера к клиенту.
По сравнению с REST, SSE предлагает меньшую задержку и большую эффективность, поскольку REST требует от клиентов многократно опрашивать сервер на предмет новых данных, увеличивая накладные расходы и задержку. SSE также обеспечивает автоматическое переподключение и легко интегрируется с большинством брандмауэров, что делает его более надежным для сценариев в реальном времени.
MCP использует SSE вместо WebSockets для удаленной связи в основном потому, что SSE предоставляет более простое и надежное решение для сценариев, где требуется только потоковая передача с сервера на клиент. SSE работает через стандартный HTTP, упрощая интеграцию с брандмауэрами и сетями с ограничениями. Он также позволяет серверу отправлять обновления в реальном времени клиенту без сложности управления полнодуплексным WebSocket-соединением.
В MCP связь между клиентом и сервером управляется с помощью HTTP-запросов POST, в то время как SSE обрабатывает потоковые обновления с сервера к клиенту, что соответствует типичной схеме взаимодействия для инструментов ИИ и уведомлений о ресурсах. Этот подход снижает накладные расходы, упрощает реализацию и улучшает совместимость с существующей инфраструктурой, особенно по сравнению с двунаправленным и часто более сложным протоколом WebSocket.
JSON-RPC: Протокол передачи данных
В то время как SSE служит методом связи, JSON-RPC является протоколом передачи данных, используемым MCP. JSON-RPC — это легкий протокол без сохранения состояния, разработанный для удаленных вызовов процедур, что делает его идеальным для быстрой динамической передачи данных, необходимой в рабочих процессах ИИ.
В MCP каждое взаимодействие, такое как вызов инструмента, получение данных или перечисление доступных возможностей, кодируется как сообщение JSON-RPC, которое включает имя метода, параметры и идентификатор для отслеживания ответов. Этот подход позволяет MCP-клиентам и серверам беспрепятственно общаться, независимо от их базового языка реализации, и гарантирует, что все запросы, ответы и уведомления соответствуют предсказуемому, совместимому формату. Основываясь на JSON-RPC, MCP упрощает интеграцию, поддерживает обработку ошибок и позволяет разработчикам создавать гибкие, компонуемые агентские рабочие процессы, которые могут взаимодействовать с различными внешними инструментами и ресурсами.
В отличие от транспортного протокола STDIO, SSE может поддерживать несколько клиентов, обслуживаемых одновременно одним MCP-сервером. Это особенно полезно, когда MCP-серверы размещаются удаленно в средах, таких как Platform as a Service (PaaS) и серверные среды выполнения.
Ключевые преимущества MCP
Стандартизированная интеграция: MCP предоставляет унифицированный протокол для интеграции различных инструментов и источников данных в приложения ИИ, устраняя необходимость в пользовательских интеграциях.
Языковая агностика: Языково-агностический подход MCP в сочетании с SDK для нескольких языков упрощает разработку на разных платформах.
Повышенная безопасность: MCP уделяет приоритетное внимание безопасности с явными разрешениями и локальным дизайном, обеспечивая конфиденциальность и защиту данных.
Обновления в реальном времени: Поддержка SSE обеспечивает обновления в реальном времени с серверов на клиенты, облегчая эффективный поток данных и снижение задержки.
Масштабируемость: Реализация SSE MCP позволяет одному серверу одновременно обслуживать несколько клиентов, повышая масштабируемость и использование ресурсов.
Упрощенная разработка: Использование JSON-RPC в качестве протокола передачи данных упрощает интеграцию, поддерживает обработку ошибок и обеспечивает гибкую композицию рабочего процесса.
Рост экосистемы: Принятие MCP основными платформами ИИ стимулирует быстрый рост экосистемы, делая его основополагающей технологией для разработки ИИ.
Практическое применение MCP
Чат-боты: MCP позволяет чат-ботам получать доступ к внешним базам знаний, базам данных и API для предоставления более обоснованных и релевантных ответов.
Агенты ИИ: MCP позволяет агентам ИИ взаимодействовать с внешними системами, автоматизировать задачи и принимать решения на основе данных.
Интеграция данных: MCP упрощает интеграцию различных источников данных в приложения ИИ, обеспечивая всесторонний анализ и понимание.
Оркестрация инструментов: MCP облегчает оркестрацию различных инструментов и сервисов в рабочих процессах ИИ, оптимизируя производительность и эффективность.
Приложения реального времени: Поддержка MCP SSE обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени для таких приложений, как финансовый анализ, обнаружение мошенничества и предиктивное обслуживание.
Внедрение MCP: Пошаговое руководство
Установите MCP SDK: Начните с установки MCP SDK для вашего предпочтительного языка программирования (например, Python, TypeScript).
Определите ресурсы и инструменты: Определите ресурсы и инструменты, которые ваш MCP-сервер будет предоставлять клиентам.
Реализуйте серверную логику: Разработайте серверную логику для обработки клиентских запросов для ресурсов и инструментов.
Настройте безопасность: Внедрите соответствующие меры безопасности, такие как аутентификация и авторизация, для защиты ваших данных и сервисов.
Создайте MCP-клиент: Разработайте MCP-клиент для подключения к серверу и доступа к предоставляемым ресурсам и инструментам.
Интегрируйте с LLM: Интегрируйте MCP-клиент с вашей LLM, чтобы обеспечить доступ к внешним знаниям и функциональности.
Протестируйте и разверните: Тщательно протестируйте вашу реализацию MCP и разверните ее в вашей рабочей среде.
Будущие тенденции в MCP
Повышенная безопасность: Текущая разработка сосредоточена на улучшении функций безопасности MCP для устранения возникающих угроз и обеспечения конфиденциальности данных.
Улучшенная масштабируемость: Предпринимаются усилия для дальнейшего улучшения масштабируемости и производительности MCP для поддержки все более сложных приложений ИИ.
Расширенная экосистема: Ожидается, что экосистема MCP продолжит расти, и новые инструменты, ресурсы и платформы будут принимать протокол.
Интеграция с новыми технологиями: MCP адаптируется для интеграции с новыми технологиями, такими как федеративное обучение и децентрализованный ИИ.
Усилия по стандартизации: Текущие усилия по стандартизации направлены на закрепление MCP в качестве отраслевого стандарта для интеграции ИИ.
Понимая принципы, архитектуру и реализацию MCP, разработчики могут раскрыть весь потенциал ИИ и создавать инновационные приложения, использующие внешние знания, инструменты и сервисы. По мере развития ландшафта ИИ MCP будет играть все более важную роль в формировании будущего интеллектуальных систем. Крайне важно, чтобы разработчики приняли этот протокол и использовали его возможности для создания более мощных, контекстно-зависимых и универсальных решений ИИ. По мере роста сообщества и появления новых вариантов использования MCP обещает стать ключевой технологией для продвижения области искусственного интеллекта.