Что такое MCP и почему тебе стоит обратить на это внимание

Кратко: MCP стремительно набирает популярность. Сейчас существует уже тысячи MCP‑«серверов», и хотя этот стандарт был разработан компанией Anthropic, всего несколько дней назад его приняла даже OpenAI. Серверы можно представить как «приложения» для ИИ, но в отличие от мобильных приложений, они могут гораздо гибче взаимодействовать друг с другом. Мы становимся свидетелями зарождения полноценной экосистемы ИИ — как это уже было с мобильными платформами десять лет назад.

Подробности:

MCP (Model Context Protocol) был представлен компанией Anthropic как открытый стандарт в ноябре 2024 года. Изначально реакция на него была сдержанной, но за последние несколько месяцев MCP стал быстро набирать популярность. В конце марта даже OpenAI — главный конкурент Anthropic — объявила о его поддержке.

Но что это вообще такое и почему это настолько важно?

Что это такое

В своей основе MCP — это способ расширить возможности искусственного интеллекта, примерно так же, как приложения расширяют функциональность смартфона.

У MCP есть два ключевых понятия: протокол определяет, как хост-приложение (например, Claude Desktop) взаимодействует с так называемыми MCP-серверами — расширениями, подключаемыми к ИИ.
(Существует также понятие MCP-клиентов, но в рамках этой статьи хосты и клиенты можно считать почти синонимами.)

Главное преимущество MCP — это открытый стандарт. А значит, одно и то же расширение может использоваться в разных приложениях. На сегодняшний день существует несколько десятков таких хостов (вот список: https://github.com/punkpeye/awesome-mcp-clients). Среди них не только Claude Desktop и Claude Code, но и такие инструменты, как Cursor, а также терминалы вроде oterm.

Если MCP-хостов — десятки, то MCP-серверов — уже тысячи. Появились даже сайты, посвящённые их каталогизации (например: https://mcp.so/). Эти расширения покрывают огромный спектр задач и всё чаще становятся стандартным способом подключения ИИ к цифровому миру. Для молодой экосистемы вырасти до 5000 приложений всего за несколько месяцев — это впечатляющий результат.

Вот несколько конкретных примеров MCP-серверов из эталонного набора, выпущенного Anthropic:

• Google Maps: локальный поиск, информация о местах и маршрутах.
• Slack: отправка и получение сообщений.
• Memory: сохранение и извлечение информации между сессиями.
• Time: работа со временем и часовыми поясами.
• Puppeteer: взаимодействие с браузером без графического интерфейса, возврат HTML и изображений.
• EverArt: генерация изображений (да, MCP — это не только про текст).

Почему это важно

Мы становимся свидетелями формирования полноценной экосистемы ИИ. MCP — это первые «приложения» для этой экосистемы. Но в отличие от привычных экосистем, здесь есть важные отличия. Они закономерны: искусственный интеллект гораздо гибче по своей природе, чем традиционные «жесткие» структуры вроде API. Всё взаимодействие происходит через текст — и на входе, и на выходе.

Расширяемость на основе открытых стандартов

Хочется верить, что нам удастся избежать противостояния вроде Android против iOS — ведь и OpenAI, и Anthropic уже приняли MCP как стандарт. Возможно, именно это объясняет столь стремительное распространение протокола среди разработчиков: достаточно реализовать его один раз — и инструмент тут же становится доступным в десятках хост-приложений.
Например, я создаю сервер один раз — и он сразу оказывается доступен пользователям Claude, Cline, Gemini и других платформ.

Сила интеграции и связки компонентов

Когда ты устанавливаешь обычное приложение, оно, как правило, работает в изоляции — ты взаимодействуешь только с ним. Если нужно, чтобы два приложения работали вместе, приходится писать собственную логику или использовать громоздкие «прослойки» вроде Zapier.

С MCP всё иначе: хост-приложение может взять результат одного MCP-сервера и передать его другому, или объединить данные сразу от нескольких серверов. Вот конкретный пример того, как это работает — и почему это действительно похоже на суперспособность:

• Я могу слушать Slack и отслеживать, когда кто-то пишет: «Найди нам место для ужина».
• Затем получить результаты от MCP-серверов Google Maps и Yelp и объединить их, чтобы выдать более полную картину.
• С помощью MCP-сервера Memory можно сохранять и извлекать предпочтения людей в еде — на основе их сообщений в Slack. Мне не нужна база данных: Memory использует граф знаний, который отлично сочетается с LLM и при этом невероятно гибок по структуре.
• Далее я могу использовать MCP-сервер OpenTable, чтобы автоматически забронировать столик.
• И в завершение — отправить сообщение в Slack: «Привет! Я учёл все ваши предпочтения и ближайшие рестораны, и уже забронировал для вас столик в X».

Таких сценариев можно придумать множество. Но ключевой момент в том, что MCP-хост может объединять возможности нескольких серверов, чтобы добиться нужного результата.

Шаг к сетевой структуре агентов

Один и тот же объект (назовём его агентом) может одновременно быть и хостом, и сервером. Например, Claude Code — это и хост (он может использовать MCP-серверы, такие как GitHub, чтобы, например, отправлять код), и сервер (то есть Claude Desktop может обратиться к Claude Code за помощью в решении задачи по программированию). Легко представить, к чему это ведёт: теперь у нас есть сущность, которая может как отправлять запросы другим агентам, так и принимать их от них.

Разве это не то же самое, что и инструменты (tools)?

Когда я впервые узнал о MCP, меня не отпускал один вопрос: «Разве это не то же самое, что инструменты, которые разработчики и так уже давно используют?»

Отчасти — да. На самом деле, MCP охватывает три типа сущностей: инструменты, ресурсы (например, файлы или ссылки) и промпты (запросы).

Но есть два ключевых отличия:

1. Инструменты (tools) в привычном виде создаются для разработчиков и работают в довольно узких, заранее заданных сценариях. MCP же ориентирован на конечных пользователей.
2. MCP гораздо более динамичен: каждый пользователь может сам формировать свой набор инструментов, добавляя и удаляя их по мере необходимости.

Конкретный пример

Хочу привести простой, но показательный пример того, как я использовал всего один MCP-сервер, чтобы собрать для себя систему ежедневного новостного дайджеста. Это не самый сложный или впечатляющий кейс, но меня удивило, насколько легко всё получилось.

Я использовал только MCP-сервер Memory, который управляет графом знаний: он строит связи между сущностями (например, я или Mountain View) и отношениями между ними (например, «Waleed» и «Mountain View» связаны через отношение «живёт в»). В качестве MCP-хоста я выбрал Claude Desktop.

Сначала я просто начал рассказывать Claude Desktop разные вещи о себе — например, о своих интересах. Он сохранял эту информацию в системе памяти. Затем я попросил его подобрать для меня свежие новости (с помощью веб-поиска). Результаты оказались неожиданно хорошими. Но мне не хотелось, чтобы он повторял то же самое на следующий день — поэтому я попросил его также запоминать, что он уже рассказывал, чтобы избежать дублирования.

И это только начало. В следующий шаг я собираюсь подключить MCP-сервер для Google Tasks — чтобы можно было сразу добавлять задачи после прочтения новостей. Или, например, попросить Claude Desktop отправить интересный фрагмент дайджеста другу по электронной почте. А может, подключу сервер для моего календаря — и тогда в ежедневную подборку будут автоматически добавляться события дня.

А как бы я делал всё это без MCP? Пришлось бы писать отдельное приложение, размещать его на сервере, разрабатывать интерфейс для сбора пользовательских предпочтений, подключать его к веб-поиску…

Но с MCP я смог реализовать всё это прямо в одном окне (Claude Desktop), используя только естественный язык.

Как это меня касается?

Надеюсь, этот текст вдохновил тебя хотя бы попробовать MCP — на том хосте, которым ты уже, скорее всего, пользуешься. Но если ты работаешь с ИИ-системами, стоит пойти дальше и задуматься: как ты можешь стать частью этой экосистемы?

Вот несколько вопросов, которые стоит себе задать:

• А не стоит ли представить возможности своей системы в виде MCP-сервера?
• Даст ли это моим пользователям новый способ взаимодействия с ИИ?
• Нужен ли мне вообще пользовательский интерфейс? Может быть, любой MCP-хост сможет стать моим новым интерфейсом?
• Хочу ли я превратить своё приложение в MCP-хост, чтобы расширить его функциональность?

Я сам уже думаю об этом — в рамках своего open source-проекта по созданию исламских ИИ-ассистентов. И со стороны сервера, и со стороны хоста.

Что дальше?

Для MCP всё ещё ранняя стадия развития — впереди большой путь и масса вещей, которые предстоит улучшить.

Установка и настройка

Сейчас, чтобы добавить MCP-сервер в хост-приложение, приходится вручную редактировать JSON-файлы и запускать Docker или Node.js локально. Всё это выглядит довольно громоздко и неудобно.

Безопасность, авторизация и прочее

Настроить авторизацию по-прежнему непросто. Например, чтобы подключить Google Drive, нужен API-ключ разработчика, и приходится проходить через множество шагов. Вопросы безопасности, защита от prompt-инъекций и прочее пока реализованы на базовом уровне. Текущие хосты постоянно запрашивают разрешение перед выполнением любых действий.

Динамическое обнаружение

Следующий важный шаг — это стандартизация механизма поиска доступных MCP-серверов и предоставление этой возможности самой LLM. Это позволит ИИ самостоятельно находить и подключать нужные серверы, когда в этом есть необходимость.

Выводы

На первый взгляд MCP может показаться чем-то теоретическим и сложным, но на деле — это серьёзный шаг вперёд: зарождение открытой экосистемы искусственного интеллекта. Особенно важно то, как просто добавление одного MCP-сервера расширяет функциональность хоста и даёт ИИ возможность связывать между собой разные инструменты и возможности для достижения конкретной цели. Это открывает огромный потенциал для создания новых приложений и значительно повышает гибкость всей системы.

Самое время задать себе вопрос: какие последствия стремительное распространение MCP может иметь для того, над чем работаешь ты.

Этот текст является переводом статьи: What is MCP and why you should pay attention