Model Context Protocol (MCP): что это и как он меняет работу с ИИ в 2025 году

Думали, что в прошлых статьях мы уже рассказали вам о RAG-системах все, что только можно было? А вот и нет! Тема технологий Retrieval-Augmented Generation только набирает обороты и активно развивается, поэтому на рынке появляется все больше и больше инновационных платформ, которые позволяют вытащить языковые модели из информационного вакуума и наделить их способностями к реальным рабочим действиям. Вы, скорее всего, скажете: “ServerFlow, да на рынке ведь уже есть Graph-RAG и Agentic-RAG, зачем нам еще одна вундервафля?”. Да, это действительно так, но все эти решения являются лишь первыми попытками накормить LLM свежей инфой, поэтому они остаются весьма разрозненными, что накладывает сложности интеграции и компания становится заложником определенных RAG-экосистем по принципу vendor lock-in. В 2024 году эта проблема решилась, поскольку компания Anthropic представила открытый стандарт, который меняет правила игры — Model Context Protocol (MCP). Это открытый протокол для подключения ИИ к любым данным и сервисам, и его уже активно поддерживают такие лидеры отрасли, как Anthropic, OpenAI, а также популярные платформы для разработчиков, вроде Cursor, VSCode, Figma и GitHub. В этой статье мы расскажем вам, что из себя представляет MCP, как он работает делает из ИИ эрудированного и деятельного помощника, а также объясним, какое место MCP занимает в иерархии RAG.

Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, который необходим для удобной интеграции языковых моделей практически к любым сервисам и базам данных. MCP, по сути, является универсальным USB-C для искусственного интеллекта. Подобно тому, как один кабель соединяет ноутбук или смартфон с мониторами, накопителями и клавиатурами, MCP предоставляет единый интерфейс для подключения ИИ-приложений к внешним системам: базам данных, инструментам для работы и критически важным рабочим процессам. Но каким образом MCP может подключаться буквально к любым платформам? Все завязано на его уникальной архитектуре, в основе которой лежат два ключевых компонента: MCP-клиент и MCP-сервер.

MCP-клиентом выступает само ИИ-приложение, например, Claude Desktop или Cursor AI. Сами по себе эти приложения имеют ограниченный функционал и датасет, а архитектура этих платформ не дает энтузиастам интегрировать дополнительные возможности и внедрить более актуальные данные. На помощь приходит MCP-сервер, который является коннектором для подключения конкретного инструмента, будь то GitHub, Docker, Figma или SQL-база данных. Протокол стандартизирует общение между приложением и инструментом с помощью создания дополнительного программно-инфраструктурного слоя, тем самым расширяя функционал используемой LLM-платформы. Звучит все достаточно просто, но на деле в принципах работы MCP еще предстоит разобраться.

Взаимодействие в экосистеме MCP строится по четкой схеме, напоминающей клиент-серверную архитектуру в веб-разработке. Все общение между MCP-клиентом (например, вашей средой программирования Cursor) и MCP-сервером (например, коннектором к GitHub) происходит через стандартизированные сообщения в формате JSON-RPC 2.0. Для удобства разработчиков доступны SDK на популярных языках программирования, таких как Python и TypeScript. 

Чтобы было проще понять, как работает MCP на практике, приведем небольшой пример: вы просите ассистента в Cursor на основе макета из Figma сгенерировать код интерфейса. В таком сценарии MCP-клиент (Cursor) отправляет запрос на MCP-сервер для Figma. Тот, в свою очередь, извлекает актуальные данные о макете и возвращает их клиенту, который передает их языковой модели для генерации соответствующего кода. Таким образом, MCP стандартизирует не только доступ к данным, но и к действиям, позволяя ИИ не просто "знать", но и "делать".

Уже сегодня существует множество реальных MCP-серверов, которые интегрируют ИИ в повседневные рабочие процессы для самых разных приложений. Например, Cursor MCP предоставляет ассистенту полный доступ к вашему проекту и системе контроля версий Git, что позволяет ему анализировать код и предлагать осмысленные, полезные улучшения. По сути, с помощью Cursor MCP вы получаете полноценного штатного программиста, которому еще и не надо платить. Figma MCP открывает возможность генерации целых графических интерфейсов на основе готовых макетов, значительно ускоряя работу фронтенд-разработчиков — must-have, чтобы сгенерировать визуал для сайта за один промпт. VSCode MCP превращает редактор кода в интеллектуальную среду с доступом к файловой системе и инструментам разработки, что станет отличным решением для написания сложных корпоративных приложений. Для DevOps-инженеров Docker MCP позволяет управлять контейнерами через простые текстовые команды агенту, устраняя необходимость в сложной, многочасовой настройке, а GitHub Mcp Server открывает возможности для взаимодействия с открытыми репозиториями и последующей отправки запросов на извлечение.

Работа с MCP не ограничивается подключением к открытым библиотекам и проприетарным ИИ-приложениям — энтузиасты тоже могут опробовать возможности передового протокола благодаря поддержке интеграции движков инференса LM Studio или Ollama, сочетая доступность локальных LLM и разнообразия MCP-инструментов. Чтобы раскрутить возможности LLM на максимум, автоматизируя тестирование и веб-скриптинг, пользователи могут воспользоваться незаменимым инструментом Playwright MCP, который позволяет ИИ-агентам выполнять все действия прямо в браузере. А с n8n MCP искусственный интеллект получает возможность выполнения оркестровки сложных рабочих процессов, превращая все бизнес-процессы в автономную систему. Что касается 1С, то официального “1С MCP Server” пока не существует, но сама идея звучит крайне интригующе. Только представьте: ИИ-ассистент, который по голосовой команде формирует отчет по НДС или акт сверки, минуя привычные танцы с бубном в интерфейсе. MCP мог бы стать тем самым мостиком между современными LLM и закаленной временем 1С. Звучит фантастически, но это вполне возможно, поэтому не исключено, что уже в ближайшем будущем энтузиасты выкатят рабочее решение, открыв новую эру в автоматизации бизнеса и оставив операторов 1С безработными.

Чтобы понять положение MCP в иерархии систем оптимизации LLM, важно продемонстрировать его отличия от других популярных подходов. Прежде всего, RAG представляет из себя открытую методику, которая делает инъекции контекста с релевантными фрагментами текста из статичной базы знаний в LLM, чтобы повысить точность ответов нейросети и не довольствоваться датасетом за 2024 год. В свою очередь, существуют проприетарные технологии для интеграции LLM в агентские интерфейсы. Например, большой популярностью пользуются API-плагины от OpenAI, которые позволяют выпустить модели GPT из клетки и дать им возможность кликать по иконкам браузера, но Сэм Альтман попросит с вас деньги за такие инновационные возможности.

MCP же является открытым стандартом, совместимым с любыми LLM, и его главная сила — возможность не только извлекать информацию, но и выполнять действия. Если RAG пассивно подает документы в контекст, то MCP позволяет ИИ напрямую вызывать SQL-запрос к живой базе данных, отправлять письмо через API почтового сервиса или создавать тикет в Jira. Таким образом, MCP — это инфраструктура для действий, тогда как RAG — концепция для улучшения знаний.

В этой табличке мы наглядно демонстрирует ключевые различия между RAG, плагинами и MCP:

Внедрение Model Context Protocol приносит пользу всем участникам бизнес-процесса. Для разработчиков интеграция MCP означает освобождение от постоянных тестирований и многочасовой разработки ИИ-приложений. Больше не нужно писать кастомные интеграции для каждого сервиса — достаточно подключиться к нужному MCP-серверу. Для бухгалтеров и аналитиков MCP тоже является полезной палочкой-выручалочкой — вместо ручного поиска финансовой информации в огромной базе данных достаточно просто ввести один промпт, а система не только найдет нужный отчет или сводку продаж, но и поможет грамотно оформить их. Эти передовые возможности значительно снижают нагрузку на штат сотрудников, освобождая время для выполнения более важных задач.

Стандартизация протокола обеспечивает эффективную масштабируемость MCP: один раз написанная интеграция будет работать с разными LLM, что устраняет риски привязки к одному типу софта. Безопасность является еще одним критически важным преимуществом. MCP активно развивает поддержку современных стандартов аутентификации, таких как OAuth 2.1, что позволяет внедрять детальный контроль прав доступа и обеспечивает безопасное взаимодействие с корпоративными данными. Кроме того, открытая open-source экосистема предоставляет доступ к растущей коллекции готовых MCP-серверов, что снижает порог входа и ускоряет внедрение ИИ в компаниях любого масштаба.

Будущее MCP выглядит чрезвычайно перспективным и связано с несколькими ключевыми тенденциями. 

Во-первых, это интеграция с агентскими фреймворками, такими как LangChain, LangGraph и LlamaIndex, где MCP-серверы станут фундаментом для создания автономных AI-агентов, способных выполнять сложные, многошаговые задачи. 

Во-вторых, развитие мультимодальности в протоколе позволит работать не только с текстом, но и с изображениями, видео и структурированными данными, такими как таблицы, открывая двери для более комплексного анализа информации.

Драйвером этих изменений является поддержка со стороны технологических гигантов, включая Anthropic, OpenAI, Google и Microsoft. Их совместные усилия и активность open-source сообщества, представленного такими проектами, как Cursor, Replit и Zed, формируют тот самый универсальный “USB-порт” для всей ИИ-индустрии, который делает взаимодействие между системами простым, безопасным и эффективным.

Model Context Protocol (MCP) — не просто еще один ИИ-тренд, который стал популярным только за счет всеобщего ажиотажа в области LLM. Это новейший, фундаментальный стандарт, который превращает большие языковые модели из изолированных источников знаний в активных участников рабочих процессов. Он не заменяет такие методики, как RAG, а грамотно дополняет их, добавляя возможность реального взаимодействия с внешним миром. Уже сегодня MCP поддержан всеми ключевыми игроками на рынке ИИ и активно внедряется в основные инструменты для разработки. В перспективе эта технология способна коренным образом изменить то, как мы взаимодействуем с программным обеспечением и автоматизируем рутинные операции с помощью искусственного интеллекта.