MCP-сервер: что это такое и почему за этой технологией будущее

В этом материале разберем, что представляют собой MCP-серверы, как они работают и какие задачи можно решать с помощью МСР-сервера.

Что такое MCP-сервер и почему сейчас это важно

Современные системы ИИ вышли далеко за пределы простых вопросно-ответных функций — теперь они учатся напрямую работать с нашими данными и инструментами. Это стало возможным благодаря прорыву в области интеграции нейросетей — технологии MCP.

MCP (или Model Context Protocol) — открытый стандарт для интеграции ИИ-моделей с внешними системами. Это связующее звено, которое дает модели доступ к необходимым ей ресурсам.

MCP-хост (например, ИИ агент) использует серверы для расширения возможностей: хост выступает «мозгом», а серверы — «органами чувств» и «инструментами». Они работают как плагины, позволяя ИИ безопасно подключаться к новым функциям — поиску документов, базам данных и другим сервисам. Их главное преимущество — универсальность: один протокол заменяет отдельные интеграции для каждого инструмента.

На скриншоте наглядно показана архитектура MCP (источник: Norah Sacal).

MCP решает проблему оторванности ИИ от реальных данных. Раньше подключение к новым источникам требовало индивидуальной настройки. Теперь модель может получать свежую информацию и выполнять действия через разные MCP-серверы без дополнительного кода.

Взаимодействовать с MCP-сервером безопасно: модель отправляет запросы, получает результаты, но не имеет прямого доступа к конфиденциальным данным. Пользователь контролирует все разрешения.

Создать MCP-сервер может любой разработчик. Есть и список серверов MCP с открытым исходным кодом, которые можно клонировать и протестировать с помощью любого ИИ. На скриншоте — пример такого списка (источник: mcpservers.org). 

Как работает MCP-сервер

Для удобства интеграции MCP-серверы построены на стандартной клиент-серверной архитектуре. Она включает в себя три компонента:

На схеме — концепция MCP, где центральный MCP-хост (AI-ассистент) соединён с несколькими специализированными MCP-серверами (источник: modelcontextprotocol.io).

Обмен данными между участниками системы происходит в виде диалога с назначением ролей:

В функции MCP-сервера также входят аутентификация, хранение контекста запросов, обработка ошибок, проверка данных и другие стандартные операции.

Какие задачи можно решать с помощью MCP-сервера

Рассмотрим детальнее, какие задачи можно решить с использованием MCP-сервера и подключенного к нему искусственного интеллекта.

Интеграция с базами данных

MCP-серверы совместимы с разными системами управления базами данных (СУБД). Это позволяет ИИ извлекать, анализировать и изменять информацию. Среди возможностей:

Общение с клиентом

Одно из ключевых применений ИИ — это чат-боты и служба поддержки. MCP-сервер упрощает интеграцию модели с вашими источниками данных. Поэтому ИИ может общаться с клиентами на основе актуальной информации о продуктах и услугах.

Использование возможностей нейросетей

Интеграция с крупными языковыми моделями (LLM) позволяет ИИ автоматически определять доступные ему инструменты. Например, нейросеть может:

Парсинг веб-ресурсов

С MCP-сервером вы можете настраивать парсинг сайтов с учетом фильтров и параметров безопасности. Модель способна:

Автоматизация рутинных задач

MCP-сервер помогает оптимизировать задачи, на которые вручную уходили бы часы работы:

Разработка игр

MCP-сервер позволяет делегировать ИИ как технические процессы (маршрутизацию, синхронизацию данных), так и творческие задачи — например, генерацию игровых объектов или взаимодействие с игроками.

✉️ Еженедельная рассылка

Подпишитесь на нашу рассылку — раз в неделю будем отправлять на ваш email свежую статью из блога и другие полезные для продвижения материалы.

Примеры использования MCP-серверов

Сегодня MCP-серверы используются как в сфере искусственного интеллекта, так и в промышленных решениях. Разработчики и компании быстро адаптируют этот протокол и создают коннекторы для самых разных сервисов. Ниже — несколько примеров использования MCР.

Корпоративные данные и коллаборации

MCP-серверы помогают компаниям подключать ИИ-ассистентов к внутренним системам и базам данных.

Например, Anthropic разработала готовые MCP-решения для Google Drive (управление документами) и Slack (корпоративные чаты). Теперь ИИ может находить нужные файлы в Drive или кратко пересказывать обсуждения из Slack по запросу сотрудника.

MCP-серверы для продуктов Atlassian — Confluence (база знаний) и Jira (управление задачами) — позволяют ИИ быстро находить проектную документацию или информацию о тикетах.

Эти интеграции превращают нейросеть из простого генератора текстов в незаменимого помощника, который понимает внутренние процессы компании.

Разработка ПО и DevOps

Первыми протокол MCP начали использовать компании, которые создают ПО для программистов, — Zed, Replit, Codeium и Sourcegraph.

Например, через MCP-сервер GitHub ИИ может получить доступ к отдельным файлам в репозитории (без загрузки всего проекта) и даже помочь с управлением версиями — создавать ветки или писать сообщения к коммитам.

Представьте: вы просите ассистента «найди функцию, отвечающую за авторизацию», и он сразу показывает нужный код. Или говорите: «создай ветку для фичи Y» — и он выполняет команду.

Еще есть MCP-серверы для работы с Git и Puppeteer (автоматизация действий в браузере). Они полезны при тестировании или сборе данных.

MCP-серверы сильно меняют взаимодействие ИИ с инструментами разработки. И постепенно нейросети становятся полноценными участниками DevOps-процессов.

Знания и исследования

В научной сфере MCP-серверы позволяют ИИ работать с крупными базами знаний. Например, MCP-сервер для arXiv дает нейросети доступ к научным публикациям. Исследователь может запросить: «найди последние статьи по квантовым вычислениям на arXiv» — и ассистент выполнит поиск через API.

MCP-коннекторы для веб-поиска (Brave Search) и новостей (Google News) дают ИИ актуальную информацию, а не только данные из обучающих наборов. Это особенно важно для ответов, которые требуют свежих данных, а не тех сведений, которые уже устарели.

Аналитика и мониторинг

Вы можете объединить MCP-сервер с системой аналитики, и это позволит ИИ работать с реальными данными.

Например, MCP-сервер можно подключить к платформе мониторинга ошибок (Sentry или Raygun). ИИ будет получать логи сбоев и метрики производительности автоматически, что поможет разработчикам анализировать проблемы.

Все эти примеры — лишь начало. Экосистема MCP быстро расширяется: каждую неделю появляются новые open-source серверы для разных платформ.

Главное преимущество MCP в том, что любой новый коннектор сразу становится доступным для всех ИИ-систем, которые поддерживают протокол. Это «живая инфраструктура», где развитие каждого элемента усиливает всю систему.

Именно поэтому эксперты считают MCP не временным трендом, а принципиально новым этапом в создании ИИ приложений.

MCP-сервер и бессерверные API: в чем разница

До появления MCP-серверов для интеграции ИИ-моделей разработчики чаще использовали бессерверные API от облачных провайдеров. Эти два подхода имеют важные различия в архитектуре, производительности и сценариях применения.

МCP-сервер

Бессерверные API

Принцип работы

Постоянное двустороннее соединение между сервером и клиентом

Функции активируются по триггерам (HTTP-запросы, события)

Поддержка контекста

Контекст обновляется в реальном времени

Каждый запрос требует передачи контекста заново

Масштабируемость

Зависит от серверной инфраструктуры, возможны ограничения

Автоматическое масштабирование, параллельные запросы

Задержка

Минимальная, нет холодных стартов

Возможны задержки из-за холодных стартов

Безопасность

Детальный контроль над доступом к данным

Зависит от политик cloud провайдера

Стоимость

Высокие эксплуатационные расходы (постоянное подключение)

Оплата по запросам, низкие затраты на простые задачи

Требования к разработчику

Необходимы знания MCP и клиент-серверного взаимодействия

Не требуется управление серверами, только интеграция API

Использование

Чат-боты, автоматизация рабочих процессов, динамические данные

Микросервисы, обработка событий, кратковременные задачи

Каждая из технологий эффективна в своей нише, но их комбинация позволяет создать более гибкую систему. Например, бессерверные функции могут подготавливать данные из внешних источников, а MCP-сервер — обрабатывать их с учетом контекста. Это снижает нагрузку на сервер, экономит ресурсы и сохраняет актуальность данных.

Такой симбиоз особенно полезен в сложных сценариях, где важны и масштабируемость, и поддержка технического состояния.

Проблемы MCP-серверов

MCP-серверы значительно упрощают интеграцию ИИ-моделей в различные системы. Но это не значит, что они не лишены недостатков. Проблемы затрагивают как разработчиков, так и конечных пользователей, и влияют на безопасность, производительность и удобство работы.

Сложности с аутентификацией и авторизацией

MCP-серверы используют протокол OAuth 2.1 для управления доступом, что создает несколько проблем:

1. Двойная нагрузка на сервер — система одновременно обрабатывает данные и управляет правами пользователей, что снижает производительность.

2. Трудности масштабирования — с ростом числа пользователей система авторизации может потребовать дополнительных серверных мощностей.

3. Несоответствие корпоративным стандартам — в некоторых компаниях политики безопасности требуют более строгих или специализированных методов аутентификации, чем предлагает OAuth 2.1.

Чтобы разгрузить сервер, можно внедрить многоуровневую систему аутентификации или использовать специальные решения Identity and Access Management (IAM).

Угроза выполнения вредоносного кода

MCP-серверы передают данные через стандартные потоки ввода-вывода (stdio), что создает уязвимости. Локальные пользователи могут случайно запустить опасный скрипт, особенно если не разбираются в технических деталях. Злоумышленники могут использовать эту особенность, чтобы внедрить вредоносные команды, особенно в корпоративных сетях с недостаточной защитой.

Снизить риски поможет ограничение прав локальных пользователей, использование sandbox-режимов и регулярный аудит кода.

Недостаточный контроль над действиями ИИ

MCP предлагает множество инструментов, но не всегда предотвращает опасные операции:

В этом случае поможет внедрение многоэтапного подтверждения критических операций и журналирование всех действий модели.

Высокая стоимость передачи данных

Большие языковые модели (LLM) требуют значительных вычислительных ресурсов, а MCP не всегда оптимизирует затраты:

Снизить затраты поможет кэширование, сжатие данных и динамическое управление квотами.

Уязвимость к инъекциям в запросах

MCP расширяет возможности взаимодействия с ИИ, но это и делает его мишенью для атак. Злоумышленники могут внедрять вредоносные запросы и так, например, заставлять модель раскрывать конфиденциальные данные.

Фильтрация входных данных не всегда эффективна против сложных атак. Но продвинутые методы валидации промтов и мониторинг подозрительных запросов могут помочь.

Ограничения языковых моделей

Даже с MCP-сервером ИИ остается неидеальным. Модели могут ошибаться в интерпретации контекста или выдавать неточные ответы. Некоторые проблемы (например, галлюцинации ИИ) не решаются на уровне протокола и требуют дополнительных проверок.

Надежность системы повысит комбинирование MCP с другими инструментами (например, внешними валидаторами ответов).

Улучшите ваш сайт

Подключите свой сайт к нам, чтобы отслеживать позиции и выявлять ошибки с максимальным комфортом. Вы будете получать уведомления обо всех изменениях на вашем сайте в течение суток — еще до того, как проблема станет серьезной.

Подключить

Тенденции и будущее MCP

Всего за шесть месяцев MCP эволюционировал из новой концепции в главный компонент инфраструктуры для внедрения искусственного интеллекта. Расскажем, что изменит эта технология в будущем.

Отставание других API-технологий

MCP-сервер становится стандартной архитектурой, и количество совместимых с ним инструментов продолжает увеличиваться. Однако это создает трудности для других API-технологий. Если они не будут успевать за развитием MCP, это может привести к их отставанию и потере популярности.

Больше свободного времени у разработчиков

Современные фреймворки уже позволяют MCP-серверу самостоятельно обнаруживать новые инструменты и подключать их к рабочим процессам. ИИ-модели становятся все эффективнее, поэтому разработчики будут получать все больше времени для решения других задач.

Внедрение MCP в новые сферы

MCP-сервер может интегрировать ИИ-модели с любыми инструментами. Это дает специалистам из разных отраслей широкие возможности для инноваций. Помимо IT-индустрии, MCP будет использоваться, например, в финансах, медицине и производстве.

На скриншоте — пример использования МСР в криптопроектах. DeMCP предоставляет доступ к GPT-4 и Claude через MCP-инстансы по запросу (источник: demcp.ai).

Постоянное пополнение библиотеки инструментов

Уже сегодня существует множество сервисов и агентов, поддерживающих MCP, и их число постоянно увеличивается. Не исключено, что пока вы читаете этот текст, было выпущено еще несколько новых решений.

Как подключить и использовать MCP-сервер от PR-CY

Команда PR-CY внедрила всю мощь наших API в MCP-сервер, который можно использовать с любым ChatGPT и другими нейросетями.

Теперь ваш ИИ будет самостоятельно получать данные из поиска Google и Яндекс и парсить веб-страницы в режиме реального времени. SEO-метрики будут доступны вам прямо в чате.

С помощью интеграции вы сможете использовать:

Чтобы использовать API PR-CY в ChatGPT или любых других инструментах, совместимых с OpenAPI, сделайте следующее:

1. Добавьте наш MCP сервер в программу или чат с настройкой Streamable HTTP: https://mcp-server.pr-cy.ru/mcp/

2. Получите ваш ключ API на странице настроек и API.

3. Добавьте ключ в авторизацию Bearer Token.

Когда API PR-CY появится в вашем наборе инструментов ChatGPT, вы сможете:

МСР-серверы: что по итогам

Хотя направление MCP еще молодое, его развитие идет стремительно. И неудивительно — в отличие от сложных кастомных решений прошлого, MCP-серверы делают работу с ИИ модульной и гибкой. Это похоже на сборку конструктора: собираешь детали шаг за шагом и получаешь результат.

Понимание того, как работает MCP-сервер сегодня — это взгляд на завтрашний день ИИ приложений. В недалеком будущем искусственный интеллект перестанет быть «черным ящиком» и станет адаптивной частью цифрового мира. Этот стандарт сделает искусственный интеллект умнее, практичнее и доступнее для всех.

Возьмите под контроль продвижение своего сайта Исправьте ошибки, которые мешают сайту выйти в топ, и вы увидите рост трафика и дохода. Анализировать 🔍 Подпишись на @prcynews в телеграм — оставайся в курсе последних SEO новостей и свежих материалов.

Автор:
Влад Андрюхин
Источник