Model Context Protocol (MCP) – универсальный протокол для взаимодействия с ИИ, и почему это замечательно

LLMки поражают своей сообразительностью, не так ли? Но стоит попросить их заглянуть в гуглодок/гитхаб/БД — и магия пропадает. Почему? ИИ живут в информационном вакууме, а каждая попытка подружить их со сторонними инструментами превращается в головную боль разработчиков и зоопарк костылей (помните анекдот про 15 стандартов зарядок?).

Давайте представим, как было бы замечательно, если бы был единый стандарт, как USB‑С, но для ИИ? Чтобы любой ассистент мог легко подключиться к любому инструменту? У меня есть хорошая новость: такой стандарт есть. Он называется Model Context Protocol (MCP), его создали Anthropic и поддерживают OpenAI и Microsoft.

Звучит сложно? Я тоже сначала ничего не понял, но разобрался и хочу рассказать вам понятно и интересно: Что такое MCP. С чем его едят. Как он устроен под капотом. И что с безопасностью.

Если вам тоже интересно, как ИИ наконец‑то выплывают из своего аквариума и начинают по‑настоящему помогать в работе — заглядывайте под кат! Я постарался разложить все по полочкам, с аналогиями и примерами. Читать далее

#ai #llm #claude #mcp #model_context_protocol #agents #integrations #programming | @habr_ai

Model Context Protocol (MCP): как подружить нейросети со всеми API за пару кликов

Казалось бы, совсем недавно мир только начал знакомиться с тем, что такое большие языковые модели (LLM). Вскоре после этого появились их многочисленные вариации — на любой вкус и цвет, от узкоспециализированных до универсальных моделей. Затем началась волна интеграций: LLM начали встраивать в различные сервисы, приложения и API, упрощая и автоматизируя рутинные процессы.

Следующим этапом стало появление LLM-агентов — интеллектуальных систем, способных самостоятельно принимать решения и выполнять сложные задачи, взаимодействуя с внешними источниками данных и сервисами. Вместе с ростом их популярности возникла новая проблема — отсутствие единого стандарта взаимодействия между агентами и их окружением.

И вот, компания Anthropic представила решение этой задачи — новый протокол Model Context Protocol (MCP), который стандартизирует взаимодействие агентов с различными сервисами и между собой.

Давайте разберёмся, что такое MCP, и с чем его едят! Читать далее

#llm #mcp #model_context_protocol #qwen #qwen3 #agents | @habr_ai

[Перевод] Что скрывается за MCP-сервером и почему он может заменить RAG

Область искусственного интеллекта стремительно развивается, открывая новые способы повышения эффективности их работы и интеграции с данными в реальном времени. Одним из последних достижений стал Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, позволяющий AI-моделям напрямую обращаться к файлам, API и инструментам без необходимости в промежуточных этапах, таких как создание эмбеддингов или векторный поиск. В этой статье мы рассмотрим, что такое MCP-сервер, как он работает и почему он может изменить будущее AI. Читать далее

#ai #mcp #mcp_server #model_context_protocol #rag #ии #искусственный_интеллект | @habr_ai

[Перевод] MCP-серверы: зачем они нужны и почему о них скоро будут говорить все

Область искусственного интеллекта развивается, их работа теперь выходит за рамки простого ответа на вопросы и начинает напрямую взаимодействовать с нашими данными и инструментами. Если в последнее время вы слышали обсуждения MCP-серверов, вы не одиноки. MCP-серверы уже называют следующим крупным этапом в интеграции ИИ. Но что это такое, и почему вокруг них столько шума?

В этой статье мы разберемся в новом тренде, изложим суть простыми словами, рассмотрим примеры из практики, сравним с традиционными архитектурами ИИ и покажем, как начать работу с MCP. К концу материала вы будете понимать, что такое MCP-серверы, почему они важны и как они трансформируют текущий ландшафт AI. Читать далее

#mcp #mcp_server #model_context_protocol #ai #ии #искусственный_интеллект #ai_ассистент | @habr_ai

[Перевод] MCP — новая эра в AI или просто модное слово?

TL;DR: MCP стремительно набирает обороты. Сейчас уже существуют тысячи MCP-"серверов", и хотя эту концепцию изначально предложила Anthropic, всего несколько дней назад к ней присоединилась и OpenAI. Серверы — это что-то вроде "приложений" для ИИ, но, что важно, они гораздо более гибко сочетаются между собой. Мы наблюдаем зарождение полноценной AI-экосистемы — аналогично тому, как это происходило с мобильными платформами десять лет назад.

Подробности:

MCP (Model Context Protocol) был представлен Anthropic в ноябре 2024 года как открытый стандарт. Хотя поначалу реакция сообщества была сдержанной, за последние месяцы протокол стал развиваться. В конце марта даже OpenAI — главный конкурент Anthropic — официально внедрила его.

Но что это такое и почему это важно? Читать далее

#mcp #mcp_server #model_context_protocol #ai #ии #llm #искусственный_интеллект | @habr_ai

[Перевод] Андрей Карпатый: Swift? Не слышал! Как я iOS-приложение на чистом «пожалуйста» написал

Что если создать мобильное приложение, не зная ни строчки кода на Swift? Добро пожаловать в мир вайбкодинга — нового стиля программирования «по настроению», где естественный язык и LLM заменяют синтаксис и компиляторы.

Во второй части выступления Андрея Карпатого мы также поговорим о новом типе «пользователей» — LLM‑агентах («духах людей») и о том, как адаптировать нашу инфраструктуру (документацию, API, сайты) для их удобства с помощью... llms.txt. Готовы ли вы кодить «в потоке» и строить для нечеловеческих интеллектов? Читать далее

#андрей_карпатый #ai_startup_school #вайбкодинг #промпты #swift #manim #markdown #vercel #model_context_protocol #tesla | @habr_ai

[Перевод] MCP и будущее AI: что стоит знать сегодня, чтобы не отстать завтра

С тех пор как OpenAI внедрила функцию function calling в 2023 году, я всё чаще задумываюсь о том, что потребуется, чтобы по-настоящему разблокировать экосистему агентов и инструментов. По мере того как базовые модели становятся всё более интеллектуальными, возможности агентов взаимодействовать с внешними инструментами, данными и API всё больше фрагментируются: разработчики вынуждены реализовывать агентов с индивидуальной бизнес-логикой под каждую отдельную систему, в которой агент работает или с которой интегрируется.

Очевидно, что необходим единый стандартный интерфейс для исполнения, извлечения данных и вызова инструментов. API стали первым универсальным стандартом для Интернета — общим языком, с помощью которого взаимодействуют программные системы. Но у AI-моделей до сих пор нет эквивалента такого унифицированного протокола.

Model Context Protocol (MCP), представленный в ноябре 2024 года, привлек большое внимание в сообществе разработчиков и AI-энтузиастов как потенциальное решение этой проблемы. В этой статье мы разберем, что такое MCP, как он меняет способ взаимодействия AI с инструментами, что уже создают разработчики на его основе и какие задачи еще предстоит решить.

Поехали. Читать далее

#mcp #mcp_server #model_context_protocol #ai #ии #llm #lsp #language_server_protocol #ai_агенты #ии_агенты | @habr_ai

Spring AI: Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) — это унифицированный протокол взаимодействия между большими языковыми моделями (LLM) и внешними источниками данных и инструментами. Spring AI предоставляет очень простой декларативный подход для добавления любых инструментов в контекст LLM с помощью MCP. Мы рассмотрим несколько простых примеров по созданию MCP-клиента и MCP-сервера. Читать далее

#kotlin #java #spring_ai #mcp #model_context_protocol | @habr_ai

[Перевод] MCP: новая игра на рынке искусственного интеллекта

Всё, что нужно знать о Model Context Protocol (MCP)

«Даже самые продвинутые модели ограничены своей изоляцией от данных — они заперты в информационных силосах и легаси-системах».

— Anthropic о важности интеграции контекста

Сегодняшние большие языковые модели (LLM) невероятно умны, но находятся в вакууме. Как только им требуется информация вне их «замороженных» обучающих данных, начинаются проблемы. Чтобы AI-агенты действительно были полезны, им нужно получать актуальный контекст в нужный момент — будь то файлы, базы знаний, инструменты — и даже уметь совершать действия: обновлять документы, отправлять письма, запускать пайплайны.

Так сложилось, что подключение модели ко всем этим внешним источникам данных было хаотичным и нестабильным: разработчикам приходилось писать кастомные интеграции или использовать узкоспециализированные плагины под каждый API или хранилище. Такие «сделанные на коленке» решения были хрупкими и плохо масштабировались.

Чтобы упростить это, Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, предназначенный для того, чтобы связать AI-ассистентов с данными и инструментами, подключая любые источники контекста. MCP был анонсирован в ноябре 2024 года. Тогда реакция была сдержанной. Но сегодня MCP — на волне: он уже обогнал LangChain по популярности и, по прогнозам, скоро обойдёт OpenAPI и CrewAI.

Крупные игроки AI-индустрии и open source-сообщества начали активно поддерживать MCP, видя в нем потенциально революционный инструмент для построения агентных систем на базе LLM. Читать далее

#mcp #mcp_server #model_context_protocol #ai #llm #ai_agent #ai_assistant #ии #ии_ассистент | @habr_ai

MCP для новичков

Model Context Protocol (MCP) - это просто API, разработанный для LLM. Конечно, LLM могут использовать традиционные API, но это как просить повара готовить в кладовке. Читать далее

#mcp #model_context_protocol #agentic_ai | @habr_ai

Как создать MCP-сервер и научить ИИ работать с любым кодом и инструментами через LangGraph

В этой статье разбираемся с MCP-серверами от А до Я: что это такое, зачем нужны и как создать свой. Научимся писать инструменты для ИИ-агентов, подключать готовые MCP-серверы через LangGraph, и создадим полноценный математический сервер с нуля. В конце задеплоим его в облако и подключим к нейросети. Много практики, рабочий код и никакой воды — только то, что действительно работает. Читать далее

#mcp #model_context_protocol #langgraph #langchain #ии_агенты #ai_agents #fastmcp #инструменты_для_ии #tools #python | @habr_ai

[Перевод] Agentic RAG: создание более умных ИИ-систем, понимающих контекст

Команда AI for Devs подготовила перевод статьи о новом подходе — Agentic RAG. Он превращает извлечение данных в активный процесс: агенты сами решают, где искать, как уточнять запросы и когда остановиться. В результате ИИ становится гибче, точнее и действительно готовым к "боевым" задачам. Читать далее

#agentic_rag #retrieval_augmented_generation #mcp #model_context_protocol #корпоративные_системы | @habr_ai