Искусственные интеллектуальные (AI) помощники становятся все более Сатоши, но задумывались ли вы, почему они не могут напрямую читать ваши документы, просматривать вашу электронную почту или посещать корпоративные базы данных, чтобы давать более точные ответы на ваши запросы? Причина в том, что современные модели AI часто ограничены в рамках своих платформ и не могут удобно подключаться к различным источникам данных или инструментам. Протокол контекста модели (MCP) был разработан именно для решения этой проблемы и стал новым открытым стандартом.
Короче говоря, MCP представляет собой «универсальный интерфейс», созданный для AI-ассистентов, который позволяет различным AI моделям безопасно и двусторонне подключаться к необходимой вам внешней информации и услугам. Далее мы подробно и доступно объясним определение, функции и концепцию дизайна MCP, а также с помощью метафор и примеров покажем, как он работает. Кроме того, мы поделимся первичными реакциями академического сообщества и сообщества разработчиков на MCP, обсудим вызовы и ограничения, с которыми сталкивается MCP, а также рассмотрим потенциал и роль MCP в будущих приложениях искусственного интеллекта.
Происхождение и цель MCP: построить мост данных для ИИ
С распространением AI помощников многие сферы вложили большие ресурсы в улучшение возможностей моделей, но разрыв между моделями и данными стал серьезным узким местом.
В настоящее время, когда мы хотим, чтобы ИИ обучался новым источникам данных (например, новым базам данных, облачным документам, внутренним системам предприятий), часто необходимо разрабатывать индивидуальные интеграционные решения для каждой платформы ИИ и каждого инструмента.
Не только разработка сложна и трудна в обслуживании, но и приводит к так называемой «проблеме интеграции M×N»: если есть M различных моделей и N различных инструментов, теоретически требуется M×N независимых интеграций, что практически невозможно расширить в соответствии с требованиями. Такой фрагментированный подход напоминает эпоху, когда компьютеры еще не были стандартизированы, и при подключении каждого нового устройства приходилось устанавливать специализированные драйверы и интерфейсы, что крайне неудобно.
Цель MCP заключается в том, чтобы разрушить эти барьеры и предоставить универсальный и открытый стандарт для подключения AI-систем к различным источникам данных. Компания Anthropic планирует запустить MCP в ноябре 2024 года, надеясь, что разработчики больше не будут разрабатывать «вилки» для каждого источника данных, а смогут общаться со всей информацией с помощью одного стандартного протокола.
Некоторые образно сравнивают это с «USB-C интерфейсом» в мире ИИ: как USB-C стандартизирует подключение устройств, MCP также предоставит ИИ моделям унифицированный «язык» для доступа к внешним данным и инструментам. Благодаря этому общему интерфейсу самые передовые ИИ модели смогут преодолеть ограничения информационных островов, получая необходимую контекстную информацию и генерируя более актуальные и полезные ответы.
Как работает MCP? Універсальний «перекладач» для инструментов и данных.
Чтобы снизить технический порог, MCP использует интуитивно понятную архитектуру клиент-сервер.
Можно представить MCP как «переводчика», который координирует обе стороны: с одной стороны, это AI-приложения (Client, клиент), такие как чат-боты, интеллектуальные редакторы или любое программное обеспечение, нуждающееся в помощи AI; с другой стороны, это данные или услуги (Server, сервер), такие как база данных компании, облачное хранилище, услуги электронной почты или любые внешние инструменты.
Разработчики могут написать сервер MCP (легкое приложение) для определенного источника данных, чтобы предоставить эти данные или функции в стандартном формате; в то же время встроенный клиент MCP в AI приложении может общаться с сервером в соответствии с протоколом.
Суть данного дизайна заключается в том, что сам AI-модель не требует прямого вызова различных API или баз данных, она просто через клиент MCP отправляет запрос, а сервер MCP выступает в роли посредника, переводя «намерение» AI в конкретные действия соответствующего сервиса и, после выполнения, возвращая результат AI. Весь процесс для пользователя очень естественен, им нужно просто давать команды AI-ассистенту на повседневном языке, а все остальные детали коммуникации обрабатываются MCP за кулисами.
Приведу конкретный пример: предположим, вы хотите, чтобы AI помощник помог вам обрабатывать письма в Gmail. Сначала вы можете установить сервер MCP для Gmail и через стандартный процесс авторизации OAuth предоставить этому серверу доступ к вашему аккаунту Gmail.
Позже, при разговоре с ИИ-помощником, вы можете спросить: «Помогите мне проверить, какие непрочитанные письма о квартальном отчете мне прислал мой начальник?». Когда модель ИИ получает это предложение, она распознает, что это задача запроса электронной почты, и использует протокол MCP для выполнения поискового запроса к серверу Gmail. Сервер MCP использует ранее сохраненные учетные данные авторизации для поиска писем от вашего имени в API Gmail и возвращает результаты в AI. Затем ИИ сопоставляет информацию и отвечает на краткую информацию о найденных электронных письмах на естественном языке. Точно так же, если вы скажете: «Пожалуйста, удалите все маркетинговые письма за прошлую неделю», ИИ отправит инструкции на сервер через MCP для удаления писем.
В процессе вам не нужно напрямую открывать Gmail, вы можете завершить задачи по проверке и удалению почты просто через разговор с ИИ. Это именно то мощное впечатление, которое предлагает MCP: ИИ-ассистент напрямую подключается к операциям повседневных приложений через «контекстный мост».
Стоит отметить, что MCP поддерживает двустороннее взаимодействие, не только AI может «читать» внешние данные, но и может выполнять действия с помощью инструментов (например, добавлять события в календарь, отправлять электронные письма и т. д.). Это похоже на то, что AI не только получает данные из «книги», но и оснащен набором доступных «инструментов». С помощью MCP AI может в нужный момент самостоятельно решить использовать тот или иной инструмент для выполнения задачи, например, автоматически вызывать инструмент запроса базы данных для получения информации при ответе на программный вопрос. Эта гибкость поддержания контекста позволяет AI, переключаясь между различными инструментами и наборами данных, по-прежнему помнить соответствующий фон, повышая эффективность решения сложных задач.
Четыре главные особенности MCP
MCP привлекло внимание благодаря интеграции таких дизайнерских концепций, как открытость, стандартизация и модульность, что позволяет AI более активно взаимодействовать с внешним миром. Вот несколько важных особенностей MCP:
Открытый стандарт: MCP — это спецификация протокола, выпущенная в виде открытого исходного кода. Любой может просмотреть детали его спецификации и реализовать их. Эта открытость означает, что он не принадлежит какой-либо одной частной компании, что снижает риск привязки к конкретной платформе. Разработчики могут с уверенностью вкладывать ресурсы в MCP, так как после его принятия, даже при переходе на другого поставщика AI или модели, новые модели смогут использовать тот же интерфейс MCP. Иными словами, MCP усиливает совместимость между моделями разных брендов, избегая привязки к поставщикам и обеспечивая большую гибкость.
Одно развитие, многократное применение: в прошлом разработчики создавали плагины или интеграции для определенной модели ИИ, которые не могли быть напрямую применены к другой модели; но с MCP один и тот же коннектор данных может использоваться множеством инструментов ИИ. Например, вам не нужно писать отдельную интеграционную программу для подключения Google Диска для ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic, вам нужно просто предоставить «Сервер Google Drive», соответствующий стандартам MCP, который могут использовать обе модели. Это не только экономит затраты на разработку и обслуживание, но и делает экосистему инструментов ИИ более процветающей: сообщество может делиться различными модулями интеграции MCP, и новые модели могут сразу использовать существующие богатые инструменты.
Контекст и инструменты: MCP, называемый протоколом модельного контекста, на самом деле охватывает различные формы предоставления информации с помощью ИИ. Согласно спецификации, сервер MCP может предоставлять три типа «примитивных (primitive)» для использования ИИ: один — «Prompt» (приглашение), которое можно понимать как предустановленную инструкцию или шаблон для направления или ограничения поведения ИИ; Второй — «Ресурс», который относится к структурированным данным, таким как содержимое файлов, таблицы данных и т. д., которые можно напрямую использовать в качестве контекста ввода данных ИИ; Наконец, есть «Инструмент», который представляет собой функцию или действие, которое может быть выполнено, например, запрос к базе данных и отправка электронных писем, как упоминалось выше. Аналогично на стороне ИИ-клиента определяются два примитива: «root» и «sampling». Root предоставляет серверу точку входа в файловую систему клиента (например, позволяя серверу читать и записывать в локальные файлы пользователя), в то время как Sampling позволяет серверу запрашивать дополнительную генерацию текста у ИИ для расширенного поведения «самозацикливания модели». Несмотря на то, что эти технические детали не требуют от обычного пользователя углубляться в них, этот дизайн демонстрирует модульное мышление MCP: разделение элементов, необходимых для взаимодействия ИИ с внешним миром, на различные типы для будущего расширения и оптимизации. Например, команда Anthropic обнаружила, что разделение традиционной концепции «использования инструмента» на такие типы, как «Подсказка» и «Ресурс», помогает ИИ четко различать различные намерения и более эффективно использовать контекстную информацию.
Вопросы безопасности и авторизации: Архитектура MCP полностью учитывает безопасность данных и контроль разрешений. Все серверы MCP обычно требуют авторизации пользователя (например, в приведенном выше примере Gmail для получения токена через OAuth) при доступе к конфиденциальным данным. В новой версии спецификации MCP стандартный процесс аутентификации на основе OAuth 2.1 был введен как часть протокола для обеспечения правильной аутентификации и авторизации связи между клиентами и серверами. Кроме того, для некоторых операций с высокими ставками MCP рекомендует сохранить механизм модерации «человек в цикле», то есть дать пользователю возможность подтвердить или отклонить, когда ИИ пытается выполнить критическое действие. Эти концепции дизайна показывают, что команда MCP придает большое значение безопасности и хочет расширить возможности ИИ, избегая при этом слишком большого количества новых точек риска.
Начальная реакция академического мира и разработчиков
После выхода MCP сразу же вызвал бурные обсуждения в технологическом круге и среди разработчиков. В отрасли в целом с нетерпением ждут и поддерживают этот открытый стандарт.
Например, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в посте в марте 2025 года объявил, что OpenAI добавит поддержку стандарта Anthropic MCP в свои продукты. Это означает, что популярный помощник ChatGPT в будущем также сможет получать доступ к различным источникам данных через MCP, что демонстрирует тенденцию к сотрудничеству двух крупных лабораторий ИИ для продвижения общих стандартов. Он заявил: «Всем нравится MCP, и мы рады добавить поддержку этого стандарта во все наши продукты».
На самом деле, OpenAI интегрировала MC в свой набор инструментов для разработки агентов и планирует в ближайшее время предоставить поддержку в настольном приложении ChatGPT и API ответов. Такое заявление рассматривается как важная веха в экосистеме MC.
Не только ведущие компании проявляют интерес, но и сообщество разработчиков тепло откликнулось на MCP. На техническом форуме Hacker News соответствующая дискуссия за короткое время привлекла сотни комментариев. Многие разработчики рассматривают MCP как «наконец появившийся стандартизированный интерфейс плагинов для LLM», считая, что он сам по себе не приносит новых функций, но через унифицированный интерфейс может значительно сократить работу по созданию новых решений. Один из пользователей образно резюмировал: «Короче говоря, MCP пытается использовать традиционные механизмы вызова инструментов/функций, чтобы подключить стандартный универсальный интерфейс плагинов для LLM. Он не вводит новых возможностей, а стремится решить проблему интеграции N×M, позволяя разрабатывать и использовать больше инструментов.» Это мнение подчеркивает основную ценность MCP: в стандартизации, а не в функциональных новшествах, но сама стандартизация оказывает огромное влияние на экосистему.
В то же время некоторые разработчики высказывали вопросы и предложения на ранней стадии. Например, некоторые люди жалуются на то, что определение термина «контекстуальное (context)» в официальных документах недостаточно четкое, и хотелось бы увидеть больше практических примеров, чтобы понять, что может сделать МКП. Инженеры Anthropic также положительно отреагировали на дискуссию, пояснив: «Суть MCP заключается в том, чтобы привнести то, что вас интересует, в любое приложение LLM с помощью клиента MCP. Вы можете предоставить модель структуру базы данных в качестве ресурса (чтобы к ней можно было получить доступ в любое время диалога) или средство для запроса базы данных. Это позволяет модели самостоятельно решать, когда использовать инструмент для ответов на вопросы». Благодаря этому объяснению многие разработчики лучше понимают полезность MCP. В целом, сообщество с осторожным оптимизмом смотрит на MCP, полагая, что у него есть потенциал стать общим знаменателем отрасли, хотя потребуется время, чтобы увидеть зрелость и реальные преимущества.
Стоит отметить, что MCP вскоре после выпуска привлек группу ранних последователей. Например, платежная компания Block (ранее известная как Square) и мультимедийная платформа Apollo уже интегрировали MCP в свои внутренние системы; такие компании, как Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph, также объявили, что работают с MCP, чтобы улучшить AI-функции своих платформ.
Технический директор Block даже публично похвалил: «Открытые технологии, такие как MCP, представляют собой мост, соединяющий AI с реальными приложениями, что делает инновации более открытыми и прозрачными, а также основанными на сотрудничестве». Отсюда видно, что от стартапов до крупных компаний в отрасли проявляется большой интерес к MCP, и междисциплинарное сотрудничество постепенно становится трендом. Главный продуктовый менеджер Anthropic Майк Кригер также приветствовал присоединение OpenAI в своем посте в сообществе и сообщил, что «MCP как процветающий открытый стандарт уже имеет тысячи интеграций, экосистема продолжает расти». Эти положительные отзывы показывают, что MCP достигла значительного признания на ранних этапах своего запуска.
Четыре вызова и ограничения, с которыми может столкнуться MCP
Несмотря на позитивные перспективы MCP, все еще существуют некоторые вызовы и ограничения, которые необходимо преодолеть в продвижении и применении:
Распространение и совместимость между моделями: для того чтобы максимально использовать ценность MCP, необходимо, чтобы больше моделей ИИ и приложений поддерживали этот стандарт. В настоящее время серия Anthropic Claude и некоторые продукты OpenAI уже выразили свою поддержку, Microsoft также объявила о выпуске соответствующей интеграции для MCP (например, предоставление MCP-сервера, позволяющего ИИ использовать браузер). Тем не менее, остается под вопросом, будут ли другие основные игроки, такие как Google, Meta и различные открытые модели, полностью следовать этому примеру. Если в будущем стандарты начнут расходиться (например, если каждая компания предложит свои собственные протоколы), первоначальная идея открытых стандартов будет трудно реализовать. Таким образом, для распространения MCP необходимо сформировать согласие в отрасли, и, возможно, потребуется вмешательство стандартных организаций для координации, чтобы гарантировать реальную совместимость между различными моделями.
Сложность реализации и развертывания: Несмотря на то, что MCP избавляет разработчиков от необходимости написания нескольких наборов интеграционных программ, первоначальная реализация по-прежнему требует времени на обучение и разработку. Написание сервера MCP включает в себя понимание взаимодействия JSON-RPC, примитивных концепций и взаимодействия с целевыми службами. Некоторые малые и средние команды могут какое-то время не иметь ресурсов для самостоятельной разработки. Однако хорошая новость заключается в том, что Anthropic уже предоставляет SDK и примеры кода, такие как Python и TypeScript, чтобы разработчикам было легко и быстро начать работу. Сообщество также продолжает выпускать готовые коннекторы MCP, охватывающие распространенные инструменты, такие как Google Drive, Slack, GitHub и т. д. Существуют даже облачные сервисы (например, Cloudflare), которые предлагают развертывание MCP-серверов в один клик, упрощая процесс настройки MCP на удаленных серверах. Таким образом, по мере созревания инструментария ожидается, что порог внедрения МКП будет постепенно снижаться. Однако в текущий переходный период предприятиям по-прежнему необходимо взвешивать затраты на разработку, совместимость систем и другие факторы при внедрении MCP.
Безопасность и контроль разрешений: предоставление моделям ИИ свободы обращения к внешним данным и операционным инструментам сопряжено с новыми рисками безопасности. Во-первых, это безопасность учетных данных для доступа: серверам MCP обычно требуется сохранять учетные данные для различных служб (например, токены OAuth) для выполнения операций от имени пользователей. Если эти учетные данные будут украдены недобросовестными людьми, злоумышленник может настроить собственный сервер MCP, чтобы выдать себя за пользователя, а затем получить доступ ко всем данным пользователя, таким как чтение всех электронных писем, отправка сообщений и массовая кража конфиденциальной информации. Поскольку эта атака использует законный канал API, она может даже обойти традиционные оповещения об удаленном входе в систему без обнаружения. Во-вторых, это защита самого MCP-сервера: в качестве посредника, который агрегирует несколько служебных ключей, после компрометации MCP-сервера злоумышленник может получить доступ ко всем подключенным сервисам, что приведет к невообразимым последствиям. Это было описано как «кража ключей от целого королевства одним щелчком мыши», особенно в корпоративной среде, где единая точка отказа может позволить злоумышленникам проникнуть прямо в несколько внутренних систем. Также появилась новая угроза атак с быстрым внедрением: злоумышленники могут обмануть ИИ, заставив его непреднамеренно выполнить вредоносные действия, спрятав специальные инструкции в файлах или сообщениях. Например, кажущееся обычным электронное письмо содержит скрытую команду, и когда ИИ-помощник читает содержимое письма, срабатывает имплантированная скрытая команда, позволяющая ИИ выполнять несанкционированные действия через MCP (например, тайно передавать конфиденциальные документы). Поскольку пользователи часто не знают о существовании таких загадочных инструкций, традиционная граница безопасности между «чтением контента» и «выполнением действий» здесь размыта, что создает потенциальные риски. Наконец, широкий спектр разрешений также вызывает озабоченность: чтобы сделать ИИ гибким для выполнения различных задач, серверы MCP часто запрашивают широкую авторизацию (например, дискрецию чтения и записи сообщений, а не только запросы). В сочетании с тем фактом, что MCP централизованно управляет посещениями многих сервисов, в случае утечки данных злоумышленники могут проводить перекрестный анализ данных из нескольких источников для более полной конфиденциальности пользователей, или даже законные операторы MCP могут злоупотреблять данными между сервисами для создания полного профиля пользователя. В целом, MCP обеспечивает удобство, изменяя первоначальную модель безопасности, требуя от разработчиков и пользователей большей осведомленности о рисках. В процессе продвижения MCP важным вопросом будет разработка надежных передовых практик безопасности (таких как более детальный контроль разрешений, усиленная защита учетных данных, механизм наблюдения за поведением ИИ и т. д.).
Эволюция спецификаций и управление: Как новый стандарт, детали спецификации MCP могут быть скорректированы и обновлены в соответствии с отзывами о реальных приложениях. Фактически, Anthropic выпустила обновленную версию спецификации MCP в марте 2025 года, представив такие улучшения, как вышеупомянутая стандартная аутентификация OAuth, мгновенная двусторонняя связь, пакетные запросы и многое другое для повышения безопасности и совместимости. В будущем новые функциональные модули могут быть расширены по мере присоединения большего количества участников. Координация эволюции норм в открытом сообществе также является сложной задачей: необходимы четкие механизмы управления для определения направления стандартов, поддержания обратной совместимости и соответствия новым требованиям. Кроме того, предприятия также должны обращать внимание на согласованность версий при внедрении MCP, чтобы гарантировать, что клиент и сервер следуют одной и той же версии протокола, в противном случае может возникнуть плохая связь. Тем не менее, эволюция таких стандартизированных протоколов может относиться к истории развития стандартов Интернета и постепенно совершенствоваться в соответствии с консенсусом сообщества. По мере того, как MCP становятся более зрелыми, у нас появляется возможность увидеть, как специализированные рабочие группы или организации по стандартизации возглавляют их долгосрочное обслуживание, гарантируя, что этот открытый стандарт всегда служит общему благу всей экосистемы ИИ.
Будущее потенциала и приложения MCP
Смотрим в будущее, Протокол контекста модели (MCP) может сыграть ключевую базовую роль в приложениях искусственного интеллекта, оказав многостороннее влияние:
Множественная модельная кооперация и модульный ИИ: с распространением MCP мы, возможно, увидим более гладкую совместную работу между различными ИИ моделями. С помощью MCP один ИИ помощник может легко использовать услуги, предоставляемые другой ИИ системой. Например, текстовая диалоговая модель может через MCP вызывать возможности модели распознавания изображений (достаточно упаковать последнюю в инструмент MCP), достигая взаимодополнения между моделями. Будущие ИИ приложения могут больше не зависеть от одной модели, а представлять собой несколько ИИ агентов с различными специализациями, которые взаимодействуют друг с другом через стандартизированные протоколы. Это немного похоже на архитектуру микросервисов в программной инженерии: каждый сервис (модель) выполняет свою роль, общаясь и сотрудничая через стандартные интерфейсы, создавая более мощную целостность.
Процветающая экосистема инструментов: MCP создала общий «слот» для инструментов ИИ, который, как ожидается, породит процветающую экосистему сторонних инструментов. Сообщество разработчиков уже начало вносить свой вклад в различные коннекторы MCP, и как только появятся новые цифровые сервисы, кто-то в скором времени может разработать соответствующий модуль MCP. В будущем пользователям, которые хотят, чтобы ИИ-помощники поддерживали новую функцию, может потребоваться только загрузить или включить готовый плагин MCP, не дожидаясь официальной поддержки разработки от поставщика ИИ. Эта экологическая модель немного похожа на App Store для смартфонов, за исключением того, что «приложение» здесь является инструментом или источником данных для использования ИИ. Предприятия также могут создать собственную внутреннюю библиотеку инструментов MCP для приложений ИИ, которые будут совместно использоваться различными отделами, и постепенно сформировать экосистему ИИ на уровне организации. В долгосрочной перспективе, благодаря инвестициям большого количества разработчиков, богатство экосистемы MCP значительно улучшит границы применения ИИ-помощников, что позволит по-настоящему интегрировать ИИ в более разнообразные бизнес-сценарии и повседневную жизнь.
Новая форма стандартизированного сотрудничества: исторический опыт показывает, что единые стандарты часто могут привести к взрывным инновациям — как интернет стал взаимосвязанным благодаря таким протоколам, как TCP/IP и HTTP. MCP, как один из ключевых протоколов эпохи ИИ, имеет потенциал для содействия сотрудничеству в отрасли в области интеграции инструментов ИИ. Стоит отметить, что Anthropic использует открытое сотрудничество для продвижения MCP и поощряет разработчиков совместно улучшать протокол. В будущем мы, возможно, увидим больше компаний и исследовательских учреждений, участвующих в разработке стандартов MCP, что сделает их более совершенными. В то же время стандартизация также снижает барьер для входа стартапов на рынок инструментов ИИ: новые компании могут сосредоточиться на создании креативных инструментов, так как через MCP их продукты естественным образом могут быть использованы различными помощниками ИИ, без необходимости адаптации к множеству платформ. Это дополнительно ускорит расцвет инструментов ИИ и создаст здоровую цикличность.
Резкий скачок возможностей ИИ-ассистента: в целом, MCP принесет обновление возможностей ИИ-ассистента. Благодаря «встраиваемому» контекстному протоколу, будущие ИИ-ассистенты смогут получать доступ ко всем цифровым ресурсам пользователя, от личных устройств до облачных сервисов, от офисного программного обеспечения до инструментов разработки. Это означает, что ИИ сможет глубже понимать текущую ситуацию пользователя и доступные данные, чтобы предоставить более уместную помощь. Например, бизнес-аналитический ассистент сможет одновременно подключаться к финансовым системам, календарям и электронной почте, объединяя информацию и активно напоминая о важных изменениях; или, например, ИИ для программистов, кроме того, что он может читать кодовые базы, также сможет подключаться к инструментам управления проектами и записям обсуждений, действительно становясь интеллектуальным партнером, понимающим весь контекст разработки. Многофункциональные ИИ-ассистенты больше не будут просто отвечать на вопросы в чате, а смогут выполнять сложные задачи и связывать различные сервисы, становясь более незаменимыми помощниками в нашей работе и жизни.
В целом, Model Context Protocol (MCP), новый открытый стандарт, устраняет разрыв между моделями ИИ и внешним миром. Это позволяет увидеть тенденцию: ИИ-помощники перейдут от разрозненности к экосистеме сетевого сотрудничества. Конечно, внедрение новых технологий никогда не бывает разовым провалом, MCP все еще нужно время, чтобы убедиться в своей стабильности и безопасности, и всем сторонам необходимо работать вместе над разработкой лучших практик. Однако можно с уверенностью сказать, что стандартизация и сотрудничество являются одним из неизбежных направлений развития ИИ. В ближайшем будущем, когда мы будем использовать помощников с искусственным интеллектом для решения сложных задач, мы будем редко замечать существование MCP — точно так же, как нам не нужно понимать, как работает HTTP, когда мы выходим в Интернет сегодня. Но именно такие договоренности, скрытые за кулисами, формируют и поддерживают процветание всей экологии. Философия, представленная MCP, будет подталкивать ИИ к более тесной интеграции в цифровую жизнь человека, открывая новую главу в приложениях ИИ.
Эта статья о USB-C интерфейсе в мире ИИ: что такое Протокол Контекста Модели (MCP)? Интерпретация универсального контекстного протокола для ИИ помощников впервые появилась в Chain News ABMedia.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
USB-C интерфейс в мире ИИ: что такое Model Context Protocol (MCP)? Интерпретация универсального контекстного протокола для ИИ помощников
Искусственные интеллектуальные (AI) помощники становятся все более Сатоши, но задумывались ли вы, почему они не могут напрямую читать ваши документы, просматривать вашу электронную почту или посещать корпоративные базы данных, чтобы давать более точные ответы на ваши запросы? Причина в том, что современные модели AI часто ограничены в рамках своих платформ и не могут удобно подключаться к различным источникам данных или инструментам. Протокол контекста модели (MCP) был разработан именно для решения этой проблемы и стал новым открытым стандартом.
Короче говоря, MCP представляет собой «универсальный интерфейс», созданный для AI-ассистентов, который позволяет различным AI моделям безопасно и двусторонне подключаться к необходимой вам внешней информации и услугам. Далее мы подробно и доступно объясним определение, функции и концепцию дизайна MCP, а также с помощью метафор и примеров покажем, как он работает. Кроме того, мы поделимся первичными реакциями академического сообщества и сообщества разработчиков на MCP, обсудим вызовы и ограничения, с которыми сталкивается MCP, а также рассмотрим потенциал и роль MCP в будущих приложениях искусственного интеллекта.
Происхождение и цель MCP: построить мост данных для ИИ
С распространением AI помощников многие сферы вложили большие ресурсы в улучшение возможностей моделей, но разрыв между моделями и данными стал серьезным узким местом.
В настоящее время, когда мы хотим, чтобы ИИ обучался новым источникам данных (например, новым базам данных, облачным документам, внутренним системам предприятий), часто необходимо разрабатывать индивидуальные интеграционные решения для каждой платформы ИИ и каждого инструмента.
Не только разработка сложна и трудна в обслуживании, но и приводит к так называемой «проблеме интеграции M×N»: если есть M различных моделей и N различных инструментов, теоретически требуется M×N независимых интеграций, что практически невозможно расширить в соответствии с требованиями. Такой фрагментированный подход напоминает эпоху, когда компьютеры еще не были стандартизированы, и при подключении каждого нового устройства приходилось устанавливать специализированные драйверы и интерфейсы, что крайне неудобно.
Цель MCP заключается в том, чтобы разрушить эти барьеры и предоставить универсальный и открытый стандарт для подключения AI-систем к различным источникам данных. Компания Anthropic планирует запустить MCP в ноябре 2024 года, надеясь, что разработчики больше не будут разрабатывать «вилки» для каждого источника данных, а смогут общаться со всей информацией с помощью одного стандартного протокола.
Некоторые образно сравнивают это с «USB-C интерфейсом» в мире ИИ: как USB-C стандартизирует подключение устройств, MCP также предоставит ИИ моделям унифицированный «язык» для доступа к внешним данным и инструментам. Благодаря этому общему интерфейсу самые передовые ИИ модели смогут преодолеть ограничения информационных островов, получая необходимую контекстную информацию и генерируя более актуальные и полезные ответы.
Как работает MCP? Універсальний «перекладач» для инструментов и данных.
Чтобы снизить технический порог, MCP использует интуитивно понятную архитектуру клиент-сервер.
Можно представить MCP как «переводчика», который координирует обе стороны: с одной стороны, это AI-приложения (Client, клиент), такие как чат-боты, интеллектуальные редакторы или любое программное обеспечение, нуждающееся в помощи AI; с другой стороны, это данные или услуги (Server, сервер), такие как база данных компании, облачное хранилище, услуги электронной почты или любые внешние инструменты.
Разработчики могут написать сервер MCP (легкое приложение) для определенного источника данных, чтобы предоставить эти данные или функции в стандартном формате; в то же время встроенный клиент MCP в AI приложении может общаться с сервером в соответствии с протоколом.
Суть данного дизайна заключается в том, что сам AI-модель не требует прямого вызова различных API или баз данных, она просто через клиент MCP отправляет запрос, а сервер MCP выступает в роли посредника, переводя «намерение» AI в конкретные действия соответствующего сервиса и, после выполнения, возвращая результат AI. Весь процесс для пользователя очень естественен, им нужно просто давать команды AI-ассистенту на повседневном языке, а все остальные детали коммуникации обрабатываются MCP за кулисами.
Приведу конкретный пример: предположим, вы хотите, чтобы AI помощник помог вам обрабатывать письма в Gmail. Сначала вы можете установить сервер MCP для Gmail и через стандартный процесс авторизации OAuth предоставить этому серверу доступ к вашему аккаунту Gmail.
Позже, при разговоре с ИИ-помощником, вы можете спросить: «Помогите мне проверить, какие непрочитанные письма о квартальном отчете мне прислал мой начальник?». Когда модель ИИ получает это предложение, она распознает, что это задача запроса электронной почты, и использует протокол MCP для выполнения поискового запроса к серверу Gmail. Сервер MCP использует ранее сохраненные учетные данные авторизации для поиска писем от вашего имени в API Gmail и возвращает результаты в AI. Затем ИИ сопоставляет информацию и отвечает на краткую информацию о найденных электронных письмах на естественном языке. Точно так же, если вы скажете: «Пожалуйста, удалите все маркетинговые письма за прошлую неделю», ИИ отправит инструкции на сервер через MCP для удаления писем.
В процессе вам не нужно напрямую открывать Gmail, вы можете завершить задачи по проверке и удалению почты просто через разговор с ИИ. Это именно то мощное впечатление, которое предлагает MCP: ИИ-ассистент напрямую подключается к операциям повседневных приложений через «контекстный мост».
Стоит отметить, что MCP поддерживает двустороннее взаимодействие, не только AI может «читать» внешние данные, но и может выполнять действия с помощью инструментов (например, добавлять события в календарь, отправлять электронные письма и т. д.). Это похоже на то, что AI не только получает данные из «книги», но и оснащен набором доступных «инструментов». С помощью MCP AI может в нужный момент самостоятельно решить использовать тот или иной инструмент для выполнения задачи, например, автоматически вызывать инструмент запроса базы данных для получения информации при ответе на программный вопрос. Эта гибкость поддержания контекста позволяет AI, переключаясь между различными инструментами и наборами данных, по-прежнему помнить соответствующий фон, повышая эффективность решения сложных задач.
Четыре главные особенности MCP
MCP привлекло внимание благодаря интеграции таких дизайнерских концепций, как открытость, стандартизация и модульность, что позволяет AI более активно взаимодействовать с внешним миром. Вот несколько важных особенностей MCP:
Открытый стандарт: MCP — это спецификация протокола, выпущенная в виде открытого исходного кода. Любой может просмотреть детали его спецификации и реализовать их. Эта открытость означает, что он не принадлежит какой-либо одной частной компании, что снижает риск привязки к конкретной платформе. Разработчики могут с уверенностью вкладывать ресурсы в MCP, так как после его принятия, даже при переходе на другого поставщика AI или модели, новые модели смогут использовать тот же интерфейс MCP. Иными словами, MCP усиливает совместимость между моделями разных брендов, избегая привязки к поставщикам и обеспечивая большую гибкость.
Одно развитие, многократное применение: в прошлом разработчики создавали плагины или интеграции для определенной модели ИИ, которые не могли быть напрямую применены к другой модели; но с MCP один и тот же коннектор данных может использоваться множеством инструментов ИИ. Например, вам не нужно писать отдельную интеграционную программу для подключения Google Диска для ChatGPT от OpenAI и Claude от Anthropic, вам нужно просто предоставить «Сервер Google Drive», соответствующий стандартам MCP, который могут использовать обе модели. Это не только экономит затраты на разработку и обслуживание, но и делает экосистему инструментов ИИ более процветающей: сообщество может делиться различными модулями интеграции MCP, и новые модели могут сразу использовать существующие богатые инструменты.
Контекст и инструменты: MCP, называемый протоколом модельного контекста, на самом деле охватывает различные формы предоставления информации с помощью ИИ. Согласно спецификации, сервер MCP может предоставлять три типа «примитивных (primitive)» для использования ИИ: один — «Prompt» (приглашение), которое можно понимать как предустановленную инструкцию или шаблон для направления или ограничения поведения ИИ; Второй — «Ресурс», который относится к структурированным данным, таким как содержимое файлов, таблицы данных и т. д., которые можно напрямую использовать в качестве контекста ввода данных ИИ; Наконец, есть «Инструмент», который представляет собой функцию или действие, которое может быть выполнено, например, запрос к базе данных и отправка электронных писем, как упоминалось выше. Аналогично на стороне ИИ-клиента определяются два примитива: «root» и «sampling». Root предоставляет серверу точку входа в файловую систему клиента (например, позволяя серверу читать и записывать в локальные файлы пользователя), в то время как Sampling позволяет серверу запрашивать дополнительную генерацию текста у ИИ для расширенного поведения «самозацикливания модели». Несмотря на то, что эти технические детали не требуют от обычного пользователя углубляться в них, этот дизайн демонстрирует модульное мышление MCP: разделение элементов, необходимых для взаимодействия ИИ с внешним миром, на различные типы для будущего расширения и оптимизации. Например, команда Anthropic обнаружила, что разделение традиционной концепции «использования инструмента» на такие типы, как «Подсказка» и «Ресурс», помогает ИИ четко различать различные намерения и более эффективно использовать контекстную информацию.
Вопросы безопасности и авторизации: Архитектура MCP полностью учитывает безопасность данных и контроль разрешений. Все серверы MCP обычно требуют авторизации пользователя (например, в приведенном выше примере Gmail для получения токена через OAuth) при доступе к конфиденциальным данным. В новой версии спецификации MCP стандартный процесс аутентификации на основе OAuth 2.1 был введен как часть протокола для обеспечения правильной аутентификации и авторизации связи между клиентами и серверами. Кроме того, для некоторых операций с высокими ставками MCP рекомендует сохранить механизм модерации «человек в цикле», то есть дать пользователю возможность подтвердить или отклонить, когда ИИ пытается выполнить критическое действие. Эти концепции дизайна показывают, что команда MCP придает большое значение безопасности и хочет расширить возможности ИИ, избегая при этом слишком большого количества новых точек риска.
Начальная реакция академического мира и разработчиков
После выхода MCP сразу же вызвал бурные обсуждения в технологическом круге и среди разработчиков. В отрасли в целом с нетерпением ждут и поддерживают этот открытый стандарт.
Например, генеральный директор OpenAI Сэм Альтман в посте в марте 2025 года объявил, что OpenAI добавит поддержку стандарта Anthropic MCP в свои продукты. Это означает, что популярный помощник ChatGPT в будущем также сможет получать доступ к различным источникам данных через MCP, что демонстрирует тенденцию к сотрудничеству двух крупных лабораторий ИИ для продвижения общих стандартов. Он заявил: «Всем нравится MCP, и мы рады добавить поддержку этого стандарта во все наши продукты».
На самом деле, OpenAI интегрировала MC в свой набор инструментов для разработки агентов и планирует в ближайшее время предоставить поддержку в настольном приложении ChatGPT и API ответов. Такое заявление рассматривается как важная веха в экосистеме MC.
Не только ведущие компании проявляют интерес, но и сообщество разработчиков тепло откликнулось на MCP. На техническом форуме Hacker News соответствующая дискуссия за короткое время привлекла сотни комментариев. Многие разработчики рассматривают MCP как «наконец появившийся стандартизированный интерфейс плагинов для LLM», считая, что он сам по себе не приносит новых функций, но через унифицированный интерфейс может значительно сократить работу по созданию новых решений. Один из пользователей образно резюмировал: «Короче говоря, MCP пытается использовать традиционные механизмы вызова инструментов/функций, чтобы подключить стандартный универсальный интерфейс плагинов для LLM. Он не вводит новых возможностей, а стремится решить проблему интеграции N×M, позволяя разрабатывать и использовать больше инструментов.» Это мнение подчеркивает основную ценность MCP: в стандартизации, а не в функциональных новшествах, но сама стандартизация оказывает огромное влияние на экосистему.
В то же время некоторые разработчики высказывали вопросы и предложения на ранней стадии. Например, некоторые люди жалуются на то, что определение термина «контекстуальное (context)» в официальных документах недостаточно четкое, и хотелось бы увидеть больше практических примеров, чтобы понять, что может сделать МКП. Инженеры Anthropic также положительно отреагировали на дискуссию, пояснив: «Суть MCP заключается в том, чтобы привнести то, что вас интересует, в любое приложение LLM с помощью клиента MCP. Вы можете предоставить модель структуру базы данных в качестве ресурса (чтобы к ней можно было получить доступ в любое время диалога) или средство для запроса базы данных. Это позволяет модели самостоятельно решать, когда использовать инструмент для ответов на вопросы». Благодаря этому объяснению многие разработчики лучше понимают полезность MCP. В целом, сообщество с осторожным оптимизмом смотрит на MCP, полагая, что у него есть потенциал стать общим знаменателем отрасли, хотя потребуется время, чтобы увидеть зрелость и реальные преимущества.
Стоит отметить, что MCP вскоре после выпуска привлек группу ранних последователей. Например, платежная компания Block (ранее известная как Square) и мультимедийная платформа Apollo уже интегрировали MCP в свои внутренние системы; такие компании, как Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph, также объявили, что работают с MCP, чтобы улучшить AI-функции своих платформ.
Технический директор Block даже публично похвалил: «Открытые технологии, такие как MCP, представляют собой мост, соединяющий AI с реальными приложениями, что делает инновации более открытыми и прозрачными, а также основанными на сотрудничестве». Отсюда видно, что от стартапов до крупных компаний в отрасли проявляется большой интерес к MCP, и междисциплинарное сотрудничество постепенно становится трендом. Главный продуктовый менеджер Anthropic Майк Кригер также приветствовал присоединение OpenAI в своем посте в сообществе и сообщил, что «MCP как процветающий открытый стандарт уже имеет тысячи интеграций, экосистема продолжает расти». Эти положительные отзывы показывают, что MCP достигла значительного признания на ранних этапах своего запуска.
Четыре вызова и ограничения, с которыми может столкнуться MCP
Несмотря на позитивные перспективы MCP, все еще существуют некоторые вызовы и ограничения, которые необходимо преодолеть в продвижении и применении:
Распространение и совместимость между моделями: для того чтобы максимально использовать ценность MCP, необходимо, чтобы больше моделей ИИ и приложений поддерживали этот стандарт. В настоящее время серия Anthropic Claude и некоторые продукты OpenAI уже выразили свою поддержку, Microsoft также объявила о выпуске соответствующей интеграции для MCP (например, предоставление MCP-сервера, позволяющего ИИ использовать браузер). Тем не менее, остается под вопросом, будут ли другие основные игроки, такие как Google, Meta и различные открытые модели, полностью следовать этому примеру. Если в будущем стандарты начнут расходиться (например, если каждая компания предложит свои собственные протоколы), первоначальная идея открытых стандартов будет трудно реализовать. Таким образом, для распространения MCP необходимо сформировать согласие в отрасли, и, возможно, потребуется вмешательство стандартных организаций для координации, чтобы гарантировать реальную совместимость между различными моделями.
Сложность реализации и развертывания: Несмотря на то, что MCP избавляет разработчиков от необходимости написания нескольких наборов интеграционных программ, первоначальная реализация по-прежнему требует времени на обучение и разработку. Написание сервера MCP включает в себя понимание взаимодействия JSON-RPC, примитивных концепций и взаимодействия с целевыми службами. Некоторые малые и средние команды могут какое-то время не иметь ресурсов для самостоятельной разработки. Однако хорошая новость заключается в том, что Anthropic уже предоставляет SDK и примеры кода, такие как Python и TypeScript, чтобы разработчикам было легко и быстро начать работу. Сообщество также продолжает выпускать готовые коннекторы MCP, охватывающие распространенные инструменты, такие как Google Drive, Slack, GitHub и т. д. Существуют даже облачные сервисы (например, Cloudflare), которые предлагают развертывание MCP-серверов в один клик, упрощая процесс настройки MCP на удаленных серверах. Таким образом, по мере созревания инструментария ожидается, что порог внедрения МКП будет постепенно снижаться. Однако в текущий переходный период предприятиям по-прежнему необходимо взвешивать затраты на разработку, совместимость систем и другие факторы при внедрении MCP.
Безопасность и контроль разрешений: предоставление моделям ИИ свободы обращения к внешним данным и операционным инструментам сопряжено с новыми рисками безопасности. Во-первых, это безопасность учетных данных для доступа: серверам MCP обычно требуется сохранять учетные данные для различных служб (например, токены OAuth) для выполнения операций от имени пользователей. Если эти учетные данные будут украдены недобросовестными людьми, злоумышленник может настроить собственный сервер MCP, чтобы выдать себя за пользователя, а затем получить доступ ко всем данным пользователя, таким как чтение всех электронных писем, отправка сообщений и массовая кража конфиденциальной информации. Поскольку эта атака использует законный канал API, она может даже обойти традиционные оповещения об удаленном входе в систему без обнаружения. Во-вторых, это защита самого MCP-сервера: в качестве посредника, который агрегирует несколько служебных ключей, после компрометации MCP-сервера злоумышленник может получить доступ ко всем подключенным сервисам, что приведет к невообразимым последствиям. Это было описано как «кража ключей от целого королевства одним щелчком мыши», особенно в корпоративной среде, где единая точка отказа может позволить злоумышленникам проникнуть прямо в несколько внутренних систем. Также появилась новая угроза атак с быстрым внедрением: злоумышленники могут обмануть ИИ, заставив его непреднамеренно выполнить вредоносные действия, спрятав специальные инструкции в файлах или сообщениях. Например, кажущееся обычным электронное письмо содержит скрытую команду, и когда ИИ-помощник читает содержимое письма, срабатывает имплантированная скрытая команда, позволяющая ИИ выполнять несанкционированные действия через MCP (например, тайно передавать конфиденциальные документы). Поскольку пользователи часто не знают о существовании таких загадочных инструкций, традиционная граница безопасности между «чтением контента» и «выполнением действий» здесь размыта, что создает потенциальные риски. Наконец, широкий спектр разрешений также вызывает озабоченность: чтобы сделать ИИ гибким для выполнения различных задач, серверы MCP часто запрашивают широкую авторизацию (например, дискрецию чтения и записи сообщений, а не только запросы). В сочетании с тем фактом, что MCP централизованно управляет посещениями многих сервисов, в случае утечки данных злоумышленники могут проводить перекрестный анализ данных из нескольких источников для более полной конфиденциальности пользователей, или даже законные операторы MCP могут злоупотреблять данными между сервисами для создания полного профиля пользователя. В целом, MCP обеспечивает удобство, изменяя первоначальную модель безопасности, требуя от разработчиков и пользователей большей осведомленности о рисках. В процессе продвижения MCP важным вопросом будет разработка надежных передовых практик безопасности (таких как более детальный контроль разрешений, усиленная защита учетных данных, механизм наблюдения за поведением ИИ и т. д.).
Эволюция спецификаций и управление: Как новый стандарт, детали спецификации MCP могут быть скорректированы и обновлены в соответствии с отзывами о реальных приложениях. Фактически, Anthropic выпустила обновленную версию спецификации MCP в марте 2025 года, представив такие улучшения, как вышеупомянутая стандартная аутентификация OAuth, мгновенная двусторонняя связь, пакетные запросы и многое другое для повышения безопасности и совместимости. В будущем новые функциональные модули могут быть расширены по мере присоединения большего количества участников. Координация эволюции норм в открытом сообществе также является сложной задачей: необходимы четкие механизмы управления для определения направления стандартов, поддержания обратной совместимости и соответствия новым требованиям. Кроме того, предприятия также должны обращать внимание на согласованность версий при внедрении MCP, чтобы гарантировать, что клиент и сервер следуют одной и той же версии протокола, в противном случае может возникнуть плохая связь. Тем не менее, эволюция таких стандартизированных протоколов может относиться к истории развития стандартов Интернета и постепенно совершенствоваться в соответствии с консенсусом сообщества. По мере того, как MCP становятся более зрелыми, у нас появляется возможность увидеть, как специализированные рабочие группы или организации по стандартизации возглавляют их долгосрочное обслуживание, гарантируя, что этот открытый стандарт всегда служит общему благу всей экосистемы ИИ.
Будущее потенциала и приложения MCP
Смотрим в будущее, Протокол контекста модели (MCP) может сыграть ключевую базовую роль в приложениях искусственного интеллекта, оказав многостороннее влияние:
Множественная модельная кооперация и модульный ИИ: с распространением MCP мы, возможно, увидим более гладкую совместную работу между различными ИИ моделями. С помощью MCP один ИИ помощник может легко использовать услуги, предоставляемые другой ИИ системой. Например, текстовая диалоговая модель может через MCP вызывать возможности модели распознавания изображений (достаточно упаковать последнюю в инструмент MCP), достигая взаимодополнения между моделями. Будущие ИИ приложения могут больше не зависеть от одной модели, а представлять собой несколько ИИ агентов с различными специализациями, которые взаимодействуют друг с другом через стандартизированные протоколы. Это немного похоже на архитектуру микросервисов в программной инженерии: каждый сервис (модель) выполняет свою роль, общаясь и сотрудничая через стандартные интерфейсы, создавая более мощную целостность.
Процветающая экосистема инструментов: MCP создала общий «слот» для инструментов ИИ, который, как ожидается, породит процветающую экосистему сторонних инструментов. Сообщество разработчиков уже начало вносить свой вклад в различные коннекторы MCP, и как только появятся новые цифровые сервисы, кто-то в скором времени может разработать соответствующий модуль MCP. В будущем пользователям, которые хотят, чтобы ИИ-помощники поддерживали новую функцию, может потребоваться только загрузить или включить готовый плагин MCP, не дожидаясь официальной поддержки разработки от поставщика ИИ. Эта экологическая модель немного похожа на App Store для смартфонов, за исключением того, что «приложение» здесь является инструментом или источником данных для использования ИИ. Предприятия также могут создать собственную внутреннюю библиотеку инструментов MCP для приложений ИИ, которые будут совместно использоваться различными отделами, и постепенно сформировать экосистему ИИ на уровне организации. В долгосрочной перспективе, благодаря инвестициям большого количества разработчиков, богатство экосистемы MCP значительно улучшит границы применения ИИ-помощников, что позволит по-настоящему интегрировать ИИ в более разнообразные бизнес-сценарии и повседневную жизнь.
Новая форма стандартизированного сотрудничества: исторический опыт показывает, что единые стандарты часто могут привести к взрывным инновациям — как интернет стал взаимосвязанным благодаря таким протоколам, как TCP/IP и HTTP. MCP, как один из ключевых протоколов эпохи ИИ, имеет потенциал для содействия сотрудничеству в отрасли в области интеграции инструментов ИИ. Стоит отметить, что Anthropic использует открытое сотрудничество для продвижения MCP и поощряет разработчиков совместно улучшать протокол. В будущем мы, возможно, увидим больше компаний и исследовательских учреждений, участвующих в разработке стандартов MCP, что сделает их более совершенными. В то же время стандартизация также снижает барьер для входа стартапов на рынок инструментов ИИ: новые компании могут сосредоточиться на создании креативных инструментов, так как через MCP их продукты естественным образом могут быть использованы различными помощниками ИИ, без необходимости адаптации к множеству платформ. Это дополнительно ускорит расцвет инструментов ИИ и создаст здоровую цикличность.
Резкий скачок возможностей ИИ-ассистента: в целом, MCP принесет обновление возможностей ИИ-ассистента. Благодаря «встраиваемому» контекстному протоколу, будущие ИИ-ассистенты смогут получать доступ ко всем цифровым ресурсам пользователя, от личных устройств до облачных сервисов, от офисного программного обеспечения до инструментов разработки. Это означает, что ИИ сможет глубже понимать текущую ситуацию пользователя и доступные данные, чтобы предоставить более уместную помощь. Например, бизнес-аналитический ассистент сможет одновременно подключаться к финансовым системам, календарям и электронной почте, объединяя информацию и активно напоминая о важных изменениях; или, например, ИИ для программистов, кроме того, что он может читать кодовые базы, также сможет подключаться к инструментам управления проектами и записям обсуждений, действительно становясь интеллектуальным партнером, понимающим весь контекст разработки. Многофункциональные ИИ-ассистенты больше не будут просто отвечать на вопросы в чате, а смогут выполнять сложные задачи и связывать различные сервисы, становясь более незаменимыми помощниками в нашей работе и жизни.
В целом, Model Context Protocol (MCP), новый открытый стандарт, устраняет разрыв между моделями ИИ и внешним миром. Это позволяет увидеть тенденцию: ИИ-помощники перейдут от разрозненности к экосистеме сетевого сотрудничества. Конечно, внедрение новых технологий никогда не бывает разовым провалом, MCP все еще нужно время, чтобы убедиться в своей стабильности и безопасности, и всем сторонам необходимо работать вместе над разработкой лучших практик. Однако можно с уверенностью сказать, что стандартизация и сотрудничество являются одним из неизбежных направлений развития ИИ. В ближайшем будущем, когда мы будем использовать помощников с искусственным интеллектом для решения сложных задач, мы будем редко замечать существование MCP — точно так же, как нам не нужно понимать, как работает HTTP, когда мы выходим в Интернет сегодня. Но именно такие договоренности, скрытые за кулисами, формируют и поддерживают процветание всей экологии. Философия, представленная MCP, будет подталкивать ИИ к более тесной интеграции в цифровую жизнь человека, открывая новую главу в приложениях ИИ.
Эта статья о USB-C интерфейсе в мире ИИ: что такое Протокол Контекста Модели (MCP)? Интерпретация универсального контекстного протокола для ИИ помощников впервые появилась в Chain News ABMedia.