🚀 Это вторая часть из четырёх. Первую можно найти [здесь](ссылка).
—
4. 🏗️ Архитектура MCP: клиенты, протокол, серверы и сервисы
Как устроен MCP? В основе — клиент-серверная архитектура, адаптированная для общения ИИ с программами. Разбираемся в компонентах:
Серверы MCP
🔧 Это легковесные адаптеры, встроенные в приложения. Они преобразуют естественный язык в команды программы. Например:
- Сервер для Blender понял бы запрос «Создай куб с текстурой дерева» и выполнил его через Python API.
- Сервер для GitHub превратит «покажи мои пулл-реквесты» в API-запрос.
Серверы выполняют ключевые задачи:
- 📡 Обнаружение функций — сообщают ИИ, какие действия доступны.
- 🛠️ Парсинг команд — перевод запросов в код.
- 📦 Форматирование ответов — подготовка данных для ИИ.
- ⚠️ Обработка ошибок — понятные сообщения для корректировки запросов.
Клиенты MCP
💻 Это компонент ИИ-ассистента (например, в IDE Cursor). Он соединяется с сервером MCP, чтобы:
- Открывать канал связи (сокеты, HTTP).
- Передавать запросы и получать результаты.
Многие платформы управляют клиентами динамически — подключают их к Figma, Ableton и другим серверам «на лету».
Протокол MCP
🌐 Это «язык» для клиентов и серверов. Он:
- 🧩 Универсален — работает через HTTP, WebSocket или даже stdin/stdout.
- 📝 Использует структурированные данные (например, JSON Schema).
- 🔄 Стандартизирует взаимодействие — будь то дизайн-инструмент или база данных, процедура запросов едина.
Сервисы (приложения/источники данных)
📂 Это целевые системы, с которыми работает MCP:
- Локальные (файлы, Excel, Blender).
- Удалённые (Slack, GitHub через API).
Сервер MCP обеспечивает безопасный доступ к ним. Например, MCP для файловой системы покажет документы, а MCP для Zapier — интегрируется с тысячами сервисов.
Пример потока
🔮 Вы говорите ИИ: «Собери статистику пользователей из БД и построй график». MCP-клиент:
1️⃣ Подключается к серверу Postgres (выполняет SQL → возвращает данные).
2️⃣ Отправляет данные в сервис визуализации → создаёт график.
ИИ не знает SQL или API библиотек — всё делает MCP через естественный язык.
Безопасность и гибкость
🔒 Серверы MCP работают с определёнными правами (например, доступ только для чтения в GitHub). Сейчас настройка ручная, но в будущем добавят стандартную аутентификацию. Каналы связи гибкие: сервер может быть плагином (например, в Unity) или отдельным процессом.
—
5. 💡 Почему MCP — это прорыв для ИИ-агентов и разработки
Для ИИ:
🚀 Расширение возможностей — новые функции через MCP-серверы без переобучения модели. Как установка приложений на смартфон: добавил сервер — ИИ получил новый навык.
Для разработчиков:
🛠️ Связь между инструментами — ИИ становится «клеем» между IDE, GitHub, Jira, Figma и другими сервисами. Больше не нужны ручные операции:
- 🎯 Дизайн из Figma → код в IDE без ошибок.
- 📊 Данные из БД → график в пару команд.
Независимость от вендоров
🌍 Открытый стандарт — работайте с любым ИИ (Claude, OpenAI, локальные модели) и инструментами. Интеграции на MCP не привязаны к конкретному провайдеру. Уже поддерживают Cursor, LangChain, Claude и другие.
Выгода для создателей инструментов
📈 MCP-first подход — встраивайте M-сервер в приложение параллельно с интерфейсом. ИИ станет «первоклассным пользователем». Пример: Unity MCP позволяет тестировать игровые механики через команды ИИ.
Автоматизация сложных задач
⏳ Раньше ИИ упирался в отсутствие плагинов. Теперь, с ростом экосистемы MCP, ассистент может:
- 📅 Назначать встречи через Google Calendar MCP.
- 📊 Анализировать тикеты через Zendesk MCP.
«MCP может стать универсальным слоем для ИИ-агентов», — отмечают эксперты.
Итог
MCP превращает идею «универсального помощника разработчика» в реальность. Это снижает рутину, открывает путь к кросс-инструментной автоматизации и защищает от устаревания интеграций. В следующих частях — конкретные примеры использования!