Создание или интеграция сервера MCP: что для этого нужно
В предыдущих частях мы рассмотрели основы MCP. В этой части мы разберём, как создать сервер MCP для вашего приложения или интегрировать уже существующий.
Для создания сервера MCP выполните следующие шаги:
1. Определите контрольные точки приложения: выясните, как можно программно управлять вашим приложением или делать запросы к нему. Это может быть REST API, API на Python/Ruby/JS, механизм плагинов или даже отправка нажатий клавиш — всё зависит от приложения.
Это основа моста приложения — части сервера MCP, которая взаимодействует с приложением. Например, если вы создаёте сервер MCP для Photoshop, вы можете использовать интерфейс скриптинга Photoshop; для пользовательской базы данных вы будете использовать SQL-запросы или ORM. Перечислите ключевые действия, которые вы хотите предоставить (например, «получить список записей», «обновить поле записи», «экспортировать данные» и т. д.).
2. Используйте MCP SDK/шаблон для создания каркаса сервера: проект Model Context Protocol предоставляет SDK на разных языках: TypeScript, Python, Java, Kotlin и C# (GitHub). Эти SDK реализуют детали протокола MCP, поэтому вам не нужно начинать с нуля. Вы можете создать стартовый проект, например, с помощью шаблона Python или TypeScript. Это даст вам базовый сервер, который вы сможете затем настроить.
Сервер будет иметь структуру для определения «инструментов» или «команд», которые он предлагает.
3. Определите возможности сервера (инструменты): здесь вы указываете, какие операции может выполнять сервер, их входные/выходные данные и описания. По сути, вы проектируете интерфейс, который будет видеть ИИ. Для каждого действия (например, «createIssue» в Jira MCP или «applyFilter» в Photoshop MCP) вы предоставите:
* имя и описание (на естественном языке, чтобы ИИ мог понять);
* параметры, которые он принимает (и их типы);
* что он возвращает (или подтверждает).
Это основа обнаружения инструментов. Многие серверы имеют шаг «описания» или «рукопожатия», на котором они отправляют клиенту манифест доступных инструментов. Спецификация MCP, вероятно, определяет стандартный способ сделать это (чтобы клиент ИИ мог спросить: «Что вы можете сделать?» и получить ответ в машиночитаемом формате).
4. Реализуйте синтаксический анализ и выполнение команд: теперь нужно написать код, который будет выполняться при вызове этих действий. Здесь вы обращаетесь к фактическому приложению или службе. Если вы объявили «applyFilter(filter_name)» для вашего MCP-редактора изображений, здесь вы вызываете API редактора, чтобы применить этот фильтр к открытому документу.
Обеспечьте обработку состояний успеха и ошибки. Если операция возвращает данные (например, результат запроса к базе данных), отформатируйте их в виде удобной JSON- или текстовой полезной нагрузки для ИИ.
5. Настройте связь (транспорт): решите, как ИИ будет взаимодействовать с этим сервером. Если это локальный инструмент, и вы планируете использовать его с локальными клиентами ИИ (например, Cursor или Claude Desktop), вы можете использовать stdio — это означает, что сервер представляет собой процесс, который считывает данные со стандартного ввода и записывает их в стандартный вывод, а клиент ИИ запускает его.
С другой стороны, если ваш MCP-сервер будет работать как отдельный сервис (например, ваше приложение находится в облаке или вы хотите поделиться им), вы можете настроить для него HTTP- или WebSocket-сервер. SDK MCP обычно позволяют легко переключать транспорт.
6. Протестируйте с клиентом ИИ: перед выпуском важно протестировать ваш MCP-сервер с реальной моделью ИИ. Вы можете использовать Claude (который имеет встроенную поддержку MCP в своём настольном приложении) или другие фреймворки, поддерживающие MCP. Тестирование включает проверку того, что ИИ понимает описания инструментов и что цикл запроса/ответа работает.
7. Реализуйте обработку ошибок и безопасность: MCP-сервер должен корректно обрабатывать недопустимые или выходящие за рамки запросы. Если ИИ просит ваш MCP-сервер базы данных удалить запись, но вы сделали его доступным только для чтения, верните вежливую ошибку вроде «Извините, удаление невозможно». Это поможет ИИ скорректировать свой план.
8. Аутентификация и разрешения (при необходимости): если ваш MCP-сервер получает доступ к конфиденциальным данным или требует аутентификации (например, API-ключ для облачного сервиса), реализуйте это. Это может быть реализовано через файлы конфигурации или переменные окружения.
9. Документация и публикация: если вы планируете, чтобы другие использовали ваш MCP-сервер, задокументируйте возможности, которые вы реализовали, и способы его запуска. Многие публикуют на GitHub (некоторые также на PyPI или npm для простой установки).
10. Итерация и оптимизация: после начальной разработки практическое использование научит вас многому. Вы можете обнаружить, что ИИ запрашивает вещи, которые вы не реализовали — возможно, вы затем добавите в сервер новые команды. Или вы можете обнаружить, что некоторые команды используются редко или слишком рискованно, поэтому вы отключите или усовершенствуете их.
Ограничения и проблемы в текущем ландшафте MCP
Хотя MCP многообещающ, это не волшебная палочка — есть несколько ограничений и проблем в его текущем состоянии, о которых должны знать как разработчики, так и пользователи:
* Фрагментированное внедрение и совместимость: хотя цель MCP — устранить фрагментацию, на этом раннем этапе не все платформы или модели ИИ поддерживают MCP из коробки.
* Надёжность и понимание ИИ: просто потому, что у ИИ есть доступ к инструменту через MCP, не гарантирует, что он будет использовать его правильно.
* Безопасность и проблемы безопасности: с большой мощностью (предоставление ИИ возможности выполнять действия) приходит большая ответственность.
* Производительность и задержка: использование инструментов имеет накладные расходы. Каждый вызов MCP — это внешняя операция, которая может быть намного медленнее, чем внутреннее вычисление ИИ.
* Отсутствие многошаговой транзакционности: когда ИИ использует серию действий MCP для выполнения чего-либо (например, мини-рабочий процесс), эти действия не являются атомарными. Если что-то пойдёт не так на полпути, протокол не откатит автоматически.
* Ограничения и актуальность обучающих данных: многие модели ИИ были обучены на данных до определённого момента, поэтому, если их не настроить или не предоставить документацию, они могут не знать о MCP или конкретных серверах.
* Человеческий надзор и доверие: с точки зрения пользователя, доверять ИИ выполнение действий может быть нервным. Даже если он обычно ведёт себя хорошо, часто требуется подтверждение человека в цикле для критических действий.
* Масштабируемость и мультитенантность: текущие MCP-серверы часто являются однопользовательскими, работающими на компьютере разработчика или на одном конечном устройстве на пользователя.
* Зрелость стандартов: MCP всё ещё нов. (Первый выпуск спецификации был в ноябре 2024 года.) Возможно, потребуются итерации в спецификации, поскольку будут обнаружены новые граничные случаи и потребности.