Оглавление
1. Обзор MCP и экосистема.
2. AWS: MCP в масштабе облака.
3. Microsoft Azure: MCP в Copilot и AI Foundry.
4. Google Cloud: MCP Toolbox и Vertex AI.
5. Лучшие практики для разных облаков.
6. Безопасность и управление рисками (ландшафт угроз 2025 года).
7. Расширенная экосистема: за пределами «большой тройки».
8. Пример: поток интеграции AWS MSK MCP.
9. Резюме (июль 2025 года).
1. Обзор MCP и экосистема
Что такое MCP?
MCP — это открытый стандарт (на основе JSON-RPC 2.0), который позволяет системам искусственного интеллекта (например, большим языковым моделям) безопасно обнаруживать и вызывать функции, инструменты, API или хранилища данных, предоставляемые любым сервером, совместимым с MCP.
Он был специально разработан для устранения проблемы соединителей «N×M» при интеграции инструментов: как только инструмент начинает использовать MCP, любой агент или приложение, поддерживающее MCP, может безопасно и предсказуемо взаимодействовать с ним.
Официальные SDK: Python, TypeScript, C#, Java. Эталонные серверы существуют для баз данных, GitHub, Slack, Postgres, Google Drive, Stripe и других.
Кто использует MCP?
Поставщики облачных услуг: AWS (API MCP Server, MSK, Price List), Azure (AI Foundry MCP Server), Google Cloud (MCP Toolbox for Databases).
Платформы искусственного интеллекта: OpenAI (Agents SDK, ChatGPT desktop), Google DeepMind (Gemini), Microsoft Copilot Studio, Claude Desktop.
Инструменты для разработчиков: Replit, Zed, Sourcegraph, Codeium.
Корпоративные платформы: Block, Apollo, FuseBase, Wix — каждая встраивает MCP для интеграции помощников искусственного интеллекта в пользовательские бизнес-процессы.
Рост экосистемы: прогнозируется, что к 2025 году мировой рынок серверов MCP достигнет 10,3 миллиарда долларов, что отражает быстрое внедрение на предприятиях и зрелость экосистемы.
2. AWS: MCP в масштабе облака
Что нового (июль 2025 года):
* AWS API MCP Server: предварительный просмотр для разработчиков, запущенный в июле 2025 года; позволяет совместимым с MCP агентам искусственного интеллекта безопасно вызывать любые API AWS через естественный язык.
* Amazon MSK MCP Server: теперь предоставляет стандартизированный языковой интерфейс для мониторинга показателей Kafka и управления кластерами через агентские приложения. Встроенная безопасность через IAM, детализированные разрешения и трассировка OpenTelemetry.
* Price List MCP Server: цены и доступность AWS в режиме реального времени — запросы по регионам по запросу.
* Дополнительные предложения: Code Assistant MCP Server, среда выполнения агента Bedrock и образцы серверов для быстрого внедрения. Все они открыты для общественности, где это возможно.
Шаги интеграции:
1. Разверните нужный сервер MCP с помощью Docker или ECS, используя официальные рекомендации AWS.
2. Защитите конечные точки с помощью TLS, Cognito, WAF и ролей IAM.
3. Определите видимость API/возможности — например, msk.getClusterInfo.
4. Выдайте токены OAuth или учётные данные IAM для безопасного доступа.
5. Подключитесь к клиентам искусственного интеллекта (Claude Desktop, OpenAI, Bedrock и т. д.).
6. Мониторьте через CloudWatch и OpenTelemetry для обеспечения наблюдаемости.
7. Регулярно обновляйте учётные данные и проверяйте политики доступа.
Почему AWS лидирует:
* Непревзойдённая масштабируемость, официальная поддержка для самого широкого спектра служб AWS и детализированные многорегиональные API цен и контекста.
3. Microsoft Azure: MCP в Copilot и AI Foundry
Что нового:
* Azure AI Foundry MCP Server: унифицированный протокол теперь соединяет службы Azure (CosmosDB, SQL, SharePoint, Bing, Fabric), освобождая разработчиков от необходимости писать собственный код интеграции.
* Copilot Studio: беспрепятственно обнаруживает и активирует возможности MCP, упрощая добавление новых данных или действий в рабочие процессы Microsoft 365.
* SDK: Python, TypeScript и комплекты для сообщества регулярно обновляются.
Шаги интеграции:
1. Создайте/запустите сервер MCP в Azure Container Apps или Azure Functions.
2. Защитите конечные точки с помощью TLS, Azure AD (OAuth) и RBAC.
3. Опубликуйте агента для интеграции с Copilot Studio или Claude.
4. Подключитесь к внутренним инструментам через схемы MCP: CosmosDB, Bing API, SQL и т. д.
5. Используйте Azure Monitor и Application Insights для мониторинга телеметрии и безопасности.
Почему Azure выделяется:
* Глубокая интеграция с набором инструментов для повышения производительности Microsoft, корпоративная идентификация, управление и возможности создания агентов без кода или с низким кодом.
4. Google Cloud: MCP Toolbox и Vertex AI
Что нового:
* MCP Toolbox для баз данных: выпущен в июле 2025 года, этот модуль с открытым исходным кодом упрощает доступ ИИ-агентов к Cloud SQL, Spanner, AlloyDB, BigQuery и другим — сокращая интеграцию до <10 строк кода Python.
* Vertex AI: нативный MCP через комплект разработки агентов (ADK) позволяет создавать надёжные многоагентные рабочие процессы между инструментами и данными.
* Модели безопасности: централизованное пулинг соединений, интеграция IAM, и VPC Service Controls.
Шаги интеграции:
1. Запустите MCP Toolbox из Cloud Marketplace или разверните как управляемый микросервис.
2. Защитите с помощью IAM, VPC Service Controls и OAuth2.
3. Зарегистрируйте инструменты MCP и предоставьте API для использования ИИ-агентами.
4. Вызовите операции с базами данных (например, bigquery.runQuery) через Vertex AI или LLM с поддержкой MCP.
5. Аудите весь доступ через Cloud Audit Logs и Binary Authorization.
Почему GCP выделяется:
* Лучшая в своём классе интеграция с инструментами для работы с данными, быстрая оркестрация агентов и строгая гигиена корпоративной сети.
5. Лучшие практики для разных облаков
Область | Лучшие практики (2025 год)
— | —
Безопасность | OAuth 2.0, TLS, детализированные роли IAM/AAD/Cognito, журналы аудита, конфигурация Zero Trust
Обнаружение | Динамическое обнаружение возможностей MCP при запуске; схемы должны обновляться
Схема | Хорошо определённые схемы JSON-RPC с надёжной обработкой ошибок и пограничных случаев
Производительность | Используйте пакетную обработку, кэширование и поэтапное обнаружение для больших списков инструментов
Тестирование | Протестируйте недопустимые параметры, параллелизм нескольких агентов, ведение журнала и отслеживаемость
Мониторинг | Экспортируйте телеметрию через OpenTelemetry, CloudWatch, Azure Monitor и App Insights
6. Безопасность и управление рисками (ландшафт угроз 2025 года)
Известные риски:
* Инъекция подсказок, злоупотребление привилегиями, отравление инструментов, выдача себя за другое лицо, теневой MCP (rogue server) и новые уязвимости, позволяющие удалённое выполнение кода в некоторых клиентских библиотеках MCP.
Меры по снижению рисков:
* Подключайтесь только к доверенным серверам MCP через HTTPS, санируйте все входные данные ИИ, проверяйте метаданные инструментов, развёртывайте надёжную проверку подписей и регулярно проверяйте области привилегий и журналы аудита.
Недавние уязвимости:
* Июль 2025 года: CVE-2025-53110 и CVE-2025-6514 подчёркивают риск удалённого выполнения кода со стороны вредоносных серверов MCP. Всем пользователям следует срочно обновить затронутые библиотеки и ограничить доступ к общедоступным/ненадёжным конечным точкам MCP.
7. Расширенная экосистема: за пределами «большой тройки»
Anthropic: основные серверы ссылок MCP — Postgres, GitHub, Slack, Puppeteer. Поддерживает быстрые релизы с новыми возможностями.
OpenAI: полная поддержка MCP в GPT-4o, Agents SDK, песочница и производственное использование; теперь доступны обширные учебные пособия.
Google DeepMind: API Gemini имеет встроенную поддержку SDK для определений MCP, расширяя охват в корпоративных и исследовательских сценариях.
Другие компании, внедряющие MCP:
* Netflix: внутренняя оркестрация данных.
* Databricks: интеграция MCP для агентов конвейера данных.
* Docusign, Litera: автоматизация юридических соглашений через MCP.
* Replit, Zed, Codeium, Sourcegraph: инструменты для работы с живым кодом.
* Block (Square), Apollo, FuseBase, Wix: интеграция следующего поколения для предприятий.
8. Пример: поток интеграции AWS MSK MCP
1. Разверните сервер AWS MSK MCP (используйте официальный образец GitHub от AWS).
2. Защитите с помощью Cognito (OAuth2), WAF, IAM.
3. Настройте доступные действия API и ротацию токенов.
4. Подключитесь к поддерживаемому агенту искусственного интеллекта (Claude, OpenAI, Bedrock).
5. Используйте агентские вызовы, например msk.getClusterInfo.
6. Мониторьте и анализируйте с помощью CloudWatch/OpenTelemetry.
7. Итеративно добавляйте новые API инструментов; применяйте принцип наименьших привилегий.
9. Резюме (июль 2025 года)
* MCP — это основной открытый стандарт для интеграции искусственного интеллекта с инструментами.
* AWS, Azure и Google Cloud предлагают надёжную поддержку MCP, часто с открытым исходным кодом, с безопасными корпоративными шаблонами.
* Ведущие платформы искусственного интеллекта и разработчики (OpenAI, DeepMind, Anthropic, Replit, Sourcegraph) теперь являются «первопроходцами» в экосистеме MCP.
* Угрозы безопасности реальны и динамичны — обновляйте инструменты, используйте Zero Trust и следуйте передовым практикам управления учётными данными.
* MCP открывает богатые, удобные в обслуживании агентские рабочие процессы без необходимости создания пользовательских API для каждого агента или инструмента.
1. Какие основные преимущества предоставляет протокол Model Context (MCP) для интеграции систем искусственного интеллекта с облачными сервисами?
MCP позволяет системам искусственного интеллекта безопасно обнаруживать и вызывать функции, инструменты, API или хранилища данных, предоставляемые любым сервером, совместимым с MCP. Это устраняет проблему соединителей «N×M» при интеграции инструментов и обеспечивает безопасное и предсказуемое взаимодействие.
2. Какие шаги необходимо выполнить для интеграции AWS MSK MCP?
Для интеграции AWS MSK MCP необходимо выполнить следующие шаги:
* Разверните нужный сервер MCP с помощью Docker или ECS, используя официальные рекомендации AWS.
* Защитите конечные точки с помощью TLS, Cognito, WAF и ролей IAM.
* Определите видимость API/возможности — например, msk.getClusterInfo.
* Выдайте токены OAuth или учётные данные IAM для безопасного доступа.
* Подключитесь к клиентам искусственного интеллекта (Claude Desktop, OpenAI, Bedrock и т. д.).
* Мониторьте через CloudWatch и OpenTelemetry для обеспечения наблюдаемости.
* Регулярно обновляйте учётные данные и проверяйте политики доступа.
3. Какие известные риски связаны с использованием MCP и как их можно снизить?
Известные риски при использовании MCP включают инъекцию подсказок, злоупотребление привилегиями, отравление инструментов, выдачу себя за другое лицо, теневой MCP (rogue server) и новые уязвимости, позволяющие удалённое выполнение кода в некоторых клиентских библиотеках MCP.
Меры по снижению рисков включают подключение только к доверенным серверам MCP через HTTPS, санацию всех входных данных ИИ, проверку метаданных инструментов, развёртывание надёжной проверки подписей и регулярную проверку областей привилегий и журналов аудита.
4. Какие компании, помимо «большой тройки» (AWS, Azure, Google Cloud), внедряют MCP?
Помимо «большой тройки», MCP внедряют следующие компании:
* Netflix: внутренняя оркестрация данных.
* Databricks: интеграция MCP для агентов конвейера данных.
* Docusign, Litera: автоматизация юридических соглашений через MCP.
* Replit, Zed, Codeium, Sourcegraph: инструменты для работы с живым кодом.
* Block (Square), Apollo, FuseBase, Wix: интеграция следующего поколения для предприятий.
5. Какие лучшие практики следует соблюдать при использовании MCP в разных облаках?
Лучшие практики при использовании MCP в разных облаках включают:
* Безопасность: OAuth 2.0, TLS, детализированные роли IAM/AAD/Cognito, журналы аудита, конфигурация Zero Trust.
* Обнаружение: динамическое обнаружение возможностей MCP при запуске; схемы должны обновляться.
* Схема: хорошо определённые схемы JSON-RPC с надёжной обработкой ошибок и пограничных случаев.
* Производительность: используйте пакетную обработку, кэширование и поэтапное обнаружение для больших списков инструментов.
* Тестирование: протестируйте недопустимые параметры, параллелизм нескольких агентов, ведение журнала и отслеживаемость.
* Мониторинг: экспортируйте телеметрию через OpenTelemetry, CloudWatch, Azure Monitor и App Insights.