​Model Context Protocol (MCP)

​Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, разработанный компанией Anthropic в ноябре 2024 года, предназначенный для упрощения интеграции между приложениями, использующими большие языковые модели (LLM), и внешними источниками данных и инструментами. MCP предоставляет унифицированный интерфейс, позволяющий разработчикам создавать безопасные двусторонние соединения между ИИ-системами и необходимыми для их работы данными.

Цели и функции MCP

Основная цель MCP — стандартизировать взаимодействие ИИ-моделей с внешними системами, устраняя необходимость в создании индивидуальных интеграций для каждого источника данных. Это позволяет ИИ-системам получать доступ к разнообразным данным и инструментам через единый протокол, что упрощает разработку и повышает надежность приложений. 

Основные компоненты MCP

Архитектура MCP основана на клиент-серверной модели и включает следующие компоненты:

• MCP-хосты: приложения ИИ, такие как клиенты чата или интегрированные среды разработки (IDE), которые инициируют соединения и требуют доступа к данным через MCP.
• MCP-клиенты: интерфейсы, поддерживающие индивидуальные соединения с MCP-серверами для облегчения коммуникации.​
• MCP-серверы: программы, предоставляющие определенные возможности через стандартизированный протокол, предоставляя данные и функциональность MCP-клиентам.​
• Локальные источники данных: базы данных, файлы и локальные сервисы, содержащие релевантную информацию.​
• Удаленные сервисы: внешние API или сервисы, к которым MCP-серверы могут подключаться для расширения своих возможностей.​

Эта модульная структура облегчает интеграцию между ИИ-приложениями и различными источниками данных и инструментами.​

Примитивы MCP

MCP основан на трех основных примитивах, предоставляемых MCP-серверами:​

• Ресурсы: объекты данных, такие как документы, изображения или схемы баз данных, которые могут быть получены и использованы.​
• Промпты: шаблоны сообщений или инструкции, оптимизированные для определенных задач или доменов, которые направляют взаимодействие с языковой моделью.​
• Инструменты: функции, которые языковая модель может выполнять для осуществления действий, таких как запросы к базе данных, вызовы API или обработка данных.​

Эти примитивы способствуют структурированному и эффективному взаимодействию между языковыми моделями и внешними источниками данных или инструментами. ​

Преимущества MCP

• Стандартизация: предоставляет единый протокол для взаимодействия ИИ с внешними системами, уменьшая фрагментацию и упрощая интеграцию.​
• Снижение ошибок: абстрагирование взаимодействия с инструментами минимизирует распространенные ошибки, такие как неправильное использование инструментов или ошибки коммуникации.​
• Масштабируемость: эффективно управляет множеством инструментов на различных серверах, обеспечивая способность ИИ-систем справляться со сложными средами без ухудшения производительности.​

Эти преимущества делают MCP особенно ценным для организаций, управляющих крупномасштабными ИИ-развертываниями или разнообразными экосистемами инструментов.

Пример интеграции MCP

Рассмотрим пример интеграции MCP в приложение для обработки текстов, позволяющее ИИ-модели получать доступ к локальным файлам пользователя для анализа и редактирования.​

1. Установка MCP-сервера: Создайте MCP-сервер, который предоставляет доступ к файловой системе пользователя. Это можно сделать с использованием официального Python SDK для MCP.​
2. Настройка MCP-клиента в приложении: Внедрите MCP-клиент в ваше приложение, чтобы установить соединение с MCP-сервером и запрашивать доступ к файлам.​
3. Обмен данными: Когда пользователь запрашивает анализ определенного документа, приложение через MCP-клиента отправляет запрос MCP-серверу, который предоставляет доступ к запрашиваемому файлу. ИИ-модель получает содержимое файла, анализирует его и возвращает результаты пользователю.​

MCP и конфиденциальность

Ключевая идея MCP — разделение ответственности. Модель не имеет доступа к данным напрямую:

• Она делает запрос: «получи файл», «вызови функцию»
• MCP-сервер решает, можно ли это делать и в каком виде возвращать данные
• В результате модель не видит исходники, API-ключи, структуру баз — только итог

Это:

✅ Устраняет утечки
✅ Упрощает контроль доступа
✅ Делает архитектуру гибкой и безопасной

Минимальная архитектура MCP + LLM

Вот как можно собрать всё это у себя на локальной машине:

Компоненты:

1. LLM — локальная модель (например, через Ollama)
2. MCP-сервер — Flask-сервер, обрабатывающий запросы от модели
3. LangChain Agent — связывает модель с внешними “инструментами” (через MCP)

Пример:

MCP-сервер (Python/Flask):

from flask import Flask, request, jsonify

app = Flask(__name__)

@app.route("/mcp", methods=["POST"])
def handle_mcp():
    req = request.json
    if req.get("tool") == "get_user_balance":
        user_id = req["params"]["user_id"]
        return jsonify({"result": {"balance": 150.25}})
    return jsonify({"error": "Tool not found"}), 404

app.run(port=5005)

LangChain Tool:

from langchain.agents import Tool
import requests

def get_user_balance(params):
    response = requests.post("http://localhost:5005/mcp", json={
        "tool": "get_user_balance",
        "params": params
    })
    return response.json()["result"]["balance"]

tool = Tool(
    name="GetUserBalance",
    func=lambda x: get_user_balance({"user_id": x}),
    description="Получает баланс пользователя по ID"
)

Этот процесс обеспечивает безопасный и стандартизированный доступ ИИ-приложения к локальным данным пользователя, улучшая функциональность и удобство использования приложения.​

MCP представляет собой значительный шаг вперед в интеграции ИИ с внешними данными и инструментами, предоставляя разработчикам мощный инструмент для создания более интеллектуальных и контекстно-осведомленных приложений.​