Что такое Model Context Protocol (MCP)

Это новый открытый стандарт, который придумала компания Anthropic (создатели ИИ Claude). Его основная суть — упростить жизнь искусственному интеллекту, чтобы он мог легко подключаться к разным внешним данным и инструментам, как мы подключаем флешку к компьютеру через USB.

Представь, что у тебя есть умный помощник (ИИ), но он "живёт" в изолированном мире и не может сам взять информацию из твоих файлов, баз данных или интернета. Раньше для каждого нового источника данных приходилось писать отдельный код, чтобы связать его с ИИ. Это как изобретать новый кабель для каждого устройства. MCP решает эту проблему: он создаёт единый "язык" или "порт", через который ИИ может общаться с любыми системами — от Google Drive до твоей локальной базы данных.

Простыми словами, MCP — это как универсальный адаптер. Он позволяет ИИ:

– Получать данные (например, читать файлы или искать что-то в интернете). – Использовать инструменты (например, заказать пиццу или отправить запрос в API). – Работать с разными приложениями без лишней возни.

Главная идея — сделать ИИ более полезным и гибким, чтобы он мог "понимать" контекст и взаимодействовать с миром так же естественно, как мы. Это шаг к тому, чтобы ИИ-ассистенты стали не просто чат-ботами, а настоящими помощниками, которые "видят" твои данные и могут с ними работать.

MCP — это стандартизированный интерфейс (API), который определяет, как ИИ-модель запрашивает и получает данные или выполняет действия.

Технически это выглядит так. Запрос от ИИ: Модель отправляет запрос через MCP, например, "дай мне данные из файла" или "выполни функцию X". Коннектор: Специальный модуль (коннектор) на стороне системы интерпретирует запрос и связывает ИИ с нужным источником данных или инструментом.

Ответ: Данные или результат возвращаются ИИ в понятном формате, чтобы он мог их обработать.

Всё строится на JSON-подобных структурах, где запросы и ответы стандартизированы, чтобы любой ИИ и любая система могли "договориться"

Если ты фронтенд-разработчик и делаешь интерфейс для сайта. У тебя есть ИИ-ассистент с MCP:

Тебе нужно быстро проверить, как выглядит компонент с реальными данными из API, но API ещё не готов. Ты говоришь ИИ:

"Подтяни данные из моего JSON-файла на диске и подставь их в мой React-компонент".

ИИ через MCP читает файл, анализирует структуру и возвращает тебе готовый результат — например, отрендеренный компонент с моковыми данными.

Ты экономишь время, не пишешь вручную временные заглушки, и сразу видишь, как твой интерфейс работает с данными.

MCP тут выступает как "мостик", который позволяет ИИ напрямую работать с твоими локальными файлами или даже подключаться к тестовому серверу, без лишнего кода с твоей стороны.