Последнее время приходится изучать много материала по автоматизации процессов, в т.ч. с применением AI-агентов. Дошла очередь до MCP.

Перебрав множество источников, я отобрал несколько видео, которые, на мой взгляд, дают ответы на главные вопросы: что это, для чего это нужно, где можно применить и как реализовать прямо сейчас❓

🎙️ Контент:

Видео расположены в порядке погружения:

📺 Пишем ИИ-агент на Python, LangChain и GigaChat

📺 Что за MCP и зачем он бизнесу

📺 Пример использования MCP с GIgaChat

И на последок подробный доклад от инженера Antrophic: 📺 Building Agents with Model Context Protocol.

📖 Определение:

MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт от Anthropic, позволяющий LLM взаимодействовать с внешними системами (базами данных, API, инструментами) через единый интерфейс.

🧩 Состоит из трёх элементов:

🔹 Сервер — источники API.

🔹 Клиент — AI-приложения или агенты, которые подключаются к серверам для получения контекста или выполнения действий.

🔹 Хост — среда (Claude Desktop, VS Code и др.), которая управляет клиентами и координирует взаимодействие.

❓ Зачем нужны:

LLM недостаточно просто дать API — нужно объяснить, как им пользоваться. И так для каждого сервиса индивидуально. При этом нужно постоянно следить за обновлениями API, ведь оно может меняться и дополняться.

MCP решают эту проблему, предоставляя MCP-сервера, которые содержат уже актуальные API и инструкции для LLM, оформленные по единому протоколу.

Подход очень похож на микроядерный, где каждый MCP-сервер выступает как модуль, подключаемый к хосту.

При каждом запросе клиенты просто запросят у хоста доступные инструкции и будут оперировать ровно теми операциями, которые подключены в данный момент.

💌 Пример автоматизации через MCP: просканировать письма в Gmail через MCP-сервер ➡️ извлечь информацию по заданным требованиям ➡️ отправить отчёт в Telegram через другой MCP-сервер.

⭐️ Заключение:

Это — если совсем коротко. Деталей, конечно, больше: неспроста видео выше длятся по 20–100 минут. Если тема заинтересует — эти материалы дадут хорошую отправную точку.

Позже поделюсь результатами, когда появятся первые удачные (или не очень) кейсы.

А у вас был опыт работы с MCP? Помогло избавиться от рутины — или, наоборот, прибавило забот? 💬 ————————————