Содержание
- Краткое резюме
- Что такое MCP и зачем он нужен
- MCP-клиенты: как взаимодействовать с MCP-серверами
- Подключение и настройка MCP-серверов на примере Cursor
- Принцип работы MCP-серверов
- Лучшие MCP-серверы и их применение
- Создание собственного MCP-сервера
- Основные проблемы в работе с MCP и их решения
- Итоги
Краткое резюме
- MCP (Model Context Protocol) — открытый стандарт для универсальной интеграции LLM с внешними инструментами и источниками данных.
- MCP-серверы позволяют значительно расширить возможности нейронок, ускоряют процесс разработки, исследования и других задач.
- MCP-клиенты (например, Cursor, Winserf, Cloud Desktop) объединяют вызовы LLM и MCP-серверов, позволяя нейросети самостоятельно решать, какие инструменты и когда использовать.
- Подключение и настройка MCP-серверов достаточно просты, чаще всего требуется вставить JSON-конфигурацию сервера в настройки клиента.
- Лучшие MCP-серверы: Sequential Thinking (логическое мышление), Context 7 (поиск по документации), Playwright (автоматизация браузера), а также файловая система и терминал для Cloud Desktop.
- Работать с MCP важно осторожно из-за высокой стоимости токенов, особенно при использовании собственного API-ключа LLM. Рекомендуются безлимитные клиенты.
- MCP — мощный инструмент, который уже сейчас меняет подходы к работе с AI, интеграция и возможности которого будут только расширяться.
Что такое MCP и зачем он нужен
MCP (Model Context Protocol) — это открытый стандарт, разработанный компанией Anthropic в конце 2024 года. Его основная задача — соединить любые большие языковые модели (LLM) с внешними инструментами: базами данных, API, браузером, файлами и другими сервисами — без необходимости переписывать код нейросети. MCP часто сравнивают с USB для нейросетей — универсальным протоколом для интеграции.
Это означает, что теперь можно дать нейросети доступ к актуальной информации или выполнить команды в реальном мире, например, поискать данные в интернете, сохранить файл или запросить информацию из базы — и нейросеть сделает это сама, не требуя ручного переключения между приложениями.
«MCP-серверы могут ускорить и прокачать практически любую работу, выполняемую за компьютером.»
MCP-клиенты: как взаимодействовать с MCP-серверами
Для работы с MCP-серверами нужны MCP-клиенты — приложения, объединяющие два компонента:
- Вызов запросов к LLM.
- Вызов и управление MCP-серверами.
Это позволяет LLM самостоятельно решать, когда и какие инструменты вызывать, что значительно упрощает взаимодействие и автоматизирует процессы. Пользователю достаточно сформулировать задачу, а дальше нейросеть сама распоряжается подключёнными серверными инструментами.
Наиболее популярные MCP-клиенты:
- Cursor (и его аналог Winserf) — полноценная среда разработки с интегрированным LLM-агентом и поддержкой MCP. Особенно удобен для программирования.
- Cloud Desktop — универсальное приложение от Anthropic для работы с LLM на локальном компьютере. Поддерживает широкий спектр MCP-интеграций, кроме кодинга.
- Различные open-source MCP-клиенты с поддержкой API-ключей, которые автор советует использовать с осторожностью из-за возможных проблем с токенами.
Подключение и настройка MCP-серверов на примере Cursor
Подключить MCP-серверы просто:
- Открыть Cursor, выбрать проект.
- В настройках перейти в раздел MCP.
- Добавить новый глобальный MCP-сервер, вставив JSON из GitHub-репозитория нужного сервера (например, Playwright).
- Убедиться, что сервер активен (отметка зелёным).
Таким образом можно подключить Playwright, который позволяет управлять браузером: открывать сайты, кликать, заполнять формы и собирать данные. Аналогично настраивается Cloud Desktop — редактируется конфигурация JSON и сервер перезапускается.
Принцип работы MCP-серверов
После подключения MCP-клиент загружает и запускает код MCP-сервера локально. Клиент отправляет инициализирующую команду и получает список доступных инструментов и их параметров с описанием использования.
При новых запросах к LLM клиент добавляет специальный блок с перечнем доступных действий и параметров. Если LLM решает вызвать инструмент, она возвращает блок Tool Calls с указанием инструментов и параметров.
Клиент запускает эти инструменты, получает результаты и возвращает их LLM как сообщения с ролью TOOL.
Пример:
Для инструмента Brave Web Search можно указать поисковую строку и параметры пагинации (offset, количество результатов). Модель читает описание и решает, когда вызывать данный инструмент.
Лучшие MCP-серверы и их применение
-
Sequential Thinking
Превращает модель в «думающую», используя механизм Chain of Thought. Позволяет строить цепочки рассуждений, возвращаться к предыдущим шага. Особенно полезен при решении сложных задач.
Пример: подсчёт букв «R» в слове — без сервера нейросеть часто ошибается, с ним — получает точный результат. -
Context 7
Поиск и работа с документациями и библиотеками. Устраняет проблему с выдумыванием моделей несуществующих классов и методов. При использовании этого сервера LLM становится увереннее и может обращаться к существующим библиотекам, вместо того чтобы создавать с нуля. -
Playwright
Управляемый браузер для автоматизации тестирования фронтенда и поиска информации в интернете. Позволяет открывать сайты, переходить по ссылкам, кликать кнопки, заполнять формы. -
F system (Cloud Desktop)
Позволяет работать с файлами: изменять, сохранять, удалять, с ограничением доступа, чтобы обезопасить систему от случайных повреждений. -
TGВ (Cloud Desktop)
Запуск команд в терминале, отслеживание статуса, сбор проектов и автоматизация работы с командной строкой.
Создание собственного MCP-сервера
Для разработки собственного MCP-сервера используется официальная SDK Fast MCP на любом языке, например, Python. Достаточно подключить зависимость, импортировать fast_mcp и реализовать методы через специальные аннотации Tool, Resource, Prompt.
Пример шаблона есть у автора в Telegram.
Основные проблемы в работе с MCP и их решения
-
Отсутствие использования MCP-серверов по умолчанию.
Часто LLM считает, что и так всё знает, и не вызывает нужные MCP-серверы (например, Context 7 или Sequential Thinking).
Решение: явно указывать в запросах к модели, что нужно использовать определённые MCP-сервера или прописать правила в IDE (например, в Cursor), которые заставят модель использовать их всегда. -
Высокие затраты токенов при работе через API-ключ LLM.
MVP-сервера существенно увеличивают количество токенов, потому что каждый шаг вызывает новый запрос LLM с историей и списком доступных инструментов, что многократно увеличивает стоимость.
Особенно это критично при использовании дорогих моделей, заточенных под программирование.
Рекомендация: использовать MCP-клиенты с безлимитными тарифами (Cursor, Cloud Desktop), где фиксированная плата покрывает любое количество вызовов.
Итоги
MCP-серверы — мощный инструмент для расширения возможностей больших языковых моделей. Их использование ускоряет работу, упрощает создание сложных автоматизированных процессов и повышает точность и качество результатов по многим задачам.
«MCP-сервер — это действительно мощное оружие для любого пользователя LLM.»
Экосистема MCP-серверов будет развиваться, и в будущем мы увидим ещё более впечатляющие инструменты и интеграции.
✨ Автор видео делится опытом, лайфхаками и обзорами, а также ведёт Telegram-канал с полезными материалами о работе с AI и собственной разработке.