Архитектура MCP: Клиент, Сервер, LLM и их взаимодействие

В прошлом разделе мы поняли, что такое MCP и зачем он нужен. Теперь давайте разберёмся, как он работает. Погрузимся в ключевые компоненты архитектуры: Клиент, Сервер и LLM. Понимание их взаимодействия критически важно для создания эффективных ИИ-агентов.

Три столпа MCP: Клиент, Сервер, LLM

Model Context Protocol (MCP) — это язык, который позволяет трём компонентам «общаться» друг с другом. Представьте, что вы строите дом:

• Клиент — это архитектор. Он ставит задачи и получает результат. Клиент не знает, как замешивать бетон или класть кирпичи, но точно знает, что хочет получить в итоге.
• Сервер — это прораб. Он управляет строителями. Получает указания от архитектора, распределяет задачи, следит за их выполнением и передаёт результат обратно.
• LLM (Large Language Model) — это опытные строители. Они выполняют конкретные работы: заливают фундамент или возводят стены. Строители умеют работать с материалами и инструментами, но им нужны чёткие инструкции от прораба.

Давайте рассмотрим каждый компонент подробнее.

Клиент (Client)

Клиент — это часть системы, которая начинает взаимодействие с ИИ-агентом. Это может быть:

• Пользовательский интерфейс: веб-приложение, мобильное приложение, чат-бот.
• Другая программа или скрипт: например, система автоматизации (как n8n, которую мы рассмотрим позже), которая отправляет запросы агенту.
• Интегрированная среда разработки (IDE): такая как Cursor, где вы пишете код, а агент помогает вам.

Что делает Клиент?

1. Формирует запрос: Переводит задачу пользователя (или программы) в формат, понятный MCP-серверу.
2. Отправляет запрос: Передаёт его на MCP-сервер.
3. Получает и обрабатывает ответ: Принимает результат работы агента и представляет его пользователю или использует в дальнейшей логике.

Важно: Клиент не знает, как именно агент выполняет задачу. Он лишь отправляет запрос и ждёт результат. Это позволяет менять внутреннюю логику агента, не затрагивая клиентскую часть.

Сервер (Server)

Сервер MCP — это сердце вашего ИИ-агента. Именно здесь происходит вся «магия». Он выступает посредником между Клиентом и LLM, а также управляет логикой агента.

Что делает Сервер?

1. Принимает запросы от Клиента: Получает задачу, сформулированную по протоколу MCP.
2. Управляет контекстом: Хранит и обновляет информацию о текущем диалоге или задаче, чтобы LLM «помнила» предыдущие шаги.
3. Взаимодействует с LLM: Формирует промпты для LLM, отправляет их и получает ответы.
4. Использует инструменты (Tools): Если для выполнения задачи LLM нужны внешние данные или действия (например, поиск информации в интернете, отправка письма, запрос к базе данных), Сервер предоставляет ей доступ к этим «инструментам» и выполняет их вызовы.
5. Формирует ответ для Клиента: Обрабатывает результат от LLM и инструментов, формируя итоговый ответ в формате MCP для Клиента.

Пример: Если Клиент просит «Найти погоду в Москве», Сервер:

1. Получает запрос.
2. Определяет, что нужна информация о погоде.
3. Использует «инструмент» для получения погоды (например, API погодного сервиса).
4. Передаёт результат LLM, чтобы она сформулировала ответ на естественном языке.
5. Отправляет ответ Клиенту.

LLM (Large Language Model)

LLM (Большая языковая модель) — это «мозг» агента. Это мощная нейронная сеть, обученная на огромных объёмах текста и кода. Она способна понимать естественный язык, генерировать текст, отвечать на вопросы, переводить и выполнять множество других задач, связанных с языком.

Что делает LLM в архитектуре MCP?

1. Понимает и генерирует текст: Интерпретирует запросы и контекст, предоставленные Сервером, и генерирует осмысленные ответы.
2. Принимает решения: На основе контекста и доступных инструментов, LLM может «решать», какие действия нужно предпринять для выполнения задачи.
3. Использует инструменты (через Сервер): LLM не вызывает инструменты напрямую. Она указывает Серверу, какой инструмент и с какими параметрами нужно использовать.

Важно: LLM — это не агент целиком. Это лишь мощный компонент, который нуждается в Сервере для управления контекстом, доступом к инструментам и взаимодействием с внешним миром.

Взаимодействие компонентов

Теперь, когда мы знаем роли каждого, давайте посмотрим, как они работают вместе:

1. Клиент отправляет запрос Серверу.
2. Сервер получает запрос, анализирует его и текущий контекст.
3. Сервер формирует промпт для LLM, включая контекст и описание доступных инструментов.
4. LLM обрабатывает промпт, генерирует ответ или указывает на необходимость использования инструмента.
5. Если LLM указывает на инструмент, Сервер вызывает этот инструмент, получает результат и передаёт его обратно LLM (возможно, в новом промпте). Этот цикл может повторяться несколько раз.
6. Когда LLM приходит к окончательному ответу, Сервер форматирует его и отправляет обратно Клиенту.
7. Клиент отображает или использует полученный результат.

Это взаимодействие позволяет создавать гибкие и мощные агенты, где каждый компонент выполняет свою специализированную функцию.

Практическое применение

Понимание этой архитектуры поможет вам:

• Отлаживать агентов: Вы сможете точно определить, на каком этапе возникла проблема – в запросе Клиента, логике Сервера или ответе LLM.
• Оптимизировать производительность: Зная, где происходит основная нагрузка, вы сможете улучшать каждый компонент.
• Проектировать сложные системы: Вы будете понимать, как масштабировать агентов и интегрировать их с другими сервисами.

В следующем разделе мы рассмотрим, как ИИ-агенты, построенные на этой архитектуре, могут применяться в реальных сценариях – от автоматизации рутины до создания совершенно новых продуктов. Это поможет вам увидеть, какие возможности открывает MCP.