Что такое Model Context Protocol (MCP) и его роль в создании агентов
Добро пожаловать в курс по созданию ИИ-агентов! Сегодня мы погрузимся в Model Context Protocol (MCP) — это ключ к по-настоящему умным и полезным ИИ-агентам.
Что такое ИИ-агент?
Прежде чем говорить о MCP, давайте разберемся, что такое ИИ-агент. В нашем курсе это программа, которая умеет:
- Воспринимать информацию: текст запроса, данные из внешних систем.
- Принимать решения: использует логику и часто большую языковую модель (LLM).
- Действовать: генерирует текст, вызывает внешние функции, взаимодействует с другими системами.
- Сохранять состояние: помнит контекст для последовательного общения.
Проще говоря, это ваш цифровой помощник. Он не просто отвечает на вопросы, а выполняет задачи, используя инструменты и сохраняя "память" о прошлом.
Зачем нужен Model Context Protocol (MCP)?
Появились мощные LLM: Claude, GigaChat, YandexGPT. Но им нужны "глаза", "уши" и "руки", чтобы работать в реальном мире. Здесь на сцену выходит Model Context Protocol (MCP).
MCP — это стандарт обмена данными. Он позволяет клиентам, серверам и LLM эффективно взаимодействовать в процессе работы ИИ-агента. MCP определяет, как структурировать и передавать информацию о контексте, инструментах, предыдущих шагах и текущих задачах.
💡 Главная идея MCP: унифицировать, как LLM получает информацию о своих возможностях и окружении, и как она передает свои намерения и результаты. Это позволяет создавать гибкие и расширяемые агентные системы.
Без MCP каждый раз приходилось бы изобретать велосипед для интеграции LLM с внешними системами. Это замедляло бы разработку и масштабирование. MCP решает эту проблему, давая четкие правила игры.
Роль MCP в создании агентов
MCP — это связующее звено в архитектуре ИИ-агентов. Он позволяет:
- Передавать контекст: Агент должен "помнить" предыдущие шаги. MCP стандартизирует передачу этой информации в LLM, чтобы та принимала информированные решения.
- Описывать инструменты (Tools): Агенту нужны внешние функции: поиск в интернете, отправка email, работа с БД. MCP описывает эти инструменты для LLM, чтобы она знала, что может делать.
- Формулировать действия: Когда LLM решает что-то сделать, MCP определяет, как это действие описать и передать клиенту или серверу для выполнения.
- Обеспечивать интероперабельность: Благодаря MCP, разные клиенты (Cursor, n8n) могут работать с любым MCP-сервером. А MCP-серверы могут использовать разные LLM без больших переделок.
Представьте, что MCP — это универсальный язык, на котором говорят все части системы ИИ-агента. Это делает разработку модульной, гибкой и масштабируемой.
Пример из жизни: Агент-помощник для бронирования билетов
Давайте создадим ИИ-агента, который поможет забронировать авиабилеты.
Без MCP:
- Вы вручную прописываете логику: "Если пользователь сказал 'хочу билет', спроси откуда и куда", "Если получил города, вызови API авиакомпании", "Если получил рейсы, покажи их".
- Меняете LLM или добавляете новый способ бронирования — переписываете большую часть кода.
С MCP:
- Клиент (чат-бот) отправляет запрос на MCP-сервер.
- MCP-сервер формирует контекст (историю диалога) и список инструментов (например,
search_flights(откуда, куда, дата)). - MCP-сервер отправляет контекст и описание инструментов в LLM (Claude) в формате MCP.
- LLM "понимает", что ей нужно вызвать
search_flights. Она генерирует ответ, который по протоколу MCP указывает, какой инструмент вызвать и с какими параметрами. - MCP-сервер получает ответ от LLM, вызывает реальную функцию
search_flights(которая обращается к API авиакомпании). - Результат выполнения инструмента возвращается на MCP-сервер, который снова передает его в LLM для ответа пользователю.
- LLM генерирует читабельный ответ для пользователя.
- MCP-сервер отправляет этот ответ обратно клиенту.
MCP позволяет LLM самой "решать", какой инструмент использовать и когда. Это упрощает логику агента и делает его адаптивнее.
Теперь, когда мы понимаем, что такое MCP и зачем он нужен, давайте углубимся в его внутреннее устройство и рассмотрим, как взаимодействуют его ключевые компоненты: Клиент, Сервер и LLM.