Выбор и установка готового MCP-сервера
Мы уже поняли, как MCP связывает клиента, сервер и LLM, и изучили основы эффективного взаимодействия с языковыми моделями через промпт-инжиниринг. Но даже самый хорошо сформулированный промпт не поможет, если LLM не сможет взаимодействовать с внешним миром — API, базами данных, файлами. Именно для этого нужен MCP-сервер.
Теперь мы переходим от теории к практике: установим первый рабочий компонент нашей агентной системы — готовый MCP-сервер.
Выбор и установка готового MCP-сервера
На этом этапе нам не нужно писать сервер с нуля. Вместо этого мы воспользуемся готовым MCP-сервером — это open-source реализация, соответствующая спецификации Model Context Protocol. Такой сервер уже содержит все необходимые эндпоинты, обработку инструментов и интеграции, которые мы будем настраивать под свои задачи.
💡 Готовый MCP-сервер — это уже реализованная серверная часть, совместимая с MCP, которая позволяет LLM использовать инструменты (tools) и управлять контекстом. Это не ИИ, а «мозговой интерфейс» между LLM и внешними системами.
Почему не писать с нуля?
Вы можете задаться вопросом: «Зачем использовать чужой код, если я умею программировать?»
В 2025 году лучшие практики — это повторное использование проверенных решений. Написание сервера с нуля:
- Занимает лишнее время
- Повышает риск ошибок
- Задерживает запуск продукта
А у вас, как у разработчика стартапа, главное — вывести проект на рынок быстро и с минимальными рисками.
Популярные реализации MCP-серверов в 2025 году
На GitHub и в open-source сообществах уже есть несколько надёжных реализаций. Мы рассмотрим две основные — на Python и TypeScript, чтобы вы могли выбрать под свой стек.
| Реализация | Язык | Поддержка LLM | Особенности |
|---|---|---|---|
mcp-server-py | Python | Claude, GigaChat, YandexGPT | Лёгкий запуск, FastAPI, Docker |
mcp-server-ts | TypeScript | Все major LLM + российские | Интеграция с Node.js, Express.js |
mcp-core | Multi | Расширенная поддержка | Подходит для продакшена |
Для начала выберем mcp-server-py — он прост в установке, хорошо документирован и поддерживает как международные, так и российские LLM, такие как GigaChat и YandexGPT. Это особенно важно для пользователей из России, где доступ к некоторым зарубежным API может быть ограничен.
Шаг 1: Локальная установка
Локальная установка означает, что сервер запускается на вашем компьютере. Это безопасно, удобно для тестирования и даёт полный контроль над данными.
💡 Локальная установка — это развертывание MCP-сервера на вашей машине для разработки и тестирования, до выхода в продакшен.
Подготовка окружения
Убедитесь, что:
- Установлен Python 3.10+
- Настроено виртуальное окружение (мы это делали ранее)
- Установлен
pip
Установка сервера
Откройте терминал и выполните:
# Создаём виртуальное окружение (если ещё не создано)
python -m venv mcp-env
# Активируем его
source mcp-env/bin/activate # Linux/macOS
# Или на Windows:
# mcp-env\Scripts\activate
# Устанавливаем сервер через pip
pip install mcp-server-py
✅ Использование виртуального окружения защищает вашу систему от конфликтов зависимостей — это хорошая практика, которую мы уже освоили.
Шаг 2: Запуск сервера
После установки запустите сервер:
mcp-server --port 8080
Если всё прошло успешно, вы увидите:
🚀 MCP-сервер запущен на http://localhost:8080
🔧 Доступные эндпоинты: /capabilities, /prompt, /tool
Теперь сервер работает локально и готов принимать запросы.
Шаг 3: Обзор типовой структуры сервера
Даже если мы установили сервер через pip, важно понимать его внутреннее устройство. При необходимости мы сможем его модифицировать.
💡 Типовая структура сервера — это стандартная организация файлов и папок, характерная для большинства MCP-реализаций. Она включает эндпоинты, инструменты, конфигурацию и точку входа.
После установки mcp-server-py вы можете найти его исходный код (например, через pip show -f mcp-server-py) или клонировать репозиторий. Вот как выглядит типовая структура:
mcp-server/
├── main.py # Точка входа, запуск FastAPI
├── server/
│ ├── endpoints/
│ │ ├── capabilities.py
│ │ ├── prompt.py
│ │ └── tool.py # Обработка вызовов инструментов
│ └── context.py # Управление контекстом
├── tools/
│ ├── web_search.py # Пример инструмента
│ └── file_reader.py
├── config.yaml # Настройки сервера
└── requirements.txt # Зависимости
Ключевые эндпоинты:
/capabilities— возвращает список доступных инструментов/prompt— принимает промпт от клиента и передаёт его LLM/tool— вызывает функции-инструменты по запросу LLM
🔄 Мы уже знаем, как формулировать промпты. Теперь сервер обеспечит их выполнение, включая вызов инструментов — это и делает агента по-настоящему полезным.
Шаг 4: Проверка работоспособности
Проверим, что сервер отвечает. Отправим GET-запрос к /capabilities:
curl http://localhost:8080/capabilities
Ожидаемый ответ:
{
"tools": [
{
"name": "web_search",
"description": "Поиск информации в интернете",
"input_schema": {
"query": "string"
}
}
]
}
Если вы получили такой ответ — поздравляем! Вы установили и запустили настоящий MCP-сервер. Это первый шаг к созданию автономного ИИ-агента.
Что делать, если сервер не запускается?
Частые причины:
- Не активировано виртуальное окружение
- Конфликт портов (порт 8080 уже занят)
- Отсутствуют зависимости
Решение:
- Проверьте, активировано ли окружение:
which python - Используйте другой порт:
mcp-server --port 8081 - Переустановите пакет:
pip install --force-reinstall mcp-server-py
Что дальше?
Теперь у нас есть работающий сервер. Но он использует настройки по умолчанию. Чтобы адаптировать его под свои задачи — например, изменить порт, включить логирование или добавить свои инструменты — нужно его настроить.
В следующей теме — Базовая конфигурация и тестирование локального сервера — мы научимся управлять параметрами сервера, проверять его работу и диагностировать ошибки. Это ключевой шаг перед интеграцией с LLM и клиентами вроде Cursor или n8n.
Вы уже установили сервер — вы на шаг ближе к ИИ-агенту, который завтра может помочь в развитии вашего стартапа.