Model Context Protocol: USB-C для ИИ-агентов

llm-wiki отдаёт правила агентам по MCP. Прежде чем рассказывать, как это сделано у меня, разберу, что это за протокол, по анонсу Anthropic.

Проблема N×M

Допустим, у тебя есть 5 ИИ-приложений (чат, IDE, агент поддержки…) и 10 источников данных (Git, Slack, база, Google Drive…). Чтобы каждое приложение умело работать с каждым источником, нужно 50 интеграций. Каждая самописная, со своими ошибками, и каждая ломается при обновлении API.

Решение

Model Context Protocol — открытый стандарт подключения моделей к данным и инструментам. Вместо N×M интеграций получается N + M: каждое приложение реализует клиент MCP один раз, каждый источник реализует сервер MCP один раз, и они совместимы друг с другом.

Anthropic открыли протокол в ноябре 2024 года. В комплекте было три вещи:

спецификация и SDK;
поддержка локальных MCP-серверов в Claude Desktop;
готовые серверы для популярных систем: Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer.

Протокол сразу подхватили компании вроде Block и Apollo и инструменты для разработчиков: Zed, Replit, Codeium, Sourcegraph.

Что умеет сервер

Сервер MCP предоставляет модели три типа вещей:

инструменты (tools): функции, которые модель может вызвать, например «найти правило» или «создать предложение»;
ресурсы (resources): данные, которые можно прочитать, например страницу вики;
промпты (prompts): готовые шаблоны задач.

Клиент (приложение с моделью) спрашивает у сервера, что тот умеет, и показывает это модели.

Мой комментарий

Для llm-wiki MCP решил главный вопрос: как доставить правила в агентов, которых я не контролирую. Claude Code, Codex, мой собственный агент — все они уже умеют MCP. Достаточно поднять один сервер, и правила компании видны везде.

Но у MCP есть и тёмная сторона: протокол позволяет легко комбинировать инструменты из разных источников, а это открывает дорогу prompt injection. Через четыре дня будет разбор, почему это опасно.