Ваш конспект

Что такое MCP (Model Context Protocol) и как создать свой коннектор

Ключевые тезисы:

• MCP — это открытый стандарт для подключения внешних данных и сервисов к AI-агентам (как Claude).
• Раньше для каждой интеграции нужно было писать код вручную, теперь — один раз описать функции в MCP, и они работают везде.
• MCP-сервер — это, по сути, Python-файл, который живет на хостинге и предоставляет AI-агенту инструменты для работы с вашими данными.
• MCP потребляет много токенов, так как описания всех инструментов загружаются в контекст заранее.
• CLI (прямые команды) дешевле и быстрее для повторяющихся задач, но MCP гибче для сложных и динамичных сценариев.

Что такое MCP (Model Context Protocol)?

Model Context Protocol — открытый стандарт, выпущенный компанией Tropic в ноябре 2024 года.

Аналогия: Раньше каждый "гость" (AI-агент) сам шел на "кухню" (ваш сервис) и разбирался, как с ней работать. Теперь появился "официант" (MCP-сервер), который знает "меню" (доступные функции) и переводит запросы агента в нужный формат.

Преимущество: Разработчик один раз описывает функции своего сервиса в едином формате, и любой AI-агент с поддержкой MCP может с ним работать. В экосистеме уже более 13 000 готовых MCP-серверов (для Notion, GitHub, Figma и т.д.).

Учебный пример: MCP-сервер для сайта курсов

Автор создал учебный стенд, чтобы показать MCP в действии. Его компоненты:

1. Firebase (База данных)

   • Хранит данные в облаке в реальном времени.
   • В примере есть две коллекции: "Продукты" (курсы, цены, остатки мест) и "Заказы" (статусы, клиенты).

2. Python-файл (MCP-сервер)

   • Это и есть MCP-сервер — обычный файл с кодом.
   • Он читает и записывает данные в Firebase.
   • Предоставляет AI-агенту доступ через 6 инструментов (функций), например:
     • get_all_products
     • get_discount_code
   • Каждый инструмент имеет текстовое описание (в тройных кавычках), которое AI читает, чтобы понять его назначение.

3. Railway (Хостинг)

   • Бесплатная платформа для развертывания.
   • Нужна, чтобы Python-сервер всегда был доступен в интернете по конкретному URL-адресу.

4. HTML-страница

   • Обычный лендинг курсов.
   • Через JavaScript получает данные напрямую из Firebase и отображает их.

Как подключить MCP-сервер к Claude?

1. Разместите файл MCP-сервера на хостинге (например, Railway) и получите его публичный URL.
2. В интерфейсе Claude зайдите в Connectors → Add Custom Connector.
3. Вставьте URL вашего сервера (часто требуется добавить /mcp в конец).
4. Дайте коннектору имя (например, "Курсы").
5. Claude автоматически обнаружит все доступные инструменты (те самые 6 функций).

Пример работы:

• Запрос к Claude: "Какие курсы есть в магазине и покажи с ценами и остатками мест?"
• Действие Claude: Вызывает инструмент get_all_products через MCP-коннектор, получает актуальные данные из Firebase и формирует ответ.
• Обратная связь: Если в базе данных (Firebase) вручную изменить число свободных мест с 12 на 5, то на следующий запрос Claude покажет уже обновленную цифру.

MCP vs. CLI: Плюсы, минусы и токены

Главный недостаток MCP — высокое потребление токенов.
При каждом подключении коннектора Claude заранее загружает в контекст описания всех его инструментов. Один хорошо описанный инструмент — это 200-500 токенов. Умножьте на количество инструментов (в примере — 6).

CLI (Command Line Interface) — альтернативный подход:

• Вы даете агенту конкретную команду с параметрами для выполнения здесь и сейчас.
• Намного дешевле для простых, повторяющихся задач. Исследования показывают разницу в 30+ раз по расходу токенов на одну задачу.

Когда что использовать?

• Выбирайте MCP, если:
  • Нужна гибкость (агент сам решает, какой инструмент и когда вызвать).
  • Задача динамическая и сложная ("разберись в ситуации").
  • Хотите универсальность (один сервер работает со всеми агентами, поддерживающими MCP).
• Выбирайте CLI, если:
  • Задача простая и повторяющаяся ("выполни эту команду").
  • Критичны скорость и низкая стоимость выполнения.

Совет: Хороший разработчик считает токены — это индикатор эффективности. Если агент тратит 70% контекста на схемы инструментов, что-то не так. Держите активными только нужные здесь и сейчас коннекторы.

Выводы и рекомендации

• MCP — это мощный стандарт для интеграции AI-агентов с внешним миром, который упрощает жизнь разработчикам.
• Создать свой MCP-сервер с нуля несложно (Python-файл + хостинг).
• CLI и MCP — не конкуренты, а разные инструменты для разных задач.
• Для быстрого старта в создании MCP-серверов можно использовать готовые инструменты, например, skill "MCP Builder" от Composio HQ (доступен для Claude).