Как подключить ИИ к данным компании: используйте MCP

Главный барьер на пути к полезному ИИ в корпорации — сложности с интеграцией. Новый протокол MCP может преодолеть это препятствие, стандартизируя взаимодействие агентов с инструментами, данными и друг с другом.

ИИ-агенты обещают революцию в бизнес-процессах: автоматизация задач, аналитика и взаимодействие с клиентами становятся всё более продвинутыми. Однако подключение таких агентов к корпоративным данным в реальном времени и обеспечение их способности к осмысленным действиям остаётся серьёзной проблемой. Сложности интеграции часто ограничивают масштаб и эффективность внедрения ИИ.

Чтобы решить эту задачу, компания Anthropic представила Model Context Protocol (MCP), который иногда называют «портом USB для ИИ». Протокол фокусируется не столько на расширении возможностей самих моделей, сколько на стандартизации способов подключения ИИ-приложений к внешним инструментам и источникам данных. MCP создаёт базовый уровень для построения интегрированных, совместимых решений с ИИ в корпоративной среде.

Anthropic уже продемонстрировала работоспособность протокола, разработав серверы и инструменты, соответствующие ключевым принципам Model Context Protocol (MCP). Хотя фактически единого, универсально принятого протокола пока не существует, идеи MCP находят всё больше поддержки среди сообщества, продвигающего открытые стандарты взаимодействия агентов.

Дополнительную поддержку MCP обеспечивают компании OpenAI, Replit и крупные представители open source-сообщества, что способствует его раннему распространению.

Роль MCP в корпоративной среде

Практическое значение протокола для бизнеса трудно переоценить. MCP позволяет создавать более «умных» агентов, которые понимают контекст, за счёт бесшовного подключения к уникальным бизнес-данным в режиме реального времени и перехода от абстрактных знаний к конкретным операционным инсайтам.

Одним из ключевых преимуществ является быстрая интеграция с множеством источников данных — такими как HR-системы, ERP-платформы, инструменты аналитики маркетинга или службы поддержки — без традиционных технических сложностей и затяжных циклов разработки.

Хотя крупные вендоры уже анонсируют функциональность ИИ-агентов, большинство из них пока сосредоточено на автоматизации рутинных задач. Возможность предоставить агентам доступ к бизнес-данным в реальном времени открывает не только огромные перспективы, но и немалые вызовы. Безопасное и контролируемое добавление такого контекста в разных ИИ-платформах может изменить картину кардинально.

Сценарии применения MCP варьируются от ускорения внутренних процессов разработки ПО через интеграцию со Slack, Jira и Figma до построения продвинутых, ориентированных на данные решений для взаимодействия с клиентами. Кроме того, стратегический выбор поставщиков, поддерживающих MCP или схожие стандарты, позволяет обезопасить ИИ-стек от зависимости от конкретного вендора и обеспечить его гибкость в будущем.

Как работает Model Context Protocol

MCP предоставляет ИИ-приложениям нечто вроде «универсального пульта», позволяя им определять доступные действия (инструменты) и при необходимости получать нужную информацию (ресурсы) — будь то заранее заданные подсказки или инструкции от пользователя.

Вместо того чтобы жёстко прописывать интеграции в коде на этапе разработки, ИИ-система может «прочитать инструкцию» к внешней системе уже во время выполнения. Такой подход избавляет от жёсткой привязки ИИ к конкретным интеграциям и даёт бизнесу возможность быстрее внедрять новые инструменты и источники данных, адаптироваться к изменениям и значительно сокращать издержки на разработку. В перспективе экосистема MCP открывает путь к созданию более сложных, гибко настраиваемых ИИ-приложений с агентным поведением, включающим двустороннее взаимодействие.

Создание протокола с нуля — задача непростая, поэтому команда Anthropic вдохновлялась существующими стандартами, например, Language Server Protocol (LSP), применяемым в разработке ПО для редакторов текстов. MCP стремится быть одновременно простым и расширяемым, опираясь на проверенные форматы, такие как JSON RPC.

Узкое место интеграции, которое стремится устранить MCP

Сегодня интеграция ИИ-систем чаще всего требует от разработчиков тщательной предварительной настройки каждого конкретного подключения к внешней системе — будь то CRM, ERP или внутренняя база данных. Такой подход хрупок: малейшие изменения в внешнем инструменте заставляют переписывать интеграцию. Это ещё и медленно, что мешает быстрому внедрению ИИ и адаптации к бизнес-требованиям.

MCP стремится изменить эту парадигму. Его цель — позволить ИИ-приложениям динамически находить и подключаться к новым инструментам и источникам данных в реальном времени — подобно тому, как пользователь переходит по ссылкам на сайте.

После открытия возможностей больших языковых моделей и осознания их ограничений при работе с внешними знаниями, многие команды начали применять методы вроде retrieval-augmented generation (RAG), в которых контент представляется в векторном виде, а в ответ подбираются релевантные фрагменты.

Хотя этот подход полезен, он не решает фундаментальную задачу — обеспечение ИИ-агентов доступом к нескольким источникам данных в реальном времени и возможностью выполнять действия через API и инструменты. Для этого нужна более надёжная и стандартизированная архитектура, особенно если речь идёт об интеграции с существующими программными решениями.

Как подготовиться к эре MCP, чтобы сохранить конкурентоспособность

Несмотря на типичные сложности, с которыми сталкиваются новые стандарты, MCP набирает серьёзные обороты благодаря высокому спросу со стороны бизнеса и растущему сообществу разработчиков. Для руководителей это означает важный стратегический сдвиг, требующий активных действий: провести аудит текущей ИИ-инфраструктуры, запустить пилотные проекты, оценить готовность вендоров к работе с открытыми стандартами и назначить внутренних евангелистов для поиска возможностей внедрения.

Поскольку Model Context Protocol уже не просто модный тренда, а будущее ключевой инфраструктуры, компаниям важно действовать на опережение — начинать с небольших экспериментов, чтобы сформировать конкурентные преимущества и быть готовыми к масштабному внедрению интегрированных ИИ-систем раньше конкурентов. Будущее за теми, кто сможет использовать агентов, подключённых к их собственным данным и инструментам — тогда, когда это действительно нужно.

Перевод статьи How Model Context Protocol Is Changing Enterprise AI Integration от Felipe Jaramillo, 21.04.2025