Что такое MCP (Model Context Protocol): простыми словами и зачем он нужен для ИИ-интеграций

MCP позволяет подключать нейросети к сайтам, CRM, ERP и другим системам. Разбираемся простыми словами, как работает этот протокол, зачем он нужен бизнесу и сколько стоит его внедрение.

Что такое MCP

MCP – это (с английского Model Context Protocol) протокол, созданный компанией Anthropic, который показывает, как нейросетям взаимодействовать с программами.

Если непонятно, вот аналогия с Type-C кабелем: у нас есть телефоны iPhone (новые), Google Pixel, Samsung – и все они заряжаются через один кабель. Почему? Потому что разработчики данных девайсов реализовали поддержку спецификации Type-C. В нашем примере слово «спецификация» можно считать эквивалентом протокола.

Так вот, MCP – это то же самое, что и Type-C, только для нейросетей.

Как работает

MCP – это набор правил, он «лежит» в интернете, и нейросети, которые поддерживают данный протокол, могут с ним взаимодействовать. Например, есть сайт site.ru, а его MCP располагается по адресу site.ru/mcp.

Нейросеть подключается к MCP и видит набор команд, которые она может использовать. Это может быть:

Поиск по сайту;
Формирование корзины;
Оформление заказа;
Модуль сравнения товаров;
Авторизация от имени пользователя;
Создание тикета в техническую поддержку от имени пользователя;
Создание запроса на возврат средств от имени пользователя.

Ну а далее всё зависит от фантазии: делегируйте нейросети часть своих задач, а сами займитесь чем-нибудь другим, пока ChatGPT или DeepSeek ищет то, что Вам нужно.

Как создаётся MCP: технический разбор

Сейчас будет углублённый материал, если Вы не разработчик или Вам просто неинтересно – можете пропустить данный раздел.

MCP чаще всего делают на основе API.

Например, у Вас есть готовое API веб-приложения, что-то подобное:

http-api.ts

Данный код создаёт задачу в ERP. Если Вы знакомы с чистой архитектурой, то должны знать, что самое главное в этом коде – это makeCreateTaskUseCase. Это useCase, который содержит в себе всю главную бизнес-логику. Код создаёт задачу и делает ещё какие-то важные для бизнеса штуки.

create-task.usecase.ts

Вот этот useCase оборачивают в MCP-сервер и получают что-то подобное:

mcp-server.ts

Иными словами, router и маршруты (или handlers, смотря что используете) немного другие, но основная бизнес-логика не затрагивается – useCase и всё, что за ними, остаётся прежним.

Это самый распространённый и простой способ создать MCP. Если у Вас есть хорошее API, то обернуть его в MCP – вопрос пары часов разработки. Дольше это всё тестироваться будет.

Вопрос-ответ

Ниже попробуем угадать некоторые вопросы и сразу дадим на них ответы.

Сколько стоит разработка MCP?

Сложный вопрос, всё зависит от объёма API, качества тестирования и подрядчика. Если API идеальное, разработчик знает все подводные камни, то обернуть API в MCP – это пара часов, плюс хотя бы день на тесты.

Если взять на это 16 часов по ставке 2500 рублей в час среднестатистического агентства России, то цена в 40 000 рублей выглядит приемлемо. Если API нет, то есть вероятность, что разработка вырастет до нескольких сотен тысяч рублей. Но вот стоит ли разработка MCP миллион... тут мы бы начали сильно сомневаться на месте заказчика.

Зачем MCP, если нейросеть может работать по API?

Да, только вот каждая новая нейросеть будет «разрабатывать» под это API свои инструменты. То есть это универсальный инструмент, который может использовать огромное количество нейросетей. Иными словами – MCP использовать немного дешевле с точки зрения расхода на токены.

Все ли нейросети поддерживают MCP?

Нет, MCP придумали в Anthropic, это создатели Claude, после данную идею подхватили крупные игроки рынка: OpenAI с их ChatGPT, DeepSeek, Qwen, Kimi, Яндекс со своими последними версиями нейросетей.

Некоторые старые версии ИИ, типа GPT-3, не поддерживают MCP. Плюс разные странные локальные нейросети, которые разрабатывают для каких-то конкретных целей.

Чем MCP отличается от обычного API?

API – это способ взаимодействия программ между собой. Например, сайт интернет-магазина через API может получать информацию об остатках товара из ERP или передавать в CRM данные о новом заказе.

MCP позволяет нейросетям использовать возможности этих же систем через единый протокол. Причём заменять существующее API не нужно: чаще всего MCP-сервер просто использует его для выполнения команд.

Безопасно ли подключать нейросеть через MCP?

Сам по себе MCP не делает интеграцию ни безопасной, ни небезопасной. Всё зависит от того, как разработчики настроили доступ к данным и какие команды разрешили выполнять нейросети.

Например, можно дать ИИ доступ только к поиску информации в CRM, а можно разрешить создавать сделки, менять их статусы и удалять записи. Очевидно, что во втором случае требования к безопасности будут выше.

Поэтому при разработке MCP важно предусмотреть авторизацию, ограничение прав доступа и подтверждение критичных действий пользователем.