Операция выполнена!
Закрыть
info@vsetut.pro
Стать автором
Вернуться

Model Context Protocol (MCP): как ИИ-агенты «разговаривают» с внешним миром

24.04.2026 15:55:06 | Хабр
Хабы: Python, Машинное обучение, Проектирование API

Если вы читали или смотрели видео про MCP, то наверняка сталкивались с таким комментарием:

«Спасибо, ещё одна статья, из которой я ничего не понял».

Аналогии и пояснения вроде «MCP — это как USB Type-C» или «MCP — это Tools, Resources и Prompts» лично мне не добавляли понимания. Поэтому я решил подробно изучить данную технологию и написать статью, где будет понятно, достоверно и применимо. Без магии. Попутно я прошёл обучение у Anthropic (ссылки дам, сертификаты выдают, курсы бесплатные, cправда на английском).

Я ставил себе цель ответить на вопросы:

Что такое MCP и как он связан с ИИ?

Как чат GPT (большая языковая модель, LLM) может вызвать какой-то инструмент (tool)?

Модель же языковая, т.е. она умеет говорить, рассуждать, отвечать, но никак не делать. Как LLM может читать файлы, вызывать программы, открывать интернет сайты, вызывать внешние API?

Для программистов, кто в теме и уже использовал MCP-сервера, т.е. знает серверные примитивы: tools, resources и prompts, возможно будут интересны клиентские примитивы: sampling, roots, elicitation. Они звучат загадочно и трудно переводимы. И чтобы вас заинтриговать: MCP-сервер благодаря sampling может «сжигать» ваши LLM-токены для выполнения своих серверных задач. А благодаря roots получать доступ к файлам на вашем компьютере.

Итак, поехали.
Подробнее
Читайте также
НОВОСТИ

ВСЕ НОВОСТИ
ПИШИТЕ

Техническая поддержка проекта ВсеТут

info@vsetut.pro

Copyright © 2026 - vsetut.pro