PR-CY 
Тендеры и лиды
Информация
В прошлый раз мы говорили о том, что такое MCP-сервер, как он работает и для каких задач подойдет.
Сегодня расскажу о том, как именно можно использовать технологию MCP, с какими проблемами сталкиваются пользователи MCP-серверов и о том, какое будущее их ждет.
Сегодня MCP-серверы используются как в сфере искусственного интеллекта, так и в промышленных решениях. Разработчики и компании быстро адаптируют этот протокол и создают коннекторы для самых разных сервисов.
MCP-серверы помогают компаниям подключать ИИ-ассистентов к внутренним системам и базам данных.
Например, Anthropic разработала готовые MCP-решения для Google Drive (управление документами) и Slack (корпоративные чаты). Теперь ИИ может находить нужные файлы в Drive или кратко пересказывать обсуждения из Slack по запросу сотрудника.
MCP-серверы для продуктов Atlassian — Confluence (база знаний) и Jira (управление задачами) — позволяют ИИ быстро находить проектную документацию или информацию о тикетах.
Эти интеграции превращают нейросеть из простого генератора текстов в незаменимого помощника, который понимает внутренние процессы компании.
Первыми протокол MCP начали использовать компании, которые создают ПО для программистов, — Zed, Replit, Codeium и Sourcegraph.
Например, через MCP-сервер GitHub ИИ может получить доступ к отдельным файлам в репозитории (без загрузки всего проекта) и даже помочь с управлением версиями — создавать ветки или писать сообщения к коммитам.
Представьте: вы просите ассистента «найди функцию, отвечающую за авторизацию», и он сразу показывает нужный код. Или говорите: «создай ветку для фичи Y» — и он выполняет команду.
Еще есть MCP-серверы для работы с Git и Puppeteer (автоматизация действий в браузере). Они полезны при тестировании или сборе данных.
MCP-серверы сильно меняют взаимодействие ИИ с инструментами разработки. И постепенно нейросети становятся полноценными участниками DevOps-процессов.
В научной сфере MCP-серверы позволяют ИИ работать с крупными базами знаний. Например, MCP-сервер для arXiv дает нейросети доступ к научным публикациям. Исследователь может запросить: «найди последние статьи по квантовым вычислениям на arXiv» — и ассистент выполнит поиск через API.
MCP-коннекторы для веб-поиска (Brave Search) и новостей (Google News) дают ИИ актуальную информацию, а не только данные из обучающих наборов. Это особенно важно для ответов, которые требуют свежих данных, а не тех сведений, которые уже устарели.
Вы можете объединить MCP-сервер с системой аналитики, и это позволит ИИ работать с реальными данными.
Например, MCP-сервер можно подключить к платформе мониторинга ошибок (Sentry или Raygun). ИИ будет получать логи сбоев и метрики производительности автоматически, что поможет разработчикам анализировать проблемы.
Подключите свой сайт к нашей платформе аналитики, чтобы отслеживать позиции и выявлять ошибки с максимальным комфортом. Вы будете получать уведомления обо всех изменениях на вашем сайте в течение суток — еще до того, как проблема станет серьезной.
MCP-серверы значительно упрощают интеграцию ИИ-моделей в различные системы. Но это не значит, что они не лишены недостатков. Проблемы затрагивают как разработчиков, так и конечных пользователей, и влияют на безопасность, производительность и удобство работы.
MCP-серверы используют протокол OAuth 2.1 для управления доступом, что создает несколько проблем:
Чтобы разгрузить сервер, можно внедрить многоуровневую систему аутентификации или использовать специальные решения Identity and Access Management (IAM).
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13201 тендер
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
MCP-серверы передают данные через стандартные потоки ввода-вывода (stdio), что создает уязвимости. Локальные пользователи могут случайно запустить опасный скрипт, особенно если не разбираются в технических деталях. Злоумышленники могут использовать эту особенность, чтобы внедрить вредоносные команды, особенно в корпоративных сетях с недостаточной защитой.
Снизить риски поможет ограничение прав локальных пользователей, использование sandbox-режимов и регулярный аудит кода.
MCP предлагает множество инструментов, но не всегда предотвращает опасные операции:
В этом случае поможет внедрение многоэтапного подтверждения критических операций и журналирование всех действий модели.
Большие языковые модели (LLM) требуют значительных вычислительных ресурсов, а MCP не всегда оптимизирует затраты:
Снизить затраты поможет кэширование, сжатие данных и динамическое управление квотами.
MCP расширяет возможности взаимодействия с ИИ, но это и делает его мишенью для атак. Злоумышленники могут внедрять вредоносные запросы и так, например, заставлять модель раскрывать конфиденциальные данные.
Фильтрация входных данных не всегда эффективна против сложных атак. Но продвинутые методы валидации промтов и мониторинг подозрительных запросов могут помочь.
Даже с MCP-сервером ИИ остается неидеальным. Модели могут ошибаться в интерпретации контекста или выдавать неточные ответы. Некоторые проблемы (например, галлюцинации ИИ) не решаются на уровне протокола и требуют дополнительных проверок.
Надежность системы повысит комбинирование MCP с другими инструментами (например, внешними валидаторами ответов).
Подписывайтесь на наш ВК и Телеграм, чтобы узнавать последние новости SEO и нейросетей, а еще подсматривать новые фишки продвижения.
Всего за шесть месяцев MCP эволюционировал из новой концепции в главный компонент инфраструктуры для внедрения искусственного интеллекта. Расскажем, что изменит эта технология в будущем.
MCP-сервер становится стандартной архитектурой, и количество совместимых с ним инструментов продолжает увеличиваться. Однако это создает трудности для других API-технологий. Если они не будут успевать за развитием MCP, это может привести к их отставанию и потере популярности.
Современные фреймворки уже позволяют MCP-серверу самостоятельно обнаруживать новые инструменты и подключать их к рабочим процессам. ИИ-модели становятся все эффективнее, поэтому разработчики будут получать все больше времени для решения других задач.
MCP-сервер может интегрировать ИИ-модели с любыми инструментами. Это дает специалистам из разных отраслей широкие возможности для инноваций. Помимо IT-индустрии, MCP будет использоваться, например, в финансах, медицине и производстве.
На скриншоте — пример использования МСР в криптопроектах. DeMCP предоставляет доступ к GPT-4 и Claude через MCP-инстансы по запросу (источник: demcp.ai).
Уже сегодня существует множество сервисов и агентов, поддерживающих MCP, и их число постоянно увеличивается. Не исключено, что пока вы читаете этот текст, было выпущено еще несколько новых решений.
Понимание того, как работает MCP-сервер сегодня — это взгляд на завтрашний день ИИ приложений. В недалеком будущем искусственный интеллект перестанет быть «черным ящиком» и станет адаптивной частью цифрового мира. Этот стандарт сделает искусственный интеллект умнее, практичнее и доступнее для всех.
