Что такое MCP-серверы и как они работают?

Вы могли встречать аббревиатуру MCP в статьях об искусственном интеллекте и задаваться вопросом, какую проблему решает MCP сервер.

Этот вопрос и станет отправной точкой для нашей статьи. Мы разберём эту концепцию и покажем, какую роль играет MCP (протокол контекста модели) в работе больших языковых моделях.

Что такое MCP сервер

MCP сервер — это небольшой сервис, который стоит между искусственным интеллектом и реальным миром данных: базами, очередями сообщений и платными сервисами. Модель искусственного интеллекта внутри чат-бота умеет предсказывать текст, но сама не может открыть таблицу, посмотреть складские запасы или узнать погоду. MCP сервер помогает с этим: он получает четкий запрос, переводит его в нужный внешний вызов и возвращает ответ, чтобы модель могла использовать свежие данные.

Если говорить техническим языком, MCP — это «узел сервиса, который реализует функции MCP через HTTP/2 или gRPC». Проще говоря, это регулировщик трафика, который не даёт умным помощникам работать вслепую.

Пример

Голосовой помощник спрашивает: «Сколько синих худи на складе №17?» Модель отправляет описатель (descriptor – структурированное описание запроса) inventory.quantity(color=blue, warehouse=17) на MCP сервер. Сервер проверяет правила доступа, выполняет SQL-запрос, дает ответ и фиксирует всю операцию для аудита.

Формальная структура MCP сервера

MCP сервер устроен по слоям, которые отвечают за прием, обработку и выдачу данных:

• Слой входа (Ingress) — точка gRPC/HTTP, куда модель искусственного интеллекта отправляет описатели.
• Слой адаптеров (Adapter) — плагины для работы с SQL, S3, векторным поиском или REST, каждый изолирован.
• Слой выхода (Egress) — сериализатор (специальный компонент, которая преобразует данные из внутреннего формата в удобный для передачи или хранения), который возвращает данные в формате JSON или Protobuf, добавляет информацию о происхождении и обновляет журнал операций.

Поток данных симметричен, поэтому множество моделей могут использовать один кластер MCP серверов без риска утечки данных. Эта возможность работы с несколькими арендаторами (клиентами и/или моделями) одновременно — одна из причин, почему архитекторы считают такие узлы одними из лучших MCP серверов для масштабирования.

История MCP

История MCP началась в 2019 году, когда впервые на GitHub появился проект Claude MCP — временное решение, которое связывало чат-бота с ненадежной системой управления клиентами (CRM). Уже к версии 0.5 добавили проверку запросов и специальные метки для памяти, и этот простой помощник превратился в полноценный MCP сервер, готовый к работе в реальных условиях.

В январе 2021 года случилось еще одно важное событие: разработчики передали спецификацию MCP в организацию CNCF и выпустили версию 1.0 с стабильным интерфейсом. После этого технологией заинтересовались крупные компании, и команда добавила сервис управления MCP с автоматическим масштабированием и строгим журналированием, чтобы соответствовать требованиям безопасности, таким как PCI-DSS и HIPAA.

Главной особенностью MCP стала совместимость: специальные тесты гарантируют, что любой запрос (описатель), который работает на одном MCP сервере, точно так же работает и на другом. Благодаря этому производители могут конкурировать по скорости, количеству поддерживаемых плагинов и удобству обновлений. В технических блогах регулярно публикуют рейтинги самых быстрых и функциональных решений.

Чтобы поддерживать развитие, проект стал выпускать долгосрочные версии с обновлениями каждые 18 месяцев и добавил встроенную поддержку OpenTelemetry — инструмента для мониторинга. Также появился реестр плагинов, который позволяет сообществу создавать и делиться адаптерами, наборами описателей и правилами безопасности с открытыми лицензиями. Всё это сделало MCP еще более надежным и быстро развивающимся элементом в экосистеме облачных технологий.

Принцип работы MCP сервера

Представьте себе маленькое почтовое отделение, которое стоит перед всеми вашими базами данных и API. Приходит письмо (ваш запрос), и служащий, читающий конверт, уже знает три правила: кто может читать, кто может писать и кто имеет дополнительные полномочия. Этот служащий — это MCP сервер.

Никаких сложных схем — можно представить MCP как упрямый обратный прокси, который тщательно проверяет каждую печать и отслеживает каждую посылку. Ни один SQL-запрос не проскользнет мимо стойки, и никто не использует память, которую не арендовал.

Метки

Каждый кусочек данных, который сервер хранит или пересылает, несёт одну из трёх меток — READ (чтение), WRITE (запись) или PRIVILEGED (привилегии). Эта метка «путешествует» вместе с данными, как багажная бирка. Когда приходит запрос, сервер сначала смотрит на метку, ещё до обращения к базе. Если метка не совпадает с правами вызывающего, запрос сразу отклоняется. Нет никаких секретных обходных путей — метки встроены прямо в описатель, а не хранятся отдельно.

Описатели вместо прямых путей

Новичок может ввести в программу запрос вроде customer.balance и удивиться, почему сервер отвечает так быстро. Но на самом деле это не просто название таблицы в базе данных. Это специальный «описатель» — ссылка на запись в списке, который называется манифестом. Манифест — это обычный текстовый файл в формате YAML, который хранится внутри программы. Для каждого описателя там прописано, какой заранее подготовленный запрос нужно выполнить, какие данные подставить и какой тип ответа ожидать.

Поскольку эти запросы готовятся заранее, программа никогда не выполняет опасный универсальный запрос вроде «SELECT *». Ваша модель просто запрашивает описатель и ждёт результата.

Сообщения

Адаптеры — маленькие плагины, которые работают с HTTP, gRPC или MQ — не передают серверу необработанный поток байтов. Они упаковывают данные в сообщения с небольшим заголовком: идентификатор, длина, контрольная сумма. Благодаря этому сервер может повторить отправку, если что-то пошло не так, замедлить передачу, если приёмник перегружен, или проследить сообщение по маршруту.

Микрокод

Можно отправить небольшой файл с микрокодом (.mic) в работающий контейнер и изменить лимиты, фильтры или метки по умолчанию без пересборки всего образа. MCP сервер загружает такие модули на старте и следит за папкой с новыми файлами.

Модуль обычно содержит не более 50 строк кода на языке, похожем на Lua. Просто положите файл в папку — и сервер сразу применит новые правила. Если что-то пойдёт не так, удалите файл — и изменения отменятся.

Планировщик и управление ресурсами

Сервер создаёт рабочих («воркеров» или workers) процессов, но не по одному на каждое соединение — это бы перегрузило слабые устройства. Вместо этого каждый чат или запрос API становится сессией. Сессия управляет очередью описателей, контекстом и бюджетом токенов — это ожидаемое время работы на процессоре. Планировщик распределяет ресурсы справедливо: сессии с высокой приоритетностью получают больше токенов, фоновые задачи — меньше.

Память с четкими границами

Память разделена на специальные блоки — «слэбы» — которые создаются при запуске и бывают трёх типов: только для чтения, изменяемые и системные. Каждый дескриптор знает, к какому слэбу он относится. Если программа из изменяемого блока попытается изменить данные в блоке только для чтения, сработает аппаратная ошибка. MCP сервер отследит это и покажет предупреждение. Эта функция помогает тестировщикам: достаточно включить её, запустить тесты и ошибки превращаются в предупреждения.

Пошаговый пример обработки запроса

Рассмотрим, что происходит, когда приходит запрос:

1. Клиент отправляет запрос в формате JSON через HTTPS адаптер — это безопасный канал связи, который принимает данные от пользователя или другой системы.
2. Адаптер упаковывает полученные данные в структурированное внутреннее сообщение — так система может удобно и однозначно обработать запрос дальше.
3. Планировщик помещает это сообщение в очередь сессии — сессия связывает все действия одного пользователя или одного запроса, чтобы управлять ими последовательно и эффективно.
4. Рабочий процесс (воркер) извлекает из сообщения описатель, например, customer.balance — описатель — это специальный указатель на нужные данные или операцию.
5. Манифест сопоставляет описатель с заранее проверенным и безопасным SQL-шаблоном — это значит, что запрос к базе данных заранее подготовлен и проверен, чтобы избежать ошибок и уязвимостей.
6. SQL-шаблон выполняется в базе данных с минимально необходимыми правами доступа — это повышает безопасность, не давая запросу больше прав, чем нужно.
7. Результат запроса получает метку READ (только для чтения) и возвращается обратно в систему — метка помогает контролировать, как можно использовать эти данные дальше.
8. Адаптер распаковывает внутреннее сообщение, преобразует результат в JSON и отправляет ответ клиенту — пользователь получает понятный и удобный для обработки ответ.

На всех этапах пользовательский код не формирует SQL-запросы напрямую, не обращается к памяти, к которой не должен, и не обходит метки безопасности. Всё видно в логах, которые будут понятны: временные метки, имена описателей, количество токенов. Если загрузить плохой патч микрокода, сервер откажется его применять и укажет на ошибку. Если превысить лимит токенов, планировщик приостановит сессию на короткое время и продолжит работу с другими.

Ключевые функции MCP

Все функции MCP сделаны с акцентом на простоту и безопасность, чтобы человек со старта мог легко самостоятельно развернуть MCP сервер.

Обработка транзакций

Когда бот бронирует билет, списывает деньги с карты и отправляет квитанцию по электронной почте, сервер объединяет все эти три действия в одну неделимую операцию. Если отправка письма не удалась, платеж автоматически отменяется — так обеспечивается полная надежность и согласованность данных, даже если системы разные. Внутри сервер хранит журнал откатов в буфере, поэтому даже при внезапном отключении питания операция либо повторяется, либо отменяется при перезапуске. Именно эта гарантия «всё или ничего» — одна из причин популярности MCP у финтех-команд, которым важно отслеживать каждый доллар.

Интеграция с файлами и базами данных

Один язык описателей (DSL) поддерживает работу с объектными хранилищами, серверами хранения, SQL, NoSQL, векторным поиском и даже устаревшими SOAP-шлюзами. Поскольку все адаптеры используют единый формат сообщений, операторы одновременно видят графики пропускной способности, всплесков ошибок и кэш-промахов в инструментах MCP с готовыми панелями Grafana. Нужно быстро подключиться к S3 при резком росте трафика? Просто добавьте небольшой YAML-фрагмент, перезагрузите систему — и адаптер сразу появится с настроенными проверками состояния.

Встроенная безопасность

Все правила (политики) защищены специальной цифровой подписью — это как печать, которая подтверждает, что правила настоящие и их никто не подменял. Обновления правил принимаются только если подпись правильная. Чтобы система не зацикливалась и не работала неправильно, есть защита от таких ошибок.

Важные ключи для безопасности хранятся в местах, куда никто не может случайно или специально записать что-то новое. Правила редактируются в программе, которая похожа на привычные инструменты от Microsoft, поэтому инженерам, которые с ними работали раньше, легко разобраться. Сам движок правил строго следит за тем, чтобы у каждого была только нужная минимальная возможность — это помогает избежать ошибок и защищает систему от неправильных настроек.

Где используют MCP?

Примеры ниже показывают, как очень разные сферы используют один и тот же язык описателей (DSL), структурированные сообщения и политики, чтобы данные всегда оставались точными, а проверяющие — довольными:

• Банковские помощники. Кластеры серверов MCP позволяют чат-ботам быстро показывать балансы и одновременно записывать каждый запрос для аудита. Каждый запрос помечается как «только для чтения» и сопровождается журналом отката, чтобы проверяющие могли шаг за шагом просмотреть всю переписку. Банки также автоматически передают эти логи в системы безопасности, экономя недели на интеграции.
• Телеком. Боты получают данные по счетам через описатели, не показывая целые таблицы. Например, описатель account.statement возвращает выписки за последние шесть месяцев, автоматически фильтруя данные по региону пользователя. Благодаря специальной системе сообщений MCP нагрузка после запуска новых устройств сглаживается, и центры поддержки реже сталкиваются с ошибками даже в пиковые моменты.
• Медицина. Адаптеры скрывают личные данные перед передачей результатов анализов в модель, чтобы соблюдать конфиденциальность. Если появляются новые требования, можно быстро обновить правила скрытия данных с помощью небольшого патча.
• Розничные киоски. Устройства на местах запускают облегчённые MCP-серверы, чтобы можно было проверять наличие товаров даже при потере связи с интернетом. Данные о запасах кэшируются локально, а после восстановления связи обновления автоматически синхронизируются.
• Игры. Студии встраивают бесплатный MCP-сервер в процесс создания игр, чтобы управлять диалогами персонажей через простые текстовые файлы. Сценаристы редактируют тексты, сохраняют их в системе контроля версий, и автоматический процесс обновляет описатели. Во время тестов дизайнеры могут быстро исправлять диалоги, например, помечая спойлеры.
• Госструктуры. Порталы экстренной помощи масштабируются за счет облачных копий MCP-серверов, управляемых коммерческими сервисами. При резком росте обращений, например во время лесных пожаров, система автоматически запускает дополнительные узлы с нужными политиками. Граждане получают стабильный отклик, а после кризиса можно полностью проследить все запросы для анализа.

Работа с MCP сервером на практике

Работа с MCP сервером в продакшене — это не героические команды в терминале, а скорее регулярная забота о системе: удобные интерфейсы, хорошая автоматизация и четкие сигналы, если что-то идёт не так.

Далее мы опишем основные инструменты и приемы, которые помогут поддерживать серверы в хорошем состоянии даже при большом объеме задач.

Административные инструменты и интерфейсы

Обычно администратор начинает работу с веб-консоли, которая входит в комплект инструментов MCP. На панели управления показываются важные данные в реальном времени: состояние системы, доступные ресурсы (токены), задержки адаптеров и статус цифровых подписей для каждого загруженного манифеста. Если нужно разобраться глубже, инженеры переходят к командной строке MCPctl, где можно посмотреть подробные логи с отметками сессий и описателей — это сильно ускоряет поиск проблем.

Для повторяющихся правок есть редактор манифестов в формате JSON с проверкой схемы, который не даёт ошибкам попасть в продакшен.

Поддерживаемые языки программирования

Официальные SDK доступны для Python, Node, Go, Java и Rust — все они работают с одним и тем же API описателей, благодаря чему микросервисы на разных языках могут общаться с MCP узлом одинаково.

Сообщество также поддерживает версии для Swift и C# — это покрывает мобильные и Windows-платформы. Для новичков есть подробные руководства по созданию MCP сервера с помощью Docker Compose, Helm для Kubernetes или системных юнитов systemd. Благодаря единообразию API, прототип чат-бота легко масштабируется до большого кластера без переписывания связующего кода.

Масштабирование, резервное копирование и обновления

Один MCP сервер легко обрабатывает тысячи запросов в секунду, но нагрузка обычно распределяется неравномерно. Чтобы справиться с этим, добавляют несколько копий сервера, которые работают вместе за балансировщиком нагрузки. Балансировщик распределяет запросы так, чтобы сессии сохраняли связь и контекст разговоров.

Каждый час создаются копии манифестов и журналов, которые сохраняются в хранилище, где их нельзя изменить. Регулярно проводятся тесты, чтобы убедиться, что систему можно восстановить за пять минут после сбоя.

Обновления сервера проходят по схеме blue-green: новая версия сначала запускается на небольшой части серверов, собираются данные о её работе, и только если всё хорошо, переключается основной трафик на новую версию.

Система наблюдения

Каждый узел сразу отправляет данные для OpenTelemetry, счетчики Prometheus и логи в формате JSON. Облачные операторы собирают эти данные в центральные системы безопасности (SIEM), которые предупреждают, если кто-то превышает лимиты или делает странные запросы.

Некоторые системы даже отправляют подробные отчёты в большие языковые модели, которые на простом языке объясняют, что произошло — это как искусственный интеллект, который следит за другим искусственным интеллектом, используя данные с сервера.

Заключение

Так что же такое MCP серверы на практике?

Если отвечать на этот вопрос простыми словами, это регулировщик трафика для ваших данных и искусственного интеллекта. Метки показывают, к каким данным можно обращаться в каждом запросе, описатели направляют запросы в нужные системы, а специальная операция гарантирует, что если что-то пошло не так, все изменения отменятся и ничего не сломается. Благодаря таким механизмам MCP-серверы показывают отличную надёжность и высокую производительность.

Вы можете запустить MCP сервер у себя на ноутбуке, развернуть его на VPS или использовать управляемый кластер для серьёзных задач — суть остаётся одна и та же: ИИ или любой другой клиент отправляет запрос, а сервер возвращает проверенный и аккуратно подготовленный ответ с почти 100% доступностью. Правила работы понятны всем — разработчикам, операторам и аудиторам, что позволяет сосредоточиться на создании умных моделей, а не на поиске ошибок в данных.