MCP-сервер (Model Context Protocol) — серверная реализация открытого протокола для стандартизированного взаимодействия языковых моделей ИИ (LLM) с внешними инструментами, ресурсами и данными. MCP обеспечивает унифицированный обмен контекстом между AI-приложениями (Host/Client) и сервисами, заменяя кастомные API на JSON-RPC интерфейс.
Архитектура MCP
Компоненты:
- MCP Client (в Host-приложении): формирует запросы от LLM, отправляет на серверы.
- MCP Server: предоставляет ресурсы (данные), инструменты (функции/API), промпты (шаблоны), sampling (агентные поведения).
- Протокол: JSON-RPC 2.0 по SSE или stdin/stdout, с обнаружением возможностей (discovery).
Процесс работы:
- Client запрашивает список инструментов/ресурсов.
- LLM анализирует задачу и генерирует вызов.
- Server выполняет (API, БД, файлы) и возвращает результат.
Применение MCP-сервера
- Интеграция LLM: Подключение моделей к БД, API, файлам без кастомного кода.
- Агентные системы: Рекурсивные вызовы инструментов, workflow.
- Экосистемы: Spring AI, Microsoft Agent Framework, OpenAI‑совместимые хосты.
- RAG и инструменты: Доступ к внешним знаниям для генерации ответов.
Преимущества MCP
| Плюсы | Минусы |
|---|---|
| Стандартизация API | Новая экосистема (2024+) |
| Компонуемость серверов | Требует MCP‑клиентов |
| Stateful сессии | Overhead JSON-RPC |
Рекомендации: развёртывайте MCP-сервер на VPS (2+ ГБ RAM, NVMe) для приватных инструментов. Интегрируйте с LangChain/Spring AI для production.