*Прямая ссылка на видео https://www.youtube.com/watch?v=qtr2KvjhuYs
**Пересказ видео сделала нейросеть https://300.ya.ru/
Пересказ видео
Проблема взаимодействия AI с внешним миром
- Простые запросы к Copi могут быть выполнены, но сложные модели не справляются с базовыми действиями в реальном мире.
- Проблема не в вычислительной мощности, а в отсутствии стандартизированного способа взаимодействия с внешними системами.
MCP как решение
- MCP (Model Context Protocol) создаёт мост между моделями и внешними сервисами.
- Протокол позволяет моделям адаптироваться к новым инструментам без переобучения.
Архитектура MCP
- MCP состоит из двух ключевых компонентов: клиента и сервера.
- Клиент запрашивает у сервера доступные инструменты и ресурсы.
- Сервер отвечает структурированным списком инструментов с полной спецификацией.
Преимущества MCP
- MCP упрощает интеграцию AI с внешними системами, уменьшая необходимость в сложных пайплайнах.
- Протокол позволяет создавать экосистему mcp серверов, где каждая SaaS платформа предлагает свой сервер из коробки.
- MCP освобождает разработчиков от рутинной работы и позволяет сосредоточиться на важных задачах.
Демонстрация MCP
- В реальном приложении ассистент взаимодействует с сервисом через mcp для управления заказами.
Описание интерфейса
- Простой чат интерфейс для общения с ассистентом
- Ассистент подключен к mcp серверу
Работа с заказами
- Запрос списка последних заказов
- Получение подробной информации о заказе
- Отправка напоминания о оплате
- Создание нового заказа и изменение его статуса
- Подсчёт суммы проданных заказов
- Запрос заказов по клиенту и товару
Преимущества mcp
- Естественный интерфейс для работы с различными системами
- Модель определяет намерения пользователей и преобразует их в вызовы CP сервера
- MCP сервер преобразует запросы в API вызовы к системам
- Централизованная логика вызовов, обработки ошибок и форматирования ответов
Заключение
- MCP решает проблемы взаимодействия с внешним миром и сложности интеграции
- Экономия времени на интеграции
- MCP стандартизирует взаимодействие систем
Советы по работе с mcp
- Использовать mcp как дополнение к API
- Разделять функциональность на логические mcp сервера
- Соблюдать высокий уровень абстракции
- Разработка с использованием mcp требует понимания архитектуры
В этом видео
Эпизоды
Расшифровка видео
Поиск по видео
Введение
0:00
забавный Парадокс мира ai несколько
0:02
строк простого кода могут отправить
0:04
запрос copi и получить данные а
0:06
сложнейшие языковые модели триллиона
0:08
параметров обученные на петабайт данных
0:11
не способны выполнить даже базовые
0:13
действия в реальном мире проблема Не
0:15
вычислительной мощности или сложности
0:16
этих моделей проблема в отсутствии
0:18
стандартизированного способа которым они
0:20
могут взаимодействовать с внешними
0:22
системами Сегодня я покажу вам протокол
0:24
который может сделать для ai то же что
0:26
http сделал для интернета превратить
0:29
изолированные систе в единую
0:30
функциональную экосистему Привет Я
0:33
Дмитрий березницкий за 25 лет в it Я
0:35
видел как технологии проходят путь от
0:37
хайпа до стандартов с ЛМ сейчас
0:39
происходит то же что было с
0:41
веб-технологии в девяностых сначала хаос
0:43
возможностей потом появление стандартов
0:45
которые всё меняют я не просто расскажу
0:47
теорию в концу видео мы посмотрим
0:49
работающую систему с использованием mcp
0:51
и LM большинство думает что для создания
0:53
и агентов нужно строить сложные пайплайн
0:56
с десятками интеграций и постоянно их
0:58
поддерживать Это заставляет многих
1:00
отказываться от использования eii в
1:01
серьёзных проектах нам не нужно больше
1:03
интеграции нам нужны стандарты и mcp —
1:06
первый серьёзный Шаг в этом направления
1:08
за последний год мне довелось создать
1:09
несколько продуктовых решений с
1:11
интеграцией ai в рабочие процессы один
1:13
из самых интересных проектов — это
1:14
замена сложной админки с десятками
1:16
настроек на простой чат интерфейс где
1:18
бизнес пользователи могли общаться с
1:20
данными на естественном языке работа с
1:22
Иа интеграция показала мне что каждая
1:24
задача требует своего подхода Сегодня я
1:26
хочу сосредоточиться на mcp протоколе
1:28
который открывает новый возможности для
1:30
взаимодействия языковых моделей с
1:32
внешними сервисами и показывает как мы
1:34
можем использовать его для создания
1:36
практичных решений вот что мы сегодня
1:38
разберём Почему LM сами по себе
1:40
ограничены для реальных задач и как им
1:43
нужны доступы к контексту как протокол
1:45
mcp создаёт мост между моделями и
1:47
внешними сервисами практическая
1:49
демонстрация mcp от простых запросов до
1:51
настоящих транзакций в
Почему LLM не подходят для реальных задач без контекста
1:55
системе Давайте начнём с главного М —
1:58
это прежде всего предсказатель
1:59
следующего слова они потрясающе хороши в
2:02
этом но сами по себе они ограничены
2:04
своим обучением и не могут
2:05
взаимодействовать с внешним миром Если я
2:07
начну зима крестьянин торжествуя модель
2:11
безупречно продолжит классику это
2:12
впечатляет Но что насчёт практических
2:15
задач попросите даже самую продвинутую
2:17
модель выполнить Запрос к вашей базе
2:19
данных или обновить информацию в CRM
2:21
получите вежливый Отказ А если попросить
2:23
написать код О тут ЛМ блеснёт она выдаст
2:26
вам код работающий или нет Это как
2:29
повезёт Но одно можно сказать точно он
2:31
будет усыпан комментариями как
2:33
новогодняя ёлка игрушками ЛМ обожают
2:35
комментировать каждую строчку каждая
2:37
действие каждую переменную Почему Потому
2:40
что интернет на котором они обучались
2:42
полн именно такого кода но Шутки в
2:44
сторону ум есть гораздо более серьёзные
2:47
ограничение Да некоторые современные
2:49
модели могут выполнять простой Python
2:51
код в своих песочницах но это всегда
2:53
изолированная среда с ограниченным
2:55
набором библиотек и без доступа к вашим
2:57
реальным системам как только речь
2:59
заходит это подключение к вашей базе
3:00
данных доступе к Ci вашего CRM или
3:03
работе с вашими файлами LM оказывается
3:05
бессильно без дополнительных
3:06
инструментов и это Ключевое ограничение
3:09
глубокий разрыв между миром
3:11
интеллектуальных моделей и миром ваших
3:14
бизнес-система ограничения базовой ЛМ
3:17
отсутствие контекста для принятия
3:18
решений неспособность выполнять действия
3:21
без внешних инструментов изоляция от
3:23
систем в которых хранятся важные данные
3:25
Представьте вы создаёте ai ассистента
3:27
для работы с клиентами Вы хотите чтобы
3:29
он мог находить информацию о клиенте в
3:31
CRM проверять статус заказов обновлять
3:34
информацию в базе данных современные м
3:37
уже умеют работать с изображениями
3:39
документами Но для доступа к вашим
3:41
собственным данным нужны дополнительные
3:43
решения мы подходим к ключевому вопросу
3:45
Как преодолеть эти ограничения история
3:47
технологии показывает нам ответ
3:49
стандартизация вспомните как http
3:53
стандартизованный языком для баз данных
3:55
как rest API упростил интеграции в мире
3:57
м мы сейчас находимся в само начале
4:00
такого же процесса сегодня большинство
4:02
разработчиков идёт по пути создания
4:03
множества отдельных интеграций для
4:05
каждой системы своя интеграция свой код
4:08
свой ipi это как собирать пазл где
4:10
каждый кусочек имеет уникальную форму
4:12
этот подход работает но имеет огромную
4:14
цену когда ipi одно из внешних систем
4:16
изменится или когда вы решите поменять м
4:19
провайдера приходится переписывать
4:21
значительную часть кода А если у вас
4:23
десятки интеграций поддерживать их
4:25
становится настоящим кошмаром но сейчас
4:27
появляется новый подход использование
4:29
льного протокола который может стать
4:31
стандартом взаимодействия между м и
4:33
внешними системами Один из таких
4:35
претендентов Model контек прокол
4:37
предложенный недавно и уже привлекающий
4:39
внимание крупных игроков в индустрии Что
4:42
такое mcp на самом деле и почему он
4:44
имеет потенциал стать отраслевым
4:46
стандартом Сейчас я покажу вам
4:47
архитектуру этого протокола и почему он
4:49
может радикально изменить способ
4:51
создания eii
MCP как решение
4:55
систем mcp расшифровывается как мол
4:57
котек прокол или протокол контекста
5:00
модели и это не очередная модная
5:02
аббревиатура а рабочий инструмент
5:03
который решает реальную проблему вся
5:05
соль в слове контекст без него даже
5:07
самая навороченная нейросеть как
5:09
суперхиро с завязанными глазами в
5:11
смирительной рубашке теоретически гений
5:13
а практически бесполезно mcp — это
5:16
универсальный ключ который выпускает ai
5:18
из комнаты и даёт ему доступ ко всем
5:21
дверям в твоём цифровом мире архитектура
5:23
mcp Да неприличия проста всего два
5:25
ключевых компонента mcp Client интерфейс
5:28
для пользователя может быть чем угодно
5:30
от веб-приложения для плагинов IDE mcp
5:32
сервер энд который знает как общаться с
5:34
твоими системами может быть запущен
5:36
локально или в облаки и ключевой момент
5:38
Самый сок всей этой кухни — reflection
5:41
это способность клиента спрашивать у
5:42
сервера Эй чувак что ты умеешь а сервер
5:45
отвечает полным списком инструментов
5:47
ресурсов и других возможностей именно
5:49
это позволяет ai адаптироваться к новым
5:51
инструментам без переобучения Как это
5:53
работает на самом деле давай по-простому
5:55
без академических зау вот как mcb
5:58
работает в реальной жизни шаг один
6:00
запрос Покажи мне все просроченные
6:03
платежи и предложи стратегию их
6:05
обработки ты вводишь эту фразу в mcp
6:07
клиент КД Desktop плагин для vscode или
6:09
любой другой интерфейс с поддержкой mcp
6:12
шаг два LM в работе модель анализирует
6:15
запрос и определяет нужные данные о
6:17
платежах и стратегический анализ какие
6:19
инструменты есть у неё для этого для
6:21
всего здесь нужно кое-что пояснить в
6:23
реальной среде к твоему II может быть
6:24
подключено 510 или даже 20 разных mcp
6:27
серверов у тебя может быть сервер для
6:29
CRM для RP для документооборота обычно
6:32
модели достаточно хорошо умеют
6:33
определять К какой предметной области
6:35
относится вопрос шаг три reflection и
6:39
это ключевой момент здесь происходит
6:41
настоящая магия модель отправляет Запрос
6:43
reflection к выбранным серверам Эй
6:45
финансовый сервер что ты умеешь это и
6:47
есть reflection это как Get Class Get
6:49
methods в Java или de object в Python
6:52
только для удалённых сервисов финансовый
6:54
mcp сервер отвечает структурированным
6:56
списком инструментов модель получает не
6:58
просто список команд А полную
6:59
спецификацию название описание параметры
7:02
типы данных это как sager UI только для
7:05
ai и всё это без единой строчки парсинга
7:07
проверок кейсов и прочей головной боли
7:10
которая обычно съедает огромное
7:11
количество времени при разработке EA
7:13
интеграции до mcp каждый интеграция —
7:16
это как строительство Бурж Халифа с нуля
7:18
каждый раз с фундамента с mcp Ты просто
7:20
выбираешь готовые блоки и соединяешь их
7:22
Как конструктор в который играл в
7:24
детстве настоящая революция начинается
7:26
Когда возникает экосистема mcp серверов
7:28
Представьте мир где иде каждая saas
7:30
платформа предлагает свой mcp сервер из
7:32
коробки подключил и твой II тут же
7:34
получил доступ к функциям girir sales
7:36
Force pog vs без единой строчки
7:39
интеграционного кода это как появление
7:41
rest API Но для мира ai rest произвёл
7:43
революцию в том как сервисы общаются
7:45
друг с другом mcp сделает то же самое
7:48
для общения ai с этими сервисами для нас
7:50
разработчиков это меняет всё Помнишь как
7:52
мы писали километры документации который
7:54
никто не читал или как судорожно
7:56
разбирались в чужом API без документации
7:58
mcp с reflection делает это проблемой
8:00
прошлого mcp — это тот редкий случай
8:03
когда стандартизация не ограничивает а
8:05
освобождает она снимает с нас рутинную
8:07
работу и позволяет сосредоточиться на
8:09
том что действительно
Демонстрация: как AI выполняет действия через MCP
8:12
важно теперь когда мы понимаем концепцию
8:15
mcp Давайте посмотрим как это работает в
8:18
реальном приложении Я подготовил систему
8:20
управления заказами где Ассистент
8:22
взаимодействует нашим сервисом через mcp
8:25
это простой чат интерфейс через который
8:26
мы будем общаться с ассистентом
8:28
ассистент подключен к mcp серверу
8:30
Давайте посмотрим как это работает Итак
8:33
попросим его показать список последних
8:41
заказов он запрашивает доступ до нашего
8:44
сервиса мы ему конечно разрешаем его
8:46
Итак мы видим список заказов которые он
8:48
нам подготовил их здесь пять и что здесь
8:51
произошло и ассистент получил запрос
8:54
определил что нужно получить список
8:55
заказов и отправил соответствующий
8:57
Запрос к mcp серверу CP сервер вызвал II
9:01
нашей системы заказов и вернул
9:02
результаты в систему которые
9:04
сформулировал в человека читаемый ответ
9:06
Итак давайте Запроси у него более
9:07
подробную информацию Выведи пожалуйста
9:09
заказ номер 1298 второй раз он у нас уже
9:12
не спрашивает доступ для нашего ipi и
9:14
просто нам выводит информацию о заказе
9:16
основная информация информация о
9:18
доставке информация о клиенте и смотрите
9:20
что он нам говорит заказ находится в
9:22
статусе ожидает оплаты Обратите внимание
9:25
как и я не только Получил информацию но
9:27
и проанализировал её это показывает как
9:29
комбинация данных и системы
9:31
аналитических способностей создаёт
9:33
по-настоящему полезный интерфейс Давайте
9:35
попросим её отправить напоминание о
9:42
оплате и я опять запрашивает доступ к
9:45
сервису и мы видим что напоминание об
9:48
оплате для заказа 1298 успешно
9:51
отправлено компания получит сообщение на
9:53
телефон здесь мы видим как ai выполняет
9:56
реальное действие в системе отправляет
9:58
напоминание клиенту mcp сервер
10:00
преобразовал этот запрос вызов
10:01
соответствующий ipi и действие было
10:03
выполнено Так давайте теперь создадим
10:05
новый заказ создай новый заказ на
10:10
выдуманного пользователя и выдуманный
10:18
товар Как мы можем видеть Он создал
10:20
новый заказ со следующими данными есть
10:22
информация о товари информация о клиенте
10:24
mcp LM справился с этим автоматически
10:27
Давайте теперь поменяем статус этого
10:29
заказа на оплаченный Отметь этот заказ
10:35
как оплаченный то есть мы в контексте
10:38
разговора сейчас ему сказали этот заказ
10:41
но Он поймёт что это наш предыдущий
10:42
заказ который мы только что создали И
10:44
как мы видим Он отмечает его как
10:47
оплаченный Давайте с вами сделаем ещё
10:49
несколько интересных запросов чтобы
10:50
понять Как это работает
10:53
Посчитай На какую сумму Мы продали
10:57
заказов
11:00
Давайте посмотрим как же он это
11:02
посчитает вы видите он Получил
11:04
информацию обо всех заказах и выдал нам
11:06
и того На какую сумму у нас было заказов
11:09
соответственно оплаченных столько-то в
11:11
пути столько-то и столько-то доставлен и
11:14
выдал Итого по всем нашим реализованным
11:16
заказам Давайте придумаем что-нибудь
11:18
Покажи заказы
11:21
Ивана он делает Запрос к системе и он
11:24
выдаёт нам три заказа по Ивану мы можем
11:26
их увидеть давайте сделаем к нему ещё
11:28
интересный запрос Выведи заказы с
11:32
Айфоном и он нам с вами выводит заказ на
11:35
iPhone его статус стоимость и кто был
11:37
клиент Это лишь небольшая часть того что
11:40
возможно с mcp Представьте такой же
11:42
естественный интерфейс для работы с
11:44
любыми вашими системами от CRM и erp до
11:47
специализированных доменных приложений в
11:49
чём главное преимущество мы не писали
11:51
никакого специализированного кода для
11:53
обработки естественного языка E модель
11:55
сама определяет намерения пользователей
11:57
и преобразует их в соответствующие
11:58
вызовы CP сервера а mcp сервер в свою
12:01
очередь преобразует эти высокоуровневые
12:03
запросы конкретным API вызовам к вашим
12:05
системам при этом вся логика вызовов
12:07
обработки ошибок и форматирования
12:09
ответов централизована в одном месте
12:11
важно понимать что это не магия этот
12:13
стандарт который позволяет разным
12:15
системам говорить на одном языке и
12:17
главное что этот стандарт достаточно
12:19
прост Для внедрения и не требует
12:21
переписывать существующих
Заключение
12:25
систем в начале видео Мы говорили о двух
12:27
проблемах неспособно TM
12:29
взаимодействовать с внешним миром и
12:31
сложность создавать интеграции для
12:32
каждой системы mcp помогает решить обе
12:35
эти проблемы использование mcp позволяет
12:37
вам сэкономить очень много времени на
12:39
интеграция как http и веб-стандарты
12:41
превратили интернет из хаотичного набора
12:43
технологий в единую экосистему так и mcp
12:46
имеет потенциал стандартизований
12:49
свиека вот три главных совета по работе
12:52
с mcp использую его как дополнение к API
12:55
а не замену mcp — это интерфейс между ai
12:57
и внешними сервисами а не замена
12:59
традиционных API разделяйте
13:01
функциональность на логические mcp
13:03
серверы Не пытайтесь сделать один сервер
13:05
для всего mcp спроектирован так чтобы
13:07
клиент мог использовать несколько
13:09
серверов соблюдайте высокий уровень
13:11
абстракции Давайте ai доступ к
13:13
высокоуровневым действиям разработка с
13:15
использованием mcp требует определённого
13:17
подхода и понимания архитектуры Если вам
13:19
понравилось это видео и вы хотите
13:21
увидеть как создать собственный mcp
13:23
серверы пишите об этом в комментариях и
13:25
тогда в следующих видео я покажу Весь
13:26
процесс от проектирования до
13:28
тестирования мир ий быстро меняется но
13:30
понимание фундаментальных принципов и
13:32
стандартов поможет вам создавать системы
13:34
которые будут актуальны долгие годы я
13:36
надеюсь что это видео помогло вам
13:37
увидеть потенциал mcp и его применение в
13:40
реальных проектах в следующем видео
13:42
реализуем доменную модель с ddd и
13:44
подходом через связку Клод ПС mcp до
13:47
встречи а ещё если вам кажется что я
13:49
слишком
13:50
упрощают Но помните лучшие понятное
13:53
упрощение чем непонятное усложнение