MCP-сервер - это глаза и руки агента: отдельная программа, через которую Claude, ChatGPT и другие ИИ-приложения подключаются к чужим сервисам и сами в них что-то делают. Протокол MCP Anthropic открыла 25 ноября 2024 года, и теперь его поддерживают Claude, ChatGPT, VS Code и Cursor, поэтому коннектор, написанный один раз, работает во всех этих программах.
Сам по себе ассистент всего лишь генерирует текст. Есть вещи, которые ChatGPT и Claude сами никогда не сделают: сходить в соцсеть, скачать оттуда видео, расшифровать его и принести вам готовый сценарий. С MCP-сервером агент делает это сам, и за такие коннекторы платят.
За последний год у рынка MCP просто сумасшедший скачок роста, практически X10. Это моя оценка по графику, и на неё я делаю ставку.
Почему именно MCP и почему я считаю, что там самые большие деньги в 2027 году? Разберём, как он устроен, чего без него не умеют ChatGPT и Claude и почему за коннекторы платят. Погнали.
Что такое MCP-сервер простыми словами
MCP расшифровывается как Model Context Protocol. Это открытый стандарт подключения ИИ-приложений к внешним системам: источникам данных, инструментам и рабочим процессам.
MCP-сервер - программа-посредник между моделью и сервисом. Слово «сервер» не значит, что он стоит где-то в интернете: такая программа может работать прямо на вашем компьютере.
Глаза и руки - буквально. Глазами агент видит данные сервиса: файлы, задачи, ролики, макеты. Руками делает в этом сервисе действия: создаёт, скачивает, отправляет.
Разработчики стандарта сравнивают MCP с портом USB-C. Я объясняю проще: MCP - это коннектор, как USB, который и туда, и сюда втыкается. С одной стороны агент, с другой любой сервис, у которого есть такой разъём.
Раньше под каждую пару «модель - сервис» писали свой код подключения. Теперь сервис делает 1 коннектор, и с ним работает любая программа, которая понимает протокол.
Стандарт открытый: Anthropic выложила его исходный код, и сделать свой сервер или своё приложение-клиент может любой разработчик.
Разборы MCP-коннекторов и агентов я выкладываю в канале:
Как работает MCP: хост, клиент и сервер
В схеме 3 участника:
- Хост - программа, в которой вы работаете: Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code.
- Клиент - часть хоста, которая разговаривает с сервером по протоколу. На каждый подключённый сервер у хоста свой клиент.
- Сервер - программа, которая открывает агенту данные или действия конкретного сервиса.
Возьмём просьбу из следующего раздела: найти ролик в соцсети и сделать по нему сценарий. Запрос проходит такой путь:
- Вы пишете просьбу в чат.
- Хост отдаёт модели вместе с ней описание инструментов всех подключённых серверов.
- Модель выбирает нужный инструмент, например поиск видео.
- Клиент вызывает этот инструмент на сервере.
- Сервер идёт в сервис и забирает ролик и данные о нём.
- Результат возвращается в чат, и модель решает, что дальше: расшифровать, вытащить суть или вызвать следующий инструмент.
Сервер даёт агенту 2 вещи: инструменты, то есть действия в сервисе, и данные, которые модель может прочитать.
Серверы бывают локальные и удалённые. Локальный запущен на вашем компьютере и работает с его файлами и программами. Удалённый живёт в интернете у автора сервиса, и вы подключаетесь к нему по адресу.
Чем MCP отличается от API и плагина
API - дверь самого сервиса для программистов. MCP его не отменяет: сервер может вызывать API сервиса внутри себя, а модели отдавать понятное описание того, что он умеет.
Через API к сервису ходит код, который написал программист. MCP - это коннекторы, с помощью которых агент подключается к чужой программе. Сервисом можно управлять без интерфейса, не заходя в интерфейс: агент сам открывает нужное, запускает и забирает результат.
MCP постоянно путают с плагинами. Чем они различаются в Claude Code, я разобрал в отдельной статье. Коротко: плагины - это расширение самого Claude Code, новые возможности для него. Внутри плагина бывает и MCP-сервер, но сам плагин живёт в Claude Code, а MCP-сервер смотрит наружу, в чужой сервис.
| Что это | Кто пользуется | Пример | |
|---|---|---|---|
| API | Вход в сервис для программ | Код, который написал разработчик | Ваша программа запрашивает задачи из GitHub |
| MCP-сервер | Коннектор между агентом и чужим сервисом | Агент в Claude, ChatGPT, Cursor, VS Code | Агент через сервер GitHub работает с репозиториями |
| Плагин | Расширение самого Claude Code | Claude Code | Плагин, в котором лежит MCP-сервер |
Что ChatGPT и Claude не умеют без MCP
Возьмём задачу: пойти в социальную сеть, скачать оттуда видео, расшифровать его, вытащить суть и принести вам готовый сценарий. Без коннекторов ассистент застрянет уже на первом пункте: у него есть только текст, который вы ему дали.
С MCP работа делится между сервером и моделью:
- Пойти в соцсеть. Сервер ищет ролики по теме и отдаёт ссылки. Модель решает, какие из них подходят под задачу.
- Скачать видео. Сервер забирает файл с площадки.
- Расшифровать. Сервер превращает звук ролика в текст.
- Вытащить суть. Здесь работает модель: читает расшифровку, комментарии и хэштеги и находит, за счёт чего ролик зашёл.
- Принести сценарий. Модель пишет сценарий под вашу тему и отдаёт его в чат.
Почему сам ассистент этого не сделает? Поддерживать сбор данных во всех социальных сетях, чтобы скачать видео, расшифровать, получить комментарии, хэштеги и так далее, тяжело: такой сбор очень быстро умирает, и его надо постоянно чинить. Claude Code сам не будет делать аналог Фигмы, ему это не надо. Эту работу берёт на себя тот, кто делает коннектор.
Так уже работают и другие сервисы. Даёте задачу, и агент сам через MCP в Higgsfield всё генерирует и отдаёт вам в чат. Claude Code через MCP собирает веб-приложение по макету из Figma.
| Действие | Без MCP | С MCP |
|---|---|---|
| Найти видео в соцсети | Ищете сами и копируете ссылку | Агент находит ролики по теме |
| Скачать и расшифровать | Качаете файл и загружаете его в расшифровщик | Агент получает файл и текст через сервер |
| Забрать комментарии и хэштеги | Копируете руками | Сервер отдаёт их вместе с роликом |
| Сгенерировать картинку или ролик в стороннем сервисе | Заходите в Higgsfield и жмёте кнопки | Агент генерирует через MCP и отдаёт результат в чат |
| Собрать страницу по макету Figma | Описываете макет словами и снимками экрана | Claude Code читает макет и собирает приложение |
Если вы собираете свои проекты с ИИ-агентами, посмотрите программу практикума СмыслоКода.
Почему за MCP-коннекторы платят и рынок растёт
Люди сейчас ничего не хотят делать руками. Люди не хотят заходить в Фигму или Канву и делать что-то руками. Они хотят дать задачу агенту и получить результат в чате.
А Claude и ChatGPT свои Фигму и Higgsfield строить не будут. Между человеком и сервисом встаёт коннектор, и за него платят.
У ChatGPT и Claude есть свои магазины плагинов, куда каждый может загрузить свой коннектор. Примерно как в App Store или в Google Play дела обстоят с приложениями.
И там, где дико растущий рынок, естественно, есть огромные возможности взять себе часть этого рынка.
Моя ставка: самые большие деньги в 2027 году будут в MCP-коннекторах для Claude Code и ChatGPT. Я в этом прямо уверен, потому что MCP - это инструмент для Claude Code.
Проверяю её на своём MCP-коннекторе. Сколько он принесёт, пока неизвестно.
Кстати, я снял подробный ролик про MCP-стартап с нуля за 30 дней, обязательно посмотрите.
Внутри пошаговый план запуска MCP-стартапа для зарубежного рынка: выбор идеи, продукт, собранный за 2 дня, и завод коротких роликов. Смотрите, если думаете собрать свой коннектор.
Риски: что проверить перед установкой MCP-сервера
Сервер получает доступ к вашим сервисам и данным. Перед установкой пройдитесь по 5 пунктам:
- Автор и происхождение. Проверьте сервер как чужой недоверенный код: кто его написал, откуда вы его берёте, что он делает с вашими данными.
- Права. Локальный сервер работает с правами вашей программы. На старте давайте ему доступ только на чтение. Запись открывайте, когда убедились, что он делает ровно то, что обещал.
- Подложенные команды. В данных из чужого сервиса могут оказаться команды для модели: в тексте письма, комментария или страницы. Поэтому действия, которые что-то удаляют или отправляют, подтверждайте руками.
- Расход лимитов. Любой MCP-сервер расходует лимиты нейросети: описание его инструментов всегда попадает в контекст каждой модели. Чем больше серверов подключено, тем больше уходит на каждый запрос.
- Лишние серверы. Не используете MCP - отключите его. Во-первых, это безопасно. Во-вторых, зачем тратить лимиты?
С чего начать и куда подключить MCP-сервер
Начните с готового сервера под сервис, которым уже пользуетесь. Вместе со стандартом Anthropic выложила готовые серверы для Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres и Puppeteer.
Подключать их можно в Claude, ChatGPT, Cursor и VS Code.
Готового сервера под ваш сервис нет - его может собрать агент. У меня для этого есть навык: даёте ему ссылку на API сервиса, и он сам собирает MCP-сервер для вас, настраивает его, описывает безопасность и документацию.
А какой сервис вы первым подключили бы к своему агенту через MCP? Напишите в комментариях в канале.
Частые вопросы
Источники
- Anthropic: Introducing the Model Context Protocol - открытие MCP 25 ноября 2024 года, схема клиентов и серверов, готовые серверы для Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, Puppeteer
- Model Context Protocol: What is MCP - определение стандарта, сравнение с портом USB-C, поддержка в Claude, ChatGPT, VS Code и Cursor, сборка веб-приложения по макету Figma
- Артемий Миллер: MCP-стартап с нуля за 30 дней - MCP как глаза и руки агента, магазины плагинов, оценка роста рынка, ставка на 2027 год
- Артемий Миллер: Связка для первого агента Hermes Agent - расход лимитов на MCP-серверы, правило отключать лишние, сборка своего MCP-сервера по API
Новые материалы - дайджестом, без спама
Гайды выходят регулярно. Подпишись, чтобы не пропускать: пришлю подборку в Telegram или на email. Раз в неделю или каждый день - выбираешь сам.
