[2/x] Model Context Protocol (MCP) и Agent-to-Agent (A2A) - Архитектура MCP (Рубрика AI)

Прололжая рассказ про эти протоколы, надо рассказать про то, как они технически устроены.

Архитектура MCP основывается на классической модели «клиент-сервер». MCP-клиентом выступает ИИ-приложение (ассистент, агент), которому требуется доступ к внешним данным или функциям, а MCP-сервером – модуль-коннектор, умеющий взаимодействовать с конкретным внешним сервисом или репозиторием данных. MCP формально специфицирует, как серверы объявляют свои возможности (для их обнаружения клиентами) и как клиенты запрашивают выполнение определённых действий у серверов с получением результатов. В основе коммуникации лежит протокол JSON-RPC 2.0, а обмен сообщениями может происходить по различным транспортам:

• STDIO - взаимодействие через стандартный ввод/вывод, удобно для локальных интеграций
• HTTP - REST API с поддержкой Server-Sent Events для потоковых ответов Такая архитектура обеспечивает гибкость: один и тот же MCP-клиент (например, чат-бот) может подключаться к разным MCP-серверам (инструментам) по единому протоколу, будь то локально или через сеть.

На практике это выглядит так: разработчик поднимает MCP-сервер для некоторого ресурса – например, MCP-коннектор к базе данных или файловому хранилищу. Сервер описывает, какие функции доступны (например, readFile, queryDatabase) и в каком формате запросы/ответы принимаются. ИИ-модель (клиент) через MCP может динамически обнаруживать доступные инструменты и вызывать их, не имея жёстко закодированных инструкций под каждую интеграцию. Протокол поддерживает двусторонний обмен: сервер может возвращать не только данные, но и метаданные (описание контекста, теги) и даже генерировать последовательность сообщений для управления сложными задачами. Для упрощения разработки Anthropic выпустила SDK MCP и открыла репозиторий с примерами серверов. Это означает, что разработчики могут быстро создавать собственные MCP-коннекторы для любых систем.

Таким образом, технически MCP стандартизует три ключевых аспекта: 1. Discovery: клиенты могут запрашивать у сервера список его возможностей и схемы данных, получая единообразное описание инструментов 2. Invocation: формат запроса для выполнения действия и формат ответа (или ошибки) строго определены JSON-RPC, что устраняет двусмысленность в коммуникации 3. Context handling: MCP позволяет обмениваться контекстной информацией и подгружать данные в подсказки модели. Например, MCP-сервер может не только вернуть сырые данные, но и предоставить модель встроенной подсказкой о том, как эти данные интерпретировать.

Следует отметить, что MCP не привязан к конкретному ИИ-модулю – это уровень интеграции. Любая модель (Claude, GPT-4, Gemini и др.), чей контейнер поддерживает MCP-клиент, сможет обращаться к MCP-серверам. Именно благодаря этому MCP быстро подхватили разные вендоры: стандарт изначально задуман как открытый и совместимый со всеми экосистемами.

В общем, подробнее про MCP можно почитать на сайте Anthropic, а следующий пост будет посвящен рассказу про архитетуру A2A протокола.

#AI #Engineering #Architecture #DistributedSystems #ML #Software