Будущее MCP

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Coder89 12 минут назад Будущее MCP Уровень сложности Средний Время на прочтение 4 мин Охват и читатели 333 Искусственный интеллект Мнение Посмотрел доклад David Soria Parra из Anthropic про будущее MCP. В 2026 году узким местом для AI-агентов становятся уже не столько модели, а связность между разными компонентами системы: как агент подключается к инструментам, данным, приложениям, какие права доступа у него есть, как вокруг всего этого строить UX и бизнес-сценарии. Основые тезисы из доклада Дэвида с моими дополнениями 👇🏻 MCP — не серебряная пуля, а важный компонент агентной системы Лучшие агенты будут использовать не только MCP, но и: CLI skills браузер/ресурсы компьютера API сервисов платформенные решения Основная мысль в том, чтобы дать агенту правильный интерфейс доступа к нужному действию.

Иногда проще предоставить CLI, в других ситуациях нужен полноценный MCP-сервер с авторизацией, аудитом и контролем доступа, где-то понадобится gateway между агентами и корпоративными системами. REST API → MCP 1:1 — плохая идея Не стоит просто брать REST API и превращать его в MCP-сервер просто обернув API-методы. REST API обычно спроектирован для разработчиков и CRUD-операций: • GET /users • POST /orders • PATCH /documents/:id А агенту чаще нужен не набор низкоуровневых методов, а осмысленное действие: создай отчёт за период найди договор и проверь риски подготовь черновик ответа клиенту сравни версии документа Хороший MCP-интерфейс должен быть нативным для агента, а не просто оберткой поверх когда-то разработанного API.

Технические детали

Это важный сдвиг в мышлении при проектировании агентных систем. Информация о тулах должна быть доступна модели по требованию Одна из проблем, с которой мы сейчас сталкиваемся на практике — многие интеграции через MCP выгружают агенту огромный список tools, который затем утекает в контекстное окно модели. Как следствие: модель хуже выбирает нужный инструмент растёт стоимость запроса растёт latency ответа повышается риск неправильного tool call контекст забивается описаниями инструментов вместо полезной информации Anthropic предлагает реализовывать progressive discovery: агент должен постепенно получать нужные инструменты, а не весь список доступных tools сразу.

Для разработчика это означает, что нам нужно думать не только о том, какие tools предоставлять модели, но и как модель будет их находить. Skills и MCP не конкуренты Skills хорошо подходят для локальных, процедурных, CLI-based сценариев. Например, «возьми ffmpeg, обработай видео, положи результат сюда».

MCP лучше подходит там, где нужны: авторизация RBAC аудит действий и observability управление доступом к инструментам стабильный контракт между агентом и внешней системой Общая рекомендация сейчас: используйте самый простой механизм, который решает вашу задачу. MCP-сервер не нужен для каждого shell-скрипта. Но если инструмент живёт в enterprise-среде и работает к чувствительными данными, то Skills — менее надёжное решение.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.