
Как сделать MCP-сервер из Spring-сервиса за один вечер. И что потом не даст спать спокойно
sproshchaev 13 минут назад Как сделать MCP-сервер из Spring-сервиса за один вечер. И что потом не даст спать спокойно Средний 13 мин 267 Блог компании OTUS Java * Программирование * Микросервисы * Искусственный...
Anthropic — What company has the best second artificial intelligence model at the end of June?
Вот важная новость с фронта ИИ: sproshchaev 13 минут назад Как сделать MCP-сервер из Spring-сервиса за один вечер. И что потом не даст спать спокойно Средний 13 мин 267 Блог компании OTUS Java * Программирование * Микросервисы * Искусственный интеллект Туториал Всем привет, меня зовут Сергей Прощаев, я Tech Lead и руководитель направления Java | Kotlin разработки в FinTech & E-commerce, преподаю на курсах разработки и архитектуры. В этой статье расскажу, как взять обычный Spring-микросервис и за вечер сделать часть его функций доступными AI-агенту через MCP.
Без переписывания, без отдельного «AI-слоя», без Python-прослойки сбоку. Просто аннотация над методом — и метод вашего сервиса становится инструментом, который умеет вызвать языковая модель. Я отношусь к AI-агентам со сдержанным скепсисом практика: видел слишком много демок, которые красиво работают на сцене и разваливаются на первом же реальном запросе.
Технические детали
Поэтому здесь не будет восторгов про «революцию». Будет рабочий код, реальные грабли, на которые я сам наступал, и честный разговор о том, где технология даёт пользу, а где пока только её иллюзию. Обычный микросервис через тонкий слой MCP становится инструментом для агентаС чего всё началось: задача, которая звучала простоРасскажу, как я вообще пришёл к этой теме.
У нас есть внутренний сервис, который умеет немного: отдать статус заказа по его номеру, найти заказы клиента, отменить заказ при определённых условиях. Обычный Spring Boot, REST, ничего особенного. Живёт в проде уже пару лет, к нему все привыкли.
И вот приходит запрос от соседней команды: они делают внутреннего чат-помощника для поддержки и хотят, чтобы оператор мог просто спросить «а что с заказом 4815 у этого клиента, почему завис» — и получить осмысленный ответ, который агент сам соберёт из наших данных. То есть им нужно, чтобы наш сервис стал доступен языковой модели как инструмент. Первая мысль была привычная: дам им OpenAPI-спеку, пусть на своей стороне пишут обёртку, которая дёргает наши эндпоинты.
Отраслевые последствия
Но есть нюанс, который я знаю слишком хорошо: такая обёртка живёт на чужой стороне, и каждый раз, когда мы меняем контракт, она тихо ломается. Команда поддержки узнаёт об этом не из changelog, а из инцидента в проде. Знакомая история для каждого, кто хоть раз отдавал свой API наружу.
Мне как-то попалась мысль, хорошо описывающая ситуацию в индустрии к 2026 году: вопрос для Java-команд больше не звучит как «как мне вызвать LLM из кода». С этим давно всё понятно. Вопрос теперь в другом — как дать модели доступ к нашим системам так, чтобы это было управляемо, безопасно и не превращалось в зоопарк самописных обёрток.
Вот тут на сцену и выходит MCP. Что такое MCP и почему я вообще стал смотреть в эту сторонуMCP — это Model Context Protocol. Если убрать маркетинг, это стандартный протокол, по которому языковая модель узнаёт о доступных ей внешних возможностях и обращается к ним.
Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.





