Просто о сложном
Demis Group
13 часов назад
ADPASS рекомендует материал к прочтению
PR-CY
MCP-сервер: примеры, проблемы, тенденции и будущее
Сегодня расскажу о том, как именно можно использовать технологию MCP, с какими проблемами сталкиваются пользователи MCP-серверов и о том, какое будущее их ждет.
А в прошлый раз мы говорили о том, что такое MCP-сервер, как он работает и для каких задач подойдет.
Примеры использования MCP-серверов
Сегодня MCP-серверы используются как в сфере искусственного интеллекта, так и в промышленных решениях. Разработчики и компании быстро адаптируют этот протокол и создают коннекторы для самых разных сервисов.
Корпоративные данные и коллаборации
MCP-серверы помогают компаниям подключать ИИ-ассистентов к внутренним системам и базам данных.
Например, Anthropic разработала готовые MCP-решения для Google Drive (управление документами) и Slack (корпоративные чаты). Теперь ИИ может находить нужные файлы в Drive или кратко пересказывать обсуждения из Slack по запросу сотрудника.
MCP-серверы для продуктов Atlassian — Confluence (база знаний) и Jira (управление задачами) — позволяют ИИ быстро находить проектную документацию или информацию о тикетах.
Эти интеграции превращают нейросеть из простого генератора текстов в незаменимого помощника, который понимает внутренние процессы компании.
Разработка ПО и DevOps
Первыми протокол MCP начали использовать компании, которые создают ПО для программистов, — Zed, Replit, Codeium и Sourcegraph.
Например, через MCP-сервер GitHub ИИ может получить доступ к отдельным файлам в репозитории (без загрузки всего проекта) и даже помочь с управлением версиями — создавать ветки или писать сообщения к коммитам.
Представьте: вы просите ассистента «найди функцию, отвечающую за авторизацию», и он сразу показывает нужный код. Или говорите: «создай ветку для фичи Y» — и он выполняет команду.
Еще есть MCP-серверы для работы с Git и Puppeteer (автоматизация действий в браузере). Они полезны при тестировании или сборе данных.
MCP-серверы сильно меняют взаимодействие ИИ с инструментами разработки. И постепенно нейросети становятся полноценными участниками DevOps-процессов.
Знания и исследования
В научной сфере MCP-серверы позволяют ИИ работать с крупными базами знаний. Например, MCP-сервер для arXiv дает нейросети доступ к научным публикациям. Исследователь может запросить: «найди последние статьи по квантовым вычислениям на arXiv» — и ассистент выполнит поиск через API.
MCP-коннекторы для веб-поиска (Brave Search) и новостей (Google News) дают ИИ актуальную информацию, а не только данные из обучающих наборов. Это особенно важно для ответов, которые требуют свежих данных, а не тех сведений, которые уже устарели.
Аналитика и мониторинг
Вы можете объединить MCP-сервер с системой аналитики, и это позволит ИИ работать с реальными данными.
Например, MCP-сервер можно подключить к платформе мониторинга ошибок (Sentry или Raygun). ИИ будет получать логи сбоев и метрики производительности автоматически, что поможет разработчикам анализировать проблемы.
Подключите свой сайт к нашей платформе аналитики, чтобы отслеживать позиции и выявлять ошибки с максимальным комфортом. Вы будете получать уведомления обо всех изменениях на вашем сайте в течение суток — еще до того, как проблема станет серьезной.
Проблемы MCP-серверов
MCP-серверы значительно упрощают интеграцию ИИ-моделей в различные системы. Но это не значит, что они не лишены недостатков. Проблемы затрагивают как разработчиков, так и конечных пользователей, и влияют на безопасность, производительность и удобство работы.
Сложности с аутентификацией и авторизацией
MCP-серверы используют протокол OAuth 2.1 для управления доступом, что создает несколько проблем:
1. Двойная нагрузка на сервер — система одновременно обрабатывает данные и управляет правами пользователей, что снижает производительность.
2. Трудности масштабирования — с ростом числа пользователей система авторизации может потребовать дополнительных серверных мощностей.
3. Несоответствие корпоративным стандартам — в некоторых компаниях политики безопасности требуют более строгих или специализированных методов аутентификации, чем предлагает OAuth 2.1.
Чтобы разгрузить сервер, можно внедрить многоуровневую систему аутентификации или использовать специальные решения Identity and Access Management (IAM).
Угроза выполнения вредоносного кода
MCP-серверы передают данные через стандартные потоки ввода-вывода (stdio), что создает уязвимости. Локальные пользователи могут случайно запустить опасный скрипт, особенно если не разбираются в технических деталях. Злоумышленники могут использовать эту особенность, чтобы внедрить вредоносные команды, особенно в корпоративных сетях с недостаточной защитой.
Снизить риски поможет ограничение прав локальных пользователей, использование sandbox-режимов и регулярный аудит кода.
Недостаточный контроль над действиями ИИ
MCP предлагает множество инструментов, но не всегда предотвращает опасные операции:
-
автоподтверждение действий — пользователь может случайно разрешить модели выполнить вредоносную команду (например, удаление файлов);
-
отсутствие механизмов отката — если ИИ совершит ошибку, последствия могут быть необратимыми.
В этом случае поможет внедрение многоэтапного подтверждения критических операций и журналирование всех действий модели.
Высокая стоимость передачи данных
Большие языковые модели (LLM) требуют значительных вычислительных ресурсов, а MCP не всегда оптимизирует затраты:
-
нет встроенных ограничений на размер запросов: это может привести к неожиданно высоким расходам;
-
разработчикам приходится вручную настраивать лимиты токенов, что усложняет поддержку системы.
Снизить затраты поможет кэширование, сжатие данных и динамическое управление квотами.
Уязвимость к инъекциям в запросах
MCP расширяет возможности взаимодействия с ИИ, но это и делает его мишенью для атак. Злоумышленники могут внедрять вредоносные запросы и так, например, заставлять модель раскрывать конфиденциальные данные.
Фильтрация входных данных не всегда эффективна против сложных атак. Но продвинутые методы валидации промтов и мониторинг подозрительных запросов могут помочь.
Ограничения языковых моделей
Даже с MCP-сервером ИИ остается неидеальным. Модели могут ошибаться в интерпретации контекста или выдавать неточные ответы. Некоторые проблемы (например, галлюцинации ИИ) не решаются на уровне протокола и требуют дополнительных проверок.
Надежность системы повысит комбинирование MCP с другими инструментами (например, внешними валидаторами ответов).
Подписывайтесь на наш ВК и Телеграм, чтобы узнавать последние новости SEO и нейросетей, а еще подсматривать новые фишки продвижения.
Тенденции и будущее MCP
Всего за шесть месяцев MCP эволюционировал из новой концепции в главный компонент инфраструктуры для внедрения искусственного интеллекта. Расскажу, что изменит эта технология в будущем.
Отставание других API-технологий
MCP-сервер становится стандартной архитектурой, и количество совместимых с ним инструментов продолжает увеличиваться. Однако это создает трудности для других API-технологий. Если они не будут успевать за развитием MCP, это может привести к их отставанию и потере популярности.
Больше свободного времени у разработчиков
Современные фреймворки уже позволяют MCP-серверу самостоятельно обнаруживать новые инструменты и подключать их к рабочим процессам. ИИ-модели становятся все эффективнее, поэтому разработчики будут получать все больше времени для решения других задач.
Внедрение MCP в новые сферы
MCP-сервер может интегрировать ИИ-модели с любыми инструментами. Это дает специалистам из разных отраслей широкие возможности для инноваций. Помимо IT-индустрии, MCP будет использоваться, например, в финансах, медицине и производстве.
На скриншоте — пример использования МСР в криптопроектах. DeMCP предоставляет доступ к GPT-4 и Claude через MCP-инстансы по запросу (источник: demcp.ai).
Пример использования МСР в криптопроектах
Постоянное пополнение библиотеки инструментов
Уже сегодня существует множество сервисов и агентов, поддерживающих MCP, и их число постоянно увеличивается. Не исключено, что пока вы читаете этот текст, было выпущено еще несколько новых решений.
Что по итогам
Понимание того, как работает MCP-сервер сегодня — это взгляд на завтрашний день ИИ приложений. В недалеком будущем искусственный интеллект перестанет быть «черным ящиком» и станет адаптивной частью цифрового мира. Этот стандарт сделает искусственный интеллект умнее, практичнее и доступнее для всех.
Лучшее в блогах
Вам понравится
Demis Group
10.11.2025
Qform
10.11.2025
Как обратная связь превращается в стратегический инструмент HR
![]()
Современный HR-процесс давно перестал быть исключительно про подбор и администрирование. Сегодня функции управления персоналом включают развитие, вовлечённость, удержание и формирование сильной корпоративной культуры. Чтобы принимать решения не на интуиции, а на данных, HR-команды всё чаще обращаются к инструментам обратной связи — системным, регулярным и гибким формам опросов, которые позволяют видеть реальную «температуру» коллектива.
Media Bay
06.11.2025
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании