Разбор8 мин чтения

Что такое MCP (Model Context Protocol) и как он работает?

MCP — открытый стандарт, который позволяет AI-агентам подключаться к внешним инструментам через единый универсальный интерфейс. Один сервер, любой агент — без кастомных плагинов.

17 апр. 2026 г.

Коротко о главном

MCP (Model Context Protocol) — это открытый стандарт, созданный Anthropic, который определяет, как AI-агенты обнаруживают и используют внешние инструменты. Думайте о нём как о USB-C для ИИ — один универсальный разъём, который работает с любым устройством. До MCP каждому AI-агенту требовался свой собственный формат плагинов. MCP заменяет это единым протоколом, который понимает любой агент.

Зачем нужен MCP

AI-модели вроде Claude, GPT и Gemini — мощные мыслители, но они не могут делать ничего за пределами своей песочницы. Они не могут просматривать веб, выполнять запросы к базе данных или управлять браузером самостоятельно. Для взаимодействия с реальным миром им нужны инструменты.

До MCP подключение AI-агента к внешним инструментам означало создание пользовательской интеграции для каждой комбинации. Хотите, чтобы Claude читал файлы? Напишите плагин. Хотите то же самое для Cursor? Напишите другой плагин. Хотите подключить Codex? Ещё один плагин. Инструменты одинаковые — подключение разное.

MCP решает эту проблему, стандартизируя подключение. Автор инструмента пишет один MCP-сервер. Каждый совместимый с MCP агент — Claude Code, Codex, Cursor, Windsurf, VS Code Copilot и десятки других — может подключиться к нему мгновенно.

Как работает MCP

MCP использует клиент-серверную архитектуру на основе JSON-RPC 2.0. Участвуют три стороны:

Host — AI-приложение (Claude Desktop, Cursor, VS Code). Управляет соединениями и запускает языковую модель.
Client — коннектор внутри хоста, который поддерживает связь 1:1 с конкретным MCP-сервером.
Server — программа, которая предоставляет инструменты, ресурсы или промпты AI-агенту.

Когда агент запускается, он подключается к настроенным MCP-серверам и спрашивает каждый из них: «Какие инструменты у вас есть?» Сервер отвечает списком инструментов, каждый из которых описан именем, человекочитаемым описанием и типизированной схемой параметров. Агент сохраняет этот каталог и использует его при выполнении запросов пользователя.

// Example: MCP server exposes a tool
{
  "name": "browser_parallel_navigate",
  "description": "Navigate all connected browsers to a URL in parallel",
  "inputSchema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "url": { "type": "string", "description": "Target URL" }
    },
    "required": ["url"]
  }
}

Что могут предоставлять MCP-серверы

MCP определяет три типа возможностей, которые может предоставлять сервер:

Tools — функции, которые ИИ может вызывать для выполнения действий (навигация в браузере, отправка email, запрос к базе данных). Самая распространённая возможность.
Resources — данные только для чтения, к которым ИИ может обращаться (содержимое файлов, ответы API, конфигурация). Аналог GET-эндпоинтов.
Prompts — переиспользуемые шаблоны, помогающие пользователям взаимодействовать с ИИ единообразно.

Большинство MCP-серверов сосредоточены на инструментах. Например, Ornold MCP предоставляет 30+ инструментов автоматизации браузера — навигация, клики, заполнение форм, решение CAPTCHA, создание скриншотов, выполнение JavaScript — всё это параллельно для нескольких профилей браузера.

Транспорт: как агент и сервер общаются

MCP поддерживает несколько транспортных механизмов:

stdio — сервер запускается как локальный дочерний процесс. Агент создаёт его и общается через stdin/stdout. Просто, быстро, без сети. Так работает большинство локальных MCP-серверов (включая Ornold MCP через `npx ornold-mcp`).
Streamable HTTP — сервер работает удалённо и общается по HTTP. Поддерживает несколько одновременных клиентов. Рекомендуется для удалённых/общих серверов.
SSE (Server-Sent Events) — старый HTTP-транспорт, сохранён для обратной совместимости.

Для локальных инструментов вроде автоматизации браузера stdio — стандартный выбор. Агент запускает процесс MCP-сервера, и они общаются напрямую — без сетевой задержки, без сложностей с аутентификацией.

Какие AI-агенты поддерживают MCP?

Внедрение MCP быстро растёт с момента его выпуска. По состоянию на 2025 год эти агенты поддерживают MCP нативно:

Claude Code — CLI-агент от Anthropic
Claude Desktop — десктопное приложение от Anthropic
Codex — агент для кодирования от OpenAI (CLI)
Cursor — AI-редактор кода от Anysphere
Windsurf — AI IDE от Codeium
VS Code Copilot — AI-помощник от GitHub
Cline — открытый AI-помощник для кодирования
Roo Code, Kilo Code, Augment Code — и многие другие

Любое приложение, реализующее спецификацию MCP-клиента, может подключиться к любому MCP-серверу. В этом основная ценность — написал один раз, используй везде.

MCP vs Function Calling vs Плагины

Как MCP соотносится с другими подходами к предоставлению инструментов AI-агентам?

Function calling (OpenAI, Anthropic) — API модели поддерживает определения инструментов, но инструменты выполняются в ВАШЕМ коде. Вы определяете схему, модель возвращает вызов инструмента, и вы его выполняете. MCP стандартизирует серверную сторону, делая инструменты переносимыми между агентами.
ChatGPT Plugins (устарели) — ранняя попытка OpenAI интегрировать инструменты. Проприетарные, работали только с ChatGPT, требовали одобрения OpenAI. MCP открыт, работает с любым агентом, одобрение не нужно.
Пользовательские интеграции — индивидуальный код для каждой пары агент-инструмент. Работает, но не масштабируется. MCP заменяет проблему N×M интеграций на N+M.

MCP не заменяет function calling — он строится поверх него. AI-агент использует нативный function calling для вызова MCP-инструментов. MCP стандартизирует то, как инструменты обнаруживаются, описываются и обслуживаются.

Практический пример: автоматизация браузера

Чтобы сделать это наглядным, вот как MCP работает с Ornold для автоматизации браузера:

Вы устанавливаете MCP-сервер Ornold: `npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080`
Ваш AI-агент (например, Claude Code) подключается к нему и обнаруживает 30+ инструментов: navigate, click, fill, screenshot, solve CAPTCHA и т.д.
Вы говорите агенту: «Открой google.com во всех браузерах и найди MCP protocol»
Агент планирует шаги, вызывает `browser_parallel_navigate`, затем `browser_parallel_fill`, затем `browser_parallel_click` — всё через вызовы MCP-инструментов
Каждый инструмент выполняется параллельно во всех подключённых профилях антидетект-браузера

Тот же MCP-сервер Ornold работает идентично с Codex, Cursor, Windsurf или любым другим совместимым с MCP агентом. Без изменений кода, без отдельных плагинов.

// Connect Ornold MCP to Claude Code:
claude mcp add --transport stdio ornold-browser -- npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080

// Connect to Codex:
codex mcp add ornold-browser -- npx ornold-mcp --token YOUR_TOKEN --linken-port 40080

// Connect to Cursor (~/.cursor/mcp.json):
{
  "mcpServers": {
    "ornold-browser": {
      "command": "npx",
      "args": ["ornold-mcp", "--token", "YOUR_TOKEN", "--linken-port", "40080"]
    }
  }
}

Начало работы с MCP

Если вы хотите использовать MCP-инструменты, вам нужен только совместимый с MCP AI-агент и MCP-сервер. Никаких SDK, фреймворков или шаблонного кода. Для автоматизации браузера с Ornold:

Получите API-токен на mcp.ornold.com
Добавьте MCP-сервер в конфигурацию вашего агента (одна команда для CLI-агентов, один JSON-блок для редакторов)
Запустите антидетект-браузер и общайтесь с ИИ

Для подробностей о самом протоколе смотрите официальную спецификацию MCP. Для руководств по настройке конкретных агентов смотрите наше руководство по Claude Code, руководство по Codex или руководство по Cursor.