MCP-сервер — инструмент, который связывает вашу ИТ-инфраструктуру и LLM и за счет этого делает работу с ИИ эффективнее и проще. Но этих серверов уже очень много, и может быть непонятно, как найти среди них подходящий вариант. В этой статье поделюсь своими лайфхаками.

Если вы решите использовать ИИ в работе, то, скорее всего, столкнетесь с одной большой проблемой.

Какой бы детальный промпт вы ни написали для ChatGPT или Claude, они все равно не видят все ваши данные, документацию и историю изменений. Еще и функционал ограничен: вы можете только отправлять запросы в чат, а потом самостоятельно руками копировать ответ и вставлять в код. Из-за этого с небольшими задачами нейросети справляются, но полноценно интегрировать их в большой проект на долгий срок — занятие довольно муторное.

Или оно скорее было таковым, пока Anthropic не представила MCP или Model Context Protocol. Это протокол, который управляет обменом данными между LLM и вашими источниками — базами, API, IDE и так далее. В рамках этого протокола модель может сама активно включаться в рабочий процесс (под присмотром человека, конечно). А если точнее:

Как выбрать MCP-сервер: практическое руководство