Всем привет! Меня зовут Оля, я руководитель направления в канале Sber API. Сейчас расскажу, как мы сделали инновационный для российского рынка MCP, и как это решение может упростить вам работу.
ИИ быстро развивается и получает новые функции. Есть LLM-решения для генерирования текста и изображений, для автоматизации персональных задач, для нефинансового сектора и заказа еды, и многие другие. Однако их всё ещё тяжело применять в реальных бизнес-задачах.
Я расскажу, как мы с командой попробовали внедрить в ИИ функцию работы с финансовыми сервисами банка для корпоративных клиентов.
Что такое MCP и почему за ним будущее
Немного базовой информации для погружения. MCP (Model Context Protocol) — это протокол от компании Anthropic с единым интерфейсом, который задаёт стандарт взаимодействия между языковыми моделями и внешними инструментами и сервисами. Если без воды и умных терминов — это интерфейс, позволяющий ИИ-модели обращаться за данными к внешнему ресурсу, а затем отдавать информацию обратно.
На MCP-сервере публикуются MCP-инструменты, каждый из которых отвечает за конкретные функции. В сценарии взаимодействия подключённый к MCP ИИ-агент «видит» эти инструменты и понимает, как ими пользоваться. Разработка в этом случае сосредоточена на реализации бизнес-логики ИИ-агента, а не на технических подробностях интеграции.
Это можно сравнить с тем, как REST/GraphQL позволили разным сервисам обмениваться данными. MCP делает почти то же самое, но для ИИ-агентов. Разница в том, что параметры спецификации описываются человеческим языком, который понимает языковая модель. Остальное похоже:
один и тот же агент может работать с разными MCP-серверами (банковским, CRM, ERP, биллингом и др.);
один и тот же MCP-сервер может обслуживать разных ИИ-агентов, от опенсорс-прототипов до коммерческих продуктов.
Очень круто, но зачем это бизнесу?
Вот пример, когда в компании нет MCP. В Сбере для создания рублёвой платёжки применяют классический REST API. Допустим, регулятор ввёл обязательное требование по заполнению нового поля в платеже, и оно вступает в силу через месяц. Без MCP у каждого интегрированного с банком клиента в бэклог упадёт срочная задача по доработке системы для соответствия новым требованиям. Запустят стандартный цикл разработки: аналитик проанализирует документацию банка, разработчик разработает, тестировщик — никогда не догадаетесь — протестирует. Схема упрощённая, но суть вы поняли: всё это долгий процесс. И если они не успеют в срок, то отправку платежей через API остановят.
Если же есть MCP, то ту же задачу решат через исправление системного промпта ИИ-агента по работе с платежами и тестированием. Изменения в интеграции ИИ-агент «увидит» сам и начнёт отправку этого поля, как только со стороны банка в MCP-инструменте придёт обновлённый контракт. Значительно сокращается время на внесение изменений, в целом упрощается задача и, как следствие, экономятся ресурсы. И тестировщики с разработчиками не нервничают — тоже неплохо.
Что сегодня умеет MCP-сервер Сбера
Наш MCP-сервер предлагает шесть инструментов, которые можно использовать как конструктор.
Инструмент «Создание платежа» формирует рублёвое платёжное поручение.
Инструмент «Получение статуса платежа» проверяет, прошёл ли платёж, в каком статусе он находится — «Исполнен», «В обработке», «Отклонён».
Инструмент «Поиск контрагента» ищет по ИНН и БИК, наименованию или счёту клиента, с возвратом реквизитов и базовой информации.
Инструмент «Получение сводной выписки» делает краткую выгрузку по счёту за определённую дату.
Инструмент «Получение выписки по счёту» получает операции выписки по рублёвому счёту за конкретную дату.
аИнструмент «Получение инкрементальной выписки» получает операции выписки по рублёвому счёту за временной период текущего операционного дня выписки.
Из этих отдельных инструментов можно «собирать» разные сценарии для работы агента. Например, получать утреннюю сводку по счетам и наиболее крупным операциям за прошедший день. При этом сервер не привязан ни к одной модели и ни к одному поставщику агентов.
Это безопасно?
Вполне. Как для держателя (в нашем случае — банка), так и для клиента.
Как и в нашем стандартном канале Sber API с REST-интерфейсом, в MCP используется двухфакторная авторизация по короткоживущему токену и TLS-сертификату. Безусловно, нужно предусмотреть защищённую зону для хранения этих секретов на стороне агента.
Логика доступов, лимитов и контроля остаётся прежней: при вызове MCP-инструментов будут учтены полномочия текущего авторизованного пользователя. Значит, если у пользователя, например, нет доступа к счёту, то вместо выписки по нему в ответе будет ошибка.
Как подключить?
Если вы прониклись доработкой, вот вторая хорошая новость — всё очень легко подключить.
Получите ключи доступа в личном кабинете Sber API (полная инструкция).
Выберите набор «Компаниям», чтобы получить доступ к MCP-инструментам.
Использовать MCP-сервер Сбера можно в любом ИИ-агенте, но перечислять все варианты не будем. В качестве примера мы взяли саморазвивающийся ИИ-агент Ouroboros. Дальше я покажу вам, как это работает в формате бота в мессенджере.
Как применять на практике: пример Ouroboros
Итак, мы подключили MCP-сервер к агенту, работающему в формате диалога, чтобы продемонстрировать взаимодействие в наиболее привычной форме.
Ouroboros (а по-новому — «ГигаАгент») — саморазвивающийся ИИ-агент для личных и рабочих дел. Он может писать свой код и архитектуру, исполнять процессы в фоне, а ещё дополнять и создавать собственную идентичность.
Ниже показано несколько ключевых этапов: от делегирования процессов до перехода к действиям и передачи информации пользователю. У вас всё может работать точно так же, позволяя экономить время и сокращать рутинные процессы.
Немножко итогов
Можно сказать, мы сделали первый шаг к тому, чтобы ИИ-агенты могли безопасно и подконтрольно работать с реальными банковскими операциями. Такой сервер не завязан на конкретной модели или разработчике — вы можете подключить к нему любого MCP-совместимого ИИ-агента.
Новинка открывает пространство для новых модульных сценариев, которые могут объединять банковские операции с другими функциями, например, изменениями в учётных системах, оформлению заказов у партнёров и многие другие.
Конечно, останавливаться мы не собираемся, поэтому сразу собираем отзывы. Поделитесь в комментариях, какие потенциально реализуемые сценарии вам кажутся наиболее перспективными уже сейчас. И можете написать, что бы вы изменили или доработали в целом.
Морозова Ольга Евгеньевна
лидер кластера ядровых компонентов канала Sber API
