Зачем работать напрямую с клиентом, когда можно просто выкинуть запрос на MCP и дать нейросети подумать? 😎

Расскажу кейс Vivo Chat. Проверка статуса заказов (замените на вашу сущность). Давайте по порядку

Клиент идёт к хосту, чтобы получить доступ к MCP

Итак, наш клиент — это тот, кто первым инициирует запрос. Всё начинается с того, что клиент заходит в свою систему, которая подключена к MCP-серверу через хост. Хост выполняет функцию посредника, направляя запросы и получая ответы от разных компонентов системы.

Клиент: «Привет, хост, мне нужно проверить заказ, и я хочу понять, что из инструментария MCP мне пригодится. Покажи мне, пожалуйста, список доступных инструментов и подсказок, чтобы я мог выбрать что-то нужное для этого запроса.»
Хост (перехватывает запрос и направляет его к серверу MCP): «Окей, сейчас все передам.»

Хост запрашивает у MCP список инструментов (Tools) и подсказок (Prompts)

Хост теперь идёт к MCP-серверу. Этот сервер знает всё, что связано с доступом к данным и обработкой запросов. В MCP сервере хранятся все инструменты (tools) и подсказки (prompts) для выполнения нужных действий.

Хост: «MCP, подкинь мне список доступных tools и prompts для запроса клиента.»
MCP-сервер: «Вот, держи, вот все инструменты и подсказки, которые у нас есть. Для каждого метода я также подготовил параметры, которые можно подставить.»

LLM, любимая нейросеть, выбирает метод из списка

Теперь, когда хост получил список инструментов и подсказок, он передает всё это в LLM (нейросеть), которая и будет решать, какой метод нужно использовать для конкретного запроса.

Хост: «LLM, тебе пришёл запрос от клиента. Вот список инструментов и промптов. Тебе нужно выбрать подходящий метод для выполнения запроса и подготовить все нужные параметры для этого метода.»
LLM: «Хорошо, я выбираю метод X из списка инструментов, и вот какие параметры мне нужны для этого метода. Я знаю, что нужно сделать, и использую соответствующие промпты, чтобы точно понять, что клиент хочет.»

LLM передает параметры и вызывает метод на MCP

Теперь, когда LLM выбрала нужный метод и подготовила параметры, она отправляет всё это хосту, который, в свою очередь, передает запрос обратно в MCP-сервер для выполнения.

LLM: «Вот всё, что мне нужно: метод X и параметры для выполнения. Передавай это на MCP.»
Хост: «Принято, иду к MCP.»

Хост направляется к MCP-серверу и передает запрос на выполнение метода.

MCP выполняет метод и возвращает результат

MCP-сервер теперь, получив все необходимые данные, выполняет метод и обрабатывает запрос. Всё, что нужно, уже у него под рукой: инструменты, параметры, контекст. Вся обработка происходит внутри MCP, и сервер возвращает результат хосту.

MCP-сервер: «Я выполнил метод X с этими параметрами. Вот результат: (ответ).»

Ответ от LLM клиенту

Теперь, когда MCP выполнил метод, хост получает ответ и передает его обратно в LLM, которая уже анализирует результат, добавляет необходимые детали (например, форматирует или уточняет ответ) и отдает всё клиенту.

Хост: «Вот ответ от MCP через LLM: (ответ). Всё готово!»
LLM: «Отлично, теперь я передаю результат обратно клиенту.»
Клиент: «Вау, всё так быстро! Спасибо, LLM!»

Итог

На мой взгляд в бизнес-приложениях — это самый частый кейс, а всё остальное, связанное с обновлениями статусами заказов, удалениями данных будет упираться в безопасность и комплаенс