Долгое время искусственный интеллект напоминал гениального профессора, запертого в пустой комнате: он много знает, но не может посмотреть в ваши рабочие файлы, проверить статус задачи в Jira или выгрузить данные из базы. В ноябре 2024 года американская компания Anthropic представила Model Context Protocol (MCP) — открытый стандарт, который призван разрушить эту стену.

Разработчик BusinessPad Василий Киселёв оценил перспективы использования MCP в b2b-решениях. Вместе с экспертом разберёмся, почему новой технологии пророчат «революцию интерфейсов», и как она изменит работу с ИИ уже в ближайшие годы.

Если говорить просто, MCP — это универсальный «переходник» (как USB), который позволяет ИИ-агенту безопасно подключаться к вашим данным и программам.

«Раньше ИИ был умным, но слепым — он не видел ваших файлов. Теперь через MCP он может полноценно работать с документами, базами и сервисами пользователя», — объясняет Василий Киселёв.

Раньше каждая интеграция была уникальной: для Slack — одна логика,
для GitHub — другая. MCP меняет правила игры, создавая единый язык общения между LLM (большими языковыми моделями) и внешними источниками данных.

Главная проблема автоматизации на базе ИИ сегодня — фрагментация. Для каждого корпоративного сервиса (Notion, Jira, SQL-базы) программистам приходилось писать свою интеграцию. Это долго, дорого и сложно в поддержке.

«Ценность MCP в стандартизации. Сейчас, когда ИИ-агенты стали реальностью, без общего протокола мы как без рук. MCP позволяет не писать код под каждый сервис с нуля, а использовать готовый стандарт».

Чтобы понять масштаб изменений, достаточно сравнить типичный рабочий процесс аналитика.

Как было раньше. Аналитик полдня вручную выгружает данные из Jira, копирует логи из GitHub, собирает обсуждения из Slack и сводит всё это в единый отчёт.

С использованием MCP. Вы просто даёте команду ИИ: «Проанализируй задачи за неделю из этих трёх систем и сделай выводы». После этого ИИ сам «стучится» в серверы приложений, собирает контекст и выдаёт результат за считанные минуты.

Когда речь заходит о доступе ИИ к корпоративным базам, главный вопрос — безопасность. В случае с MCP архитектура построена на принципе локального контроля.

«Подключение идёт локально на вашем компьютере через MCP-серверы. Угроза попадания данных к провайдеру ИИ (например, в облако Anthropic или OpenAI) невысок. Ведь вы выдаёте доступы явно — только к тому, что разрешили».

Однако Василий Киселёв предупреждает, что риски всё же остаются. Утечка данных возможна в двух случаях: если пользователь сам «криво» настроил свой MCP-сервер, открыв лишние доступы, или если на локальной машине есть вирусы.

Несмотря на оптимизм сообщества, MCP — это не «волшебная таблетка», и у него есть свои слабые места:

• молодость технологии: готовых «коробочных» решений пока немного, экосистема только формируется;
• необходимость в кадрах: «если вам нужно подключить кастомную внутреннюю систему компании, без программиста всё равно не обойтись»;
• сложность управления: чем больше подключений и серверов, тем сложнее администрировать эту сеть;
• ошибки ИИ: протокол даёт доступ к данным, но не исправляет галлюцинации нейросети, ИИ всё ещё может ошибиться в интерпретации полученной информации;
• трудности при интеграции со старыми системами: между современными требованиями ИИ и архитектурой ПО прошлых десятилетий всё ещё остаётся фундаментальный разрыв.

Model Context Protocol — это важный шаг от чат-ботов в браузере к полноценным ИИ-сотрудникам, которые интегрированы в рабочий процесс. Для бизнеса это означает радикальное удешевление внедрения ИИ,
а для  разработчиков — избавление от рутинного написания однотипных интеграций. Будущее ИИ-агентов зависит от того, насколько быстро индустрия примет единый стандарт.

Однако MCP вовсе не единственный игрок. На рынке развернулась настоящая битва. Свои решения продвигают OpenAI, IBM, Microsoft. Тем не менее, в 2026 году OpenAI признала MCP де-факто отраслевым стандартом. В 2026 году ожидается консолидация протоколов и инструментов для осуществления «командной работы» ИИ-агентов.