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:
подключаться к БД, чтобы обрабатывать и анализировать большие данные, писать SQL-запросы с учетом дата-архитектуры и оптимизировать работу,
становиться «мозгом» чат-бота, чтобы тот стал умнее и научился давать осмысленные ответы на вопросы пользователей,
автоматизировать рутинные задачи — обновлять данные в таблицах, распределять задачи в таск-трекерах и отслеживать выполнение, парсить информацию из интернета и так далее.
Кто-то доверяет ИИ более творческие задачи, вроде генерации изображений и текстов, а кто-то — сваливает на него текучку, которой не хочется заниматься самому. Главное, что с MCP это делать удобнее, чем без него.
Как выбрать MCP-сервер: ключевые принципы
Сделать свой сервер или клиент может каждый, кто захочет — документация в помощь. За год существования MCP этой возможностью воспользовалась уйма людей, и с сейчас этих серверов появилось просто невероятное количество. Тут и официальные от разных именитых компаний, и многофункциональные, и узкоспециализированные.
Если зайти на mcpservers.org и забить в поиск «PostgreSQL» на вас вывалится 2 страницы результатов, а на pulsemcp.com в выдаче вообще под сотню вариантов. Чтобы в них не путаться, рекомендую следовать нескольким ключевым принципам.
Ищите официальные сервера. Многие компании уже их выпустили. Если нужен MCP для подключения к Postgres — ищите релиз от Postgres. Даже если он пока хуже альтернатив от сторонних разработчиков, именно официальная версия, скорее всего, будет стабильно обновляться и улучшаться, а еще с меньшей вероятностью принесет сюрприз вроде слива ваших данных.
Выберите подходящий вам способ установки: локально или в облаке. На этом остановлюсь подробнее в следующем разделе.
И самое главное — сформулируйте цель. Для каких конкретно задач вам нужен ИИ? Чем подробнее ответ, тем проще потом выбирать сервер. Про это тоже подробнее расскажу ниже.
Типы MCP-серверов по способу установки
Варианты стандартные: есть сервера которые разворачиваются локально на вашей машине, и есть облачные.
Локальные (self-hosted)
Они разворачиваются на собственной инфраструктуре (сервер, контейнер, внутренняя сеть). Хотя сам факт подключения своих данных к ИИ все еще остается дырой в безопасности, по крайней мере MCP-сервер находится полностью под вашим контролем. Это делает такой способ деплоймента оптимальным для проектов, с чувствительными конфиденциальными данными.
Облачные (remote, managed)
Тут надо разделить: managed сервера от вендоров и удаленные, которые вы сами разворачиваете в облаке.
Первый вариант предлагают, как правило, крупные компании — Microsoft, Google, Amazon, Databricks и им подобные. Они дают доступ к уже готовому, настроенному серверу, и это избавляет от забот с установкой, еще и обеспечивает техподдержку от провайдера.
Это подойдет тем, кому важна интеграция с экосистемой конкретной компании — например, с AWS. Все приличные вендора обещают защиту ваших данных, но все равно этот вариант не всякая служба безопасности одобрит.
Второй вариант — это сервисы вроде mcphosting.io, где вы можете удаленно хостить сервера, если по какой-то причине не можете развернуть их локально. Они тоже обещают техподдержку, инфраструктуру, заточенную под MCP, и защиту данных.
Типы MCP-серверов по функционалу
У каждого MCP-сервера есть свои инструменты — то есть команды, которые LLM может через него выполнить. Список отличается в зависимости от назначения: у серверов для работы с базами данных и для разработки приложений функционал будет разный. Но даже в рамках одного «направления» они могут сильно отличаться по своим возможностям:
MCP Toolbox for Databases умеет работать с популярными и не очень БД и СУБД, переводить вопросы на естественном языке в SQL, генерировать код с учетом контекста, создавать таблицы и индексы.
MCP Database Server дает LLM рид-онли доступ к PostgreSQL, MySQL и SQLite.
Оба сервера нацелены на работу с данными, но у одного функционал в разы богаче. А есть еще более многозадачные, которые могут подключаться к разным источникам или вообще объединять возможности нескольких MCP-серверов. К последним относится, например, Lasso Security MCP Gateway.
Может показаться, что чем больше функций, тем лучше. Даже если какие-то из них пока не нужны — ну ничего, возьмем сервер на вырост, может, потом пригодится. На самом деле это не всегда так. Я не просто так выше говорил, как важно корректно сформулировать цель и на нее опираться при подборе сервера.
Если вы работаете с PostgreSQL и вам нужно только иногда делать выгрузки данных, ничего в них не меняя, то зачем вам громоздить многофункциональный MCP-сервер, который поддерживает 20+ БД?
С простым MCP‑сервером и работать проще: проще установка, настройка и поддержка. Особенно на первых порах, пока вы еще только знакомитесь с этой технологией. Но и собирать кучу маленьких однозадачных серверов, когда можно подобрать один, но широкопрофильный под ваши задачи — тоже так себе вариант. В общем, нужен баланс и трезвая оценка запросов и возможностей.
Точно определите, какие задачи вы хотите решать с помощью ИИ прямо сейчас с учетом текущей инфраструктуры и уже под эти параметры выбирайте MCP-сервер.
Где искать сервер?
На Гитхабе:
MCP Registry — подборка от самого Гитхаба.
Modelcontextprotocol — подборка от Anthropic. Много официальных MCP-серверов.
awesome‑mcp‑servers — от энтузиастов. Удобная, но некоторые ссылки уже битые.
Каталоги/агрегаторы:
Подводя итог
MCP-сервер — это связующий элемент между LLM-агентом и вашими данными. Выбор конкретного варианта зависит от ваших задач и приоритетов.
Локальные — когда в приоритете полный контроль над данными, а облачные — когда нужно быстро приступить к работе и важен потенциал для масштабирования.
Узкоспециализированный сервер подойдет, если вы планируете внедрять ИИ для отдельных точечных задач, а широкопрофильный — если вы хотите использовать ИИ в сразу в нескольких разных сферах.
***
Спасибо, что прочитали! Если вам было интересно, подписывайтесь на мой канал Коля Валиотти • Дата консалтинг — я там пишу про данные, технологии и просто про жизнь.