- Дата публикации
MCP ещё жив: как Uber и AWS вытаскивают стандарт агентных ИИ из турбулентности
Что появилось / что изменилось
Model Context Protocol (MCP), который Anthropic представила полтора года назад, пережил сразу два важных поворота:
- Anthropic передала MCP в Agentic AI Foundation под крылом Linux Foundation — это превратило протокол в открытый стандарт, а не «частную инициативу одного вендора».
- Все крупные облака приняли MCP как стандартный способ подключать ИИ‑агентов к внешним данным и инструментам.
- Uber развернула MCP на уровне всей инженерной инфраструктуры и построила поверх него собственные AI‑агенты и сервисы.
- На MCP Developer Summit инженеры Uber показали MCP Gateway и MCP Registry — единый «контур управления» для десятков MCP‑серверов внутри компании.
- AWS подключилась к развитию стандарта: старший главный инженер Клэр Лигуори выступает как мейнтейнер MCP и продвигает связку MCP + Claude Skills.
Параллельно MCP теряет часть аудитории:
- Perplexity отказалась от MCP в своих продуктах.
- Разработчики жалуются на «context bloat» — когда модель получает слишком много контекста и начинает работать хуже.
- В компаниях с несколькими MCP‑серверами всплывают проблемы синхронизации и отсутствия единых правил деплоя.
Как это работает
MCP — это открытый протокол, который описывает, как ИИ‑агент общается с внешними сервисами:
- MCP‑сервер — это обёртка над конкретным ресурсом: базой данных, внутренним API, корпоративным сервисом.
- Агент (например, Claude 4) видит MCP‑сервер как набор инструментов с чётко описанными методами и схемами запросов.
- Через протокол агент может вызывать эти инструменты, получать структурированные ответы и использовать их в своей «сессии размышлений».
Главная боль крупных компаний — масштабирование этого зоопарка серверов:
- Каждый продуктовый или инфраструктурный отдел поднимает свой MCP‑сервер.
- Без общего реестра никто не понимает, какие инструменты уже существуют и как ими пользоваться.
- Без общего шлюза сложно внедрить единые политики доступа, логирование и аудит.
Uber решает это через два внутренних компонента:
- MCP Gateway — единая точка входа для всех запросов агентов к MCP‑серверам.
- MCP Registry — каталог всех доступных MCP‑инструментов с описаниями и правилами использования.
Что это значит для вас
Если вы строите агентные системы — MCP уже нельзя игнорировать:
- Для enterprise‑команд. MCP даёт понятный способ подключить ИИ к внутренним сервисам, не превращая всё в набор разрозненных интеграций. Но придётся инвестировать время в разработку MCP‑серверов и общих правил их деплоя.
- Для data‑security и compliance. Protegrity подчёркивает: MCP реально экономит время и собирает инструменты в одну систему, но безопасность чувствительных данных остаётся на вашей стороне. Нужны строгие политики доступа и аудит вызовов.
- Для продуктовых команд. Если вы хотите, чтобы агенты не просто чатились, а реально выполняли задачи — бронировали, создавали тикеты, дергали API — MCP даёт стандартный интерфейс к этим действиям.
- Для R&D и экспериментов. MCP сейчас на ранней стадии. Придётся мириться с шероховатостями: контекст раздувается, стандарты использования внутри компании ещё только формируются.
Где MCP пока слаб:
- Нет готового «коробочного» решения для централизованного управления, как у Uber. Придётся писать своё Gateway/Registry или ждать решений от вендоров.
- Этический и governance‑контур почти не проговорён. На саммите, по словам участников, практически никто не затронул тему ответственного ИИ на уровне управления MCP.
Если вы работаете из России:
- MCP — это протокол и open source‑экосистема, а не облачный сервис с геоблокировкой. Доступ к репозиториям и спецификациям обычно не требует VPN.
- Проблемы начнутся на уровне конкретных ИИ‑моделей и облаков (Anthropic, AWS и др.), которые могут быть недоступны без VPN или юридических обходных путей.
Место на рынке
MCP уже не единственный стандарт для агентных ИИ:
- Google продвигает свой протокол Agent2Agent для взаимодействия между агентами.
- Anthropic параллельно развивает Claude Skills — папки с инструкциями, скриптами и ресурсами, которые Claude 4 использует для узких задач.
Формально MCP и Claude Skills выглядят как конкуренты, но AWS видит их связку иначе:
- Skills описывают, как агент должен пользоваться инструментами.
- MCP описывает, какие инструменты есть и как к ним обращаться на уровне протокола.
- На практике разработчики описывают в Skill‑папке сценарий работы, а сами действия выполняют через MCP‑серверы.
Perplexity своим отказом от MCP показывает: протокол не стал «обязательной инфраструктурой» для всех. Компании с сильными внутренними командами могут строить свои протоколы взаимодействия агентов с данными.
Итог для рынка:
- MCP уже стал базовой опцией для тех, кто строит серьёзные агентные системы в облаках от крупных вендоров.
- Стандарт ещё сырой: контекст раздувается, управление разъезжается, этика почти не формализована.
- Если вы только начинаете путь в агентный ИИ, MCP имеет смысл рассматривать как фундамент, но сразу планировать слой управления — реестр, шлюз, политики и аудит.