Вступ до Model Context Protocol (MCP)

Навіщо вивчати Model Context Protocol?

Великі мовні моделі не можуть отримувати доступ до даних у реальному часі або самостійно виконувати дії, а підключення кожного інструмента чи API за допомогою власного коду не масштабується. Протокол Model Context Protocol (MCP) вирішує це завдяки єдиному стандартизованому способу для AI-застосунків підключатися до зовнішніх інструментів, даних і сервісів — його часто називають «портом USB-C для AI». У цьому курсі ви створите MCP-сервери та клієнти з нуля на Python і підключите їх до LLM.

Як створити та підключити мій перший MCP-сервер?

Ви почнете з вивчення архітектури MCP — хоста, клієнта та сервера — і трьох базових елементів, які надає кожен сервер: інструментів, ресурсів і запитів. Потім ви створите сервер конвертера валют за допомогою FastMCP, додасте docstrings і type hints, щоб LLM міг знаходити ваші інструменти, і напишете асинхронний Python-клієнт, який перелічує та викликає ці інструменти через транспорт stdio.

Як надати LLM інструменти та контекст у реальному часі?

Одних інструментів недостатньо — моделям також потрібні дані та поведінкові інструкції. Ви додасте ресурси для контексту лише для читання та підказки, щоб спрямовувати модель, коли вхідні дані нечіткі, а потім під’єднаєте всі три примітиви до OpenAI LLM, використовуючи п’ятиетапний робочий процес виклику інструментів, щоб вона могла впевнено відповідати або просити уточнення, коли це потрібно.

Як перевести MCP-сервери в продакшн?

Реальним серверам потрібно більше, ніж код для ідеального сценарію. Ви заміните файлові ресурси на запити, що працюють із базою даних, додасте тайм-аути для запитів, структуровану обробку помилок і безпечну автентифікацію API, яка зберігає ключі на стороні сервера. Нарешті ви підключитеся до стороннього MCP-сервера й побачите, що той самий код клієнта працює з будь-яким сервером, який підтримує цей протокол.