PRO то, зачем нам MCP 🤖
(часть 03).
Кто связывает MCP и модель
В первых двух постах мы разобрались, зачем нужен MCP и как MCP-сервер сообщает о доступных инструментах через tools/list.
Но остаётся один важный вопрос:
MCP-сервер с моделью напрямую не разговаривает.
У нас есть MCP-клиент. Он подключается к MCP-серверу, получает список инструментов и передаёт эту информацию нашему Agent/Host.
Дальше Agent/Host формирует обычный запрос к LLM:
Запрос:
«Проанализируй TASK-123»
Tools:
- jira_get_issue
- jira_search
- ...
Для модели уже неважно, откуда эти инструменты появились. Она просто видит доступные tools и может выбрать нужный.
Например:
function_call:
jira_get_issue({
"issue_key": "TASK-123"
})
Теперь Agent/Host получает этот вызов и передаёт его MCP-клиенту.
MCP-клиент обращается к MCP-серверу:
tools/call
jira_get_issue(TASK-123)
MCP-сервер выполняет необходимую работу с Jira и возвращает результат.
А Agent/Host передаёт этот результат обратно модели.
Если собрать всё вместе, получается схема на картинке 👆
И теперь вся конструкция, которую мы разбирали последние посты, складывается в одну картину:
➖LLM решает, какое действие нужно выполнить.
➖Agent/Host управляет циклом и связывает компоненты.
➖MCP-клиент взаимодействует с MCP-сервером по протоколу MCP.
➖MCP-сервер предоставляет инструменты и работает с внешней системой.
При этом сама модель не обязана знать, что за jira_get_issue стоит MCP. Для неё это просто доступный инструмент.
На этом тему MCP закрываем. ✔️
Мы разобрали MCP ровно настолько, чтобы понимать, что происходит под капотом, а не просто знать расшифровку Model Context Protocol.
Но серия про агентов на этом не заканчивается: MCP отвечает только за подключение инструментов, а дальше можно пойти в разные стороны.
🌟Что разобрать следующим?
1️⃣ Как модель выбирает нужный инструмент
2️⃣ Agent loop и несколько последовательных вызовов
3️⃣ Skills: что это и чем отличаются от tools
4️⃣ Контекст агента: что модель получает на каждом шаге
Пишите номер в комментариях и по результатам продолжим серию.
——
✌️ ПРО СА|🎓НСА 3.0
(часть 03).
Кто связывает MCP и модель
В первых двух постах мы разобрались, зачем нужен MCP и как MCP-сервер сообщает о доступных инструментах через tools/list.
Но остаётся один важный вопрос:
кто передаёт эти инструменты модели?
MCP-сервер с моделью напрямую не разговаривает.
У нас есть MCP-клиент. Он подключается к MCP-серверу, получает список инструментов и передаёт эту информацию нашему Agent/Host.
Дальше Agent/Host формирует обычный запрос к LLM:
Запрос:
«Проанализируй TASK-123»
Tools:
- jira_get_issue
- jira_search
- ...
Для модели уже неважно, откуда эти инструменты появились. Она просто видит доступные tools и может выбрать нужный.
Например:
function_call:
jira_get_issue({
"issue_key": "TASK-123"
})
Теперь Agent/Host получает этот вызов и передаёт его MCP-клиенту.
MCP-клиент обращается к MCP-серверу:
tools/call
jira_get_issue(TASK-123)
MCP-сервер выполняет необходимую работу с Jira и возвращает результат.
А Agent/Host передаёт этот результат обратно модели.
Если собрать всё вместе, получается схема на картинке 👆
И теперь вся конструкция, которую мы разбирали последние посты, складывается в одну картину:
➖LLM решает, какое действие нужно выполнить.
➖Agent/Host управляет циклом и связывает компоненты.
➖MCP-клиент взаимодействует с MCP-сервером по протоколу MCP.
➖MCP-сервер предоставляет инструменты и работает с внешней системой.
При этом сама модель не обязана знать, что за jira_get_issue стоит MCP. Для неё это просто доступный инструмент.
На этом тему MCP закрываем. ✔️
Мы разобрали MCP ровно настолько, чтобы понимать, что происходит под капотом, а не просто знать расшифровку Model Context Protocol.
Но серия про агентов на этом не заканчивается: MCP отвечает только за подключение инструментов, а дальше можно пойти в разные стороны.
🌟Что разобрать следующим?
1️⃣ Как модель выбирает нужный инструмент
2️⃣ Agent loop и несколько последовательных вызовов
3️⃣ Skills: что это и чем отличаются от tools
4️⃣ Контекст агента: что модель получает на каждом шаге
Пишите номер в комментариях и по результатам продолжим серию.
——
✌️ ПРО СА|🎓НСА 3.0