MCP для предприятий: проблемы, решения и альтернативы

TL;DR

• MCP (Model Context Protocol) соединяет агенты ИИ с внешними инструментами и корпоративными системами через стандартизированные, многократно используемые интеграционные слои.
• MCP устраняет изолированные реализации ИИ на таких платформах, как LangChain, AWS Bedrock, Copilot Studio и IBM watsonx.
• К вызовам корпоративного MCP относятся риски аутентификации, пробелы в авторизации, выбор масштабируемости, требования к соответствию и сложность интеграции.
• Удаленные серверы MCP устраняют накладные расходы на обслуживание, обеспечивают масштабируемость и предоставляют инфраструктуру, управляемую поставщиком, с круглосуточной поддержкой.
• Серверы MCP должны быть открытыми, соответствовать требованиям GDPR/CCPA и иметь сертификаты (ISO 27001, SOC 2 Type II) для использования в предприятиях.
• Bright Data Web MCP предлагает более 60 инструментов для Веб-скрейпинга, поиска, подачи данных и автоматизации браузера с инфраструктурой корпоративного уровня.

В этом блоге вы узнаете:

• Как серверы MCP работают в качестве интеграционного слоя в корпоративном ИИ, почему они важны и когда они полезны.
• Основные проблемы MCP для предприятий, а также практические решения для предотвращения проблем и сбоев.
• Альтернативы MCP для предприятий, поскольку существуют другие способы подключения агентов ИИ к сторонним инструментам.
• Почему Bright Data Web MCP является отличным примером MCP для предприятий.

Приступим!

Введение в корпоративный MCP

Поймите, что такое MCP для предприятий, как он работает, что он предлагает и когда он имеет значение.

Серверы MCP как уровни интеграции в корпоративном ИИ

MCP (Model Context Protocol) — это открытый стандарт, разработанный Anthropic (компанией, стоящей за Claude), который позволяет системам ИИ подключаться к внешним инструментам, источникам данных и сервисам.

Вместо жестко запрограммированных интеграций этот протокол предлагает структурированный способ, с помощью которого агенты ИИ могут обнаруживать доступные возможности через локальные или удаленные серверы MCP и вызывать их по мере необходимости. Проще говоря, MCP превращает внешние сервисы в «инструменты», которые модели ИИ могут понимать и использовать.

В корпоративных средах MCP выступает в качестве современного интеграционного уровня для ИИ. Корпоративные серверы MCP располагаются между LLM и внутренними системами, такими как CRM, хранилищами данных, платформами для обработки заявок и внутренними API, или в качестве сторонних сервисов, которые предоставляют критически важные для бизнеса функции, такие как извлечение данных, обработка данных, автоматизация и поддержка принятия решений в режиме реального времени.

Почему MCP важен для предприятий

Во многих предприятиях команды работают изолированно, что приводит к созданию разрозненных решений. Каждая команда может использовать разные фреймворки и инструменты ИИ для создания агентов и рабочих процессов, которые в конечном итоге часто подключаются к бэкэнд-сервисам предприятия через одноразовые коннекторы. Это приводит к распространению настраиваемых интеграций, что может создавать огромные проблемы с обслуживанием.

Архитектура MCP решает эту проблему, отделяя логику ИИ от бэкэнд-реализаций. Интеграции становятся многоразовыми, управляемыми и поддающимися аудиту, что позволяет любой команде подключаться к общему уровню MCP, независимо от используемого ИИ-агента или корпоративной системы.

Это возможно, потому что большинство решений — от библиотек с открытым исходным кодом, таких как LangChain, LlamaIndex или CrewAI, до инструментов без кода, таких как Agno, и платформ, ориентированных на предприятия, таких как AWS Bedrock AgentCore, Copilot Studio и IBM watsonx — поддерживают интеграцию MCP. То же самое относится к моделям ИИ, большинство из которых включают поддержку вызова инструментов через MCP.

MCP стал наиболее широко используемым протоколом ИИ, поскольку он стандартизирует доступ к корпоративным возможностям, одновременно обеспечивая централизованный контроль над разрешениями, мониторингом и обеспечением соблюдения политик.

Основные варианты использования MCP в предприятиях

Некоторые из наиболее распространенных и актуальных случаев использования MCP в предприятиях:

• Внутренний доступ к знаниям: агенты ИИ могут извлекать, обобщать и контекстуализировать документы компании, вики-страницы или заявки в службу поддержки через MCP, способствуя принятию более разумных решений и сокращению информационных барьеров.
• Извлечение веб-данных: серверы MCP позволяют агентам ИИ извлекать структурированные и неструктурированные данные с веб-страниц для получения актуальной информации в большом масштабе. Это позволяет осуществлять интеграцию с Grounding, SEO и GEO, оценку соответствия, мониторинг бренда и другие сценарии RAG, основанные на веб-данных.
• Помощь в разработке программного обеспечения: MCP позволяет ИИ управлять конвейерами CI/CD, выполнять проверку кода и обрабатывать автоматизацию GitOps, интегрируясь напрямую с такими инструментами, как GitHub, Jira, Visual Studio Code (через Cline или Roo Code) или Cursor, чтобы повысить производительность разработчиков.
• Управление встречами и последующие действия: предоставьте агентам ИИ возможность планировать встречи, делать заметки, генерировать задачи и отправлять обновления в инструменты управления проектами, повышая эффективность и подотчетность организации.
• Автоматизация взаимодействия с веб-сайтами: MCP может оснастить агентов ИИ инструментами для навигации по веб-страницам, отправки форм или взаимодействия с платформами SaaS, автоматизируя повторяющиеся онлайн-рабочие процессы, чтобы сотрудники могли сосредоточиться на более важных задачах.
• Оптимизация цепочки поставок и логистики: ИИ-агенты используют MCP для взаимодействия с системами планирования, мониторинга запасов и оптимизации маршрутов доставки на основе данных о трафике, погоде и спросе в режиме реального времени.
• Анализ финансовых данных: серверы MCP помогают ИИ безопасно получать доступ к внутренним финансовым системам, рыночным данным и платформам по обеспечению соответствия, автоматизируя отчетность, кредитный скоринг и нормативные проверки.

MCP в предприятиях: основные проблемы и решения

Теперь, когда вы понимаете потребности MCP в предприятиях, пришло время рассмотреть основные проблемы и некоторые возможные решения.

Для быстрого ознакомления посмотрите сводную таблицу ниже:

Изучите основные проблемы (и решения) MCP для предприятий!

Аутентификация

Сразу после анонса MCP возникло несколько проблем с безопасностью. К ним относятся риски аутентификации, проблема «запутанного заместителя», ненадлежащее применение разрешений, уязвимости цепочки поставок, вредоносные или ненадежные серверы MCP, внедрение команд, внедрение подсказок, внедрение инструментов, отсутствие шифрования или проверки сервера и многое другое.

С момента выпуска первой версии (2024-11-05) спецификация MCP была обновлена с целью устранения многих из этих проблем безопасности, и одним из наиболее важных улучшений стало усиление механизмов аутентификации.

Для использования в корпоративной среде MCP должен быть надежным и использоваться только через аутентифицированные серверы — будь то через HTTP-заголовки, параметры URL или OAuth 2.0. Провайдеры также должны предлагать специальные решения для аудита и мониторинга в реальном времени, чтобы отслеживать использование и понимать активность сервера.

Кроме того, обратите внимание, что некоторые сервисы, такие как Smithery, действуют как рынки серверов MCP. Эти платформы удобны, поскольку позволяют подключаться к нескольким серверам MCP с помощью одного интерфейса. Тем не менее, вы можете предпочесть подключаться напрямую к исходному серверу MCP, чтобы ваши данные не проходили через несколько уровней, которые вы не можете контролировать.

Решение: всегда выбирайте MCP-серверы с надежной аутентификацией и избегайте ненадежных или неаутентифицированных решений. Кроме того, помните, что, как правило, безопаснее подключаться к удаленным MCP-серверам напрямую от оригинального провайдера.

Авторизация

Лучшие серверы MCP для предприятий предоставляют десятки инструментов, каждый из которых предназначен для выполнения конкретной задачи. Эти инструменты доступны LLM, который затем может выбрать и использовать наиболее подходящие из них на основе запросов пользователя.

Проблема заключается в том, что некоторые инструменты обрабатывают конфиденциальные данные или выполняют операции с серьезными последствиями, которые не следует выполнять легкомысленно. Примерами могут служить доступ к корпоративным данным или их изменение, выполнение массовых операций, потребляющих значительные системные ресурсы, и подобные действия.

По этой причине аутентификации сервера MCP недостаточно. Также необходим уровень авторизации, чтобы предотвратить неправомерное использование инструментов сервера. Обычно это осуществляется двумя способами, в зависимости от того, что поддерживает платформа:

1. Ограничение доступа к инструментам: выберите поднабор инструментов, к которым агент LLM может получить доступ.
2. Требование явного одобрения: запрашивайте ручное одобрение перед выполнением задач, иногда с детальным контролем над отдельными инструментами MCP.

Примечание. Некоторые платформы для создания агентов ИИ поддерживают только один из этих подходов, в то время как большинство решений, готовых для использования в предприятиях, предоставляют оба.

В результате, поскольку аутентификация происходит на уровне инструментов, корпоративные серверы MCP должны предоставлять инструменты с максимально возможной степенью детализации. Это упрощает процесс авторизации.

Решение: интегрируйте сервер MCP с платформой корпоративного уровня, которая включает надежную структуру авторизации, чтобы LLM, обеспечивающий работу агента, не мог вызывать инструменты, доступные на сервере, без явного разрешения пользователя или политик, определенных администратором. Кроме того, отдавайте предпочтение серверам MCP, которые предлагают четко определенные вертикальные инструменты.

Масштабируемость

На момент написания этой статьи MCP поддерживает два механизма транспорта:

• Транспорт STDIO: использует стандартные потоки ввода-вывода для обеспечения прямой связи между процессами на одном компьютере. Обеспечивает высокую производительность с минимальной задержкой и без сетевых накладных расходов.
• Транспорт Streamable HTTP: использует HTTP-запросы POST для обмена сообщениями между клиентом и сервером с опциональным SSE (Server-Sent Events) для потоковой передачи. Этот транспорт поддерживает удаленную связь и заменяет устаревший метод, использующий только SSE. Узнайте больше о Streamable HTTP и SSE.

Короче говоря, доступ к серверам MCP можно получить локально через STDIO или удаленно через потоковый HTTP. Локальные серверы MCP требуют установки и управления, но обеспечивают меньшую задержку. Удаленные серверы MCP устраняют необходимость в обслуживании, но вводят некоторую сетевую задержку.

Выбор между этими двумя подходами является ключевым фактором при интеграции MCP, поскольку он влияет на то, как MCP настраивается в вашем ИИ-агенте. Это также влияет на масштабируемость и требования к обслуживанию.

Обратите внимание, что большинство корпоративных платформ ИИ, таких как Copilot Studio или IBM watsonx, даже не допускают локальную установку MCP. Таким образом, они требуют удаленного доступа к серверам MCP.

Решение: для интеграции MCP в предприятии рекомендуется полагаться на удаленные серверы MCP. Это позволяет избежать затрат на установку, настройку и обслуживание, а также обеспечить максимальную масштабируемость, поскольку провайдер берет на себя все операционные аспекты.

Соответствие

Независимо от того, работают ли они локально или доступны удаленно, сторонние серверы MCP, используемые в корпоративных средах, должны быть с открытым исходным кодом. Таким образом, вы можете убедиться, что сервер взаимодействует только с услугами и продуктами поставщика, не отправляя данные вашего предприятия в другие места.

Даже в этом случае вы должны доверять поставщику, предоставляющему свои услуги в качестве инструментов MCP. Именно поэтому так важно выбирать поставщиков, которые соблюдают строгие требования соответствия GDPR и CCPA, этические нормы управления данными и имеют сертификаты ISO 27001, SOC 2 Type II, CSA STAR Level 1 или аналогичные.

В конце концов, ваши ИИ-агенты могут обрабатывать конфиденциальные бизнес-данные, и вы хотите избежать несанкционированного доступа третьих лиц из-за неэтичных практик поставщика.

Решение: при интеграции сторонних серверов MCP отдавайте предпочтение серверам с открытым исходным кодом от надежных поставщиков, которые полностью соблюдают правила конфиденциальности и безопасности и следуют лучшим отраслевым практикам.

Интеграции

Большинство технологий создания агентов ИИ, будь то кодовые, локальные или онлайн-платформы без кода, поддерживают подключения MCP. Однако это не гарантирует наличие полной документации. Поэтому автор сервера MCP несет ответственность за предоставление подробных руководств по интеграции.

Неправильная настройка сервера может привести к серьезным проблемам, особенно когда речь идет об аутентификации. Четкие визуальные руководства и учебные пособия имеют решающее значение для правильной интеграции, независимо от того, поддерживается ли сервер сообществом или разработан компанией.

Хорошая документация должна выходить за рамки базовых инструкций по настройке. Она должна содержать список поддерживаемых инструментов, объяснять механизмы аутентификации, описывать доступные типы подключения (локальное и удаленное) и предоставлять конкретные примеры интеграции с широко используемыми платформами для создания ИИ-агентов.

Решение: отдавайте предпочтение серверам MCP, которые поставляются с подробной документацией и учебными пособиями, поскольку правильная настройка имеет первостепенное значение для безопасности, надежности и беспроблемного внедрения в предприятии. Кроме того, обратите внимание на поставщиков, которые предлагают круглосуточную техническую поддержку, включая поддержку своих серверов MCP.

Альтернативы MCP для предприятий

Каждый инструмент, предоставляемый сторонним сервером MCP, обычно подключается напрямую к API соответствующего сервиса или продукта от поставщика.

Из-за этого для обеспечения надежности корпоративного уровня не только удаленный сервер MCP должен быть масштабируемым, высоконадежным и стабильно отзывчивым, но и базовые API должны соответствовать тем же стандартам. Вот почему так важно полагаться на серверы MCP от проверенных поставщиков.

Теперь помните, что MCP — это не что иное, как промежуточный уровень, который упрощает интеграцию между ИИ и пользовательскими функциями, сторонними сервисами, базами данных и подобными системами. По сути, большинство серверов MCP предоставляют API таким образом, что агенты ИИ могут легко их вызывать.

Из этого следует, что можно полностью обойти слой MCP. Как? Путем прямой интеграции с API через определения пользовательских инструментов! Это особенно полезно для высокоспецифических интеграций.

Таким образом, API сторонних сервисов служат настоящей альтернативой корпоративному MCP. Этот подход также сводит к минимуму использование ненужных инструментов, позволяя избежать зависимости от промежуточного программного обеспечения, которое может выйти из строя. В то же время он требует пользовательских интеграций и сопряжен с большей сложностью.

Bright Data Web MCP: корпоративный сервер MCP для сбора и взаимодействия с веб-данными

Двумя основными ограничениями корпоративных ИИ-агентов, которые не позволяют им «делать все», являются:

1. Ограниченное знание внешнего мира, ограниченное информацией, доступной на момент обучения базового LLM.
2. Неспособность взаимодействовать с веб-страницами так, как это делают человеческие пользователи.

Сервер Web MCP от Bright Data устраняет оба этих ограничения (и многие другие) с помощью более 60 специализированных инструментов. В частности, он позволяет LLM и ИИ-агентам получать доступ к веб-страницам, выполнять поиск, извлекать данные из веб-страниц, а также перемещаться по веб-сайтам и взаимодействовать с ними без блокировки.

Web MCP достигает этого за счет подключения к корпоративным решениям Bright Data для работы с данными, предоставляя LLM следующие возможности:

• Сканировать любую веб-страницу в Markdown (формат данных, идеально подходящий для ввода данных в агенты ИИ).
• Выполнять поиск в Google, Bing, Yandex, DuckDuckGo и других поисковых системах.
• Получать доступ к структурированным данным с более чем 40 популярных сайтов, включая Amazon, Yahoo Finance, LinkedIn, Instagram, TikTok, Walmart и многие другие.
• Взаимодействовать с веб-сайтами через облачный браузер для выполнения кликов, прокрутки и других действий.

Для получения дополнительной информации ознакомьтесь со всеми 60+ инструментами Bright Data Web MCP.

Почему Web MCP от Bright Data предназначен для предприятий?

Инструменты Web MCP напрямую интегрированы с сервисами Bright Data. Эти продукты поддерживаются неограниченной масштабируемостью, круглосуточной технической поддержкой, решением CAPTCHA, интеграцией с одной из крупнейших в мире прокси-сетей (более 150 миллионов IP-адресов в 195 странах) и надежностью ведущей мировой платформы веб-данных.

Если вы интересуетесь, почему Web MCP подходит для предприятий, ознакомьтесь с таблицей ниже:

Узнайте, как начать работу, в документации Bright Data Web MCP. Или ознакомьтесь со следующими руководствами по интеграции:

• Как подключить Bright Data Web MCP к Copilot Studio
• Расширение возможностей Cursor ИИ с помощью Bright Data Web MCP
• CrewAI и Bright Data MCP: руководство по расширенному Веб-скрейпингу
• Интеграция Claude Code с Bright Data Web MCP
• Простое подключение агентов LangChain к Bright Data Web MCP

Что делать, если Web MCP вам не подходит?

Нет проблем! Вы по-прежнему можете интегрировать готовые к использованию в предприятии платформы для создания ИИ-агентов напрямую с продуктами Bright Data через API.

Например, вы можете подключиться напрямую к SERP API в корпоративных инструментах ИИ, как описано в этих учебных пособиях:

• SERP API от Bright Data в Azure AI Foundry для потоков подсказок на основе поиска
• Предоставьте агентам AWS Bedrock возможность поиска в Интернете через SERP API Bright Data
• Интеграция SERP API от Bright Data в AI-агента в Microsoft Copilot Studio
• Bedrock Agent в Python через AWS CDK с SERP API Bright Data
• Интеграция SERP API Bright Data в AI-агент в IBM watsonx

Заключение

В этой статье вы поняли важность серверов MCP для внедрения корпоративных решений ИИ. Вы изучили основные проблемы, рассмотрели лучшие практики для их преодоления и открыли для себя альтернативные подходы.

Для критически важных бизнес-задач идеально подходят инструменты Web MCP от Bright Data. Более 60 инструментов обеспечивают масштабируемость, безопасность и надежность, необходимые для корпоративных решений MCP.

Чтобы создавать продвинутых ИИ-агентов и рабочие процессы, изучите полный набор продуктов и услуг, доступных в экосистеме Bright Data для ИИ.

Создайте бесплатную учетную запись Bright Data сегодня и начните экспериментировать с нашими инструментами для работы с веб-данными, готовыми к использованию с ИИ!