MCP (Model Context Protocol)

До такого стандарта каждое приложение, которое хотело дать модели доступ к календарю, базе данных или репозиторию кода, писало собственный коннектор. MCP делит работу надвое. Сервер оборачивает одну возможность, например файловую систему или трекер задач, и описывает, что он предлагает. Клиент внутри приложения ИИ обнаруживает это описание и передаёт модели, а та уже может пользоваться этими возможностями. Серверы могут предлагать инструменты (они выполняют действия), ресурсы (данные для чтения) и промпты (готовые инструкции). Типичные серверы подключают календарь, приложение для заметок, трекер ошибок, таблицу, базу данных, почтовый ящик, репозиторий кода или браузер, и все они подключаются одним и тем же предсказуемым способом. Ресурсами могут быть файлы, строки таблиц, скриншоты или журналы, а промптами — шаблоны вроде чек-листа для ревью кода или итогов встречи. Представь, что ящик несовместимых зарядок заменили одной универсальной розеткой.

Серверы работают либо на твоей машине, общаясь с приложением через стандартный ввод и вывод, либо удалённо по HTTP. Это уровень, отличный от вызова инструментов. Вызов инструментов — это то, как модель просит функцию в запросе; MCP — то, как приложение вообще находит множество таких функций и получает к ним доступ. Приложение обычно переводит обнаруженные инструменты MCP в обычные описания инструментов для модели, так что оба работают вместе, а модель никогда не подключается к серверу напрямую. С удалёнными серверами встаёт и вопрос аутентификации, так что выясни, как сервер проверяет, кто его вызывает, и куда попадают твои учётные данные. Локальный помощник подходит для первого варианта, общий сервис команды — для второго.

У удобства есть риски, о которых стоит помнить. Сервер может читать и менять всё, к чему ты дал доступ, а вредоносный или небрежно написанный сервер может допустить утечку данных или выполнить вредные действия. Описания и результаты, приходящие от сервера, — это текст, который прочитает модель, поэтому в них могут прятаться инструкции, цель которых — управлять моделью. Ставь серверы из источников, которым доверяешь, давай самые узкие права, проверяй, что делает каждый инструмент, и включай запрос подтверждения для всего, что записывает, отправляет или удаляет. Полезная привычка — прочитать список инструментов, заявленных сервером, до включения, как читают права приложения для телефона. Самая известная ловушка — инъекция промпта, когда отравленный результат велит модели слить файл.

Если точно о том, что есть сегодня: в «Миссиях» NeverNo может подключаться к удалённому серверу MCP, который ты добавляешь сам (его адрес и необязательный токен), а API сам не размещает серверы MCP и не подключается к ним. API предлагает вызов функций в /chat/completions, где твой код определяет инструменты и запускает их, а также совместимую с Anthropic конечную точку Messages. Инструменты принимают модели, у которых capabilities.tools равно true в списке /models.

Инструмент, который ты запускаешь сам и который работает с MCP, всё равно может использовать NeverNo как модель, указав базовый URL https://neverno.ai/api/v1, поскольку конечные точки следуют форматам OpenAI и Anthropic. Подключения MCP тогда находятся в этом инструменте, а не в NeverNo. DeepSeek V4 Flash, бесплатная приватная модель с окном контекста 128 000 токенов, — одна из моделей списка.