Чат-боты на базе нейросетей умеют писать, считать и даже генерировать картинки. Но сами по себе они не знают, как работают другие программы, и не могут ничего в них сделать.
Чтобы научить чат-ботов действовать во внешних сервисах — изучать сделки в CRM, отправлять письма по электронной почте, ставить задачи в таск-менеджере — придумали технологию Model Context Protocol. Рассказываем, как работает MCP и зачем протокол нужен бизнесу.
Что такое MCP
Model Context Protocol (MCP) — это набор инструкций для искусственного интеллекта о том, что и как можно сделать во внешней IT-системе, например в CRM, почте или таск-менеджере.
Протокол разработала компания Anthropic в ноябре 2024 года. Создатели вдохновлялись USB-стандартом: с его помощью люди смогли быстро и просто соединять гаджеты с компьютерами. По тому же принципу MCP позволит подключать искусственный интеллект к любым цифровым инструментам.
MCP — это бесплатная открытая технология, а не готовый продукт. Ей могут воспользоваться любые разработчики. В феврале 2025-го MCP поддержали OpenAI, Google, Microsoft и Amazon — каждый интегрировал MCP в свои ИИ-продукты.
Благодаря MCP чат-боты на базе нейросетей могут собирать данные в IT-сервисах компании и обрабатывать их. Например, искусственный интеллект может изучить почту, найти информацию по конкретному клиенту и вернуться с ней в чат к пользователю. Такие способности есть у Агента Марта AI — посмотрите, что умеет интеллектуальный помощник в Битрикс24.
Как выглядит архитектура MCP
Чтобы система работала, нужны четыре ключевых элемента.
1. MCP Client. Это система на базе искусственного интеллекта, вроде ChatGPT, Claude или Агента Марта AI.
2. MCP Server.Программа-посредник между чат-ботом на базе ИИ и внешней системой. Он дает объясняет нейросети, какие данные и функции есть в сервисе.
3. Resources. Источники данных: документы, записи в базе, файлы. ИИ-система получает к ним доступ через сервер.
4. Tools. Инструменты, которые позволяют менять данные: создавать задачи, отправлять письма, обновлять записи в CRM.
Разработчики бизнес-приложения разворачивают свой MCP-сервер. Пользователь подключает чат-бот на базе искусственного интеллекта: нейросеть сразу спрашивает сервер, какие операции она может выполнять в приложении и какие данные есть в программе. Модель сохраняет эту информацию и использует, чтобы решать задачи.
После этого человек может управлять внешней программой из чата. Достаточно простым языком сказать, что нужно сделать. Алгоритм обработает запрос, обратиться к стороннему приложению и выполнит поручение.
Пример. Руководитель Сергей спрашивает в чат-боте: «Сколько сделок закрыл Петров в сентябре?»
Искусственный интеллект обрабатывает сообщение и направляет запрос к серверу. MCP-сервер собирает данные и передает модели. Нейросеть изучает историю сделок, формирует отчет и приносит его в чат с Сергеем.Какие задачи может решать MCP
MCP превращает искусственный интеллект в полноценного помощника: чат-бот может не только искать информацию, но и выполнять поручения. Разберем на примерах, что можно сделать с ИИ-системой в связке с MCP-сервером.
Сформировать единую цифровую среду компании. В крупных организациях есть корпоративные порталы — системы, в которых организуют все ключевые процессы бизнеса. При этом у некоторых отделов, например, у бухгалтерии, есть специфические сервисы. Такая многослойность усложняет руководство: чтобы увидеть, как идет работа, нужно вручную сводить информацию из разных инструментов.
MCP устраняет эту проблему: протокол соединяет системы в одном чате и собирает данные из всех источников. Руководителю достаточно простыми словами объяснить, какую цель он хочет достичь. Искусственный интеллект придумает, как решить задачу, обратиться к нужным инструментам и вернется со сводкой.
Автоматизировать производственные процессы. MCP можно применять на производстве. С его помощью соединяют заводские линии, участки сборки и панели управления в одну систему. Технология позволяет получать данные с оборудования, отправлять команды на станки, следить за выполнением задач и менять настройки работы. Директор может следить за производством, менять планы выпуска, проверять, насколько загружены цеха и какого качества получается продукция.
Автоматизировать отбор кандидатов. ИИ может изучить сотни резюме и сопроводительных за минуты. Например, HR-менеджер получает 500 резюме на платформе по поиску сотрудников. Нейросеть анализирует профили кандидатов и отбирает соискателей, которые лучше всего подойдут на позицию. Список подходящих специалистов система возвращает в чат с HR-менеджером.
Упростить руководство компанией. Менеджеры могут не переключаться между десятками аналитических панелей. Достаточно общаться с чат-ботом: делиться идеями, прогнозировать результаты на основе реальных данных бизнеса и получать информацию о работе команд. ИИ сам сведет показатели в таблицы, построит графики, сформирует презентации.
MCP в Битрикс24
MCP можно интегрировать с Битрикс24. Технология упрощает подключение ИИ к CRM и открывает новые сценарии для автоматизации: от создания отчетов до мониторинга данных.
Работает с внешними приложениями. MCP подключает Google Docs, почтовые клиенты и другие инструменты к Битрикс24. Пользователи создают события, загружают файлы и управляют задачами без помощи программистов. Менеджер получает письмо от клиента в Gmail, нажимает кнопку «Создать сделку» — и в Битрикс24 автоматически появляется карточка с контактами и темой письма.
Обогащает CRM данными извне. ИИ подключается к диску, почте и трекерам, чтобы подтянуть отчеты, обновить статусы задач и собрать обратную связь — все в одной карточке клиента.
Мониторит корректность внесенных данных. ИИ анализирует новую информацию в CRM, автоматически находит пустые поля и дубли и предлагает менеджерам исправить ошибки в чате.
Генерирует отчеты по KPI. На основании данных продаж, звонков и задач ИИ формирует еженедельные и ежемесячные отчеты, отправляет их в общий чат или на почту руководителю.
Создает задачи по шаблонам. Когда в работе происходит что-то важное, ИИ автоматически предлагает следующий шаг. Клиент внес предоплату — система предложит подготовить документы для поставки. Сделка встала на паузу — ИИ создаст задачу для повторного звонка через неделю.
Прогнозирует загрузку отдела. На основании истории задач и проектов ИИ рассчитывает примерное распределение нагрузки на следующую неделю и предупреждает о том, что у сотрудников слишком много задач.
Улучшает поддержку. ИИ подключается к системе обращений и чатам с клиентами. Он анализирует жалобы и вопросы, предлагает готовые ответы и создает задачи для разработчиков, если нужно что-то исправить в продукте.
Частые вопросы
MCP-сервер можно развернуть прямо в вашей сети. Тогда все данные останутся внутри компании, а каждая операция ИИ будет фиксироваться в системном протоколе: кто и когда запрашивал информацию и какие действия выполнял.
Да. MCP работает с GPT, Claude, Gemini, Llama и другими языковыми моделями. При смене модели не придется перестраивать всю систему: достаточно настроить новый клиент для старых серверов.
Можно и так и так. Облачные MCP-серверы доступны в готовых решениях, но для конфиденциальных данных лучше развернуть локальный сервер.
Сам протокол бесплатный и открытый. Затраты зависят от настройки серверов и интеграции с вашими системами. В большинстве случаев внедрение занимает одну-две недели и не требует штатных разработчиков.
Что в итоге
- MCP дает ИИ прямой доступ к вашим данным. С протоколом можно подключить ИИ к любым источникам и инструментам. Обычный чат-бот становится полноценным помощником: он знает клиентов, читает документы и выполняет задачи в ваших системах.
- MCP уже может автоматически анализировать резюме и отчеты, создавать справки на основе актуальных данных из CRM, генерировать код с учетом вашего репозитория и подключать Битрикс24 к внешним сервисам одним кликом.
- С MCP бизнес может быстро внедрить ИИ и не менять существующие системы. Ваш ChatGPT или Claude получает доступ к CRM, документам и инструментам за несколько часов настройки, сохраняя все требования безопасности. В итоге ИИ автоматизирует анализ, создает отчеты и управляет процессами на основе актуальных данных компании.
