Introducing the Model Context Protocol

Introducing the Model Context Protocol

Представляем Model Context Protocol

Today, we're open-sourcing the Model Context Protocol (MCP), a new standard for connecting AI assistants to the systems where data lives, including content repositories, business tools, and development environments. Its aim is to help frontier models produce better, more relevant responses.

Сегодня мы открываем исходный код Model Context Protocol (MCP) — нового стандарта для подключения AI-ассистентов к системам, где хранятся данные: репозиториям контента, бизнес-инструментам и средам разработки. Его цель — помочь frontier-моделям давать более качественные и релевантные ответы.

As AI assistants gain mainstream adoption, the industry has invested heavily in model capabilities, achieving rapid advances in reasoning and quality. Yet even the most sophisticated models are constrained by their isolation from data—trapped behind information silos and legacy systems. Every new data source requires its own custom implementation, making truly connected systems difficult to scale.

По мере того как AI-ассистенты входят в массовое использование, индустрия активно инвестирует в возможности моделей, добиваясь быстрых успехов в рассуждении и качестве. Однако даже самые продвинутые модели ограничены своей изоляцией от данных — они заперты за информационными силосами и устаревшими системами. Каждый новый источник данных требует собственной кастомной реализации, из-за чего по-настоящему связанные системы трудно масштабировать.

MCP addresses this challenge. It provides a universal, open standard for connecting AI systems with data sources, replacing fragmented integrations with a single protocol. The result is a simpler, more reliable way to give AI systems access to the data they need.

MCP решает эту проблему. Он предоставляет универсальный открытый стандарт для соединения AI-систем с источниками данных, заменяя разрозненные интеграции единым протоколом. Результат — более простой и надёжный способ дать AI-системам доступ к нужным им данным.

Model Context Protocol

Model Context Protocol

The Model Context Protocol is an open standard that enables developers to build secure, two-way connections between their data sources and AI-powered tools. The architecture is straightforward: developers can either expose their data through MCP servers or build AI applications (MCP clients) that connect to these servers.

Model Context Protocol — это открытый стандарт, позволяющий разработчикам строить безопасные двусторонние соединения между источниками данных и инструментами на базе AI. Архитектура простая: разработчики могут либо раскрывать свои данные через MCP-серверы, либо создавать AI-приложения (MCP-клиенты), которые подключаются к этим серверам.

Today, we're introducing three major components of the Model Context Protocol for developers:

Сегодня мы представляем разработчикам три основных компонента Model Context Protocol:

Спецификация и SDK Model Context ProtocolПоддержка локальных MCP-серверов в приложениях Claude DesktopOpen-source репозиторий MCP-серверов

Claude 3.5 Sonnet is adept at quickly building MCP server implementations, making it easy for organizations and individuals to rapidly connect their most important datasets with a range of AI-powered tools. To help developers start exploring, we’re sharing pre-built MCP servers for popular enterprise systems like Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres, and Puppeteer.

Claude 3.5 Sonnet хорошо справляется с быстрым созданием реализаций MCP-серверов, что упрощает организациям и отдельным пользователям оперативное подключение их важнейших наборов данных к разнообразным AI-инструментам. Чтобы помочь разработчикам начать исследовать возможности, мы делимся готовыми MCP-серверами для популярных корпоративных систем: Google Drive, Slack, GitHub, Git, Postgres и Puppeteer.

Early adopters like Block and Apollo have integrated MCP into their systems, while development tools companies including Zed, Replit, Codeium, and Sourcegraph are working with MCP to enhance their platforms—enabling AI agents to better retrieve relevant information to further understand the context around a coding task and produce more nuanced and functional code with fewer attempts.

Ранние пользователи, такие как Block и Apollo, уже интегрировали MCP в свои системы, а компании, выпускающие инструменты для разработки — Zed, Replit, Codeium и Sourcegraph — работают с MCP над улучшением своих платформ, давая AI-агентам возможность лучше извлекать релевантную информацию, глубже понимать контекст задачи по программированию и создавать более тонкий и работоспособный код с меньшим числом попыток.

"At Block, open source is more than a development model—it’s the foundation of our work and a commitment to creating technology that drives meaningful change and serves as a public good for all,” said Dhanji R. Prasanna, Chief Technology Officer at Block. “Open technologies like the Model Context Protocol are the bridges that connect AI to real-world applications, ensuring innovation is accessible, transparent, and rooted in collaboration. We are excited to partner on a protocol and use it to build agentic systems, which remove the burden of the mechanical so people can focus on the creative.”

«В Block open source — это больше, чем модель разработки: это фундамент нашей работы и наше обязательство создавать технологии, ведущие к значимым переменам и служащие общественным благом», — сказал Dhanji R. Prasanna, технический директор Block. «Открытые технологии, такие как Model Context Protocol, — это мосты, соединяющие AI с реальными приложениями и обеспечивающие, чтобы инновации были доступными, прозрачными и основанными на сотрудничестве. Мы рады участвовать в развитии этого протокола и использовать его для построения агентных систем, которые снимают с людей рутинную нагрузку и позволяют сосредоточиться на творчестве».

Instead of maintaining separate connectors for each data source, developers can now build against a standard protocol. As the ecosystem matures, AI systems will maintain context as they move between different tools and datasets, replacing today's fragmented integrations with a more sustainable architecture.

Вместо того чтобы поддерживать отдельные коннекторы для каждого источника данных, разработчики теперь могут писать код под стандартный протокол. По мере зрелости экосистемы AI-системы будут сохранять контекст при переходе между разными инструментами и наборами данных, заменяя сегодняшние фрагментированные интеграции более устойчивой архитектурой.

Getting started

С чего начать

Developers can start building and testing MCP connectors today. All Claude.ai plans support connecting MCP servers to the Claude Desktop app.

Разработчики могут начать создавать и тестировать MCP-коннекторы уже сегодня. Все тарифы Claude.ai поддерживают подключение MCP-серверов к приложению Claude Desktop.

Claude for Work customers can begin testing MCP servers locally, connecting Claude to internal systems and datasets. We'll soon provide developer toolkits for deploying remote production MCP servers that can serve your entire Claude for Work organization.

Клиенты Claude for Work могут приступить к локальному тестированию MCP-серверов, подключая Claude к внутренним системам и наборам данных. Вскоре мы предоставим инструментарий для разработчиков, позволяющий разворачивать удалённые продакшен-MCP-серверы для обслуживания всей организации в рамках Claude for Work.

To start building:

Чтобы начать разрабатывать:

Установите готовые MCP-серверы через приложение Claude DesktopСледуйте нашему руководству для быстрого старта, чтобы создать свой первый MCP-серверВносите вклад в наши open-source репозитории коннекторов и реализаций

An open community

Открытое сообщество

MCP was created at Anthropic by David Soria Parra and Justin Spahr-Summers. We’re committed to building MCP as a collaborative, open-source project and ecosystem, and we’re eager to hear your feedback. Whether you’re an AI tool developer, an enterprise looking to leverage existing data, or an early adopter exploring the frontier, we invite you to build the future of context-aware AI together.

MCP был создан в Anthropic Дэвидом Сориа Паррой и Джастином Спар-Саммерсом. Мы намерены развивать MCP как совместный open-source проект и экосистему, и нам важна ваша обратная связь. Будь вы разработчик AI-инструментов, корпорация, желающая использовать существующие данные, или ранний пользователь, исследующий передний край технологий, — мы приглашаем вас вместе строить будущее контекстно-осведомлённого AI.

Related content

Похожие материалы

PwC is deploying Claude to build technology, execute deals, and reinvent enterprise functions for clients

PwC внедряет Claude для создания технологий, проведения сделок и переосмысления корпоративных функций для клиентов

PwC will roll out Claude Code and Cowork starting with U.S. teams and expanding toward a global workforce of hundreds of thousands of professionals, establish a joint Center of Excellence, and train and certify 30,000 PwC professionals on Claude.

PwC начнёт развёртывание Claude Code и Cowork с американских команд, расширяя его до глобального штата в сотни тысяч специалистов, создаст совместный Центр компетенций и обучит и сертифицирует 30 000 специалистов PwC работе с Claude.

Anthropic forms $200 million partnership with the Gates Foundation

Anthropic заключает партнёрство с Gates Foundation на 200 миллионов долларов

Introducing Claude for Small Business

Представляем Claude for Small Business

We're launching Claude for Small Business, a package of connectors and ready-to-run workflows that put Claude inside the tools small businesses use every day.

Мы запускаем Claude for Small Business — пакет коннекторов и готовых к запуску рабочих сценариев, которые встраивают Claude в инструменты, используемые малым бизнесом каждый день.