📎 MCP — что это и зачем нужен, простыми словами MCP - стандарт, который упрощает взаимодействие LLM c внешними источниками данных. Например, вы хотите чтобы ваша локальная модель имела доступ к актуальному прогнозу погоды. Тогда вам нужен: 1️⃣ MCP-сервер. Это программа, которая должна отдавать данные о погоде в строго определенном формате 2️⃣ MCP-клиент. Это программа, внутри которой "живет" LLM и которая обращатеся к MCP-серверу, чтобы узнать погоду В итоге процесс выглядит так: ▶️ Клиент один раз узнаёт у сервера, какие методы есть ▶️ В ходе диалога LLM просит нужный метод (например, «погода») ▶️ Клиент вызывает сервер, подставляет результат в контекст и отдаёт вам финальный ответ модели. 🥳 Кайф в том, что таких MCP-серверов уже написано сотни. Вам не нужно каждый раз заново думать, как внедрить в ваш LLM-проект стороннее API — все они реализованы по единому стандарту, например: 🔵Slack — автоматизация в рабочем мессенджере 🔵Google Drive — поиск и скачивание файлов из гугл-диска 🔵Google Maps — построение маршрутов и поиск по гугл-карте