The post has been translated automatically. Original language: Russian
Presented by Claude MCP, the developer of the neural network, the MCP server (Model Context Protocol) has become one of the main innovations of 2025, as it is a component of the context model protocol, a standard designed to connect generative AI applications to corporate data and AI tools.
What is an MCP server?
The MCP AI standard makes it possible to standardize the relationship between generative AI applications and the data they use, ready for AI processing, thus simplifying and speeding up the development of accurate and reliable artificial intelligence systems.
The need for MSR servers arises due to the difficulties in managing huge amounts of data scattered across various sources. Companies often have difficulty integrating and effectively using this data, particularly when they are located in different systems. MSP servers are an effective solution to ensure that Large Language Models (LLM) receive the right data at the right time, reducing the likelihood of AI anomalies and other errors.
Why are MSR servers so important?
Due to the widespread adoption of generative AI in companies, the volume and variety of data required by these systems may be overwhelming. In the absence of a standard protocol, such as MSP integration, the need for separate integration with each new data source creates a serious obstacle to scaling.
The protocol for the Contextual Model for AI offers a simple, open standard for providing a secure bidirectional connection between AI systems and the underlying data they require. Data access is provided through MSP servers, while AI applications (MSP clients) receive data through these MSP servers.
MSR data integration optimizes this process by providing quick access to up-to-date data from source systems, responding in real time and maintaining high performance. Moreover, MSP servers pay special attention to privacy and security in order to prevent the leakage of personal data into the AI model. This allows you to comply with regulatory requirements for data protection, ensuring the security of both the company and its customers.
The importance of MSR is evident from a recent study on the readiness of corporate data for generative AI. The report shows that corporate generative AI is gaining real momentum – 45% of organizations plan to focus on its implementation or scaling in 2026. At the same time , data difficulties, including security measures (76%), corporate data availability (62%), as well as concerns about data quality, fragmentation, and security, are hindering progress.
How MSP servers work
The MCP server manages the data exchange between artificial intelligence models and source systems. It supports low latency when conducting a dialogue, providing an instant response that is extremely important for user interaction . Let's look at how it works in more detail.:
1. Customer's request
The MCP client (a custom application, bot, or service) sends a request to the MCP server. A request usually contains a specific request, command, or message, as well as session/user IDs or the current state of the context.
2. Processing context and session management
The server The MCP accepts the client's request and analyzes the incoming context:
- Who is the user and what access rights does he have?
- What is the current session status?
- What previous interactions or relevant data may affect this request?
If necessary, the server updates or retrieves session information to ensure continuity and personalization.
3. Protocol processing
The server MCP uses large language models along with definitions of database schemas , data catalogs, API catalogs, and data products to analyze the request and determine what basic actions are needed: which backend(s) to send the request to, how to form the request (using text conversion to SQL), what data masking is required, how to present the final answer, and what logic to apply.
4. Requesting data from backend sources
The server MCP extracts data from backend sources, and each data source can have its own data access method. It can extract user transactions from multiple SQL databases, documents from a file storage, currency rates from an API, or facts from a knowledge base.
5. Data aggregation and context update
Responses from backend data sources are returned to the MCP server. The server aggregates, transforms, or anonymizes data as needed using the session context and business logic.
6. Building a response and returning to the client
The server The MCP generates a structured response with all the necessary results and returns it to the original MCP client along with the updated context.
Using thought chain logic and table-augmented generation (TAG), MCP servers can effectively coordinate and manage data exchange for reinforcement LLM and providing accurate and contextual answers.
What are the typical usage scenarios for MCP servers?
MCP servers are used in various industries, from healthcare to finance, to provide access to corporate data to generative AI systems. Here are some examples:
1. Secure access to corporate data (e.g. CRM, ERP, HCM, product catalogs)
Instead of AI applications accessing sensitive corporate data directly, which poses security risks and requires complex configurable integrations, they connect to a single MCP server. The server handles MCP-based authentication, authorization, dynamic data masking , and data extraction, providing access only to necessary and authorized data.
2. Combining access to multiple data stores
In companies, data is often fragmented across multiple disparate systems. The MCP server can eliminate this complexity by acting as a semantic data layer for all the underlying sources and providing a single interface to these repositories. An AI application that needs information from different databases or applications can connect to a single MCP server, which then extracts data from the underlying systems. This simplifies and speeds up development. AI agents and improves the availability of data for AI.
3. Integration with API and external services
MCP servers can act as gateways to internal and external APIs (for example, exchange rates, stock market data, geocoding), dealing with authentication, formatting, and tokenization. AI applications can then easily integrate external data without having to deal with the complexities of each individual API.
4. Providing information specific to a particular field
MCP servers can provide access to select datasets, allowing AI applications to work with a deeper understanding of a specific area, resulting in more accurate and contextual responses. For example, an MCP server in healthcare can provide medical codes, links between diseases and symptoms, etc.
5. Providing access to AI tools and functions
MCP servers can provide access to specific AI tools or functions that MCP client applications can use (for example, an MCP server can provide a tool to update a customer record, run an approval workflow, or initiate an MRP in SAP).
6. Ensuring data confidentiality and compliance with regulatory requirements
By centralizing data access through MCP servers, AI teams can enforce data management policies, including data encryption, tokenization, audit logging, and data access protection from unauthorized users.
MSP server from GREEN-API
The GREEN-API company has prepared its own MCP server, which allows AI assistants to interact directly with the WhatsApp API and perform various scenarios - send messages, manage groups, receive chat history, etc.
Read more about the product in our documentation.
GREEN-API is your guide to the world of technology and communication!
Представленный компанией Anthropic, разработчиком нейросети Claude MCP-сервер (Model Context Protocol) стал одной из главных новинок 2025 года, поскольку является компонентом протокола контекстной модели, стандарта, разработанного для подключения приложений генеративного ИИ к корпоративным данным и ИИ-инструментам.
Что такое MCP-сервер?
Стандарт MCP ИИ позволяет стандартизировать связь между приложениями генеративного ИИ и используемыми ими данными, готовыми для обработки ИИ, упрощая и ускоряя таким образом разработку точных и надежных систем искусственного интеллекта.
Необходимость в серверах МСР возникает из-за сложностей в управлении огромными объемами данных, разбросанных по различным источникам. Компании часто испытывают трудности с интеграцией и эффективным использованием этих данных, в частности когда они находятся в разных системах. МСР-серверы являются эффективным решением, гарантирующим, что большие языковые модели (LLM) получают нужные данные в нужное время, снижая вероятность возникновений ИИ-аномалий и других ошибок.
Почему МСР-серверы так важны?
В связи с широким внедрением генеративного ИИ в компаниях объем и разнообразие данных, необходимые этим системам, могут оказаться неподъемными. В отсутствие стандартного протокола, например, как, интеграция МСР, необходимость отдельной интеграции с каждым новым источником данных создает серьезное препятствие для масштабирования.
Протокол для контекстной модели для ИИ предлагает простой открытый стандарт для обеспечения безопасного двунаправленного соединения между ИИ-системами и базовыми данными, которые им требуются. Доступ к данным обеспечивается через МСР-серверы, в то время как ИИ-приложения (МСР-клиенты) получают данные через эти МСР-серверы.
Интеграция данных МСР оптимизирует этот процесс, обеспечивая быстрый доступ к актуальным данным из исходных систем, отвечая в режиме реального времени и поддерживая высокую производительность. Более того, МСР-серверы уделяют особое внимание конфиденциальности и безопасности с целью предотвращения утечки личных данных в ИИ-модель. Это позволяет соблюдать нормативные требования по защите данных, гарантируя безопасность, как компании, так и ее клиентам.
Важность МСР очевидна из недавнего исследования о готовности корпоративных данных к генеративному ИИ. Отчет показывает, что корпоративный генеративный ИИ набирает реальные обороты – 45% организаций планируют сосредоточиться на его внедрении или масштабировании в 2026 году. В то же время продвижению мешают трудности с данными, включая меры безопасности (76%), готовность корпоративных данных (62%), а также опасения относительно качества, фрагментации и безопасности данных.
Как работают МСР-серверы
МСР-сервер управляет обменом данными между моделями искусственного интеллекта и исходными системами. Он поддерживает низкую задержку при ведении диалога, обеспечивая крайне важный для взаимодействия с пользователем мгновенный отклик. Разберем как это работает более детально:
1. Запрос клиента
Клиент MCP (пользовательское приложение, бот или сервис) отправляет запрос на сервер MCP. Запрос обычно содержит конкретный запрос, команду или сообщение, а также идентификаторы сеанса/пользователя или текущее состояние контекста.
2. Обработка контекста и управление сессией
Сервер MCP принимает запрос клиента и анализирует входящий контекст:
- Кто является пользователем и какими правами доступа он обладает?
- Каково текущее состояние сессии?
- Какие предыдущие взаимодействия или релевантные данные могут повлиять на данный запрос?
При необходимости сервер обновляет или извлекает информацию о сессии, чтобы обеспечить непрерывность и персонализацию.
3. Обработка протокола
Сервер MCP использует большие языковые модели вместе с определениями схем баз данных, каталогами данных, каталогами API и продуктов данных, чтобы проанализировать запрос и определить, какие базовые действия необходимы: к какому бэкенду (бэкендам) отправлять запрос, как сформировать запрос (используя преобразование текста в SQL), какая маскировка данных требуется, как представить окончательный ответ и какую логику применить.
4. Запрос данных из бэкэнд-источников
Сервер MCP извлекает данные из бэкэнд-источников, причем каждый источник данных может иметь свой собственный метод доступа к данным. Он может извлекать транзакции пользователя из нескольких баз данных SQL, документы из файлового хранилища, курсы валют из API или факты из базы знаний.
5. Агрегация данных и обновление контекста
Ответы из бэкэнд-источников данных возвращаются на сервер MCP. Сервер объединяет, преобразует или анонимизирует данные по мере необходимости, используя контекст сеанса и бизнес-логику.
6. Построение ответа и возврат к клиенту
Сервер MCP формирует структурированный ответ со всеми необходимыми результатами и возвращает его исходному клиенту MCP вместе с обновленным контекстом.
Используя логику цепочки мыслей и генерацию с дополнением таблицами (TAG), серверы MCP могут эффективно координировать и управлять обменом данными для подкрепления LLM и предоставления точных и контекстных ответов.
Каковы типичные сценарии использования серверов MCP?
Серверы MCP используются в различных отраслях — от здравоохранения до финансов с целью предоставления доступа к корпоративным данным системам генеративного ИИ. Вот несколько примеров:
1. Безопасный доступ к корпоративным данным (например, CRM, ERP, HCM, каталоги продуктов)
Вместо того чтобы приложения ИИ напрямую обращались к конфиденциальным корпоративным данным, что создает риски для безопасности и требует сложных настраиваемых интеграций, они подключаются к единому серверу MCP. Сервер обрабатывает аутентификацию, авторизацию, динамическую маскировку данных и извлечение данных на основе MCP, обеспечивая доступ только к необходимым и разрешенным данным.
2. Объединение доступа к нескольким хранилищам данных
В компаниях данные часто фрагментированы по множеству разрозненных систем. Сервер MCP может устранить эту сложность, выступая в качестве уровня семантических данных для всех базовых источников и предоставляя единый интерфейс к этим хранилищам. Приложение ИИ, нуждающееся в информации из разных баз данных или приложений, может подключиться к единому серверу MCP, который затем осуществляет извлечение данных из базовых систем. Это упрощает и ускоряет разработку ИИ-агентов и улучшает доступность данных для ИИ.
3. Интеграция с API и внешними сервисами
Серверы MCP могут выступать в качестве шлюзов к внутренним и внешним API (например, курсы валют, данные фондового рынка, геокодирование), занимаясь аутентификацией, форматированием и токенизацией. Приложения ИИ могут затем легко интегрировать внешние данные, не сталкиваясь со сложностями каждого отдельного API.
4. Предоставление информации, специфичной для конкретной области
Серверы MCP могут предоставлять доступ к отборным наборам данных, позволяя приложениям ИИ работать с более глубоким пониманием конкретной области, что приводит к более точным и контекстуальным ответам. Например, сервер MCP в сфере здравоохранения может предоставлять медицинские коды, связи между заболеваниями и симптомами и т. д.
5. Предоставление доступа к инструментам и функциям ИИ
Серверы MCP могут предоставлять доступ к конкретным инструментам или функциям ИИ, которые могут использовать клиентские приложения MCP (например, сервер MCP может предоставлять инструмент для обновления записи клиента, запуска рабочего процесса утверждения или инициирования MRP в SAP).
6. Обеспечение конфиденциальности данных и соблюдения нормативных требований
Благодаря централизации доступа к данным через серверы MCP команды ИИ могут обеспечивать соблюдение политик управления данными, включая шифрование данных, токенизацию, ведение журналов аудита и защиту доступа к данным от неавторизованных пользователей.
МСР-сервер от GREEN-API
Компания GREEN-API подготовила собственный MCP-сервер, дающий возможность ИИ-ассистентам напрямую взаимодействовать с WhatsApp API и выполнять различные сценарии – отправлять сообщения, управлять группами, получать историю чатов и т.д.
Подробнее о продукте читайте в нашей документации.
GREEN-API – ваш проводник в мир технологий и связи!
Share
