MCP Hub
Примечание
Функциональность находится на стадии Preview.
Yandex AI Studio позволяет использовать MCP-серверы в AI-агентах для взаимодействия с внешними системами, чтобы получать дополнительный контекст или выполнять действия, например, через вызов внешнего API.
MCP Hub — это функциональность AI Studio, предназначенная для создания, управления и мониторинга MCP-серверов. MCP Hub позволяет как подключать внешние MCP-серверы, так и создавать собственные MCP-серверы с нуля или из предварительно настроенных шаблонов.
Чтобы обращаться к MCP-серверам в MCP Hub, необходима роль serverless.mcpGateways.invoker или выше. Чтобы обращаться к внешним MCP-серверам и MCP-серверам, созданным из шаблона, дополнительно необходима роль serverless.mcpGateways.anonymousInvoker или выше.
MCP-серверы
MCP-серверы позволяют подключать к большим языковым моделям (LLM) сторонние инструменты, такие как API, базы знаний и различные сервисы, которые предоставляют моделям доступ к внешней информации и дают возможность выполнять сложные задачи. Для взаимодействия моделей с этими внешними инструментами в MCP-серверах используется протокол MCP (Model Context Protocol).
Примечание
Один MCP-сервер может содержать до 50 инструментов.
Протокол MCP позволяет:
- интегрировать большие языковые модели в корпоративные системы, сервисы и внутренние базы знаний;
- обеспечить стандартизированный доступ моделей к внешним данным и инструментам;
- упростить разработку и масштабирование решений на базе LLM.
Транспортные механизмы протокола MCP
Протокол MCP предусматривает использование одного из следующих транспортных механизмов:
- HTTP Stream — современный и актуальный транспортный механизм. AI-агент сможет получать обновления (события) с сервера без необходимости поддерживать постоянное HTTP-соединение.
- SSE — устаревший транспортный механизм. AI-агент сможет получать обновления с сервера через одно постоянное HTTP-соединение.
Сценарии использования MCP-серверов
Использование MCP-серверов позволяет реализовывать следующие сценарии:
- подключение моделей к CRM-, ERP-системам или внутренним хранилищам;
- автоматизация бизнес-процессов и рабочих сценариев с использованием AI;
- создание специализированных AI-ассистентов (юридических, медицинских, технических и др.);
- интеграция с внешними API для получения актуальной информации, например, новостей, курсов валют и т.п.
Добавление MCP-серверов в MCP Hub
MCP Hub предлагает три способа добавления MCP-серверов: подключение существующего внешнего сервера, создание нового сервера из шаблона и создание нового сервера с нуля.
Чтобы создать MCP-сервер, у пользователя должна быть роль serverless.mcpGateways.editor или выше.
Подключение внешнего MCP-сервера
Этот способ удобен, когда у вас уже есть развернутый внешний MCP-сервер, например, на smithery.ai, из Yandex Cloud Marketplace или на виртуальной машине Yandex Compute Cloud. Чтобы добавить в MCP Hub такой MCP-сервер, укажите его адрес и данные для аутентификации, после чего он будет доступен для подключения к агентам.
Подробнее см. в разделе Подключить внешний MCP-сервер к MCP Hub.
Вместо MCP Hub для обращения к внешнему MCP-серверу из AI-агента вы можете использовать Responses API. Для этого достаточно просто указать URL-адрес сервера и API-ключ.
Пример подключения MCP-сервера через Responses API:
from openai import OpenAI
# Создаем клиента
client = openai.OpenAI(
api_key="<API-ключ>",
base_url="https://rest-assistant.api.cloud.yandex.net/v1",
project="<идентификатор_каталога>"
)
# Пример вызова MCP через Responses API
response = client.responses.create(
model="gpt://<идентификатор_каталога>/yandexgpt",
input=[
{
"role": "user",
"content": "Найди клиента с именем Иван Иванов в CRM"
}
],
# MCP-инструменты, доступные модели
tools=[
{
"server_label": "crm_lookup",
"server_url": "<URL_MCP-сервера>",
"type": "mcp",
"metadata": {
"description": "Поиск клиента в CRM по имени"
}
}
]
)
print(response.output_text)
Создание MCP-сервера из шаблона
AI Studio предлагает набор шаблонов MCP-серверов от внешних партнеров Yandex Cloud, которые вы можете использовать в ваших AI-агентах для доступа к сервисам этих партнеров. Чтобы добавить в MCP Hub такой MCP-сервер, выберите нужный шаблон и укажите данные для аутентификации, после чего сервер будет доступен для подключения к вашим агентам.
Подробнее см. в разделе Создать MCP-сервер в MCP Hub из шаблона.
Список доступных шаблонов см. в разделе Шаблоны MCP-серверов.
Создание MCP-сервера с нуля
В MCP Hub вы также можете самостоятельно создать новый MCP-сервер, содержащий следующие инструменты:
- Функция Yandex Cloud Functions позволяет запускать ваш код на одном из поддерживаемых языков программирования с необходимыми зависимостями в обслуживаемой среде выполнения. При увеличении количества вызовов функции происходит ее автоматическое масштабирование — создание дополнительных экземпляров.
- HTTPS-запрос позволяет обращаться к внешним API. Если у вас есть сервис с действующим API, вы можете преобразовать этот API в формат MCP. Опишите имеющиеся API-методы, и они автоматически конвертируются для использования в агентах.
- Рабочий процесс Yandex Workflows позволяет создавать и подключать к агенту сложные процессы, состоящие из различных взаимодействующих между собой инструментов и сервисов и реализующие собственную логику управления и обработки ошибок.
Подробнее см. в разделе Создать MCP-сервер в MCP Hub с нуля.
Общие настройки MCP-серверов
MCP-серверы в MCP Hub могут быть приватными или публичными.
К созданному в каталоге приватному MCP-серверу без аутентификации могут обращаться только AI-агенты, которые вызваны пользователем или сервисным аккаунтом с назначенной ролью, разрешающей обращаться к MCP-серверам в этом каталоге. Другим агентам для обращения к приватному MCP-серверу требуется аутентификация — IAM-токен или API-ключ сервисного аккаунта.
К публичным MСP-серверам могут обращаться любые агенты без аутентификации.
В настройках MCP-сервера вы можете включить опцию логирования, чтобы сохранять информацию об обращениях к серверу в журнале.