Подключить внешний MCP-сервер к MCP Hub
Примечание
Функциональность находится на стадии Preview.
Если у вас уже есть развернутый внешний MCP-сервер, например, на smithery.ai, в Yandex Cloud Marketplace или на виртуальной машине Yandex Compute Cloud, вы можете подключить его к MCP Hub.
Чтобы добавить существующий внешний MCP-сервер в MCP Hub:
-
В консоли управления выберите каталог, на который у вашего аккаунта есть роли
serverless.mcpGateways.editorиserverless.mcpGateways.anonymousInvoker(или выше). -
В списке сервисов выберите AI Studio.
-
На панели слева выберите MCP-серверы и нажмите кнопку Создать MCP-сервер. В открывшемся окне:
-
В блоке Способ добавления выберите опцию Подключить.
-
В блоке Инструменты нажмите кнопку Добавить инструменты и в открывшемся окне:
-
В поле Транспорт выберите тип транспортного механизма, который будет использоваться для взаимодействия с MCP-сервером. Доступные типы:
- 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.
-
В поле URL укажите URL, по которому будет доступен MCP-сервер. Например:
https://mcp.example.com. -
В поле Тип авторизации укажите аутентификационные данные, которые будут передаваться в запросах:
-
Токен доступа— чтобы передавать токен доступа в заголовке авторизации запроса.Чтобы добавить в запрос дополнительные заголовки, нажмите кнопку Добавить заголовок.
-
Без авторизации— чтобы не использовать аутентификацию.
-
-
Нажмите кнопку Подключиться.
-
В открывшемся окне Добавление инструментов выберите инструменты, которые доступны в шаблоне и которые вы хотите добавить в создаваемый MCP-сервер, затем нажмите кнопку Добавить.
Примечание
Один MCP-сервер может содержать до 50 инструментов.
-
-
В блоке Параметры сервера:
-
В поле Имя задайте имя создаваемого MCP-сервера. Требования к имени:
- длина — от 2 до 63 символов;
- может содержать строчные буквы латинского алфавита, цифры и дефисы;
- первый символ — буква, последний — не дефис.
-
(Опционально) Добавьте создаваемому серверу описание и метки, воспользовавшись соответствующими кнопками.
-
В поле Доступ выберите тип создаваемого сервера:
- Приватный — чтобы создать приватный MCP-сервер, для доступа к которому потребуется аутентификация.
- Публичный — чтобы создать публичный MCP-сервер, доступный без аутентификации.
-
В поле Сервисный аккаунт выберите сервисный аккаунт, от имени которого MCP-сервер будет работать с сервисами и ресурсами Yandex Cloud. Сервисному аккаунту должны быть назначены роли, достаточные для доступа к этим ресурсам и сервисам.
-
(Опционально) Включите опцию Указать сеть, чтобы указать облачную сеть, в которой будет размещены экземпляры MCP-сервера.
-
(Опционально) Включите опцию Запись логов и задайте параметры логирования, чтобы вести журнал логов создаваемого MCP-сервера.
-
-
Нажмите кнопку Сохранить.
-
В результате в MCP Hub будет создан MCP-сервер, содержащий добавленные инструменты и доступный AI-агентам.
Использовать Responses API для обращения к внешнему MCP-серверу
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)