Я до сих пор помню разочарование, когда бот поддержки нашей команды, работающий на базе LangGraph и MCP, не смог сохранить контекст между взаимодействиями с пользователем. У бота как будто случилась разговорная амнезия, заставляющая пользователей повторять свои слова снова и снова...
Я до сих пор помню разочарование, когда бот поддержки нашей команды, работающий на базе LangGraph и MCP, не смог сохранить контекст между взаимодействиями с пользователем. Как будто у бота случилась разговорная амнезия, заставляющая пользователей повторять свои слова снова и снова. Позже мы обнаружили, что проблема связана с отсутствием централизованного сервера инструментов, что делает невозможным для бота доступ к внешним инструментам и их масштабируемое использование. Этот опыт научил нас важности создания надежного сервера MCP для предоставления инструментов нашим приложениям искусственного интеллекта.
В этом посте мы рассмотрим процесс настройки сервера MCP, уделив особое внимание предоставлению одного инструмента любому ИИ-приложению, совместимому с MCP. Давайте рассмотрим простой инструмент, который выполняет анализ настроений при вводе текста. Мы хотим, чтобы этот инструмент был доступен нашему боту поддержки, что позволило бы ему оценивать настроения пользователей и реагировать соответствующим образом.
Первым шагом в создании сервера MCP является определение инструмента и его интерфейса. MCP предоставляет набор API и протоколов для определения инструментов, включая класс Tool и интерфейс MCPTool. Мы будем использовать их для создания нашего инструмента анализа настроений. Вот упрощенный пример того, как мы могли бы определить этот инструмент в