В современном цифровом мире искусственный интеллект все чаще становится неотъемлемой частью пользовательского опыта. Его задача уже не ограничивается простым ведением диалога или поиском информации. Сегодня пользователи ожидают от ИИ активного участия в выполнении задач, поддержки процесса принятия решений и взаимодействия с различными сервисами и инструментами напрямую. Именно здесь на сцену выходит концепция Bring Your Own MCP (Model Context Protocol), позволяющая внедрять интеллектуальные агенты с доступом к инструментам и данным в реальном времени прямо во фронтенд веб-приложения. Основная идея MCP заключается в предоставлении ИИ-ассистенту возможности не только генерировать текст, но и выполнять действия через подключенные инструменты.
В традиционных решениях ИИ зачастую ограничен генерацией ответов и подсказок, однако MCP расширяет эти возможности, позволяя агентам манипулировать локальными файлами, обращаться к базам данных, интегрироваться с инструментами разработки и многое другое. Этот подход особо востребован в десктоп-приложениях, но как же быть с веб-приложениями, находящимися в браузере и ограниченными в коммуникациях? Примером применения MCP в веб-интерфейсах является ситуация, когда пользователь выбирает автомобиль на сайте дилера. В процессе выбора ИИ-ассистент может использовать набор инструментов для фильтрации автомобилей по заданным параметрам, например, мощность двигателя, тип кузова, цена или наличие дополнительных опций. После того, как выбор сделан, для дальнейшей работы — конфигурация модели, организация тест-драйва или оформление финансирования — могут активироваться другие инструменты, адаптированные конкретно под текущий этап пользовательского пути. Таким образом, ИИ становится гибким инструментом, меняющимся в зависимости от контекста и потребностей пользователя.
Однако внедрение MCP в браузере сталкивается с серьезными технологическими ограничениями. Основная проблема связана с невозможностью веб-приложению принимать входящие соединения из внешних сервисов, что затрудняет взаимодействие с backend-платформами. Решением становится установление двунаправленного WebSocket соединения, инициированного со стороны клиента. Такой подход позволяет обмениваться сообщениями как от интерфейса пользователя к ИИ-агенту, так и обратно, включая вызовы инструментов и обработку ответов. Технологически работа MCP во фронтенде строится на регистрации и управлении инструментами, которые описываются через имена, описания и схемы входных данных.
Каждый инструмент способен принимать параметры и выполнять определенную задачу, например, автоматическое заполнение форм или фильтрация контента. Когда агент запрашивает список доступных инструментов или вызывает конкретный инструмент с определёнными данными, соответствующая часть кода в браузере обрабатывает запрос и возвращает результат обратно. Этот двунаправленный протокол обмена обеспечивает оперативное и надежное взаимодействие между ИИ и интерфейсом. На стороне backend существует отдельный слой — AI агент, который отвечает за связь с языковой моделью и маршрутизацию запросов к инструментам. Каждый пользовательский сеанс получает свой менеджер соединения, который отслеживает запросы, координирует их выполнение и обрабатывает ответы.
При установлении соединения агент сначала узнает, какие инструменты доступны на клиенте, преобразует их в объекты, совместимые с библиотеками для работы с ИИ, например LangChain, и передает языковой модели. Когда языковая модель принимает решение вызвать инструмент, оно транслируется в MCP-запрос и перенаправляется в браузер для выполнения. Такой подход позволяет создать гибкую и расширяемую архитектуру, где ИИ-ассистент не конфликтует с традиционной логикой бизнес-процессов, а дополняет ее необходимыми действиями. Интеграция MCP также задает прекрасную базу для будущего развития, в том числе для адаптивных агентов, способных обучаться и совершенствоваться на основе пользовательских взаимодействий и обратной связи. Использование MCP в веб-приложениях меняет парадигму взаимодействия с искусственным интеллектом.
Вместо слабых чат-ботов, которые лишь пытаются отвечать на вопросы, или же чрезмерно самостоятельных агентов, претендующих на полный контроль над рабочими процессами, MCP позволяет создавать баланс. ИИ выступает в роли партнера, который в нужный момент предоставляет именно те инструменты, которые необходимы пользователю, сопровождая его в пути от выбора до совершения конечного действия. Примером реализации MCP является репозиторий по адресу github.com/JonWoodlief/byomcp, где доступны полные исходные коды, демонстрирующие установку WebSocket-соединения, регистрацию инструментов на фронтенде, а также серверную логику агента с асинхронным обменом сообщениями и интеграцией языковой модели. Это служит отличной отправной точкой для разработчиков, которые хотят внедрить активного ИИ-ассистента в свои проекты.
