В последние годы мир разработки программного обеспечения переживает значительные перемены в области взаимодействия с API и интеграции разнообразных сервисов. Вспоминаются времена, когда мэшапы — приложения, объединяющие несколько сервисов или API для создания нового функционала — были крайне популярны среди программистов и энтузиастов веб-разработки. С появлением стандарта MCP и развитием интеллектуальных агентов мэшапы возвращаются, но теперь они обретают новую форму, ориентированную не только на программистов, но и на более широкий круг пользователей. Мэшапы — это своего рода программные конструкции, которые комбинируют данные и возможности нескольких API, создавая уникальный и удобный функционал. Например, раньше это мог быть сайт, который показывал тексты песен из Google, видео из YouTube и фотографии из Flickr на единой интерактивной платформе.
Такие продукты дарили свободу творчества и широкие возможности пользователям и разработчикам для взаимодействия с различными источниками данных. Технология MCP (Model-Connected Protocol) сегодня возрождает идею мэшапов, но уже в более строгом и стандартизированном ключе. MCP-серверы представляют собой стандартизированные API, которые строго следуют единой схеме описания инструментов и возможностей. Благодаря такой унификации клиенты MCP могут работать с любым MCP-сервером, поскольку все интерфейсы предсказуемы и совместимы. Эта строгая структура значительно упрощает интеграцию, позволяя создавать гибкие и мощные сценарии взаимодействия между программами, сервисами и интеллектуальными агентами.
Если раньше именно программисты создавали и управляли мэшапами — писали код, объединяли несколько API вручную, то сегодня все чаще именно агенты, или искусственные интеллектуальные системы, берут на себя эту роль. Например, в таких системах, как Claude Deskop, пользователям достаточно зарегистрировать MCP-серверы, отвечающие за поиск видео или обработку текстов. Агент самостоятельно сопоставит найденные тексты песен с соответствующими видео и предоставит готовый результат без необходимости писать сложные программы. С другой стороны, инструменты, подобные GitHub Copilot Agent Mode, используют MCP для автоматизации более сложных задач. Подключив MCP-серверы с функционалом браузерной автоматизации, Copilot может создавать детальную документацию с иллюстрациями и скриншотами на основе заданных сценариев.
В результате работа программиста существенно облегчается, а качество и скорость выполнения задач повышаются. На сегодняшний день существует множество фреймворков для создания и управления агентами, таких как Autogen, Openai-Agents, Pydantic AI и Langgraph. Все они поддерживают подключение к MCP-серверам, что открывает пользователям возможность динамически вызывать разнообразные инструменты, обрабатывать и анализировать информацию на лету с помощью языковых моделей, а также автоматически принимать оптимальные решения для решения поставленных задач. Важной составляющей для еще более эффективного использования мэшапов сегодня является доступ агентов к средствам интерпретации кода. Наличие встроенного интерпретатора позволяет агентам не только извлекать и аггрегировать данные из нескольких API, но и самостоятельно создавать программный код, который объединяет результаты различных вызовов.
Это даёт нам принципиально новый уровень автоматизации, сопоставимый с тем, как программист вручную структурировал бы данные и функции в большом и сложном приложении. Отметим, что возвращение мэшапов в формате MCP и интеллектуальных агентов меняет не только технические аспекты разработки, но и роль программиста. Если раньше создание мэшапов было уделом узкого круга профессионалов, сегодня возможности интеграции и комбинирования данных становятся доступными широкой аудитории за счёт простоты взаимодействия с агентами. Пользователи без глубоких технических знаний получают возможность строить собственные уникальные сценарии работы с сервисами. Переход от ручного программирования к управлению агентами, которые выступают в роли мэшей, не должен вызывать сожалений.
Для разработчика это скорее новая задача — контролировать, направлять и создавать условия для эффективной работы агентской экосистемы. Возможно, это даже более творческая и стратегическая роль, в которой реализуется идея об управлении множеством взаимодействующих сервисов и интеллектуальных систем. С точки зрения бизнеса и конечных пользователей, такая парадигма открывает большие перспективы. Появляется возможность быстро и надежно интегрировать разнообразные бизнес-процессы, объединять данные из множества источников. Даже сложные задачи по анализу, автоматизации и визуализации информации становятся выполнимыми без необходимости создавать большие команды разработчиков и писать сотни тысяч строк кода.
В заключение можно сказать, что MCP является фундаментом для нового поколения мэшапов, в которых ключевую роль играют интеллектуальные агенты и унифицированные API. Это позволяет создавать сервисы и инструменты, которые буквально творят магию, комбинируя данные и функции с беспрецедентной гибкостью и удобством. Такая революция меняет модели разработки и использования программного обеспечения, открывая двери для инноваций и демократизации технологий. Будущее за теми, кто сможет эффективно использовать возможности MCP и интеллектуальных агентов, превращая сложные интеграционные задачи в реальные удобные решения для всех пользователей.
