В 2025 году наблюдается стремительный рост интереса к агентным AI-системам, среди которых протокол MCP (Model Context Protocol) выделяется как одна из самых инновационных технологий. MCP обеспечивает динамическое взаимодействие между AI-агентами и внешними инструментальными серверами, что позволяет расширять функциональность систем и интегрировать разнообразные сервисы в рамках одной архитектуры. Однако несмотря на свою мощь, MCP-серверы часто воспринимаются как «чёрные ящики» — компоненты, которые выполняют ключевые задачи, но при этом сложно понять, что именно происходит внутри и как эффективно отлавливать ошибки или отклонения в работе. В такой ситуации наблюдаемость (observability) становится важнейшим аспектом для успешного внедрения и поддержки MCP-систем. OpenTelemetry, являясь открытым, стандартизированным и кросс-языковым решением для сбора телеметрии, становится идеальным инструментом для достижения полной прозрачности и контроля над процессами внутри MCP-среды.
В этом материале подробно рассмотрим, почему наблюдаемость критична для MCP, какие метрики и данные можно получить с помощью OpenTelemetry, а также методы эффективного инструментирования ваших серверов и клиентов. MCP-системы построены на взаимодействии множества сервисов, которые зачастую работают на разных языках программирования и распределены по различным сетевым границам. Такая сложная структура ведёт к появлению множества точек отказа и скрытых проблем производительности. Без должного уровня наблюдаемости разработчики и инженеры рискуют столкнуться с серьёзными трудностями в диагностике причин сбоев, расшифровке поведения агентов и выявлении узких мест. Представьте сценарий, когда AI-агент инициирует вызов инструмента, который, в свою очередь, обращается к внешнему API для получения данных.
Если запрос выполняется слишком долго или возвращает неполные данные, без прозрачного и согласованного механизма сбора данных сложно быстро понять, где именно возникла проблема — в логике агента, в работе инструмента или в стороннем сервисе. OpenTelemetry решает эту проблему за счёт контекстного распространения, позволяющего связать цепочку вызовов сквозным идентификатором трассировки. Эта технология позволяет видеть весь путь запроса — от первоначального проксирования агентом до взаимодействия с конечным API и получения ответа. Такой подход облегчает анализ корневых причин ошибок и нарушений в производительности. Одним из ключевых преимуществ MCP является его языковая и технологическая разнородность.
В одном проекте можно встретить Python-агентов, вызывающих инструменты, реализованные на TypeScript, Go или Java. OpenTelemetry подхватывает эту идею, предоставляя SDK для всех популярных языков программирования, полностью соответствующих единому стандарту. Это обеспечивает бесшовную интеграцию и дает возможность собрать непрерывные трассы, которые легко интерпретировать вне зависимости от используемых технологий. Что касается метрик, OpenTelemetry позволяет записывать как базовые показатели, так и более сложные кастомные значения. Среди наиболее востребованных данных для MCP-систем — время выполнения каждого вызова инструмента, количество вызовов в единицу времени, процент ошибок, распределение времени отклика (p50, p95, p99), а также использование ресурсов, таких как процессор и память.
Особенно ценна детализация ошибок по типам, что даёт возможность быстро понять, например, что большинство сбоев связаны с таймаутами при работе с определённым API, либо с проблемами доступа к базе данных на стороне конкретного инструмента. Помимо метрик OpenTelemetry позволяет собирать детальные данные о каждом вызове в виде спанов. Такие спаны содержат атрибуты, отражающие имя инструмента, объём обрабатываемых данных, статусы HTTP-запросов и даже события, связанные с повторными попытками или внутренними исключениями. Их можно визуализировать в системах наблюдаемости, например, в SigNoz, что даёт массу полезной информации для оптимизации и улучшения стабильности системы. Внедрение OpenTelemetry в MCP-среду включает и автоматическое, и ручное инструментирование.
Автоматизация сильно ускоряет старт мониторинга, но, чтобы получить глубокое понимание внутренних бизнес-логик и специфических нюансов работы агентов и инструментов, рекомендуется применять ручное добавление телеметрии. При ручном подходе разработчики прописывают создание и завершение отдельных спанов, вставляют метрики в ключевых местах кода и добавляют полезные contextual attributes. Это позволяет собрать максимально информативные данные, необходимые для понимания причин лагов или сбоев и принятия обоснованных решений по оптимизации. Ещё одним преимуществом OpenTelemetry является его открытость и независимость от поставщиков облачной инфраструктуры или систем мониторинга. С помощью единого стандарта OTLP (OpenTelemetry Protocol) можно начать со сбора данных в локальные хранилища для отладки, а затем плавно переключаться на профессиональные бэкенды, не меняя инструментальный код.
Такой подход сохраняет свободу выбора и защищает от технологической зависимости. В сочетании с платформами визуализации и анализа, например SigNoz, OpenTelemetry создаёт мощный стек для управления наблюдаемостью MCP-систем. При использовании SigNoz команды получают всё необходимое для сквозного мониторинга, глубокого анализа причин ошибок и оптимального распределения ресурсов. Возможность видеть всю цепочку вызовов, измерять латентность на каждом этапе и выявлять скрытые ошибки позволяет значительно повысить надёжность и качество агентных систем. В свете активного внедрения AI и всё более сложных распределённых архитектур наблюдаемость перестает быть просто дополнительным инструментом, а становится фундаментальной составляющей жизненного цикла приложений.
MCP и OpenTelemetry в тандеме отражают тенденцию к стандартизации, открытости и комплексности подхода к управлению производительностью и стабильностью. Инвестируя время в грамотное инструментирование и наблюдаемость, разработчики получают не только инструмент устранения проблем, но и средство для постоянного совершенствования архитектуры, улучшения пользовательского опыта и снижения затрат на поддержку. В заключение стоит отметить, что наблюдаемость MCP с помощью OpenTelemetry — это не только технология, но и философия прозрачности и контроля. Применение этих решений позволит превратить сложные, распределённые, «чёрные» AI-системы в управляемые и предсказуемые структуры, которые легко масштабируются и отлаживаются. Инструменты и подходы, описанные в этом обзоре, уже зарекомендовали себя как лучшие практики для современных инженерных команд, стремящихся вывести свои проекты на новый уровень эффективности и качества.
Таким образом, интеграция OpenTelemetry в MCP-архитектуру — ключевой шаг на пути создания устойчивых и прозрачных агентных AI-платформ будущего.
