Последние пару недель я работаю с CircleCI — это сервис, который мы используем вместо традиционного GitHub Actions. Код по-прежнему хранится в GitHub, но шаги CI/CD выполняются внутри CircleCI. Теоретически всё можно реализовать и на обычных GitHub Actions — так было бы даже проще, и у меня уже есть готовые YAML-файлы для всех нужных задач. Но так неинтересно. К тому же, раз компания использует CircleCI, это отличная возможность изучить его получше. Но пост на самом деле о другом. Мне понравилось их письмо про MCP-сервер. Они попытались объяснить простыми словами, что это такое и зачем он нужен. Вы меня сильно не ругайте за AI перевод ниже, уж больно понравилось письмо. __Что такое MCP? Model Context Protocol (MCP) — это стандартизированный способ для языковых моделей понимать и взаимодействовать с внешними инструментами, источниками данных и сервисами. Он определяет, как должен быть представлен context и как можно вызывать инструменты, предоставляя моделям возможность выполнять осмысленные действия, а не просто генерировать текст. Чтобы понять, почему MCP — это настолько мощная концепция, полезно разобрать само название: Model — это большая языковая модель (LLM), такая как GPT-4 или Claude — системы, которые генерируют вывод на основе входных данных. Именно такие модели лежат в основе AI-кодинг ассистентов, как Claude Code, Cursor, Windsurf и Lovable, которые помогают разработчикам писать, анализировать и понимать код более эффективно. Context — это всё, к чему модель имеет доступ при принятии решений. Это может быть текущий prompt, предыдущие взаимодействия, а также структурированная внешняя информация, такая как документация, структура файлов или доступные API. Чем богаче context, тем умнее и релевантнее ответы. До появления MCP управление context'ом было трудоёмким и непоследовательным. Наконец, Protocol — это набор правил, который стандартизирует обмен информацией между системами. В случае MCP он определяет единый способ, как внешние инструменты делятся информацией (context'ом) с моделями: что они делают, как их вызывать и какие входные данные они ожидают.__ __Без такого стандарта, как MCP, каждое соединение между моделью и инструментом приходилось настраивать вручную — один инструмент, одна модель, одна интеграция за раз. MCP заменяет эту сложность единственным переиспользуемым интерфейсом: разработчик один раз настраивает MCP client, регистрирует нужные servers, и любая совместимая модель может с ними взаимодействовать. Ответственность за предоставление функциональности через свои MCP servers лежит на tool providers — а не на конечных пользователях или создателях моделей. Это позволяет моделям автоматически находить и использовать эти возможности. MCP был разработан компанией Anthropic (создателями Claude) и __выпущен как открытый стандарт 25 ноября 2024 года__. Хотя ранние энтузиасты из open-source и академических сообществ проявили интерес, настоящий прорыв произошёл в марте 2025 года, когда OpenAI — основной конкурент Anthropic — объявил, что внедрит стандарт для своих моделей. С этого момента интерес к MCP стал неоспорим по всему AI-экосистеме. С тех пор интерес к MCP резко возрос, особенно на фоне роста популярности vibe coding — нового подхода к разработке, где AI-ассистенты помогают изучать, редактировать, тестировать и отлаживать код в рамках живого, разговорного взаимодействия. По мере того как разработчики стремятся к более динамичным и инструментально-ориентированным рабочим процессам, экосистема быстро реагирует: tool providers спешат создать MCP servers, чтобы сделать свои сервисы доступными в современных средах разработки.__ Здесь вы можете подписаться на их рассылку - https://www2.circleci.com/newsletter У них еще есть блог с полезными постами про базу, например - What is a CI/CD pipeline? Про CI/CD я показал хороший пример на проекте с dbt - Модуль 4.9 Начало работы с dbt и в Surfalytics мы делали проект - Getting started with Git and CI/CD