Model Context Protocol (MCP) позволяет вашему ассистенту в GPTunneL безопасно обращаться к внешним сервисам, данным и рабочим инструментам без написания кода под каждую интеграцию. Сейчас, когда работа с ИИ выходит за рамки простого чата, пользователям требуется единый способ соединить «мозг» модели с «руками» в виде приложений и «памятью» в виде баз данных.
Один раз настроенные MCP сервера открывают доступ к веб-поиску, корпоративным документам и управлению задачами прямо из диалогового окна. Больше не нужно копировать данные из CRM в чат или вручную переносить сгенерированный код в репозиторий — ассистент делает это сам через защищенный канал.
Вы получаете доступ к готовым решениям, развернутым в облаке, минуя необходимость настраивать локальные среды, сложные VPN-туннели или оплачивать отдельные подписки на каждый инструмент интеграции.
Даже самые современные большие языковые модели сталкиваются с ограничением — окном контекста, которое представляет собой лимитированный объем информации, удерживаемый моделью во внимании одновременно. Это окно, каким бы огромным оно ни было, никогда не сможет вместить весь интернет или динамически обновляемые данные вашей компании.
Под понятием «контекст ИИ модели» технически скрываются три разных компонента:
Ни один из этих слоев не дает прямого доступа к «живым» данным: модель может блестяще рассуждать о продажах вообще, но она не знает, сколько сделок закрыл ваш отдел сегодня утром, если не подключить её к CRM. Это делает изолированную LLM отличным консультантом, но бесполезным исполнителем рутинных операций, требующих актуальной информации.
Часто эту проблему пытаются решить через RAG (Retrieval-Augmented Generation), но важно понимать разницу:
Когда задачи выходят за пределы генерации текста и требуют работы с внешними системами, простого расширения контекста недостаточно — нужен унифицированный протокол подключения.
Model Context Protocol (MCP) — это открытый стандарт, служащий универсальным языком, на котором ИИ-ассистенты и агенты общаются с внешними сервисами, хранилищами данных и инструментами разработки. Вместо того чтобы создавать уникальный API-коннектор для каждой пары «модель — сервис», ИИ переходит на единый протокол обмена данными.
Ключевая особенность MCP заключается в его нейтральности: он представляет исключительно формат обмена контекстом и командами, не привязываясь к конкретной нейросети или платформе. Это напоминает USB-разъем: производителю мыши не нужно знать, к какому именно компьютеру её подключат, если соблюден стандарт соединения. Такой подход позволяет разработчикам один раз написать сервер для своего приложения, и он будет понятен любой модели, поддерживающей протокол.
Экосистема MCP, созданная разработчиками по всему миру, включает:
Ассистенты в GPTunneL выступают в роли MCP host — благодаря ним различные модели (Claude, Gemini, Grok) могут использовать один и тот же набор подключенных инструментов. Пользователи GPTunneL выигрывают дважды: получают доступ к лучшим моделям и сохраняют настроенный арсенал рабочих интеграций при переключении между ними.
Чтобы понять место GPTunneL в этой схеме, полезно разложить архитектуру протокола на роли. В обмене данными всегда участвуют всего три компонента:
Когда вы просите ассистента «создать задачу в таск-трекере», хост через клиента отправляет структурированный запрос на удаленный MCP сервер. На техническом уровне обмен происходит через протокол JSON-RPC 2.0, используя сообщения определенного формата (tool use, resource read и другие).
Поскольку GPTunneL работает в облаке, связь с серверами осуществляется через сетевые транспорты, такие как HTTP (SSE), что позволяет подключать сервисы, развернутые на любой доступной платформе.
Настройка интеграций через MCP намеренно сделана пользовательской, а не инженерной задачей. Процесс подключения линейный: вы получаете адрес нужного сервера, добавляете его в настройки ассистента профиль и разрешаете конкретному ИИ его использовать.
Однако важно понимать: каждый сервер уникален и имеет собственные нюансы настройки. Часто разработчики выкладывают инструкции к серверу на GitHub или в официальной документации своих приложений. Ниже мы описываем процесс, учитывая, что у вас уже всё готово к подключению сервера к GPTunneL.
Первый шаг — найти подходящий инструмент. Лучшие источники — это открытые каталоги и репозитории по запросу “model context protocol github”, а также официальные списки от сообщества разработчиков. Для работы в GPTunneL вам понадобятся сервера, развернутые как веб-сервисы (удаленные сервера), поскольку платформа должна иметь к ним доступ через интернет.
В качестве примера возьмем публичный MCP сервер DeepWiki, который умеет читать репозитории на Github, считывать их структуру и отвечать на любые вопросы по ним. Процесс добавления выглядит следующим образом:
Важно помнить критическое ограничение: GPTunneL не сможет работать с локальными серверами, запущенными на `localhost` вашего устройства, если вы не пробросите их в интернет через туннель (например, через ngrok). Для работы лучше использовать сервера, развернутые на облачных хостингах.
Само по себе добавление сервера в профиль не меняет поведения ИИ. Чтобы инструмент заработал, его нужно «вложить в руку» ассистенту. В блоке MCP отметьте галочками те инструменты, которые должны быть активны в этом диалоге. После сохранения настроек рекомендуется провести простой тест.
Напишите в чат: «Перечисли все доступные тебе MCP инструменты и кратко объясни, что каждый из них делает».
Ассистент должен сделать запрос `tools/list` к подключенным серверам и вернуть вам список возможностей. Если в ответе пусто или модель галлюцинирует, проверьте корректность URL и токенов в настройках ассистента.
MCP сервер фактически работает как интеллектуальный адаптер. Он берет неструктурированное желание пользователя («найди инфу про...») и превращает его в четкую команду.
Сценарий использования, с которого вы можете начать — сравнение моделей. Поскольку набор инструментов стандартизирован, вы можете подключить одни и те же сервера к Claude, Gemini и Grok. Это позволяет объективно оценить, какая модель лучше понимает логику вызова инструментов и быстрее решает задачу, просто переключая «мозг» в настройках ассистента без перенастройки всех интеграций.
Для эффективной работы стоит собрать базовый набор серверов, покрывающий основные потребности:
Серверы веб-поиска (например, на базе Brave Search) дают модели актуальные знания о мире, избавляя вас от ручного гугления. Интеграции с базами знаний, такими как Notion MCP или Google Drive, превращают ассистента в аналитика, способного прочитать сотни страниц документации за секунды. Для работы с задачами полезны коннекторы к TickTick, Jira или другим. Разработчики оценят сервера для GitHub и баз данных Postgres, которые уже стали классикой в примерах использования протокола.
MCP сервер | Что делает | Типичные задачи |
Brave Search | Поиск в интернете | Сбор фактов, проверка новостей, анализ конкурентов |
Google Drive | Работа с файлами | Поиск документов, чтение отчетов, суммаризация |
Notion | Управление знаниями | Чтение заметок, создание страниц, обновление задач |
GitHub | Работа с кодом | Поиск в репозиториях, чтение issues, анализ PR |
Slack | Корпоративный чат | Поиск обсуждений, отправка сообщений, саммари тредов |
Postgres | Работа с БД | Выполнение SQL-запросов, анализ данных |
Чтобы быстрее освоить работу с инструментами MCP в GPTunneL, используйте проверенные примеры запросов. Они помогают модели понять, какой именно инструмент от неё требуется, и помогают получать предсказуемые результаты. Ниже каждый пример представлен в отдельной секции с указанием использованной нейросети, подключенного MCP-сервера, самого промпта и результатов тестирования.
Нейросеть: Claude 4.5 Sonnet.
Подключенный сервер: SimpleScraper MCP сервер.
Фрагмент промпта:
«Ты — аналитик рынка ИИ. Твоя задача — проанализировать предоставленные материалы по теме «Тенденции развития ИИ в 2025 году» и составить отчет для менеджера продукта. У меня есть список актуальных статей. Используй MCP-сервер SimpleScraper (инструмент: smart_extract) для каждой ссылки из списка ниже, чтобы получить содержание. Инструкция по анализу:
На основе полученных JSON-данных от всех ссылок составь сводный отчет:
Результат тестирования:
В чате модель Claude воспользовалась MCP-сервером Simple Scraper, отправив структурированный запрос через инструмент smart_extract. Она не галлюцинировала данные, а дождалась ответа сервера с результатами поиска.
Модель корректно обработала 3 из 4 предоставленных источников, структурировала извлечённые данные по заданной схеме и на их основе подготовила аналитический отчёт с Executive Summary, выделением ключевых трендов и рекомендациями для продукта. Один из URL оказался недоступным, так что модель зафиксировала ошибку и дополнила свое исследование трёх рабочих источников новыми фактами.
Ответ от ИИ можете посмотреть в нашем диалоге.
Нейросеть: Gemini 3 Pro.
Подключенный сервер: DeepWiki MCP сервер.
Промпт:
«Ты — помощник по анализу документации и репозиториев, работай через MCP-сервер Deepwiki, проанализируй репозиторий https://github.com/github/github-mcp-server, используя Deepwiki для поиска и изучения ключевых материалов:
Cфокусируйся на архитектуре MCP-сервера, взаимодействии по протоколу, обработке запросов инструментов, аспектах безопасности и ограничениях, на основе анализа подготовь структурированный конспект из 12–18 предложений с описанием назначения и возможностей github-mcp-server, ключевых компонентов и их ролей, поддерживаемых инструментов, формата коммуникации с клиентом и сценариев использования, а также ограничений и рисков.
Отдельно отметь блоки с неполной или неоднозначной документацией, где могут потребоваться уточнения, и в завершение предложи 3 практические рекомендациипо внедрению этого сервера в свой проект. При недоступности файлов или разделов зафиксируй это в отчёте и продолжай анализ остальных материалов, а финальный ответ оформи в формате: краткое описание проекта (2–3 предложения), основной конспект (12–18 предложений), зоны неопределённости, три рекомендации».
Результат тестирования:
Модель последовательно выстраивала ход анализа. Сначала она проверила корректность исходной ссылки и попыталась убедиться, что репозиторий действительно существует и соответствует ожидаемому содержанию. Затем она использовала инструмент ask question и сфокусировалась на архитектуре MCP-сервера, инструментах, безопасности и взаимодействии с GitHub API. Это говорит о том, что модель сознательно минимизировала риск ошибок и не подменяла отсутствующие данные догадками.
Далее модель структурировала материал в нужном формате и дополнила его продуманными наблюдениями — например, отметила риски, связанные с правами токена, лимитами API и контекстным окном. При этом она прямо обозначила зоны неопределенности и возможные пробелы в документации, что повышает доверие к результатам анализа.
В целом диалог демонстрирует взвешенное и профессиональное поведение модели. Посмотреть результат тестирования вы можете сами в чате с моделью.
Подключенный сервер: Notion MCP-сервер.
Промпт:
«Ты — ассистент по управлению проектами. Работай только через MCP-сервер Notion. Создай новую страницу-проект в рабочем пространстве Notion с названием «Программа улучшения клиентской поддержки — 2 квартал 2026» (инструмент: page_create, при необходимости используй шаблон Project Template). На этой странице создай одну задачу с использованием существующего шаблона задачи Task Template (инструмент: page_create, параметр template="Task Template"), и размести её внутри созданного проекта. Заполни поля задачи следующим образом:
Название задачи:
Сократить время первого ответа клиентам до 8 минут
Описание:
Цель — сократить среднее время первого ответа на клиентские обращения с текущих 18 минут до 8 минут к концу второго квартала 2026 года. В проект входят: оптимизация графика операторов, внедрение стандартов ответов, обучение работе с очередями запросов и настройка SLA-мониторинга. Успех фиксируется при стабильном выполнении KPI в течение 30 дней подряд.
Поля:
На странице-проекте создай раздел «Отслеживание и отчётность» и добавь заметку: “Еженедельные обновления дашборда рассматриваются по понедельникам в 10:00 CET на встрече Support Ops”. В ответе верни ссылку на страницу-проект, ссылку на созданную задачу и подтверждение успешного создания».
Результат тестирования:
Модель начала с разведки окружения: через notion-search с query_type: "user" и затем notion-get-users({}) она проверила, существует ли пользователь «Мария Петрова». Параллельно с помощью notion-search по query_type: "internal" модель попыталась найти шаблоны Project Template и Task Template. Убедившись, что в рабочем пространстве нет подходящих темплейтов, она явно зафиксировала это в ответе и перешла к ручному конструированию структуры.
Далее через два вызова notion-create-pages модель создала:
Затем с помощью notion-update-page донастроила контент проекта. В задаче были заполнены все ключевые поля (Priority, Status, Owner, Department, Due date, KPI, Risk level), добавлено развернутое описание цели и критериев успеха, а также сформирован чек-лист выполнения — именно то, что видно на скриншоте.
В результате мы получаем показательный сценарий работы MCP-агента: модель сама проверяет предпосылки промпта (пользователи, шаблоны, внутренние страницы), корректно сообщает об ограничениях среды, но не «ломается» на ошибках, а достраивает нужную структуру своими силами. Диалог с моделью в этом кейсе можно использовать как готовый пример работы Claude 4.5 Opus с Notion MCP. Изучите чат сами!
Подключение внешних серверов превращает ассистента из безопасного собеседника в активного пользователя вашей инфраструктуры. Это влечет за собой новые риски: от утечки токенов доступа до случайного удаления данных или отправки некорректных сообщений в рабочий чат.
Безопасность начинается с правильного хранения секретов. ID и секреты клиента должны храниться в специальных защищенных средах, а не передаваться открытым текстом в чате. Модель должна видеть только описание инструмента (например, «функция удаления файла»), но не авторизационные данные, необходимые для ее выполнения.
Предоставляйте серверу минимально необходимые права. Если ассистенту нужно только читать аналитику, настройте сервер в режим Read-only. Обязательно проверяйте журнал действий (логи), который ведет GPTunneL: там фиксируется каждый вызов внешнего инструмента.
Если произойдет инцидент, вы сможете точно установить, какой запрос пользователя привел к нежелательному действию и скорректировать права доступа.
Использование MCP-ассистентов превращает привычный интерфейс GPTunneL в мощный пульт управления цифровым офисом.
Выберите 1-2 рутинные задачи, которые съедают время (например, поиск информации или перенос задач в трекер). Найдите соответствующие MCP сервера, подключите их к тестовому ассистенту и отработайте несколько сценариев в GPTunneL. Когда вы увидите, как нейросеть сама находит нужный файл и готовит из него отчет, вы будете знать — ваш ИИ-ассистент превратился в полноценного рабочего помощника.
