Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, который позволяет использовать такие модели, как Anthropic Клод и инструменты разработчика, такие как Клод Код обращайтесь к внешним инструментам, источникам данных и подсказкам безопасным и стандартным способом.

Это руководство проведет вас через процесс создания собственного сервера MCP с нуля, что позволит Claude Code получить доступ к пользовательским функциям и, таким образом, значительно расширить его функциональность за пределы встроенных функций.

Что такое протокол контекста модели (MCP)?

MCP (протокол контекста модели) — это открытая спецификация Разработан для стандартизации подключения клиентов языковой модели (таких как Claude, Claude Code и других LLM-фронтендов) к серверам инструментов и источникам данных. MCP можно представить как «порт USB-C для LLM»: он определяет схему транспорта/JSON-RPC и общий способ публикации серверами трёх видов возможностей:

Ресурсы — данные в виде файла или документа, которые клиент может прочитать (например, строка базы данных, текстовый файл, полезная нагрузка JSON).
Инструменты — вызываемые функции, которые модель может попросить хост выполнить (с одобрения пользователя).
Запрашивает — многоразовые шаблоны подсказок или рабочие процессы, которые может вызывать модель/клиент.

MCP поддерживает несколько транспортных протоколов (stdio, HTTP, SSE) и предоставляет схему, SDK и примеры серверов, поэтому вам не придётся изобретать формат протокола самостоятельно. Протокол поддерживается публично (спецификация + SDK) и содержит обучающие материалы и галерею примеров серверов для ускорения внедрения.

Какова архитектура MCP?

Архитектура MCP намеренно проста и модульна: основные элементы MCP серверы, МКП клиентов и транспорты которые передают между собой сообщения в формате JSON-RPC. Ниже перечислены основные компоненты, с которыми вы будете взаимодействовать при создании сервера для Claude Code (или других клиентов MCP).

Сервер, клиент и протокол

МСР-сервер — Услуга, которая издает Инструменты, ресурсы и подсказки. Инструменты могут выполнять побочные эффекты или извлекать данные; ресурсы отображают контент, доступный только для чтения; подсказки представляют собой многоразовые шаблоны подсказок, которые клиент может запросить у модели для выборки.
Клиент MCP (хост) — Обычно является частью хоста LLM (например, Claude Code, плагина VS Code, браузерного клиента). Он обнаруживает доступные серверы, предоставляет модели описания инструментов и направляет вызовы, инициированные моделью, серверам.
протокол — Сообщения кодируются как JSON-RPC; спецификация определяет события жизненного цикла, обнаружение инструментов, вызов, завершение/выборку, а также то, как структурированные результаты передаются обратно клиенту и модели.

Модель коммуникации (что происходит при использовании инструмента)

Клиент отправляет пользовательское сообщение модели.
Модель анализирует контекст и решает вызвать инструмент, предоставленный MCP (или несколько инструментов).
Клиент пересылает вызов инструмента на сервер MCP по выбранному транспорту.
Сервер запускает инструмент и возвращает результаты.
Модель получает выходные данные инструмента и формирует окончательный ответ для пользователя.

Примитивы реализации

JSON-RPC сообщения следуют схеме MCP.
Определения инструментов публикуются в ответах обнаружения сервера, чтобы клиенты могли представить их в пользовательском интерфейсе.
Ресурсы ссылаются @source:path синтаксис клиентов (например, @postgres:...), позволяя моделям ссылаться на внешний контент без встраивания больших объемов данных в подсказку.

Зачем интегрировать Claude Code с серверами MCP?

Claude Code — это предложение Anthropic, ориентированное на рабочие процессы, ориентированные на код и разработчика (интеграция редактора/IDE, понимание кода и т. д.). Доступ к внутренним инструментам (поиск исходного кода, CI-менеджер, система тикетов, приватные реестры) через серверы MCP позволяет Claude Code вызывать их как первоклассные инструменты внутренние диалоги по кодированию и потоки агентов.

Интеграция Claude Code с серверами MCP открывает практические, важные для производства возможности для программиста:

1. Пусть модель действовать на реальных системах

Claude Code может запрашивать у MCP-сервера запросы к системам отслеживания ошибок, выполнять запросы к базе данных, читать большие документы или создавать запросы на выдачу (PR) на GitHub, обеспечивая сквозную автоматизацию прямо в процессе кодирования. Это явно поддерживается документацией Claude Code (примеры: запросы к Postgres, Sentry или создание запросов на выдачу).

2. Разгрузка больших объемов данных и специализированной логики

Вместо того, чтобы встраивать каждый источник данных в запрос (что требует использования токенов), вы публикуете данные и инструменты через MCP. Модель вызывает инструмент, получает структурированный ответ и согласовывает его — это сокращает использование токенов и позволяет серверам справляться с тяжёлой нагрузкой (запросы к базе данных, длительное чтение файлов, аутентификация).

3. Безопасность и управление

MCP централизует управление доступом и аудит на уровне сервера, позволяя организациям составлять белый список одобренных серверов, контролировать доступные инструменты и ограничивать выходные данные. Claude Code также поддерживает корпоративную конфигурацию MCP и согласование на уровне области действия.

4. Повторное использование и экосистема

Серверы MCP можно использовать повторно разными клиентами и командами. Один раз создав сервер, вы сможете использовать те же сервисы (или обмениваться реализациями) множеством клиентов Claude/LLM.

Что вам нужно перед тем, как начать?

Минимальные требования

Машина для разработки с Python 3.10 + (В примере мы будем использовать Python). В качестве альтернативы, Node и другие языки поддерживаются пакетами SDK MCP.
uv (инструмент Astral) или эквивалентный инструмент для запуска серверов MCP stdio (в руководстве MCP используется uv). Шаги установки показаны ниже.
Установите Claude Code или получите доступ к клиенту Claude (настольному или CLI) для регистрации и тестирования сервера; или к любому клиенту с поддержкой MCP. Claude Code поддерживает HTTP, SSE и локальные серверы stdio.
Примечание о безопасности: Добавляйте в Claude Code только доверенные серверы MCP в настройках группы или предприятия — MCP предоставляет серверам доступ к конфиденциальным данным, и существуют риски немедленного внедрения, если сервер возвращает вредоносный контент.

Как установить и проверить Claude Code CLI

Это Руководство по установке и использованию Claude Code.

1) Краткий обзор — рекомендуемые методы установки

Использовать собственный установщик (рекомендуется) или Homebrew на macOS/Linux. NPM доступен для установки на базе Node. Для Windows доступны установщики PowerShell/CMD. Источник: официальная документация Claude Code и GitHub.

2) Предварительные условия

macOS 10.15+, Ubuntu 20.04+/Debian 10+ или Windows 10+ (для Windows рекомендуется WSL).
Node.js 18+ только требуется для метода установки NPM.

3) Команды установки (выберите одну)

Нативный (рекомендуется — без зависимости от Node)，macOS / Linux / WSL:

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
# optional: install latest explicitly

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash -s latest
# or install a specific version

curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash -s 1.0.58

Windows PowerShell:

irm https://claude.ai/install.ps1 | iex
# or for latest: & (::Create((irm https://claude.ai/install.ps1))) latest

(Это официальные собственные скрипты установщика).

NPM (если вам нужна глобальная установка на базе Node):

# requires Node.js 18+

npm install -g @anthropic-ai/claude-code

Не используют sudo npm install -g — предупредить о глобальных установках с помощью sudo (проблемы с правами доступа/безопасностью). Если возникнут ошибки с правами доступа, используйте nvm или исправьте глобальный префикс npm вместо использования sudo.

4) Убедитесь, что двоичный файл установлен (базовые проверки)

Запустите их локально сразу после установки:

# is the command on PATH?

which claude

# version (or -v)

claude --version
# or

claude -v

# help (sanity check)

claude --help

Ожидаемое: which показывает путь (например /usr/local/bin/claude or ~/.nvm/.../bin/claude) и расширение claude --version выводит строку, похожую на semver. В документации и README указано claude в качестве основной точки входа CLI.

5) Проверка работоспособности и конфигурации установки (рекомендуемые проверки)

a) `claude doctor`,Бегать:

claude doctor

Эта встроенная диагностика проверяет тип установки, общие проблемы (например, проблемы с правами доступа npm), зависимости, такие как ripgrep, и предлагает исправления. В документации прямо рекомендуется запустить claude doctor после установки.

б) Провести дымовой тест (неинтерактивный)

Из каталога вашего проекта:

cd /path/to/your/project
claude -p "Explain this project in 3 sentences"

Это использует Распечатать Режим (-p) для отправки одного приглашения и выхода; подходит для непрерывной интеграции или быстрых функциональных проверок.

c) Проверка подлинности (убедитесь, что CLI может связаться с Anthropic)

Claude Code поддерживает несколько способов аутентификации (консольный OAuth, ключ API, интеграция с провайдерами). Распространенные проверки:

При использовании ключа API (CI / headless / local env var):

export ANTHROPIC_API_KEY="sk-..."
# then

claude auth status
claude auth whoami    # or `claude auth whoami` / `claude whoami` depending on version

Вы можете использовать CometAPIAPI-ключ для использования Claude Code. Использование API Claude через CometAPI даст вам скидку 20%.

Если вы использовали OAuth через консоль - бегать:

claude auth status
claude auth whoami

Вы должны увидеть информацию об учетной записи/плане или подтверждение того, что вы прошли аутентификацию.

Пошаговая подготовка среды

Ниже приведены конкретные шаги по подготовке двух распространенных стеков разработчика (TypeScript и Python), за которыми следуют быстрые проверки, чтобы убедиться, что все работает.

H3 — A. Настройка TypeScript / Node (самый быстрый путь)

Создайте проект и установите SDK:

mkdir mcp-demo && cd mcp-demo
npm init -y
npm install @modelcontextprotocol/sdk express zod
npm install --save-dev typescript tsx @types/node @types/express

Создавай server.ts(Мы приводим полный пример в разделе «Как быстро построить…».)
Run:

npx -y tsx server.ts

Протестируйте локально с помощью Инспектор МКП или добавьте в код Клода:

npx @modelcontextprotocol/inspector
# or (for Claude Code)

claude mcp add --transport http my-server http://localhost:3000/mcp

(Команды «Инспектор» и «Клод» позволяют вам проверять обнаружение и вызывать инструменты.)

Как быстро собрать MCP-сервер для Клода Кода?

быстрый контрольный список

Запустите свой сервер (рекомендуется потоковый HTTP): node server.ts or uvicorn server:app.
На вашем компьютере разработчика выполните одно из следующих действий:

Используйте Инспектор МКП для проверки (npx @modelcontextprotocol/inspector) и подтвердите tools/list и resources/list; или
Добавьте сервер в Клод Код: claude mcp add --transport http <name> http://<host>:<port>/mcp (или следуйте инструкциям веб-интерфейса, если ваш клиент поддерживает удаленный MCP).

Если вы планируете использовать коннектор API Messages от Anthropic для удаленного MCP (без отдельного клиента), прочтите документацию Клода — может потребоваться заголовок бета-версии (точный заголовок и текущий статус поддержки проверьте в документации).

Ниже приведены два полных, но компактных примера сервера, которые можно скопировать, запустить и подключить к Claude Code (или MCP Inspector). Пример на TypeScript использует Express и TypeScript SDK; пример на Python демонстрирует монтирование FastAPI.

Примечание: приведённый ниже код соответствует общедоступным примерам SDK и намеренно минимизирован для ясности. Для производственной среды добавьте аутентификацию, логирование, ограничение скорости и проверку входных данных сверх настроек SDK по умолчанию.

Пример 1: TypeScript + Express (потоковый HTTP)

Создавай server.ts (полный):

// server.ts
import express from "express";
import * as z from "zod/v4";
import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StreamableHTTPServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/streamableHttp.js";

const server = new McpServer({ name: "claude-code-demo", version: "0.1.0" });

// Register a simple tool: add two numbers
server.registerTool(
  "add",
  {
    title: "Add",
    description: "Add two numbers a and b",
    inputSchema: { a: z.number(), b: z.number() },
    outputSchema: { result: z.number() }
  },
  async ({ a, b }) => {
    const output = { result: a + b };
    return {
      content: ,
      structuredContent: output
    };
  }
);

// Register a resource: greet user (dynamic)
server.registerResource(
  "greeting",
  new ResourceTemplate("greeting://{name}", { list: undefined }),
  { title: "Greeting", description: "Return a greeting for the name" },
  async (uri, params) => {
    return {
      contents: 
    };
  }
);

// Express + Streamable HTTP transport
const app = express();
app.use(express.json());

app.post("/mcp", async (req, res) => {
  const transport = new StreamableHTTPServerTransport({ enableJsonResponse: true });
  // Close transport when connection closes
  res.on("close", () => transport.close());
  await server.connect(transport);
  await transport.handleRequest(req, res, req.body);
});

const port = parseInt(process.env.PORT || "3000", 10);
app.listen(port, () => console.log(`MCP server listening: http://localhost:${port}/mcp`));

Run:

npm install
npx -y tsx server.ts

Затем подключите Claude Code (пример):

# Add the remote server to your Claude Code MCP list (local dev)

claude mcp add --transport http my-demo http://localhost:3000/mcp

Этот пример адаптирован из официального краткого руководства по TypeScript SDK и демонстрирует, как регистрировать инструменты и ресурсы, а затем предоставлять их через потоковый HTTP.

Пример 2: Python + FastAPI (FastMCP + потоковый HTTP)

Создавай server.py (полный):

# server.py

from fastapi import FastAPI
from mcp.server.fastmcp import FastMCP

app = FastAPI()
mcp = FastMCP("claude-python-demo", stateless_http=True)

# tool: simple sum

@mcp.tool()
def add(a: int, b: int) -> dict:
    """Add two integers"""
    return {"result": a + b}

# resource: simple greeting resource template

@mcp.resource("greeting://{name}")
def greeting(name: str):
    return {"contents": }

# mount the streamable-http MCP endpoint (FastMCP exposes an ASGI app)

app.mount("/mcp", mcp.streamable_http_app())

# optional endpoint to demonstrate other API routes

@app.get("/")
async def root():
    return {"status": "OK"}

Run:

uvicorn server:app --reload --port 8000

Связаться с инспектором:

npx @modelcontextprotocol/inspector
# In Inspector select Streamable HTTP and enter http://localhost:8000/mcp

Примеры Python SDK и утилиты FastMCP упрощают регистрацию @mcp.tool() и @mcp.resource() декорированные функции, которые LLM может обнаружить и вызвать.

Как на самом деле Клод Код называет ваши инструменты?

Когда LLM решает использовать инструмент, клиент отправляет вызов JSON-RPC на сервер MCP. Сервер выполняет запрошенный инструмент (например, выполняет запрос к базе данных, запускает тесты или вызывает внешний API) и возвращает структурированный контент и презентабельный контентКлиент (Клод Код) может затем включить структурированный вывод в контекст модели, чтобы модель могла продолжать рассуждения, используя эти достоверные данные, а не только текстовый вывод сервера. TypeScript SDK поддерживает регистрацию inputSchema и outputSchema (zod) поэтому аргументы и выходные данные проверяются и типизируются машиной.

Какие инструменты тестирования и отладки следует использовать?

Инспектор МКП

The Инспектор МКП — официальный визуальный инструмент разработчика для тестирования серверов MCP. Он позволяет подключаться к серверу (stdio, SSE или streamable-HTTP), получать список инструментов, вызывать их вручную и отслеживать жизненный цикл сообщений JSON-RPC — незаменимый инструмент при разработке. Запустить его можно через npx @modelcontextprotocol/inspector.

Локальное и удаленное тестирование

Локальный (stdio) — быстрый итерационный цикл для настольных приложений и автономной отладки.
Потоковый HTTP — протестируйте с помощью Inspector или подключитесь к Claude Code с помощью claude mcp add CLI или коннектор MCP в API Messages для удалённого тестирования. Обязательно предоставьте все необходимые заголовки аутентификации для вашего сервера.

Заключение

MCP — это практичный мост между современными LLM-программами и системами, которые фактически хранят данные и выполняют действия. Для рабочих процессов кода интеграция Claude Code с сервером MCP обеспечивает структурированный, контролируемый доступ к репозиториям, непрерывной интеграции (CI), системам отслеживания ошибок и специализированным инструментам, что обеспечивает более точную автоматизацию и более безопасные побочные эффекты. Благодаря официальным SDK на TypeScript и Python, потоковому HTTP для удалённого хостинга и таким инструментам, как MCP Inspector, вы можете создать минимальный сервер за считанные минуты и перейти к его развертыванию в рабочей среде.

Разработчики могут получить доступ Клод Соннет 4.5 API и Клод Опус 4.1 API и т.д. через CometAPI, последняя версия модели Всегда обновляется на официальном сайте. Для начала изучите возможности модели в Детская Площадка и проконсультируйтесь с API-руководство для получения подробных инструкций. Перед доступом убедитесь, что вы вошли в CometAPI и получили ключ API. CometAPI предложить цену намного ниже официальной, чтобы помочь вам интегрироваться.

Готовы к работе?→ Зарегистрируйтесь в CometAPI сегодня !

Если вы хотите узнать больше советов, руководств и новостей об искусственном интеллекте, подпишитесь на нас VK, X и Discord!

Создайте MCP-сервер для Клода Кода — практическое, пошаговое руководство

Что такое протокол контекста модели (MCP)?

Какова архитектура MCP?

Сервер, клиент и протокол

Модель коммуникации (что происходит при использовании инструмента)

Примитивы реализации

Зачем интегрировать Claude Code с серверами MCP?

1. Пусть модель действовать на реальных системах

2. Разгрузка больших объемов данных и специализированной логики

3. Безопасность и управление

4. Повторное использование и экосистема

Что вам нужно перед тем, как начать?

Минимальные требования

Как установить и проверить Claude Code CLI

1) Краткий обзор — рекомендуемые методы установки

2) Предварительные условия

3) Команды установки (выберите одну)

4) Убедитесь, что двоичный файл установлен (базовые проверки)

5) Проверка работоспособности и конфигурации установки (рекомендуемые проверки)

a) `claude doctor`,Бегать:

б) Провести дымовой тест (неинтерактивный)

c) Проверка подлинности (убедитесь, что CLI может связаться с Anthropic)

Пошаговая подготовка среды

H3 — A. Настройка TypeScript / Node (самый быстрый путь)

Как быстро собрать MCP-сервер для Клода Кода?

быстрый контрольный список

Пример 1: TypeScript + Express (потоковый HTTP)

Пример 2: Python + FastAPI (FastMCP + потоковый HTTP)

Как на самом деле Клод Код называет ваши инструменты?

Какие инструменты тестирования и отладки следует использовать?

Инспектор МКП

Локальное и удаленное тестирование

Заключение

Читать далее

500+ моделей в одном API

Создайте MCP-сервер для Клода Кода — практическое, пошаговое руководство

Что такое протокол контекста модели (MCP)?

Какова архитектура MCP?

Сервер, клиент и протокол

Модель коммуникации (что происходит при использовании инструмента)

Примитивы реализации

Зачем интегрировать Claude Code с серверами MCP?

1. Пусть модель действовать на реальных системах

2. Разгрузка больших объемов данных и специализированной логики

3. Безопасность и управление

4. Повторное использование и экосистема

Что вам нужно перед тем, как начать?

Минимальные требования

Как установить и проверить Claude Code CLI

1) Краткий обзор — рекомендуемые методы установки

2) Предварительные условия

3) Команды установки (выберите одну)

4) Убедитесь, что двоичный файл установлен (базовые проверки)

5) Проверка работоспособности и конфигурации установки (рекомендуемые проверки)

a) claude doctor,Бегать:

б) Провести дымовой тест (неинтерактивный)

c) Проверка подлинности (убедитесь, что CLI может связаться с Anthropic)

Пошаговая подготовка среды

H3 — A. Настройка TypeScript / Node (самый быстрый путь)

Как быстро собрать MCP-сервер для Клода Кода?

быстрый контрольный список

Пример 1: TypeScript + Express (потоковый HTTP)

Пример 2: Python + FastAPI (FastMCP + потоковый HTTP)

Как на самом деле Клод Код называет ваши инструменты?

Какие инструменты тестирования и отладки следует использовать?

Инспектор МКП

Локальное и удаленное тестирование

Заключение

Читать далее

500+ моделей в одном API

a) `claude doctor`,Бегать: