Сложность:

Что такое MCP и как его использовать для автоматизации

Автор: Михаил Шумовский

Обновлено: 22.01.2026

MCP (Model Context Protocol) — это протокол, который позволяет нейросетям подключаться к внешним сервисам и выполнять действия: читать таблицы, отправлять письма, управлять календарем. Благодаря MCP ИИ может обратиться к инструменту, получить данные, обработать их и вернуть результат. В этой статье разберем, что такое MCP-сервер, и покажем, как подключить MCP в Claude Desktop, Cursor и n8n.

Что такое MCP-сервер и как он работает

MCP-сервер — это программа, которая принимает запросы от нейросети и выполняет конкретные действия. Сервер может искать информацию в интернете, читать файлы на компьютере, управлять календарём или взаимодействовать с любым другим сервисом.

Протокол MCP работает по принципу «клиент-сервер». Нейросеть (Claude, Cursor или другой MCP-клиент) отправляет запрос на сервер, сервер выполняет действие и возвращает результат. Клиенту не важно, как именно сервер получает данные. Важен только результат.

К примеру, вы просите Claude найти информацию в интернете и сохранить ее на компьютер. Claude обращается к MCP-серверам — один ищет информацию, другой создает файл и сохраняет туда результат. Вы получаете готовый файл, не разбираясь в том, как именно это произошло.

Такая архитектура позволяет подключать к нейросети любые внешние сервисы без изменения самой нейросети. Достаточно установить нужный MCP-сервер и указать его в настройках клиента.

Где можно использовать MCP

Вся фишка в том, что благодаря MCP практически любой сервис/приложение можно связать с нейросетью и автоматизировать там работу. Без MCP это почти невозможно, потому что все сервисы работают по-разному: на разных языках, с разными API, и не умеют «разговаривать» друг с другом.

А MCP — это что-то вроде универсального переходника, который может принять в себя любую информацию и передать ее в том виде, в каком 3 сторона может ее принять.

Как подключить Notion к Cursor через MCP

6 июня 2025

Вот несколько примеров, где можно использовать MCP:

• В дизайне. ИИ подключается к Figma → просматривает макеты, анализирует структуру компонентов → по заданию генерирует код интерфейса (например, React-компоненты с Tailwind) → предлагает улучшения по UI/UX → создаёт задачу дизайнеру или разработчику, если что-то не сходится.
• В аналитике и отчетах. ИИ сам заходит в BI-систему (например, Looker или Power BI) → вытаскивает нужные метрики (например, по продажам за неделю) → дополняет их актуальными данными из CRM или внешних источников (например, погодой, если это влияет на бизнес) → строит графики, пишет выводы → оформляет отчет и рассылает его по списку получателей.
• В автоматизации процессов. Агент отслеживает появление новых заявок в Google Sheets (например, лиды с сайта) → фильтрует их по нужным критериям (например, только с корпоративной почтой) → автоматически пишет письмо клиенту с уточнением → создает задачу в Notion или Trello для менеджера → ставит статус «обработано» рядом с заявкой.

• Вебинар
• 7 августа — 16:00
Сложность:

Как связать Goolge-таблицы с нейросетями и автоматизировать свои задачи, не разбираясь при этом в коде

Тимур Угулава

совладелец digital-агентства «Медиасфера», эксперт Яндекса по обучению и евангелист ПромоСтраниц и Дзена

Зачем использовать MCP и чем он отличается от ИИ-агентов

ИИ-агент — это исполнитель. Он получает цель («собери отчёт», «ответь клиенту», «создай пост»), разбивает ее на шаги, вызывает нужные инструменты и последовательно добивается результата.

Грубо говоря, ИИ-агент — это сотрудник. Он думает, планирует, действует. А MCP — это его инструкция по использованию программ. Выглядит это так: человек создает ИИ-агента и дает ему задачу: «найди информацию в интернете, а потом сохрани на мой ПК» → агент читает и понимает задачу → активирует отдельные MCP протоколы: по одному протоколу идет в интернет и находит информацию, обрабатывает ее, по второму — создает папку на ПК и загружает туда собранную информацию → возвращается к человеку и говорит, что задача выполнена.

Сейчас MCP можно подключить в разных сервисах: Claude, Cursor, Windsurf, N8N. Скорее всего, скоро MCP появятся и в других сервисах.

Плюс в том, что есть всего несколько стандартных способов подключения MCP, и если вы в них разберетесь — сможете в будущем подключать MCP в любых сервисах.

Мы покажем, как подключать MCP в 3 сервисах:

• Claude Desktop;
• Cursor;
• N8N.

Важно. Чтобы работать с MCP, нужно предварительно установить Node.js с официального сайта. Это бесплатное ПО, работает на всех системах.

Где найти готовые MCP-серверы

Уже сейчас доступны сотни готовых MCP-серверов, которые можно скопировать и подключить к нейросетям. Больше всего серверов есть на этих ресурсах:

• GitHub. Здесь база постоянно обновляется, всем MCP сервисы добавляются вместе с инструкцией по установке.
• Smithery. Еще одна база с инструкциями и готовыми шаблонами установки для разных ПО.
• ClaudeMCP. Большая база MCP с пошаговыми инструкциями по установке и скриншотами.
• Cursor.directory. База от сервисов Cursor с инструкциями по установке MCP в их приложение.  

Я покажу несколько примеров установки, чтобы вы поняли общий смысл и смогли по аналогии установить другие MCP.

Как подключить MCP-сервер в Claude Desktop

Для примера будем подключать 2 MCP: Filesystem и Sequential Thinking. Благодаря первому MCP нейронка будет видеть все файлы на нашем ПК в определенной директории. Сможет их читать, перемещать, удалять. Sequential Thinking поможет структурировать процесс мышления нейронки и повысить качество ответов. 

Claude Desktop — ПК-версия нейросети. Внутри есть два способа подключить MCP-серверы. Первый — через Desktop Extensions. Это установка в один клик, похожая на установку расширений в браузере.

Каталог расширений находится в Settings → Extensions. Там можно найти популярные MCP-серверы, посмотреть их описание и установить нажатием одной кнопки. После установки расширение сразу готово к работе — не нужно ничего настраивать вручную.

Desktop Extensions подходят для большинства задач. Но если нужного сервера нет в каталоге или требуется нестандартная настройка, MCP можно подключить вручную через конфигурационный файл.

Для этого сначала загружаем Claude на ПК и устанавливаем. Переходим в настройки: File → Settings.

Нажимаем на кнопку Edit Config.

Откроется файловый менеджер, там вы увидите файл «claude_desktop_config». Этот файл нужно открыть в блокноте, notepad или редакторе кода Python, Cursor или Windsurf. Я рекомендую открывать файл через Cursor или Windsurf, потому что там его удобнее редактировать. В этот файл нужно вставить конфигурацию будущего MCP.

Как писать код с помощью нейросетей без навыков программирования

22 февраля 2025

Сначала встроим Filesystem. Для этого переходим на Github и копируем код из блока NPX (у всех MCP, которые вы берете для Claude, можете копировать код NPX)

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/Desktop",
        "/path/to/other/allowed/dir"
      ]
    }
  }
}

В коде нужно прописать путь к папкам, в которые вы разрешаете заходить Claude. Можете указывать сколько угодно директорий, но, чем больше их будет, тем выше будет вероятность, что Claude что-то напутает при ответе.

В нашем случае нужно менять строки: 

“/Users/username/Desktop”,

          “/path/to/other/allowed/dir«

Я заменил их на такие директории:

          “C:\\Users\\user\\Desktop”,

          “C:\\Users\\user\\AppData\\Roaming\\Claude”

Если не знаете, как прописать полный путь к папке, скопируйте его из файлового проводника. Для этого откройте нужную папку и сверху в файловом проводнике дважды кликните на название папки — увидите путь.

Вставьте отредактированный код в файл «claude_desktop_config» и сохраните его. После этого перезапустите приложение Claude.

Важно! Нужно полностью выключить и включить Claude, иначе MCP сервера н будут работать. На Windows, например, по умолчанию Claude не выключается полностью, а сворачивается. Чтобы отключить его, откройте скрытые значки, найдите иконку Claude и закройте приложение.

После перезапуска в окне для ввода запроса должна появиться иконка молотка — это значит, что MCP установлены и готовы к работе. Если нажмете на молоточки, увидите, какие MCP подключены.

Проверим, как все работает. Для этого cпросим, какие папки есть на моем рабочем столе:

какие папки есть на моем рабочем столе

Claude спросил разрешение о запуске стороннего запроса и начал работу. Буквально через 30 секунд вернул ответ и назвал действительно все папки, которые есть на столе.

Теперь добавим еще один MCP — Sequential Thinking, чтобы повысить качество ответов. Открываем нужный Github и копируем код:

{
  "mcpServers": {
    "sequential-thinking": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
      ]
    }
  }
}

В нем прописывать ничего не нужно, достаточно просто вставить в «claude_desktop_config». 

Важно! Все MCP сервера всегда добавляются в один файл. И главное — правильно поместить код в этот файл. Так, чтобы был только один ключ mcpServers, а все вложенные конфигурации серверов из всех файлов стали его полями.

Если не знаете, как это сделать вручную, можете прислать коды MCP в нейронку с таким промптом:

В общем, я добавил MCP Sequential Thinking и перезагрузил Claude. Проверим, как все работает.

Сначала бот несколько минут думал.

А потом с первого раза написал рабочий скрипт для таблиц.

В общем, принцип вы поняли. Также можно добавлять и другие MCP-инструменты, которые вы найдете на GitHub, Smithery и др. сайтах.

Как настроить MCP в Cursor

Cursor — отличный сервис, в котором можно программировать с помощью нейронок и создавать даже сложные программы с помощью кода. В него же можно интегрировать различные MCP, чтобы упростить работу. Сами MCP настраиваются примерно также, как и в Claude. Я покажу принцип работы на примере MCP Filesystem и Brave Search (бесплатный поисковик).

Гарик Бабаян

Сооснователь бухгалтерского сервиса «Фабрика Учёта»

Гарик Бабаян: закачали все данные в нейронку — теперь бухгалтеры отвечают клиентам за секунды

• Кейс
Сложность:

Чтобы встроить MCP, нужно открыть Cursor, нажать на иконку настроек и выбрать MCP → Add new global MCP Server.

Откроется файл, в который нужно встроить код MCP-серверов. В моем случае это выглядело так:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "C:\\Users\\user\\Desktop",
        "C:\\Users\\user\\Downloads"
      ]
    },
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "МОЙ API КЛЮЧ"
      }
   }
}

В коде есть строка BRAVE_API_KEY, чтобы найти этот ключ, нужно перейти на сайт Brave и выбрать Get 2000 free quieres. Нужно будет зарегистрироваться в сервисе.

Перейти в раздел Subscruptions и подписаться на бесплатный тариф. На нем вы сможете делать до 2000 запросов в месяц.

Важно! Для активации тарифа нужно будет привязать карту. Деньги списывать не будут, главное, чтобы карта платила в интернете.

После подписки перейдите в раздел API keys и создайте API ключ. Скопируйте его и вставьте в код MCP.

Когда вставите код в MCP, можете закрыть вкладку.

Вы снова увидите раздел настроек, где отобразятся подключенные MCP. Если все ок, рядом с ними будет гореть зеленый кружок.

Теперь протестируем MCP. Попросим нейронку найти сайт нейроцеха, написать, о чем этот сайт и поместить ответ в папку на рабочем столе.

Сначала Cursor спросит разрешение на запуск MCP Tool.

И в результате выполняет задание.

Да, нейросеть не расписала подробно, о чем сайт, но это уже проблема промпта.

Думаю, суть и польза MCP понятна. Это инструмент, который позволяет работать с нейросетями быстрее и выполнять несколько заданий одновременно.

Совет. Если вы нашли MCP на Github и не хотите устанавливать его вручную, можете скопировать ссылку на Github и отправить в Cursor. Сервис установит и настроит все сам.

Как подключить MCP-сервер к N8N

Как установить n8n и пользоваться сервисом бесплатно

16 марта 2025

n8n поддерживает MCP начиная с версии 1.88.0. После обновления в списке доступных нод появятся MCP Client Tool и MCP Server Trigger.

В n8n есть два способа работы с MCP. Первый — через MCP Server Trigger. Это нода, которая превращает отдельный workflow в MCP-сервер. К такому серверу можно подключить Claude Desktop, Cursor или другой MCP-клиент и управлять workflow через чат.

Второй способ — Instance-level MCP access. Это централизованная настройка на уровне всего инстанса n8n. Вы включаете доступ в настройках, выбираете, какие workflow будут видны MCP-клиентам, и подключаете клиентов через OAuth2 или токен. Не нужно настраивать каждый workflow отдельно.

Ниже проговорим оба способа. Разберемся как связать Claude и n8n через MCP на примере агента для управления календарем. 

Как сделать ИИ-агента, который будет управлять вашим календарем и почтой

7 марта 2025

Напомню, как выглядит их Workflow:

P. S. Чтобы не растягивать гайд я показываю, как переделать ИИ-агента под MCP-интеграцию. Если не хотите менять агента, можете создать новый workflow и работать в нем.

Чтобы переделать агента под MCP, в главном агенте нужно удалить все, что связано с telegram, отключить email agent и calendar и вместо них подключить ноду MCP Client Tool. Получится так:

Важно! Вместо Telegram триггера нужно поставить триггер «When chat message received». В Ultimate agent в разделе Prompt нужно прописать {{ $json.chatInput }}.

А в ноде Windows Buffer Memory в разделе Key указать JSON-запрос {{ $(‘When chat message received’).item.json.chatInput }}

После этого нужно открыть нашего мини-агента Calendar и удалить там все, кроме иконок календаря. А триггером установить MCP Server Trigger. Получится так:

Теперь нужно кликнуть на MCP Server Trigger и скопировать Test Url.

Вернуться с ним в главный workflow, открыть ноду MCP Client и вставить URL в SSE Endpoint.

Теперь можно протестировать агента. Для этого откройте агента с MCP Server Trigger и нажмите Test Workflow.

Затем вернитесь на главный Workflow, нажмите внизу экрана Open Chat и введите запрос. Если все настроено верно, к MCP Client пойдет зеленая линия и в вашем календаре произойдет изменение.

Совет. Если не хотите вручную переделывать агентов, можете скачать готовые Workflow в этой папке.

Теперь интегрируем этот Workflow в Claude. Для этого понадобится вставить в claude_desktop_config такой код:

{
  "mcpServers": {
    "n8n": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "supergateway",
        "--streamableHttp",
        "ВАШ_PRODUCTION_URL/mcp-server/http",
        "--header",
        "authorization:Bearer ВАШ_ТОКЕН"
      ]
    }
  }
}

В коде нужно заменить ВАШ_PRODUCTION_URL на адрес вашего n8n-инстанса, а ВАШ_ТОКЕН — на токен доступа. Токен можно создать в настройках n8n: Settings → Instance-level MCP → Connection details → Access Token.

Чтобы найти Production URL, откройте MCP Server Trigger ноду.

Скопируйте URL и вставьте его в MCP Client в SSE Endpoint. А также в код выше.

После подключения MCP к Claude в его доступных MCP отобразятся все инструменты, которые подключены к вашему агенту в n8n.

Прямо в переписке с Claude можно попросить запланировать встречу — бот это сделает через агента в n8n.

Важно! Не забудьте предварительно активировать Workflow в n8n.

Если нужно дать MCP-клиентам доступ сразу к нескольким workflow, удобнее использовать Instance-level MCP access. Это централизованная настройка на уровне всего инстанса.

Чтобы включить эту функцию, откройте Settings → Instance-level MCP и активируйте переключатель Enable MCP access. После этого нужно выбрать, какие workflow будут доступны клиентам. Для этого откройте нужный workflow, перейдите в его настройки через меню (три точки в правом верхнем углу) и включите опцию Available in MCP.

Для подключения клиентов n8n предлагает два способа аутентификации: OAuth2 и Access Token. Настройки обоих способов находятся в разделе Connection details на странице Instance-level MCP.

При использовании OAuth2 клиент получает URL вашего инстанса и при первом подключении проходит авторизацию. При использовании токена вы генерируете персональный ключ и передаёте его вместе с URL в настройки клиента.

Workflow, доступные через Instance-level MCP, должны содержать один из поддерживаемых триггеров: Webhook, Schedule, Chat или Form. Workflow без этих триггеров подключить не получится.

Читайте также:

• Вебинар
• 5 июня — 19:00
Сложность:

Как создавать ИИ-агентов в маркетинге и продажах

Александр Соловьёв

маркетолог, предприниматель, AI-энтузиаст

• Вебинар
• 11 февраля — 15:00
Сложность:

Создаем персонального бота-помощника в Telegram

Сергей Шыма

Руководитель TDI AI Creative Agency tdigroup.uz

• #MCP
• #Агенты