რა არის MCP (Model Context Protocol) და როგორ აკავშირებს ის AI-ს ისეთ ინსტრუმენტებთან, როგორც Gmail, Drive ან Jira?

Question

Accepted Answer

**MCP (Model Context Protocol)** არის ღია სტანდარტი, რომელიც შემოიღო Anthropic-მა, რომელიც AI აპლიკაციებს აკავშირებს გარე ინსტრუმენტებსა და მონაცემებთან ერთი ერთიანი ინტერფეისის საშუალებით — იმის ნაცლად, რომ თითოეული აპლიკაციისთვის აკეთოთ საკუთარი ინტეგრაცია. წარმოიდგინეთ ის, როგორც უნივერსალური ადაპტერი მოდელსა და გარე სამყაროს შორის.

## კლიენტი და სერვერი

```text
MCP SERVER → exposes capabilities to the model:
  - TOOLS     → actions the model can call (send_email, create_issue, search_files)
  - RESOURCES → data the model can read (a file, a Drive doc, a DB row)
  - PROMPTS   → reusable prompt templates the server offers
MCP CLIENT → the AI app (Claude Desktop, Claude Code, an IDE) that connects to servers
TRANSPORT  → stdio (local process) or HTTP (remote), speaking JSON-RPC both ways
```

მთავარი უპირატესობა: თითოეული ინსტრუმენტის მომწოდებელი წერს **ერთ** MCP სერვერს, და **ნებისმიერი** MCP-თან თავსებადი კლიენტი შეუძლია მისი გამოყენება. თქვენ დაამატებთ Gmail სერვერს, Drive სერვერს, Jira სერვერს — და მოდელმა შეძლო ყველა მათი ინსტრუმენტის გამოძახება თქვენი საკუთარი ინტეგრაციის თითოეული აპლიკაციისთვის დაკაბელების გარეშე.

## პატარა კონფიგურაცია და ნაკადი

```jsonc
// The client config registers servers; the model then sees their tools
{
  "mcpServers": {
    "gmail": { "command": "npx", "args": ["@org/mcp-gmail"] },   // local, stdio
    "jira":  { "url": "https://mcp.acme.com/jira" }              // remote, HTTP
  }
}
```

```text
FLOW:
1. Client starts/connects to each server, asks "what tools do you have?"
2. Server replies with tool schemas (name, description, params) via JSON-RPC
3. User: "file a Jira bug for the login crash" → model picks the jira create_issue tool
4. Client calls the tool on the server → server hits the Jira API → returns the result
5. Model uses the result in its answer
```

მას შემდეგ, რაც აღმოჩენა და გამოძახებები სტანდარტიზირებულია JSON-RPC-ს გამოყენებით, მოდელი ისწავლის თითოეული სერვერის ინსტრუმენტებს დაკავშირების დროს — არ არის ინსტრუმენტების კოდი თავად აპლიკაციაში.

## რატომ არის ეს მნიშვნელოვანი

MCP-მდე, ყველა AI-ის ინსტრუმენტებზე ინტეგრაცია იყო ცალკეული: საკუთარი კოდი, საკუთარი ავტორიზაცია, საკუთარი მოვლა, გამეორებული თითოეული აპლიკაციის და თითოეული AI პროდუქტის გამოყენებისას. MCP ამ N×M აფეთქებას ერთი პროტოკოლით ცვლის — ინსტრუმენტის ავტორი ითხოვს ერთ სერვერს, და ყველა თავსებადი კლიენტი უფასოდ იღებს ინტეგრაციას. ეს სტანდარტიზაცია არის ის, რაც აკეთებს ასისტენტს Gmail-ისა და Drive-ის, Jira-სა და თქვენი საკუთარი შიდა სისტემების მიმართ ნამდვილი მიმართვის აღმაშენებლობას, ყოველ ჯერზე კიდევ სიმძლავრის გარეშე.