Model Context Protocol (MCP) for Enterprises: Secure Integration with AWS, Azure, and Google Cloud — 2025 Update

MCP: Обзор и экосистема

Протокол контекста модели (MCP) — это открытый стандарт, основанный на JSON-RPC 2.0, который позволяет ИИ-системам, таким как крупные языковые модели, безопасно взаимодействовать с функциями, инструментами, API или хранилищами данных, предоставляемыми любым сервером, совместимым с MCP. Этот протокол решает проблемы, связанные с интеграцией инструментов, позволяя любому агенту или приложению, поддерживающему MCP, безопасно и предсказуемо взаимодействовать с ним.

К 2025 году крупные облачные провайдеры и поставщики ИИ приняли MCP, что привело к стремительному росту экосистемы. Ожидается, что мировой рынок серверов MCP достигнет 10,3 миллиарда долларов к 2025 году, что отражает нарастающее внедрение в бизнесе.

AWS: MCP в облачном масштабе

В июле 2025 года AWS запустил несколько услуг, связанных с MCP, включая:

AWS API MCP Server: Позволяет ИИ-агентам, совместимым с MCP, безопасно вызывать любые API AWS с помощью естественного языка.
Amazon MSK MCP Server: Предоставляет стандартизированный интерфейс для мониторинга метрик Kafka и управления кластерами.
Price List MCP Server: Предлагает запросы по актуальным ценам и доступности AWS по регионам в реальном времени.

Для интеграции услуг MCP от AWS разработчикам необходимо:

Развернуть необходимый MCP-сервер с использованием Docker или ECS.
Реализовать меры безопасности, такие как TLS и IAM роли.
Определить видимость API и его возможности.
Подключиться к ИИ-клиентам и отслеживать производительность через CloudWatch.

Microsoft Azure: MCP в Copilot и AI Foundry

Microsoft Azure представила MCP-сервер Azure AI Foundry, который соединяет различные услуги Azure, позволяя разработчикам упрощать интеграцию без написания кастомного кода. Студия Copilot Azure также облегчает обнаружение и вызов возможностей MCP.

Этапы интеграции включают:

Создание MCP-сервера в Azure Container Apps или Azure Functions.
Защита конечных точек с помощью TLS и Azure AD.
Подключение к бэкенд-инструментам через схемы MCP.

Google Cloud: MCP Toolbox и Vertex AI

MCP Toolbox от Google Cloud упрощает доступ к различным базам данных, позволяя ИИ-агентам взаимодействовать с ними с минимальным количеством кода. Платформа Vertex AI поддерживает мощные многоагентные рабочие процессы между инструментами и данными.

Ключевые этапы интеграции включают:

Запуск MCP Toolbox из Cloud Marketplace.
Обеспечение безопасности соединений с помощью IAM и VPC Service Controls.
Регистрация инструментов MCP и открытие API для потребления ИИ.

Лучшие практики кросс-облачной интеграции

Лучшие практики для внедрения MCP в разных облаках включают:

Использование OAuth 2.0 и TLS для обеспечения безопасности.
Поддержание динамического обнаружения возможностей MCP.
Определение хорошо структурированных JSON-RPC схем.
Реализация мониторинга с использованием инструментов, таких как OpenTelemetry и CloudWatch.

Безопасность и управление рисками (угрозы 2025 года)

Предприятия сталкиваются с различными рисками безопасности, включая инъекции команд и злоупотребление привилегиями. Для снижения этих рисков крайне важно подключаться только к доверенным серверам MCP и регулярно пересматривать права доступа.

Расширенная экосистема: за пределами «Большой тройки»

Помимо AWS, Azure и Google Cloud, другие компании, принимающие MCP, включают:

Netflix: Внутренняя оркестрация данных.
Databricks: Интеграция MCP для агентов в пайплайнах данных.
Block (Square), Apollo, FuseBase, Wix: Интеграция следующего поколения для бизнеса.

Пример: Интеграция AWS MSK с MCP

Для интеграции AWS MSK с MCP:

Разверните сервер AWS MSK MCP.
Защитите сервер с помощью Cognito и IAM.
Подключите поддерживаемые ИИ-агенты для вызова данных.

Итоги (июль 2025)

MCP служит основным открытым стандартом для интеграции ИИ с инструментами на основных облачных платформах. С надежной поддержкой и растущей экосистемой предприятия могут использовать MCP для безопасных и эффективных рабочих процессов.