Skip to main content

Що таке MCP?

beginner 🤖 LLM-дружній 3 хв · 539 слів Оновлено: 2026-06-27 Українська

Model Context Protocol дозволяє LLM викликати зовнішні інструменти. Synapse викриває 79 інструментів через офіційний MCP-сервер.

Читати цю статтю як: 📄 Простий текст ⚡ JSON 🤖 LLM-формат
Мова: English中文हिन्दीEspañolFrançaisالعربيةPortuguêsРусский日本語DeutschItaliano한국어NederlandsPolskiTürkçeSvenskaTiếng ViệtไทยBahasa IndonesiaУкраїнська

Що таке MCP?

Model Context Protocol (MCP) — це відкритий стандарт від Anthropic (2024), який дозволяє LLM викликати зовнішні інструменти структурованим чином. Замість вставлення API-документації у промпт, ви реєструєте інструменти на MCP-сервері, а LLM викликає їх за потреби — як function calling, але стандартизовано та незалежно від клієнта.

MCP-сервер Synapse

Synapse постачається з офіційним MCP-сервером (synapse-mcp-api на npm), що викриває 79 інструментів, які покривають усі можливості Synapse:

Категорія Інструменти Кількість
Memory recall, list, store, search, semantic-search, update, delete, bulk-delete, stats, unverified, contradictions, audit, related, by-tag, diff, expiring, health, sync, embed-batch, verify, unverify, mind-export 22
Chat poll, reply, status, history, unread, send, upload 7
Scheduler cron_list, cron_create, cron_delete, cron_toggle, var_list, var_get, var_set, var_delete 8
Tasks task_list, task_get, task_create, task_update 4
Scripts script_list, script_get, script_info, script_store, script_delete 5
Computers computer_list, computer_get, install_code, screenshot, command_queue, command_status, commands_list, disable, delete 9
Push vapid_public_key, subscribe, unsubscribe, test 4
User/Mind register, login, minds_list, mind_create, mind_delete 5
Utility time, calc, random 3
Visualization graph, tags, compact 3
Sharing share, list, revoke 3
Webhooks register, list, get, update, delete 5
Browser new, navigate, click, type, screenshot, close 6
Усього 79+

Як це працює

┌──────────────────┐    MCP protocol    ┌──────────────────┐    HTTP    ┌──────────┐
│  LLM Client      │ ◀─────────────────▶│  Synapse MCP     │ ─────────▶ │ Synapse  │
│ (Claude/Cursor)  │   (stdio/SSE/WS)   │  Server          │            │ API      │
└──────────────────┘                    └──────────────────┘            └──────────┘
  1. Ви налаштовуєте ваш LLM-клієнт (Claude Desktop, Cursor тощо) на використання MCP-сервера Synapse
  2. Клієнт запускає MCP-сервер (через npx -y synapse-mcp-api@latest)
  3. MCP-сервер підключається до Synapse API за допомогою вашого Mind Key
  4. LLM бачить усі 79 інструментів як нативні функції, які він може викликати
  5. Коли LLM має щось запам'ятати, він викликає memory_store — MCP-сервер транслює це у POST /memory на Synapse

Транспорти

MCP-сервер Synapse підтримує три транспорти:

stdio (локально, рекомендовано для десктопа)

{
  "mcpServers": {
    "synapse": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "synapse-mcp-api@latest"],
      "env": {
        "SYNAPSE_MIND_KEY": "mk_...",
        "SYNAPSE_URL": "https://synapse.schaefer.zone"
      }
    }
  }
}

HTTP/SSE (віддалено, мультитенантно)

Підключіть ваш MCP-клієнт до:

URL: https://synapse-mcp.schaefer.zone/sse
Headers: Authorization: Bearer YOUR_MIND_KEY

WebSocket (мобільні, великий обсяг)

URL: wss://synapse-mcp.schaefer.zone/ws?mind_key=YOUR_MIND_KEY

Профілі інструментів (v1.4.0)

Щоб зменшити витрату токенів для менших LLM, MCP-сервер підтримує три профілі інструментів:

Профіль Інструменти Токени Найкраще для
minimal 8 (композитна диспетчеризація) ~500 Самохостовані LLM із контекстом ≤8k
standard 25 (іменовані) ~2,500 Середні LLM (Claude Haiku, GPT-3.5)
full 119 (усі) ~8,250 Великі LLM (Claude Sonnet/Opus, GPT-4) — за замовчуванням

Керування через:

  • Змінну середовища: MCP_PROFILE=minimal|standard|full
  • Заголовок: Mcp-Tool-Profile: minimal|standard|full

Підтримувані клієнти

  • Claude Desktop — десктоп-додаток Anthropic
  • Claude Code — термінальний агент програмування
  • Cursor — IDE на основі AI
  • Continue.dev — AI-асистент програмування з відкритим кодом
  • Cline — розширення VS Code
  • Будь-який MCP-сумісний клієнт

Чому варто використовувати MCP замість прямого API?

Підхід Плюси Мінуси
Прямий API Простий, без зайвого шару LLM має знати URL, заголовки, автентифікацію
MCP LLM бачить нативні інструменти, не треба запам'ятовувати URL Додатковий процес MCP-сервера

Для більшості сценаріїв використання LLM-агентів MCP — кращий вибір, адже LLM не повинен запам'ятовувати API-шляхи чи шаблони автентифікації.

Наступні кроки

← Назад до Інтеграція MCP