ИИ для e-commerce: новый способ взаимодействия с данными

Что если взаимодействие с данными было бы так же просто, как разговор с коллегой? Представьте, вы просто спрашиваете: 

«Покажи все заказы на сумму свыше 30 000 руб. за прошлый месяц» 

или 

«Какие товары получили больше всего пятизвездочных отзывов?»

 — и мгновенно получаете точный ответ, без необходимости писать запросы. 

Model Context Protocol (MCP) делает это возможным. Он бесшовно соединяет ИИ с базами данных и внешними API, превращая сложные запросы в естественный диалог. Современные LLM-модели отлично понимают язык, но их настоящий потенциал раскрывается только при интеграции с реальными системами. MCP устраняет разрыв между ними, делая взаимодействие с данными более интуитивным и эффективным.

Что такое MCP

MCP расшифровывается как Model Context Protocol — это открытый протокол, представленный компанией Anthropic в ноябре прошлого года. Он предназначен для того, чтобы позволить AI-системам динамически получать контекст и данные.

Почему это важно?

Даже самые продвинутые модели остаются ограниченными, если не имеют доступа к данным — они «заперты» внутри информационных изоляторов. Каждый новый источник данных требует индивидуальной интеграции, из-за чего создание по-настоящему связанных систем сложно масштабировать.

MCP решает эту проблему. Это универсальный и открытый стандарт, который позволяет подключать AI-системы к источникам данных, заменяя разрозненные интеграции единым протоколом. С момента релиза MCP получил широкую поддержку: Google, Microsoft и OpenAI подтвердили намерение поддерживать этот протокол.

Архитектура MCP (Model Context Protocol)

Архитектура Model Context Protocol включает два ключевых компонента:

• Клиенты MCP — интеллектуальные ассистенты и чат-боты, которые запрашивают информацию или выполняют действия от имени пользователей.
• Серверы MCP — хранилища данных, поисковые движки и API, которые извлекают необходимую информацию или выполняют запрошенные действия (например, вызов внешнего API).

Серверы MCP предоставляют клиентам два основных типа возможностей:

• Ресурсы (Resources) — структурированные данные, документы и другой контент, которые могут быть использованы в качестве контекста для взаимодействия с LLM. Это позволяет ИИ ассистентам получать релевантную информацию из баз данных, поисковых индексов или других источников.
• Инструменты (Tools) — исполняемые функции, позволяющие LLM взаимодействовать с внешними системами, выполнять вычисления или инициировать действия в реальном мире. Эти инструменты расширяют возможности ИИ за пределы простой текстогенерации, позволяя запускать бизнес-процессы, вызывать API и динамически обрабатывать данные.

Дополнительные возможности:

• Промпты (Prompts) — переиспользуемые шаблоны запросов и сценарии, стандартизирующие типовые взаимодействия с LLM и облегчающие их повторное использование.

MCP-сервер + Поисковая машина

Традиционные системы RAG (Retrieval-Augmented Generation) извлекают документы на основе пользовательских запросов, но Model Context Protocol (MCP) идет дальше: он позволяет ИИ-агентам динамически формировать и выполнять задачи в реальном времени. Пользователи могут задавать вопросы на естественном языке, например:

• «Покажи все заказы на сумму свыше 30 000 руб. за прошлый месяц.»
• «Какие товары получили больше всего пятизвездочных отзывов?»
• «Какие вентиляторы доступны к продаже со скидкой?»

— и получать точные ответы мгновенно, без единой строки кода.

Это становится возможным благодаря возможностям MCP:

• Динамический выбор инструментов — агенты интеллектуально выбирают подходящие инструменты, опубликованные на MCP-серверах, в зависимости от намерений пользователя. Чем «умнее» LLM, тем точнее она определяет нужный инструмент и параметры для вызова.
• Двунаправленная коммуникация — агент и источник данных обмениваются информацией в процессе, уточняя запросы при необходимости (например, сначала выполняется запрос на структуру индекса, затем формируется точный запрос к Поисковой машине).
• Оркестрация нескольких инструментов — сценарии могут одновременно использовать инструменты с разных MCP-серверов.
• Сохраняемый контекст — агенты запоминают предыдущие взаимодействия, обеспечивая непрерывность и контекстность диалога.

Подключение MCP-сервера к Поисковой машине интернет-магазина открывает доступ к современной архитектуре интерактивного поиска в реальном времени. ИИ-агенты могут исследовать, запрашивать и анализировать данные по требованию. Данные становятся доступными через простой чат-интерфейс.

Но MCP — это не только про извлечение данных. Он позволяет действовать: запускать бизнес-процессы, автоматизировать задачи и передавать инсайты в аналитические системы. Разделяя «поиск» и «исполнение», MCP делает ИИ-приложения гибкими, актуальными и глубоко интегрированными в агентные рабочие процессы.

Как это работает

Когда пользователь задает вопрос вроде «Найди все заказы на сумму свыше 30 000 руб. за прошлый месяц», LLM распознает намерение — выполнить поиск по индексу в Поисковой машине с заданными условиями. Чтобы провести этот поиск эффективно, агент должен:

1. Определить имя индекса — например, `orders`.
2. Понять структуру (mappings) индекса `orders`.
3. Сформировать Запрос (Query DSL), совместимый с этой структурой
4. Выполнить поисковый запрос.

Эта последовательность действий может быть представлена как:

Пользователь → Агент → MCP Server → Поисковая машина

При этом агент может выполнять промежуточные запросы (например, выяснение схемы индекса), адаптировать формулировку запроса под структуру данных, а затем — инициировать поиск и вернуть результат в удобном виде. Такой подход обеспечивает гибкое и точное взаимодействие с поисковой машиной через естественный язык.

Заключение

Model Context Protocol (MCP) принципиально меняет способ взаимодействия с данными  — теперь  можно использовать естественный язык. MCP объединяет возможности ИИ с  данными, создавая более интуитивный и эффективный  процесс взаимодействия. Самые очевидные сценарии использования технологии:

• «Чат с данными»
• Виртуальный аналитик
• Сравнение товаров
• Помощь ИИ при выборе товара (виртуальный консультант)