OpenAI добавляет поддержку MCP в режим разработчика ChatGPT
Хотя вчера этот анонс появился на фоне череды хаотичных и трагических новостей, компания OpenAI выпустила значительное обновление для ChatGPT, которое заслуживает более пристального внимания со стороны разработчиков программного обеспечения: компания добавила поддержку нового стандарта Model Context Protocol (MCP) непосредственно в сам ChatGPT при переключении в режим разработчика. Это позволяет сторонним разработчикам подключать свои собственные внешние серверы и инструменты (совместимые с MCP) напрямую к своим аккаунтам ChatGPT.
Это дает огромные преимущества сторонним разработчикам, которые хотят получать доступ к собственным сайтам, продуктам и сервисам и изменять их прямо в веб-интерфейсе ChatGPT.
Вместо того чтобы входить в отдельные приложения, переходить по меню или переключаться между несколькими панелями управления, разработчик, у которого включен режим разработчика в ChatGPT (и используются планы Plus или Pro за 20 или 200 долларов в месяц соответственно), может задать ChatGPT вопрос на естественном языке и получить прямой ответ от собственного сервиса разработчика или даже внести в него изменения — и все это в рамках одного чата.
Компания предупреждает, что, несмотря на всю мощь этой функции, она сопряжена с определенными рисками.
Цитата от самих представителей OpenAI: «Это мощный, но опасный инструмент, предназначенный для разработчиков, которые понимают, как безопасно настраивать и тестировать коннекторы. При использовании режима разработчика следите за промпт-инъекциями и другими рисками, ошибками модели при операциях записи, которые могут привести к уничтожению данных, а также за вредоносными MCP, пытающимися похитить информацию».
Почему шаг OpenAI так важен и помогает еще больше утвердить MCP в качестве стандарта индустрии ИИ
MCP сам по себе является открытым стандартом, впервые представленным компанией Anthropic в ноябре 2024 года, который обеспечивает единообразный способ подключения ИИ-ассистентов к внешним системам, таким как хранилища контента, корпоративное ПО или инструменты разработчика.
Anthropic сравнивает MCP с портом USB-C для ИИ-приложений: подобно тому как USB-C упрощает подключение «железа», MCP стандартизирует взаимодействие ИИ-моделей с внешними данными и сервисами.
С момента релиза MCP быстро завоевал популярность в отрасли. Среди первых пользователей оказались Block, Apollo, Cloudflare, MongoDB и PayPal — все они предоставили разработчикам возможность подключать ИИ-чат-боты и другие инструменты генеративного ИИ к соответствующим сторонним сервисам для получения информации. Существует целый сайт с публичными MCP-серверами, к которым разработчики ИИ теперь могут подключать большие языковые модели.
Таким образом, цель нового режима разработчика ChatGPT с поддержкой MCP — предоставить разработчикам стандартизированный, относительно простой и удобный способ подключения своих систем, инструментов или сервисов напрямую к ChatGPT и поддержания этого соединения в дальнейшем, позволяя извлекать информацию или выполнять операции на подключенном MCP-сервере прямо из интерфейса ChatGPT самого разработчика.
Вместо создания пользовательских интеграций или опоры на старую систему плагинов OpenAI разработчики теперь могут развернуть MCP-сервер, предоставляющий определенные функции — такие как проверка запасов на складе, обновление записей или обработка платежей — и затем выполнять их прямо из собственных аккаунтов ChatGPT Plus или Pro.
Отраслевые обозреватели и участники рынка утверждают, что MCP стремительно превращается в общий язык для корпоративного ИИ. В недавней статье VentureBeat отмечалось, что, несмотря на запуск всего несколькими месяцами ранее, MCP выглядит главным претендентом на обеспечение взаимодействия (интероперабельности) в экосистеме агентного ИИ.
В отличие от традиционных интерфейсов программирования приложений (API), MCP обеспечивает более детальный контроль и безопасность. Предприятия могут определять, какие инструменты доступны, требовать аутентификацию от агентов и устанавливать правила относительно того, к чему модели могут или не могут получить доступ. Такой точечный контроль делает MCP особенно привлекательным в корпоративной среде, где безопасность и соответствие требованиям стоят на первом месте.
Для разработчиков, работающих с новым режимом разработчика в ChatGPT, это означает, что создаваемые ими коннекторы могут служить не только для разовых интеграций — они могут стать частью более широкого стандарта экосистемы. MCP создавался как открытый протокол, чтобы один коннектор мог работать в различных экосистемах ИИ, а не только в ChatGPT.
Как это работает
Чтобы включить режим разработчика, пользователям необходимо перейти в Настройки (Settings) → Коннекторы (Connectors) → Дополнительно (Advanced) → Режим разработчика (Developer mode).
После активации в диалогах появляется возможность добавления коннекторов. Разработчики могут связывать удаленные MCP-серверы по поддерживаемым протоколам, таким как SSE и потоковый HTTP. В качестве вариантов аутентификации доступны OAuth или полное ее отсутствие.
В настройках коннектора разработчики могут включать или отключать отдельные инструменты, обновлять коннекторы для получения самых свежих описаний и изучать детали инструментов.
Во время беседы ChatGPT может вызывать выбранные инструменты. Разработчики также могут направлять использование инструментов с помощью явных инструкций (промптов), например, указывая модели использовать для определенной задачи только конкретный коннектор, чтобы избежать путаницы со встроенными функциями.
От Stripe до Slack: примеры использования
OpenAI опубликовала видеодемонстрацию в соцсети X, показывающую, как ее новый режим разработчика с поддержкой MCP может выполнять взаимосвязанные действия в различных сервисах — после того как разработчик потратит время на развертывание и подключение MCP-сервера к ChatGPT.
В одном из примеров ChatGPT использовал MCP-коннектор Stripe для проверки баланса, создания счета для клиента и подтверждения операции записи перед ее генерацией. После этого детали счета можно было просмотреть непосредственно в сеансе чата.
Вторая демонстрация объединяла несколько коннекторов. Сначала ChatGPT обработал возврат средств через Stripe, а затем с помощью коннектора Zapier отправил сообщение в Slack с уведомлением клиента.
Среди других возможных интеграций — обновление тикетов Jira через MCP-сервер Atlassian или использование коннектора Cloudflare для конвертации веб-страниц в формат Markdown.
Эти примеры подчеркивают гибкость объединения коннекторов в цепочки для автоматизации многоэтапных процессов, причем ChatGPT управляет последовательностью работы между инструментами.
Средства контроля и защиты
Для минимизации рисков все операции записи по умолчанию требуют явного подтверждения. Перед тем как инструмент выполнит запись, разработчик может развернуть сведения о вызове инструмента, чтобы изучить полный полезный груз JSON (JSON payload), включая как входные данные, так и ожидаемые результаты.
Разработчики могут выбрать сохранение решения об одобрении или отклонении на время текущей беседы, однако новые или перезапущенные сеансы снова потребуют подтверждения.
Инструменты, отмеченные аннотацией readOnlyHint, рассматриваются как доступные только для чтения, в то время как все остальные классифицируются как операции записи.
Рекомендации для разработчиков
OpenAI предоставляет рекомендации по повышению удобства и безопасности использования коннекторов.
Имена и описания инструментов должны быть ориентированы на действия и содержать четкие инструкции о том, когда их применять, а также пояснения к параметрам.
Это руководство помогает модели отличать похожие инструменты и не переключаться по умолчанию на неподходящие встроенные опции.
Документация также советует разработчикам при необходимости запрещать альтернативы, указывать форматы входных данных для вызовов инструментов и задавать последовательность, когда требуется выполнение нескольких шагов.
Например, один промпт может предписывать ChatGPT сначала прочитать файл из репозитория, а затем записать измененное содержимое обратно, избегая любых промежуточных или непредвиденных действий.
Интеграция с более широкой экосистемой MCP
Выпуск режима разработчика следует за другими недавними обновлениями инструментов OpenAI для разработчиков, в частности Responses API, поддержка MCP в котором появилась в мае 2025 года.
Среди его возможностей — поддержка удаленных MCP-серверов, интеграция модели генерации изображений GPT-4o и доступ к встроенным инструментам вроде Code Interpreter и улучшенного поиска по файлам.
Этот API был разработан как единый набор инструментов для создания агентных приложений и с момента своего запуска ранее в этом году уже обработал триллионы токенов.
Развитие ранее взятых обязательств
Расширение поддержки MCP во всей экосистеме OpenAI также перекликается с недавними заявлениями генерального директора и соучредителя Сэма Альтмана (Sam Altman).
В марте Альтман написал в X, что «людям нравится MCP, и мы рады добавить его поддержку во все наши продукты», отметив, что она уже доступна в Agents SDK и вскоре появится в десктопном приложении ChatGPT и Responses API.
Теперь, когда режим разработчика запущен, эта дорожная карта обретает более четкие очертания, поскольку компания движется к более глубокой интеграции MCP как в свои API, так и в свой флагманский продукт ChatGPT.
Сравнение рекомендаций по MCP от OpenAI и Anthropic
Хотя и OpenAI, и Anthropic строят свои решения вокруг одного и того же открытого стандарта MCP, их рекомендации для разработчиков отражают различия в фокусе и интеграции продуктов.
Инструкции OpenAI для режима разработчика тесно связаны с интерфейсом ChatGPT. Компания делает акцент на практических техниках промптинга для обеспечения вызова правильного инструмента, например, предписывая модели использовать только конкретный коннектор и избегать встроенных инструментов.
Она также советует разработчикам указывать форматы ввода и последовательность при построении цепочек вызовов нескольких инструментов. Значительная часть рекомендаций сосредоточена на защитных барьерах и безопасности: проверке JSON-пакетов, подтверждении операций записи и понимании того, что ошибки модели могут удалить или изменить важные данные. Иными словами, OpenAI рассматривает использование MCP в ChatGPT как мощное, но рискованное и подчеркивает ответственность разработчика за безопасную настройку и тестирование коннекторов.
Подход Anthropic, напротив, больше ориентирован на инфраструктуру. В ее документации MCP преподносится как открытый протокол, позволяющий разработчикам либо предоставлять данные через серверы, либо создавать клиенты, которые к ним подключаются. Вместо того чтобы фокусироваться на разработке промптов или использовании внутри чата, Anthropic подчеркивает архитектуру: MCP-серверы как коннекторы к корпоративным системам, MCP-клиенты как ИИ-приложения и растущую экосистему готовых серверов для популярных платформ, таких как Google Drive, GitHub и Slack.
Ее рекомендации побуждают разработчиков быстро разворачивать серверы, подключать их к Claude или другим инструментам и вносить свой вклад в экосистему с открытым исходным кодом.
Сходство заключается в том, что обе компании рассматривают MCP как способ решения проблемы фрагментированных интеграций. Обе также называют его критически важным для создания агентных систем — ИИ, которые не просто генерируют текст, но и взаимодействуют с внешними системами структурированным образом.
Эти различия отражают стратегии их продуктов. Рекомендации OpenAI адаптированы для разработчиков, которые хотят экспериментировать внутри ChatGPT и сопутствующих API, где риски операций записи немедленно проявляются и видны конечным пользователям. Anthropic же позиционирует MCP как фундаментальный строительный блок для корпоративной инфраструктуры и платформ разработчиков, призывая организации стандартизировать подключение своих инструментов на уровне протокола. Для разработчиков это означает, что OpenAI концентрируется на безопасном использовании в чате, в то время как Anthropic — на создании масштабируемых систем, способных обслуживать целые организации.
Что все это значит
Для разработчиков, которые уже экспериментируют с MCP-серверами, новый режим существенно расширяет возможности внутри ChatGPT.
Вместо простого извлечения данных пользователи теперь могут выполнять полноценные рабочие процессы — обновлять записи, генерировать счета, оформлять возврат средств или координировать действия со сторонними сервисами, такими как Slack, прямо в ходе беседы. Возможность объединять коннекторы в цепочки также открывает путь к более сложной автоматизации.
В то же время акцент на тщательной настройке и проверке отражает двойственную природу обновления: это мощный инструмент, который, однако, потенциально опасен при неправильном использовании. Сохраняя необходимость подтверждений и требуя от разработчиков проверки вызовов инструментов, OpenAI, судя по всему, ставит во главу угла ответственное использование по мере внедрения функции.
