MCP

Что такое MCP #

Model Context Protocol (MCP) — открытый протокол, который позволяет AI-агенту подключаться к внешним инструментам и источникам данных: таск-трекерам, базам данных, внутренним API, почте, любым сервисам с MCP-сервером. Вместо того чтобы каждый раз объяснять агенту контекст вручную, вы один раз подключаете нужный сервер — и его инструменты становятся доступны прямо в чате.

WorkAI не разрабатывает MCP-серверы сам, а подключается к уже существующей экосистеме — вы можете использовать любой сторонний MCP-сервер, написанный под протокол.

Какие серверы уже есть в WorkAI #

При первом запуске WorkAI добавляет в ваш список несколько готовых серверов — их не нужно искать и прописывать руками:

• context7 — актуальная документация библиотек и фреймворков. Нужен ключ из аккаунта Context7.
• github — работа с репозиториями, issues и pull request'ами. Нужен персональный токен GitHub с правами на репозитории.
• jira — задачи и страницы Atlassian. Статичный токен не нужен: вход происходит через браузер по OAuth при первом обращении.
• mail — корпоративная почта по IMAP/SMTP, подходит любой провайдер. Нужны адрес почтового сервера, логин и пароль (при двухфакторной аутентификации — пароль приложения).

Все они выключены, пока вы их не включите, и требуемые ключи запрашиваются в момент включения. Список добавляется один раз: если вы удалили сервер из конфигурации, WorkAI не вернёт его обратно.

Где включать и выключать серверы #

В настройках WorkAI есть отдельный раздел с MCP-серверами. Там показан список установленных серверов, у каждого — переключатель «запустить / остановить» и текущее состояние: сколько инструментов и промптов сервер отдаёт, «запускается», «остановлен» или «ошибка». По списку работает поиск, снизу — кнопка добавления нового сервера.

Тот же раздел доступен из панели настроек агента — пункт «MCP Servers» рядом с правилами, навыками и хуками.

Выключенный сервер не запускается и его инструменты агенту недоступны. Это же удобный способ временно убрать лишние инструменты, не удаляя конфигурацию.

Как добавить свой сервер #

Кнопка добавления запускает пошаговый мастер. Он спрашивает, что за сервер вы подключаете:

• Команда (stdio) — локальный сервер, который WorkAI запускает у вас на машине как обычный процесс.
• HTTP — удалённый сервер по HTTP или Server-Sent Events, вы указываете адрес.
• Пакет — сервер из npm, pip, NuGet или образа Docker: вы вводите имя пакета, остальное мастер заполняет сам.
• Каталог серверов — просмотр публичного реестра MCP прямо в WorkAI, без ручного конфига.
• Импорт из другого приложения — забрать серверы, уже настроенные в Cursor, Claude Desktop или Windsurf. По умолчанию такой импорт выключен, его нужно разрешить явно.

Затем мастер спрашивает имя сервера и область: глобально (во всех проектах) или в этом проекте. Серверы могут приходить и из расширений — расширение вправе объявить свой набор MCP-серверов, и они появятся в общем списке.

Где хранится конфигурация #

WorkAI понимает два формата конфига одновременно.

Формат VS Code #

Файл mcp.json в профиле или .vscode/mcp.json в проекте, с ключом servers. Это более развёрнутый формат: кроме команды запуска и адреса он поддерживает inputs (значения, которые запрашиваются у вас один раз и хранятся в защищённом хранилище), OAuth-параметры, ограничение доступа сервера к файлам и сети, режим разработки с перезапуском по изменению файлов. Именно в этот файл попадают встроенные серверы WorkAI и всё, что добавляется через мастер.

Формат WorkAI #

Второй, более простой формат — файл с ключом mcpServers:

• Персональный — ~/.workai/mcp.json, действует во всех проектах.
• Проектный — .workai/mcp.json в корне проекта, действует только в нём.

Оба включены по умолчанию: положили файл — сервер подхватился, менять настройки не нужно.

{
  "mcpServers": {
    "server-name": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "value"
      }
    }
  }
}

Для удалённого сервера вместо command указывается url, а заголовки — в headers:

{
  "mcpServers": {
    "remote-server": {
      "url": "https://api.example.com/mcp",
      "headers": {
        "Authorization": "Bearer ..."
      }
    }
  }
}

Этот файл предназначен для любых пользовательских серверов, а не только для избранных интеграций. Важное отличие от формата VS Code — хранение секретов: подстановки здесь не работают, ключи и токены пишутся прямо в файл как обычный JSON-текст.

Какие транспорты поддерживаются #

Два: локальный сервер, запускаемый командой и общающийся через стандартный ввод-вывод, и удалённый сервер по HTTP (Streamable HTTP или Server-Sent Events). Локальному можно задать команду, аргументы, переменные окружения и файл с переменными; удалённому — адрес и заголовки.

Как устроена авторизация #

Есть три способа, и выбирает его сам сервер:

• Ключ или токен в конфигурации — передаётся серверу через переменные окружения (для локальных) или заголовки (для удалённых).
• Запрос значения при подключении — в формате VS Code поле можно объявить как ввод с подстановкой ${input:...}. WorkAI спросит значение один раз, и, если оно помечено как пароль, сохранит его в зашифрованном виде, а не в файле конфига.
• OAuth — для удалённых серверов, которые его поддерживают. Вход проходит в браузере, статичный токен не нужен. Если сервер требует фиксированный client ID, его указывают в конфиге, а client secret задаётся отдельным действием прямо в редакторе mcp.json и хранится в системном хранилище паролей, а не в файле.

Как агент видит инструменты сервера #

Список подключённых серверов, их инструменты, ресурсы и собственные инструкции сервера подставляются агенту в системный промпт. Вызывает он их через один универсальный инструмент: указывает имя сервера, имя инструмента и аргументы. Инструкции, которые сервер сам присылает при подключении, тоже доходят до агента — поэтому серверы со своими правилами работы используются правильнее.

Выключенные серверы агент тоже видит — но помеченными как выключенные. Если вы попросите то, для чего нужен остановленный сервер, агент не станет молча пытаться, а скажет, что сервер надо включить в настройках.

Кроме инструментов, агент умеет читать ресурсы сервера — данные, которые сервер публикует по адресу, — тем же вызовом.

Подтверждение вызова #

Перед обращением к MCP-серверу WorkAI показывает диалог: какой сервер, какой инструмент и с какими аргументами. Вы разрешаете или отклоняете.

Если инструмент используется постоянно, подтверждение можно отключить — с нужной степенью широты:

• разрешить этот инструмент — в текущей сессии, в текущем проекте или всегда;
• разрешить все инструменты этого сервера — в текущей сессии, в текущем проекте или всегда.

Результат вызова показывается в чате, аргументы и ответ сервера можно развернуть.

Что ещё умеет протокол #

Инструменты — не единственная возможность MCP, и WorkAI поддерживает остальные:

• Промпты — готовые шаблоны запросов, которые сервер предлагает сам.
• Ресурсы — файлы и данные сервера; их можно и подставить в контекст вручную, и прочитать агентом.
• Уточняющие запросы — если серверу в процессе работы нужен ваш ответ, он показывается прямо в чате: либо формой с полями, либо ссылкой, по которой нужно перейти.
• Границы рабочей области — сервер может спросить, с какими папками ему разрешено работать.
• Обращение сервера к модели — сервер может попросить модель что-то сгенерировать; какие именно модели ему доступны, задаётся отдельно.

Ограничение доступа локального сервера #

Для серверов, которые запускаются локально командой, можно ограничить доступ к файлам и сети: перечислить разрешённые и запрещённые домены, папки для чтения и записи. Ограничение включается для конкретного сервера в конфиге формата VS Code и работает на macOS и Linux.

Что делать, если сервер не подключается #

• Посмотрите статус в списке серверов. Ошибка подключения показывается прямо на карточке, по клику открывается журнал этого сервера.
• Журнал сервера можно открыть и вручную — командой «Show Output» в меню сервера. Там видно запуск, вызовы инструментов и текст ошибок.
• Если сервер не смог запуститься по запросу агента, WorkAI откроет его журнал автоматически и сообщит причину в чате.
• В меню сервера есть перезапуск и сброс закэшированного списка инструментов — помогает, когда сервер обновился, а WorkAI показывает старый набор.
• Отдельная настройка включает подробный режим с расширенными логами для отладки серверов.

Ошибка одного сервера не ломает остальные — они продолжают работать.

Автозапуск #

По умолчанию режим автозапуска стоит на «спрашивать» — WorkAI не поднимает серверы при старте сам. Режим переключается на «запускать все при старте» или «никогда». Есть и отдельная настройка, которая поднимает все встроенные серверы, даже те, что вы не включали; по умолчанию она выключена.

Встроенный сервер, который вы включали раньше, WorkAI поднимает при следующем запуске сам. Остальные восстанавливаются, только если выбран режим «запускать все при старте».

Чего MCP в WorkAI не делает #

• Изображения от сервера не доходят до модели. Если MCP-сервер возвращает картинку, агент увидит только пометку, что это было изображение, и не сможет его проанализировать. Инструменты, чей результат — скриншот или диаграмма, в WorkAI пока бесполезны.
• В файле формата WorkAI (mcp.json с ключом mcpServers) нет подстановок и защищённого хранения — секреты там лежат открытым текстом.

Безопасность #

MCP-сервер может обращаться к внешним сервисам и выполнять код от вашего имени, поэтому при подключении стороннего сервера стоит придерживаться базовых правил:

• Проверяйте источник — подключайте серверы только от тех, кому доверяете. Серверы, найденные в чужих конфигурациях, WorkAI перед первым запуском покажет отдельно и спросит, каким из них вы доверяете.
• Понимайте, к чему сервер получает доступ — какие данные и API он затрагивает.
• Ограничивайте права ключей — используйте API-ключи с минимально необходимыми правами.
• Ограничивайте самого сервера — для локальных серверов есть запрет на лишние домены и папки.
• Не храните секреты там, где их могут увидеть лишние люди — если конфиг с токенами лежит в проектном .workai/mcp.json, убедитесь, что он не попадает в git-репозиторий.

Дальше #

Список моделей WorkAI, доступных в чате, — на странице /docs/models-and-pricing. Как MCP-инструменты сочетаются с автоматическим выбором модели — на странице /docs/model-router.