Від моноліту до MCP: як Model Context Protocol змінив нашу архітектуру
Ми починали як REST API з 10 ендпоінтами. Зараз у нас 70 MCP-інструментів через 3 сервіси з потрійним транспортом. MCP дав нам те, чого REST не міг: стандартний спосіб для AI самостійно знаходити і використовувати інструменти. AI стає клієнтом, а не вами.
Від моноліту до MCP: як Model Context Protocol змінив нашу архітектуру
REST API чудово працює, коли клієнт — людина. Коли клієнт — AI, потрібен інший протокол.
Чому REST недостатньо для AI
REST API працює так: розробник читає документацію, пише код інтеграції, хардкодить ендпоінти. Працює ідеально для веб-додатків.
Але коли ваш "клієнт" — це LLM, який повинен сам вирішити, який інструмент викликати:
- REST не має стандартного tool discovery
- Немає вбудованого опису параметрів для AI
- Кожна інтеграція — це кастомний код
- Batch, streaming, cost estimation — все окремо
Що дає MCP
Model Context Protocol — це стандарт від Anthropic для взаємодії AI з зовнішніми інструментами.
Tool Discovery
GET /api/tools → повний каталог з JSON Schema для кожного параметра
AI отримує список усіх 70 інструментів з описами, типами параметрів, обмеженнями — і сам обирає, що викликати.
Стандартизована схема
Кожен інструмент описаний однаково:
- name — унікальний ідентифікатор
- description — що робить (з підказками вартості)
- inputSchema — JSON Schema параметрів
- outputSchema — формат результату
Три транспорти
stdio для локальних клієнтів, HTTP для веб, SSE для стрімінгу — один і той самий набір інструментів через будь-який протокол.
Наша міграція
До: REST Monolith
- 10 ендпоінтів із захардкодженою логікою
- Кожен фронтенд-компонент знає конкретний URL
- Додати інструмент = додати роут + контролер + документацію
Після: MCP Architecture
- 70 інструментів через BaseToolHandler
- AI сам обирає інструменти по опису
- Додати інструмент = додати handler клас + реєстрація одним рядком
Ключова зміна мислення
REST: ви проєктуєте API для розробника, який напише код.
MCP: ви проєктуєте API для AI, який сам вирішить, коли і що викликати.
Це змінює все — від іменування до описів, від структури параметрів до формату помилок. AI потрібні чіткі описи, cost hints, приклади — речі, які в REST документації, а в MCP — прямо в схемі.
MCP — не срібна куля. Але для AI-first продуктів це найкращий стандарт, який зараз існує.