MCP Business AI Transformation

2.3. Настройка переменных окружения

Создаём .env из примера:

Минимальный набор для запуска MCP-сервера:

Все остальные переменные могут остаться как в .env.example – они используются вспомогательными сервисами, которые для демо не критичны.

В репозиторий коммитится только .env.example. Файл .env должен быть в .gitignore.

2.4. Установка зависимостей и запуск MCP-сервера

После старта сервер доступен по адресу http://localhost:8000.

3. Проверка работы локально

Открыть новый терминал (сервер оставить запущенным).

3.1. Health-чек

Ожидаемый ответ:

То же самое будет по http://localhost:8000/health.

3.2. MCP tools/list

Ответ – JSON с перечнем доступных MCP-tools:

3.3. MCP tools/call (пример)

Пример общего вида запроса (конкретные имена и параметры смотрите в app/api/v1/tools.py):

4. Переменные окружения (.env)

Полный перечень переменных – в .env.example. Ключевые для запуска MCP-сервера:

Остальные (DATABASE_URL, REDIS_URL, POSTGRES_*, RABBITMQ_*, GF_SECURITY_* и т.д.) используются для расширенной инфраструктуры (БД, кэш, очереди, мониторинг). Для базового демонстрационного запуска их можно оставить как в примере.

5. Деплой MCP-сервера в Cloud.ru (Artifact Registry + Container Apps)

5.1. Сборка Docker-образа

5.2. Публикация образа в Artifact Registry

1. В личном кабинете Cloud.ru создать Docker / Artifact Registry.

2. Выполнить docker login по инструкции Cloud.ru:

3. Протегировать и отправить образ:

5.3. Создание Container App

1. В разделе Artifact Registry открыть загруженный образ и выбрать «Создать Container App».

2. Указать:

   • порт контейнера: 8000;

   • переменные окружения: минимум EVOLUTION_API_KEY и SECRET_KEY (значения – как в локальном .env).

3. Дождаться запуска и запомнить публичный URL контейнера, например:

Проверка:

6. Подключение MCP-сервера к Evolution AI Agents

1. В Cloud.ru открыть AI Factory → AI Agents → MCP-серверы.

2. Нажать «Создать MCP-сервер».

3. Указать:

   • название (например, Biz MCP Server);

   • описание (кратко: «MCP-сервер для бизнес-инструментов»);

   • URL: https://mcp-biz-server.containers.cloud.ru/mcp (или ваш реальный адрес).

4. Сохранить и дождаться статуса «Готов».

7. Создание агента в Evolution AI Agents

1. В разделе AI Factory → AI Agents → Агенты нажать «Создать агента».

2. Выбрать модель из Evolution Foundation Models.

3. В разделе Инструменты / MCP выбрать созданный MCP-сервер Biz MCP Server.

4. Сохранить агента.

Дальше можно тестировать в веб-интерфейсе Cloud.ru:

• задать вопрос в свободной форме («Покажи, какие инструменты у тебя есть»);

• агент через LLM вызовет tools/list и вернёт список инструментов;

• затем можно запускать конкретные tools/call по смыслу запроса.

8. Что реализовано сейчас и что планируется

Реализовано в MVP:

• MCP-сервер на FastAPI (mcp_server/):

  • health-эндпоинты /health и /api/v1/health;

  • MCP-endpoint /mcp с методами initialize, tools/list, tools/call, resources/list, resources/read;

  • интеграция с реестром инструментов tool_registry (см. app/api/v1/tools.py).

• Возможность локального запуска и деплоя в Docker/Container Apps на Cloud.ru.

• Подключение MCP-сервера к Evolution AI Agents.

Планы развития (после хакатона):

• полноценная реализация resources (подключение к внешним источникам данных);

• расширенный набор бизнес-инструментов;

• включение продвинутых мидлварей (аутентификация, rate limiting, корреляция запросов, метрики);

• развитие agent_system/ в сторону полноценной многоагентной платформы;

• UI-дашборд (папка src/) для бизнес-пользователей (визуализация сценариев, алёрты и т.д.).