01
MCP دېگەن نېمە؟
What Is Model Context Protocol?
AI مودېللىرىنى سىرتقى قورال ۋە مەنبەلەرگە ئۇلاشنىڭ ئۆلچەملىك يولى
Model Context Protocol (MCP) — Anthropic تەرىپىدىن 2024-يىلى نويابىردا ئېلان قىلىنغان ئوچۇق ئۆلچەم. ئۇ LLM لارنىڭ سىرتقى سىستېمىلار بىلەن ئالاقىلىشىش ئۇسۇلىنى ئۆلچەملەشتۈرۈپ، ھەر بىر integration ئۈچۈن يېڭىدىن كود يېزىشنى ئازايتىدۇ. USB-C نىڭ ھەر خىل ئۈسكۈنىلەرنى بىر خىل ئېغىز بىلەن ئۇلىغانلىقىدەك، MCP مۇ AI نى ھەر خىل data source غا بىر خىل protocol بىلەن ئۇلايدۇ.
ئەنئەنىۋى يول
ھەر API ئۈچۈن ئايرىم integration
MCP يولى
community servers ئورتاقلىشىلىدۇ
MCP ئەۋزەللىكى
tool use + resources + prompts
02
MCP نىڭ تارىخى
History & Timeline
بىر يىل ئىچىدە پۈتۈن AI سانائىتىنىڭ ئورتاق ئۆلچىمىگە ئايلانغان قىسقا، ئەمما تېز تارىخ
MCP دىن بۇرۇن ھەر بىر AI ئىلتىماسى ھەر بىر سىرتقى سىستېما ئۈچۈن ئايرىم integration يېزىشقا مەجبۇر ئىدى — بۇ «N×M مەسىلىسى» دەپ ئاتىلاتتى: N دانە AI ئىلتىماسى بىلەن M دانە قورالنى ئۇلاش ئۈچۈن N×M دانە كود يېزىش كېرەك بولاتتى. Anthropic بۇ مەسىلىنى ھەل قىلىش ئۈچۈن 2024-يىلى نويابىردا MCP نى ئوچۇق مەنبە ئۆلچەم سۈپىتىدە ئېلان قىلدى. ئارىدىن بىر يىل ئۆتمەيلا OpenAI، Google ۋە Microsoft قاتارلىق رەقىبلەرمۇ بۇ ئۆلچەمنى قوبۇل قىلىپ، MCP پۈتۈن سانائەتنىڭ ئورتاق تىلىغا ئايلاندى.
2024-11-25
Anthropic MCP نى ئېلان قىلدى
MCP ئوچۇق مەنبە ئۆلچەم سۈپىتىدە ئېلان قىلىندى. Python ۋە TypeScript SDK لىرى، Claude Desktop قوللىشى ۋە filesystem، GitHub، Slack، Google Drive قاتارلىق دەسلەپكى server لار بىللە چىقتى. Block ۋە Apollo قاتارلىق شىركەتلەر ئەڭ دەسلەپكى قوللانغۇچىلاردىن بولدى.
2025-01 / 02
Developer قوراللىرى تېز قوبۇل قىلدى
Cursor، Windsurf، Zed، Replit، Codeium ۋە Sourcegraph قاتارلىق كودلاش قوراللىرى ئارقا-ئارقىدىن MCP قوللىشىنى قوشتى. جامائەت تەرىپىدىن قۇرۇلغان server لارنىڭ سانى نەچچە يۈزدىن نەچچە مىڭغا يەتتى.
2025-03
OpenAI مۇ MCP نى قوبۇل قىلدى
Sam Altman ئېلان قىلىپ، OpenAI نىڭ Agents SDK ۋە ChatGPT desktop ئىلتىماسىغا MCP قوللىشى قوشۇلىدىغانلىقىنى بىلدۈردى. ئەڭ چوڭ رەقىبنىڭ قوبۇل قىلىشى MCP نىڭ ھەقىقىي سانائەت ئۆلچىمىگە ئايلىنىشىدىكى بۇرۇلۇش نۇقتىسى بولدى.
2025-03-26
Spec يېڭىلىنىشى — Streamable HTTP
پروتوكول قېلىپىنىڭ يېڭى نۇسخىسىدا كونا HTTP+SSE transport نىڭ ئورنىغا Streamable HTTP كىردى، OAuth 2.1 ئاساسىدىكى ھوقۇق دەلىللەش قوشۇلدى. بۇ remote (بۇلۇتتىكى) MCP server لارنى قۇرۇشنى كۆپ ئاسانلاشتۇردى.
2025-04 / 05
Google ۋە Microsoft قوشۇلدى
Google DeepMind باشلىقى Demis Hassabis، Gemini مودېللىرىنىڭ MCP نى قوللايدىغانلىقىنى ئېلان قىلدى. Microsoft بولسا Copilot Studio، VS Code ۋە ھەتتا Windows مەشغۇلات سىستېمىسىغا MCP قوللىشىنى قوشتى.
2025-06-18
يېڭى spec — Elicitation ۋە Structured Output
Server نىڭ ئىشلەتكۈچىدىن قوشۇمچە ئۇچۇر سورىيالايدىغان elicitation ئىقتىدارى، قورال نەتىجىسىنىڭ structured output قېلىپى ۋە بىخەتەرلىك ياخشىلىنىشلىرى قوشۇلدى.
2025-09
رەسمىي MCP Registry ئېچىلدى
MCP server لارنى تىزىملاش ۋە ئىزدەشنىڭ مەركەزلىك كاتالوگى بولغان MCP Registry نىڭ preview نۇسخىسى ئېلان قىلىندى. ئىشلەتكۈچىلەر ئىشەنچلىك server لارنى بىر يەردىن تاپالايدىغان بولدى.
2025-12
Linux Foundation غا تاپشۇرۇلدى
Anthropic، MCP نى Linux Foundation قارمىقىدا قۇرۇلغان Agentic AI Foundation غا تاپشۇردى. بۇ ئارقىلىق MCP بىر شىركەتكە تەۋە بولماي، نېترال ۋە ئۇزۇن مەزگىللىك جامائەت باشقۇرۇشىغا ئېرىشتى.
2026
بۈگۈن — سانائەتنىڭ ئورتاق تىلى
بۈگۈنكى كۈندە مىڭلىغان MCP server بار؛ Claude، ChatGPT، Gemini، Copilot قاتارلىق بارلىق چوڭ AI سۇپىلىرى MCP نى قوللايدۇ. AI agent لارنىڭ سىرتقى دۇنيا بىلەن ئالاقىسىدە MCP ئۆلچەملىك يول بولۇپ قالدى.
نېمە ئۈچۈن بۇنچە تېز تارقالدى؟ چۈنكى MCP توغرا ۋاقىتتا، توغرا مەسىلىنى ھەل قىلدى: AI agent لار دەۋرى باشلىنىۋاتقاندا، ھەممە شىركەت ئۆز مودېلىنى سىرتقى قورالغا ئۇلاشنىڭ ئورتاق يولىغا موھتاج ئىدى. ئوچۇق مەنبە بولغانلىقى، ئاددىي JSON-RPC ئاساسىدا قۇرۇلغانلىقى ۋە مەلۇم بىر مودېلغا باغلانمىغانلىقى ئۇنى ھەممەيلەن قوبۇل قىلالايدىغان نېترال ئۆلچەم قىلدى.
03
MCP قۇرۇلمىسى
Architecture
Host، Client ۋە Server ئۈچ قەۋەت
Layer 01
Host
يۈرگۈزگۈچى
Claude Desktop، IDE، ياكى باشقا AI ئىلتىماسى. Host بولسا MCP client نى باشقۇرىدۇ ۋە ئىشلەتكۈچىگە كۆرۈنىدۇ.
Layer 02
Client
ۋاكالەتچى
Host ئىچىدە ئىجرا بولىدۇ. ھەر بىر server بىلەن 1:1 ئالاقە قىلىدۇ، protocol نى بىر تەرەپ قىلىدۇ.
Layer 03
Server
مۇلازىمېتىر
سىرتقى دۇنيا بىلەن ئالاقە قىلىدۇ. Tools، Resources ۋە Prompts تەمىنلەيدۇ. يەرلىك ياكى remote بولالايدۇ.
| بۆلەك | ۋەزىپىسى | مىسال |
| Host | ئىشلەتكۈچى كۆرمەخچىسى | Claude Desktop، VS Code + Cline |
| Client | protocol handler | MCP SDK client |
| Server | capability provider | filesystem-server، postgres-server |
| Transport | ئالاقە قەۋىتى | stdio، HTTP+SSE |
04
MCP Server قۇرۇش
Building Your First Server
Python SDK ئارقىلىق ئاددىي server يازايلى
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
# MCP server قۇر
mcp = FastMCP("Weather Server")
@mcp.tool()
def get_weather(city: str) -> str:
"""بىر شەھەرنىڭ ھاۋا ئېچىلىشىنى ئېلىش"""
# ئەمەلىي API چاقىرىش بۇ يەردە
return f"{city} دا بۈگۈن ھاۋا ئېچىق، 22°C"
@mcp.tool()
def get_forecast(city: str, days: int = 3) -> str:
"""كېلەر كۈنلەرنىڭ ھاۋا مەلۇماتى"""
return f"{city} ئۈچۈن {days} كۈنلۈك بولجال: ئامۇت، 18-24°C"
if __name__ == "__main__":
mcp.run()
ئورنىتىش ۋە ئىجرا
# uv بىلەن ئورنىتىش
uv add mcp
# server نى ئىجرا قىلىش
python weather_server.py
# ياكى mcp dev بىلەن سىناش
mcp dev weather_server.py
FastMCP بولسا MCP Python SDK نىڭ ئاددىيلاشتۇرۇلغان API سى. @mcp.tool() decorator بىلەن ھەر قانداق function نى AI غا tool سۈپىتىدە ئاشكارىلىيالايسىز.
05
Tools — AI نىڭ قىلالايدىغان ئىشلىرى
Model-Controlled Functions
LLM نىڭ چاقىرالايدىغان function لىرى
Tools بولسا MCP نىڭ ئەڭ كۈچلۈك بۆلىكى. LLM قورالنى چاقىرىشقا قارار قىلىدۇ، server ئىجرا قىلىدۇ، نەتىجە قايتۇرىدۇ. ھەر قورالنىڭ ئېنىق schema سى بولۇشى كېرەك.
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
from pydantic import Field
mcp = FastMCP("Database Tools")
@mcp.tool()
def query_database(
sql: str = Field(description="ئىجرا قىلىنىدىغان SQL"),
limit: int = Field(default=10, description="ئەڭ كۆپ قايتۇرۇلىدىغان قۇر")
) -> list[dict]:
"""Database دىن سوئال قىلىش (read-only)"""
# بىخەتەرلىك تەكشۈرۈشى
if "DROP" in sql.upper() or "DELETE" in sql.upper():
raise ValueError("پەقەت SELECT سوئاللىرىغىلا رۇخسەت")
# ئەمەلىي database چاقىرىش
results = execute_query(sql, limit)
return results
@mcp.tool()
def search_documents(
query: str,
top_k: int = 5
) -> list[dict]:
"""ھۆججەتلەردىن semantic ئىزدەش"""
return vector_search(query, top_k)
Principle
Clear Schema
ئېنىق schema
LLM قورالنى توغرا ئىشلىتىشى ئۈچۈن ھەر parameter نىڭ type ۋە description ئېنىق بولسۇن.
Principle
Minimal Scope
ئەڭ ئاز ھوقۇق
ھەر قورال پەقەت لازىملىق ئىشنىلا قىلسۇن. read-only بولالايدىغان نەرسىنى write قىلمىسۇن.
Principle
Error Handling
خاتالىقنى توغرا بىر تەرەپ قىل
قورال مەغلۇپ بولسا ئېنىق خاتالىق ئۇچۇرى قايتۇرسۇن. LLM قايتا سىناپ بېقىشى ياكى باشقا يول تاللىشى مۇمكىن.
06
Resources — سانلىق مەلۇمات
Application-Controlled Data
ئىلتىماس كونترولىدىكى context سانلىق مەلۇماتلىرى
Resources بولسا سانلىق مەلۇمات تەمىنلەيدىغان بۆلەك. Tools دىن پەرقى شۇكى، resources نى ئىشلەتكۈچى ياكى ئىلتىماس تاللايدۇ، LLM ئەمەس. URI ئارقىلىق ئېنىقلىنىدۇ.
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("File Server")
@mcp.resource("file://{path}")
def read_file(path: str) -> str:
"""يەرلىك ھۆججەتنى ئوقۇش"""
with open(path, "r") as f:
return f.read()
@mcp.resource("config://app")
def get_config() -> str:
"""ئىلتىماس تەڭشەكلىرى"""
return json.dumps({
"version": "1.0",
"debug": False,
"max_tokens": 4096
})
@mcp.resource("db://users/{user_id}")
def get_user(user_id: str) -> str:
"""ئىشلەتكۈچى مەلۇماتى"""
user = fetch_user(user_id)
return json.dumps(user)
| URI قېلىپى | مەنىسى | مىسال |
| file://{path} | يەرلىك ھۆججەت | file:///home/user/doc.txt |
| db://{table}/{id} | database record | db://users/123 |
| config://{name} | تەڭشەك | config://app |
| api://{endpoint} | API نەتىجىسى | api://weather/current |
07
Prompts — قايتا ئىشلىتىلىدىغان قېلىپلار
Reusable Templates
تىپىك سىنارىيەلەر ئۈچۈن prompt قېلىپلىرى
from mcp.server.fastmcp import FastMCP
mcp = FastMCP("Code Review Server")
@mcp.prompt()
def code_review(code: str, language: str = "python") -> str:
"""كود تەكشۈرۈش قېلىپى"""
return f"""بۇ {language} كودنى تەكشۈرۈپ بېرىڭ:
```{language}
{code}
```
تەكشۈرۈش مەزمۇنى:
1. بىخەتەرلىك مەسىلىسى بارمۇ؟
2. ئىقتىدار ياخشىلاش تەكلىپى
3. كود ئۇسلۇبى ۋە ئوقۇشچانلىق
4. خاتالىق بىر تەرەپ قىلىش"""
@mcp.prompt()
def summarize_doc(content: str, style: str = "brief") -> str:
"""ھۆججەت خۇلاسىسى قېلىپى"""
return f"""بۇ ھۆججەتنى {style} ئۇسلۇبتا خۇلاسىلەڭ:
{content}
خۇلاسە:"""
Usage
Slash Commands
تېز بۇيرۇق
Claude Desktop دا /code-review دەپ يېزىپ، prompt قېلىپىنى تېز چاقىرغىلى بولىدۇ.
Usage
Dynamic Content
ھەرىكەتچان مەزمۇن
Prompt قېلىپى ئىچىدە resource نى embed قىلىپ، context نى ئاپتوماتىك تولدۇرغىلى بولىدۇ.
Usage
Standardization
ئۆلچەملەشتۈرۈش
گۇرۇپپا بولۇپ ئورتاق prompt قۇرۇش، سۈپەتنى كاپالەتلەش.
08
Claude Desktop Integration
Connecting MCP to Claude
يازغان server نى Claude Desktop غا ئۇلاش
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/weather_server.py"]
},
"filesystem": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-filesystem",
"/Users/me/documents"
]
},
"postgres": {
"command": "npx",
"args": [
"-y",
"@modelcontextprotocol/server-postgres"
],
"env": {
"POSTGRES_URL": "postgresql://localhost/mydb"
}
}
}
}
config ھۆججەت ئورنى
| سىستېما | ھۆججەت يولى |
| macOS | ~/Library/Application Support/Claude/claude_desktop_config.json |
| Windows | %APPDATA%\Claude\claude_desktop_config.json |
| Linux | ~/.config/Claude/claude_desktop_config.json |
تەڭشەكنى ئۆزگەرتكەندىن كېيىن Claude Desktop نى قايتا قوزغىتىڭ. Claude سۆھبەت كۆزنىكىدە 🔌 بەلگىسىنى كۆرسىڭىز MCP server لار ئىشلەۋاتىدۇ دېگەنلىك.
09
باشقا قوراللاردا MCP ئىشلىتىش
MCP in Other Clients
Claude Code، Cursor، VS Code ۋە ChatGPT دا MCP server ئۇلاش
MCP پەقەت Claude Desktop غىلا خاس ئەمەس — ئوچۇق ئۆلچەم بولغانلىقى ئۈچۈن، MCP نى قوللايدىغان ھەر قانداق client دا ئوخشاش server نى ئىشلىتەلەيسىز. بىر قېتىم يازغان server ئىڭىز ھەممە يەردە ئىشلەيدۇ.
Claude Code (terminal)
# يەرلىك (stdio) server قوشۇش
claude mcp add weather -- python /path/to/weather_server.py
# remote (HTTP) server قوشۇش
claude mcp add github --transport http https://api.githubcopilot.com/mcp/
# ئۇلانغان server لارنى كۆرۈش
claude mcp list
Cursor
{
"mcpServers": {
"weather": {
"command": "python",
"args": ["/path/to/weather_server.py"]
}
}
}
VS Code (GitHub Copilot)
{
"servers": {
"weather": {
"type": "stdio",
"command": "python",
"args": ["/path/to/weather_server.py"]
}
}
}
قايسى client لار MCP نى قوللايدۇ؟
| Client | تۈرى | ئىزاھات |
| Claude Desktop | AI ياردەمچىسى | config ھۆججىتى ئارقىلىق، tools + resources + prompts تولۇق قوللايدۇ |
| Claude Code | terminal agent | claude mcp add بۇيرۇقى بىلەن، stdio ۋە HTTP transport |
| Cursor / Windsurf | AI كود تەھرىرلىگۈچ | mcp.json تەڭشىكى ئارقىلىق |
| VS Code Copilot | كود تەھرىرلىگۈچ | .vscode/mcp.json، agent mode دا ئىشلەيدۇ |
| ChatGPT | AI ياردەمچىسى | Connectors / developer mode ئارقىلىق remote server لار |
| Gemini CLI | terminal agent | settings.json دىكى mcpServers تەڭشىكى ئارقىلىق |
10
بىخەتەرلىك ۋە ئەڭ ياخشى ئەمەلىيەت
Security Best Practices
MCP server قۇرغاندا دىققەت قىلىشقا تېگىشلىك نۇقتىلار
Security
Input Validation
كىرگۈزۈشنى تەكشۈر
ھەر قورال كىرگۈزۈشنى قاتتىق تەكشۈرسۇن. SQL injection، path traversal قاتارلىقلارنى توسۇڭ.
Security
Least Privilege
ئەڭ ئاز ھوقۇق
Server پەقەت لازىملىق ھوقۇقنىلا ئىشلەتسۇن. root بىلەن ئىجرا قىلماڭ.
Security
Rate Limiting
چەكلىمە
قورال چاقىرىش سانىنى چەكلەڭ. سىرتقى API چاقىرغاندا timeout قويۇڭ.
Security
Secrets Management
مەخپىي ئاچقۇچ
API key لارنى كودقا يازماڭ. env variable ياكى secret manager ئىشلىتىڭ.
Security
Logging
خاتىرىلەش
ھەر قورال چاقىرىشنى خاتىرىلەڭ. دېبۇگ ۋە audit ئۈچۈن پايدىلىق.
Security
Sandboxing
ئايرىش
server نى container ياكى sandbox ئىچىدە ئىجرا قىلىش تەۋسىيە.
ئەسكەرتىش: MCP server سىرتقى دۇنيا بىلەن ئالاقە قىلىدۇ. ھەر قانداق كىرگۈزۈشنى ئىشەنچسىز دەپ قاراڭ. بىخەتەرلىك تەكشۈرۈشىنى قاتتىق ئىجرا قىلىڭ.
11
تەييار MCP Server لار
Official & Community Servers
ئاللىبۇرۇن قۇرۇلغان server لارنى بىۋاسىتە ئىشلىتىڭ
| Server | ۋەزىپىسى | ئورنىتىش |
| filesystem | ھۆججەت ئوقۇش/يېزىش | @modelcontextprotocol/server-filesystem |
| postgres | PostgreSQL سوئال | @modelcontextprotocol/server-postgres |
| github | GitHub repo، PR، issue | @modelcontextprotocol/server-github |
| slack | Slack ئۇچۇر | @modelcontextprotocol/server-slack |
| puppeteer | توركۆرگۈ ئاپتوماتىكى | @modelcontextprotocol/server-puppeteer |
| memory | ئۇزۇن مۇددەتلىك ئەستە | @modelcontextprotocol/server-memory |
GitHub دىن تېخىمۇ كۆپ
github.com/modelcontextprotocol/servers — رەسمىي ۋە جامائەت تەرىپىدىن قۇرۇلغان MCP server لار. Brave Search، Google Drive، Notion، Obsidian قاتارلىقلار بار. ئۆزىڭىزنىڭ server نىمۇ contribute قىلىڭ!
12
كۆپ سورىلىدىغان سوئاللار ۋە كەلگۈسى
FAQ & The Road Ahead
MCP ھەققىدە ئەڭ كۆپ سورىلىدىغان سوئاللار ۋە كېيىنكى قەدەملەر
FAQ
MCP vs Tool Use
MCP بىلەن tool use نىڭ پەرقى نېمە؟
Tool use بولسا مودېلنىڭ function چاقىرىش ئىقتىدارى؛ MCP بولسا شۇ قوراللارنى تەمىنلەش، بايقاش ۋە ئۇلاشنىڭ ئۆلچەملىك پروتوكولى. MCP بولمىسا ھەر قورالنى ھەر ئىلتىماسقا قولدا ئۇلاشقا توغرا كېلىدۇ.
FAQ
Anthropic Only?
MCP پەقەت Claude ئۈچۈنلا مۇ؟
ياق. MCP ئوچۇق ئۆلچەم — ChatGPT، Gemini، Copilot ۋە ئوچۇق مەنبە مودېللار بىلەنمۇ ئىشلەيدۇ. ھازىر Linux Foundation تەرىپىدىن نېترال باشقۇرۇلىدۇ.
FAQ
Local vs Remote
يەرلىك بىلەن remote نىڭ پەرقى؟
يەرلىك server كومپيۇتېرىڭىزدا stdio ئارقىلىق ئىجرا بولىدۇ — ھۆججەت، يەرلىك database قاتارلىقلارغا ماس. Remote server بۇلۇتتا Streamable HTTP بىلەن ئىشلەيدۇ — SaaS مۇلازىمەتلىرىگە ماس، OAuth بىلەن ھوقۇق دەلىللىنىدۇ.
FAQ
Getting Started
قانداق باشلايمەن؟
ئەڭ ئاسان يول: Claude Desktop غا تەييار بىر server (مەسىلەن filesystem) ئۇلاپ سىناپ بېقىڭ. ئاندىن FastMCP بىلەن ئۆزىڭىزنىڭ ئاددىي server ىنى يېزىپ بېقىڭ — يۇقىرىدىكى 4-بابتىكى مىسال 20 قۇر كودتىن ئاشمايدۇ.
Future
Registry & Discovery
كەلگۈسى: بايقاش ۋە ئىشەنچ
رەسمىي MCP Registry كېڭىيىپ، server لارنى ئىزدەش، باھالاش ۋە ئىشەنچلىكلىكىنى دەلىللەش تېخىمۇ ئاسانلىشىدۇ.
Future
Agentic Workflows
كەلگۈسى: agent لار دەۋرى
AI agent لار كۆپىيىشىگە ئەگىشىپ، MCP ئۇلارنىڭ سىرتقى دۇنيا بىلەن ئالاقىسىدىكى ئاساسىي قاتلام بولۇپ، ئۇزۇن مۇددەتلىك ۋەزىپىلەر ۋە كۆپ agent ھەمكارلىقىنى قوللاش يۆنىلىشىدە تەرەققىي قىلىۋاتىدۇ.
خۇلاسە: MCP، AI مودېللىرىنى سىرتقى دۇنياغا ئۇلاشنىڭ «USB-C» سى. 2024-يىلى Anthropic تەرىپىدىن ئېلان قىلىنىپ، بىر يىل ئىچىدە پۈتۈن سانائەتنىڭ ئورتاق ئۆلچىمىگە ئايلاندى. بىر قېتىم ئۆگىنىۋالسىڭىز — Claude، ChatGPT، Cursor قاتارلىق ھەممە قورالدا ئىشلىتەلەيسىز.