MCP в Битрикс24: что такое Model Context Protocol и как он работает

MCP (Model Context Protocol) — это новый открытый стандарт, который делает работу искусственного интеллекта в бизнес-системах более практичной и управляемой. В Битрикс24 он позволяет связать AI-ассистентов с внутренними инструментами портала и внешними сервисами, чтобы задачи решались быстрее и с меньшим участием человека. В этой статье разберём, что такое MCP простыми словами, зачем он появился и как работает в экосистеме Битрикс24, а также покажем, какую реальную пользу эта технология может дать бизнесу.

Меня зовут Александра Гусева, я аналитик в RDN Group. Мы помогаем бизнесу выстраивать работу в Битрикс24 так, чтобы система поддерживала реальные процессы компании, а не просто была «установлена». Работаем с CRM, корпоративными порталами и сложными интеграциями, в том числе в Enterprise-среде. Поэтому новые возможности Битрикс24 — такие как MCP и AI-агенты — мы рассматриваем с практической точки зрения: как встроить их в архитектуру без лишних рисков и с реальной пользой для бизнеса.

Что такое MCP (Model Context Protocol)

Это протокол, который обеспечивает безопасное и стандартизированное взаимодействие искусственного интеллекта с внешними источниками данных и сервисами. Проще говоря, MCP задаёт общий «язык» общения между AI-моделями и приложениями, позволяя одним нажатием или сообщением в чате вызывать нужные действия в разных системах. Согласно спецификации, MCP создавался специально для интеграции больших языковых моделей (LLM) с контекстом, который им необходим – будь то данные CRM, файлы, календари или сторонние инструменты.

MCP простыми словами

Если описывать простыми словами, это как универсальный переводчик и посредник между вашим AI-ассистентом и программами. Без MCP умный алгоритм ограничен информацией из своей базы знаний или интернета. С MCP же он может «спросить» нужное приложение напрямую или выполнить команду в системе. Вы общаетесь с AI на естественном языке, а MCP за кулисами превращает ваши просьбы в понятные для конкретного сервиса действия и обратно. В итоге пользователь видит единый удобный процесс: задал вопрос – получил ответ, поручил задачу – она выполнена, даже если для этого AI взаимодействует сразу с несколькими системами.

Какие задачи MCP решает в современных системах

В современных бизнес-системах MCP решает целый спектр задач по интеграции и автоматизации:

• Единое рабочее окно. MCP объединяет инструменты: пользователь может управлять внешними сервисами, не покидая основной интерфейс. В случае Битрикс24 – прямо из чата с AI-агентом можно работать с почтой, календарем, 1С и другими сервисами. Это устраняет лишние переключения между приложениями и потери фокуса при работе.
  
• Доступ к актуальным данным. AI через MCP получает актуальную информацию в онлайн-режиме. Например, ассистент может запросить текущее состояние склада из ERP или свежие письма из почты. Это значит, что ответы и действия AI основаны на фактах, а не на устаревших данных, что повышает точность и ценность результатов.
  
• Автоматизация рутинных операций. MCP позволяет AI-агентам автоматически выполнять за пользователя рутинные задачи в разных системах. Это может быть создание сделки в CRM после обращения клиента, отправка письма, постановка задачи – все по команде из одного чата. Протокол берет на себя техническое исполнение: вы даёте поручение, а ассистент через MCP делает остальную работу.
  
• Безопасное разграничение доступа. Важная задача MCP – гранулированный доступ к данным и функциям. Протокол настроен так, что внешняя AI-система получает только тот доступ, который явно требуется и разрешён пользователю в Битрикс24. Например, если ассистент создает задачу, он не видит другие задачи или лишние сведения. Это отличает MCP от открытых интеграций: каждая операция строго контролируется и ограничена контекстом запроса.
  
  

Чем MCP отличается от привычных API и интеграций

1. Главное отличие в уровне абстракции и удобства. Обычные API-интеграции требуют программирования: нужно написать код, вызвать REST API, обработать ответ, учесть ошибки и права. MCP же встроен в логику AI-агента и работает через стандартизированные сообщения. Вы как пользователь даже не замечаете интеграцию – достаточно дать команду на естественном языке.
   

2. Кроме того, MCP – универсальный стандарт. Если разные приложения поддерживают MCP, они готовы обмениваться данными без «костылей». Не надо для каждого случая разрабатывать отдельный модуль – достаточно подключить MCP-сервер нужного сервиса. Например, уже существуют готовые MCP-сервера для сотен популярных приложений, что позволяет за минуты связать ИИ с нужной программой вместо долгой разработки.
   

3. Еще одно отличие: контекстная работа. Протокол MCP сохраняет состояние диалога с AI и информацию о пользователе, тогда как классический API-вызов – разовый запрос. За счет этого AI-агент может сам выбирать, когда и какой инструмент дернуть через MCP, исходя из хода разговора. Происходит своего рода динамическая оркестрация: нейросеть размышляет и решает, какой набор действий выполнить, а MCP исполняет эти действия на внешних системах. В обычных интеграциях подобное требовало бы сложного сценария, прописанного вручную.
   

4. Наконец, простота подключения. Битрикс24 реализовал MCP так, что пользоваться им можно без установки приложений и написания скриптов. Подключение нового сервиса сведено к авторизации в чате с AI. Традиционные интеграции редко бывают столь же простыми для конечного пользователя.

Как работает MCP в Битрикс24

Рассмотрим теперь конкретно реализацию MCP в экосистеме Битрикс24. В свежем обновлении (релиз «Космос», осень 2025) платформа получила встроенную поддержку Model Context Protocol и представила два ключевых компонента: Bitrix24 MCP Hub и Bitrix24 MCP-сервер. Они обеспечивают работу MCP в обоих направлениях – из Битрикс24 наружу и извне в Битрикс24.

Общий принцип работы MCP в экосистеме Битрикс24

MCP Hub – это центральный узел, через который AI-агент (например, штатная Марта AI) управляет сторонними сервисами. По сути, Hub связывает ваш портал с внешним миром. Когда в чате Марты вы даёте команду, требующую обращения к внешнему сервису (скажем, «найди свободное время в моём Google Календаре»), Битрикс24 отправляет запрос через MCP Hub соответствующему MCP-серверу (в данном случае – серверу Google Calendar). Тот выполняет действие (ищет свободные слоты) и возвращает результат ассистенту, который уже отвечает вам в чате. Все это происходит за секунды и незаметно для пользователя. Интеграция двусторонняя: AI может как получать данные, так и отдавать команды внешней системе.

MCP-сервер работает в обратную сторону. Он позволяет внешним AI-системам (чат-ботам, ассистентам) выполнять действия внутри вашего Битрикс. Например, можно из интерфейса ChatGPT или другого бота прямо создавать задачи или сделки – благодаря тому, что Битрикс24 предоставляет открытый MCP-сервер. В этом случае внешняя система через протокол MCP обращается к вашему порталу: запрос проходит на MCP-сервер портала, который имеет доступ к REST API CRM, задач, календаря и пр. Конечно, такое обращение также контролируется правами пользователя и ограничено конкретным разрешённым действием.

«Важно не просто подключить сервисы, а выстроить правила: какие данные доступны, кто запускает действия, где нужны проверки. Тогда технология начинает работать на бизнес» - Иван Безрук, тестировщик RDN Group.

Таким образом, Битрикс24 выступает одновременно как клиент и сервер MCP, что делает возможным связать его практически с любыми современными AI-инструментами. Вся экосистема строится вокруг единого принципа: “вы пишете – AI делает”. При этом, независимо от направления, требуется разовое подключение (авторизация) сервисов, после чего взаимодействие идёт через стандартные JSON-сообщения MCP без доп. настроек.

MCP и AI-агенты в Битрикс24

В Битрикс24 AI-агенты – это интеллектуальные ассистенты, которые не просто отвечают на вопросы, но и могут самостоятельно выполнять действия в системе. MCP для них – ключевой элемент, раскрывающий полный потенциал. С помощью Model Context Protocol агентный ИИ получает «руки и глаза» для работы: он может достать нужные данные и щёлкнуть нужные кнопки, только в цифровом виде и очень быстро.

Как MCP используется AI-агентами

AI-агенты Битрикс24 (например, Марта AI) используют MCP как базовый механизм выполнения команд. Когда пользователь пишет что-то в чат агенту, движок AI анализирует намерение. Если запрос требует внешних данных или действий (а не просто генерации текста), агент обращается к соответствующему MCP-серверу. MCP позволяет агентному ИИ безопасно подключаться к внешним сервисам и работать с актуальной информацией – обновлять данные, получать сводки, выполнять операции.

Например, сотрудник спрашивает: «Какие остались товары на складе в 1С?». Марта AI через MCP обращается к системе 1С и получает свежие остатки. Или менеджер говорит: «Добавь в CRM новый контакт из письма». Тогда AI вытащит из электронной почты нужные данные и через MCP создаст карточку контакта в CRM. Во всех этих случаях именно протокол Model Context Protocol делает взаимодействие бесшовным – пользователю кажется, что все делает один умный бот, а в фоне AI переговаривается с разными программами.

В Битрикс24 заявлено, что Агент Марта AI через MCP-Hub сможет работать с множеством внешних сервисов: от упомянутых 1С и Google Drive до банковских и HR-систем. Список постоянно расширяется, и бизнес может подключать то, что нужно именно ему. При этом если какого-то интеграционного решения нет «из коробки», разработчики могут реализовать MCP-сервер для своего сервиса – стандарт открыт, и Битрикс24 его поддерживает.

Какие данные AI-агенты получают через MCP

Через MCP AI-агенты получают доступ к данным и действиям как внутри Битрикс24, так и во внешних системах — строго в рамках разрешений пользователя. Протокол выступает контролируемым «шлюзом»: ассистент видит и делает только то, на что у него есть право.

Данные и действия внутри Битрикс24

В рамках Битрикс24 AI-агент может работать с ключевыми объектами системы:

• Задачи
  Ассистент создаёт новые задачи, меняет статусы, назначает исполнителей, редактирует описание, сроки и приоритеты.
• CRM
  AI находит сделки и контакты, показывает стадии продаж, считает суммы по выигранным и потерянным сделкам, помогает быстро ориентироваться в воронке.
• Календарь
  Агент планирует встречи, ищет свободные временные слоты у участников, принимает или отклоняет приглашения на собрания.
• Структура компании
  AI может создавать отделы, формировать иерархию подчинённости, а в перспективе — добавлять сотрудников и обновлять их профили.
  
  

Во всех случаях агент действует так же, как пользователь вручную, но быстрее и без лишних кликов.

Данные из внешних систем через MCP

Через MCP AI-агент получает доступ и к внешним источникам данных — если они подключены и разрешены пользователем:

• письма из почтовых сервисов;
• документы из облачных хранилищ;
• курсы валют и финансовые данные;
• резюме и отклики из рекрутинговых платформ;
• данные из учётных систем (например, складские остатки в 1С).

Например, при запросе остатков товаров AI-агент обращается к 1С, а MCP возвращает точные актуальные цифры по складу без ручных выгрузок и сверок.

MCP в автоматизации и бизнес-процессах

Битрикс24 давно славится своими средствами автоматизации – от роботов в CRM до визуального конструктора бизнес-процессов. Появление MCP и AI-агентов выводит автоматизацию на новый уровень. Теперь в сценарии бизнес-процессов можно включать интеллектуальные шаги и внешние интеграции без программирования.

Например, вы можете создать бизнес-процесс, который при наступлении определенного события будет запускать AI-агента. Через MCP этот агент выполнит серию действий сразу в нескольких системах. 

Рассмотрим практический кейс: при получении клиентом коммерческого предложения (стадия сделки изменилась) запускается сценарий. AI-агент проверяет, есть ли у этого клиента задолженность в бухгалтерской системе (через MCP к 1С). Затем, если все в порядке, агент автоматически генерирует проект договора (используя шаблон в Google Docs через MCP) и создает задачу юристу на проверку, прикрепляя ссылку на документ. Ранее для подобной многошаговой цепочки потребовалось бы писать скрипты интеграции; теперь значительная часть делается стандартными средствами: в редакторе бизнес-процесса вы вызываете AI-агента с нужной командой.

Кроме того, пользовательские AI-агенты (созданные под свои сценарии) также смогут подключаться к сторонним сервисам по MCP. Это означает, что если в вашем бизнесе есть специфический процесс, вы можете обучить или настроить собственного AI-бота и дать ему доступ, скажем, к внутренней базе данных или отраслевому ПО через MCP. Для таких агентов не будет ограничений по взаимодействию с модулями системы: они смогут работать и с CRM, и с задачами, и с теми же бизнес-процессами, выполняя нужную логику.

Итоги: зачем бизнесу MCP в Битрикс24

Внедрение Model Context Protocol – значимый шаг вперед, превращающий корпоративный портал в центр интеллектуальной автоматизации. Можно уверенно сказать, что MCP станет неотъемлемой частью развития AI-решений в бизнес-софте. Этот протокол превратил отдельно взятого AI-бота в целую сеть интеллект-сервисов, пронизывающую все рабочие процессы. С каждым новым MCP-подключением ваш AI-агент учится делать что-то еще – границы его компетенций расширяются. Это ведет к тому, что AI-агенты будут все больше автономны: они смогут вести проекты от начала до конца, взаимодействуя с нужными системами без помощи человека.

«Когда ассистент понимает контекст и может действовать в нужных инструментах, сотрудники перестают тратить время на переключения между окнами и ручные переносы» - аналитик RDN Group, Юлия Ким.

Для бизнеса это означает готовность к будущему: внедрив MCP сейчас, вы получаете задел на последующие улучшения без кардинальных переделок.