Десятилетиями взаимодействие с программным обеспечением требовало от пользователей адаптации к специфическим языкам систем, но появление больших языковых моделей (LLM) бросает вызов этой парадигме. Согласно статье Дхей Мавани в CleoJ от 3 января 2026 года, созданной с помощью Midjourney, центральный вопрос смещается с "Какой API мне вызвать?" на "Какого результата я пытаюсь достичь?".

Этот сдвиг представляет собой фундаментальное изменение в том, как люди взаимодействуют с программным обеспечением. Исторически пользователям требовалось изучать команды оболочки, запоминать HTTP-методы и интегрировать SDK, каждый из которых требовал владения определенным техническим языком. В 1980-х годах пользователи вводили в оболочку команды, такие как 'grep', 'ssh' и 'ls'. К середине 2000-х они вызывали REST-эндпоинты, такие как 'GET users'. В 2010-х годах наблюдался рост SDK, таких как 'client.orders.list()', абстрагирующих часть базовой HTTP-сложности. Однако все эти методы имели общую предпосылку: возможности программного обеспечения предоставлялись в структурированной форме, которая требовала от пользователей понимания и непосредственного вызова этих возможностей.

Современные LLM разрушают эту модель, позволяя пользователям взаимодействовать с программным обеспечением посредством естественного языка. Вместо того, чтобы знать точную функцию или сигнатуру метода, пользователи могут просто выразить свое намерение. Именно здесь вступает в игру протокол контекста модели (MCP). MCP действует как уровень абстракции, позволяя моделям интерпретировать намерения человека, обнаруживать соответствующие возможности и выполнять рабочие процессы. По сути, MCP предоставляет функции программного обеспечения не так, как их знают программисты, а в виде запросов на естественном языке.

Последствия этого сдвига значительны. Он демократизирует доступ к программному обеспечению, устраняя необходимость в специализированных технических знаниях. Любой, кто может сформулировать желаемый результат на естественном языке, потенциально может использовать возможности сложных программных систем. Это может привести к увеличению инноваций и производительности в различных секторах.

Хотя MCP все еще является новой концепцией, сообщается, что в настоящее время проводятся многочисленные независимые исследования для изучения его потенциала и совершенствования его реализации. Разработка надежных и стабильных MCP будет иметь решающее значение для реализации всего потенциала LLM в преобразовании взаимодействия человека с компьютером. Будущее взаимодействия с программным обеспечением вполне может быть определено способностью моделей понимать намерения человека и действовать в соответствии с ними, а не требовать от людей адаптации к жестким ограничениям традиционных API.