Десятилетиями взаимодействие с программным обеспечением требовало от пользователей адаптации к конкретным языкам и структурам, диктуемым различными интерфейсами, но появление больших языковых моделей (LLM) бросает вызов этой парадигме. Согласно статье Дхьея 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. В прошлом пользователям приходилось изучать команды оболочки, запоминать названия HTTP-методов и интегрировать пакеты разработки программного обеспечения (SDK) для доступа к возможностям программного обеспечения. Мавани объяснил, что, хотя каждый шаг упрощал процесс, основная предпосылка оставалась прежней: функции программного обеспечения предоставлялись в структурированной форме для прямого вызова.

Однако современные LLM позволяют использовать новую парадигму интерфейса, где пользователи могут взаимодействовать с программным обеспечением, используя естественный язык. Вместо того, чтобы понимать конкретный код или синтаксис, необходимый для выполнения функции, пользователи могут просто описать желаемый результат. Именно здесь протокол контекста модели (MCP) становится важнейшей абстракцией.

MCP позволяет моделям интерпретировать намерения человека, обнаруживать соответствующие возможности и выполнять рабочие процессы. Он эффективно предоставляет функции программного обеспечения не так, как их знают программисты, а в виде запросов на естественном языке. Это развитие имеет значительные последствия для доступности и удобства использования, потенциально демократизируя доступ к сложным программным системам для людей без специальных технических навыков.

Концепция MCP набирает обороты в AI-сообществе, и несколько независимых исследований изучают ее потенциал. Эксперты считают, что этот переход к языковым интерфейсам может произвести революцию в различных отраслях, от разработки программного обеспечения до обслуживания клиентов.

Переход к языковым интерфейсам не лишен проблем. Обеспечение точности, безопасности и надежности при интерпретации запросов на естественном языке имеет решающее значение. Кроме того, разработка надежных MCP, которые могут эффективно управлять сложными рабочими процессами и разнообразными возможностями программного обеспечения, требует постоянных исследований и разработок.

По мере дальнейшего развития LLM ожидается, что основное внимание будет уделено совершенствованию MCP и разработке стандартизированных протоколов для языкового взаимодействия с программным обеспечением. Это может привести к будущему, в котором программное обеспечение станет более интуитивно понятным и доступным, что позволит пользователям достигать желаемых результатов без необходимости ориентироваться в сложном коде или техническом жаргоне.