Model Context Protocol (MCP) на Make.com — это стандарт интеграции 2026 года, работающий как «USB-C порт» между вашими сценариями автоматизации и AI-агентами (Claude, ChatGPT, Local Llama). Технология позволяет нейросетям напрямую вызывать сценарии как инструменты (tools), снижая количество ошибок генерации на 30–40% и превращая чат-бота в полноценного сотрудника, способного управлять внешним софтом.
Почему в 2026 году мы перестали «костылить» API
Помните 2024 год? Мы писали гигантские промпты, умоляя ChatGPT вернуть чистый JSON, а потом городили парсеры в сценариях, чтобы хоть как-то это обработать. Те времена прошли. Сегодня, если вы занимаетесь созданием ai агентов, вы больше не объясняете модели, как выглядит API. Вы даете ей MCP.
К 2026 году протокол MCP, изначально разработанный Anthropic, поддержали все гиганты: от OpenAI до Google Gemini. Теперь www make com — это не просто конструктор, а бэкенд для вашего искусственного интеллекта. Сценарии перестали быть линейными рельсами «триггер — действие». Теперь это функции, которые AI дергает по своему усмотрению.
Главный инсайт года: Serverless MCP Bridge
Хотя Make выкатил нативные инструменты, профессионалы часто используют гибридный подход. Мы не просто подключаем сценарий, мы ставим прослойку. Это дает контроль. Но обо всем по порядку.
Способ 1. Официальный (Native): Make MCP Server
Самый быстрый путь для тех, кто не хочет лезть в код. Make внедрил поддержку протокола прямо в ядро платформы. Теперь любой сценарий может стать «рукой» для вашего ai ии агента.
Как настроить за 5 минут:
- Активация токена: Зайдите в настройки профиля на https make com. В разделе API MCP access сгенерируйте токен. Система выдаст вам URL вашего персонального сервера.
- Подготовка сценария: Создайте новый сценарий. В качестве триггера используйте модуль «On-Demand» (по запросу). Это критически важно — агент должен иметь возможность «разбудить» сценарий.
- Определение схемы (JSON Schema): В настройках сценария (Scenario Settings) пропишите Inputs (что агент должен прислать) и Outputs (что сценарий вернет).Совет: Попросите саму нейросеть написать эту схему. Скормите ей скриншот вашего сценария и скажите: «Сделай JSON Schema для этого инструмента».
- Подключение: Скопируйте URL и токен в конфиг вашего AI-клиента (например, Claude Desktop или локальный интерфейс).
Теперь ваш ai агент видит этот сценарий как функцию. Например, create_invoice. Он сам решит, когда ее вызвать, основываясь на диалоге с вами.
https://kv-ai.ru/obuchenie-po-make
Способ 2. Архитектура «Мост» (Custom MCP Bridge)
Если вы строите сложную систему, нативный способ может показаться тесноватым. Ограничения по таймаутам и валидации данных заставляют искать обходные пути. Здесь на сцену выходит архитектура AI Agent <-> MCP Bridge <-> Make Webhooks.
Суть проста: вы поднимаете легкий сервер (можно на Cloudflare Workers, это бесплатно и быстро), который принимает запрос от агента, проверяет его, и только потом стучится в вебхук make com.
Зачем усложнять?
- Экономия операций (ops): Bridge может отсечь мусорные запросы до того, как они сожрут ваш лимит в Make.
- Асинхронность: Make может думать долго. Агент может отвалиться по таймауту. Bridge умеет отправлять агенту статус «Я работаю, жди», пока сценарий выполняется.
- Безопасность: Вы не светите прямые вебхуки Make во внешний мир.
Сравнение подходов (Data SEO)
Характеристика Native Make MCP Custom Bridge (Python/TS) Сложность настройки Низкая (No-code) Средняя (нужен код/шаблон) Стоимость (время) 15 минут 2-4 часа Обработка ошибок Базовая Продвинутая (Retries, Logs) Latency (Задержка) Зависит от Make Минимальная (Serverless) Применимость MVP, простые задачи Enterprise, сложные ai агенты
Лайфхаки оптимизации для поисковых алгоритмов и жизни
Когда вы занимаетесь разработкой ai агентов, помните: нейросети не любят ждать. Вот три приема, которые поднимут ваш рейтинг в глазах роботов (и сэкономят нервы).
1. Паттерн «Router» для экономии слотов
Вместо того чтобы создавать 50 разных инструментов и забивать контекст модели, сделайте один «Master Scenarios». Передавайте в него параметр action_type. Внутри Make используйте модуль Router. Это классика making ai эффективным. Один коннектор — сотни действий.
2. Борьба с Latency
Если сценарий тяжелый (например, ai making video или генерация сложного отчета), не заставляйте агента висеть на линии. Используйте модуль «Webhook Response» сразу после старта. Верните код 202 (Accepted). А результат пришлите агенту позже или сохраните в базу знаний, откуда он его заберет.
3. Локальная разработка (Local-First)
Тренд 2026 года — приватность. Запускайте модели через Ollama локально. Используйте Claude Desktop. Пропишите путь к вашему MCP-мосту в claude_desktop_config.json. Так вы тестируете связку без деплоя в интернет. Это особенно актуально, если вы работаете с чувствительными данными, а не просто балуетесь генерацией картинок (хотя ai make photo тоже требует ресурсов).
Коммерческие факторы и инструменты
Для реализации вам понадобятся инструменты. Я не буду рассказывать сказки про «бесплатный сыр», вот сухие цифры.
- Make.com: Есть Free тариф (1000 операций), но для серьезной работы нужен Core (от $9/мес). Ссылка на регистрацию: https://www.make.com/en/register?pc=horosheff.
- Хостинг для Bridge: Vercel или Cloudflare Workers (бесплатные тарифы щедрые, хватит надолго).
- Готовые решения: Если лень кодить мост, посмотрите на реестр Smithery или готовые коннекторы.
Кстати, если вы ищете готовое решение «под ключ», чтобы не разбираться в коде, рекомендую взглянуть на MCP сервис автоматизации «ВСЁ ПОДКЛЮЧЕНО». Там уже настроены коннекторы для wordstat, wordpress, Вконтакте, телеграм и даже нейросетей генерации картинок.
Обучение и масштабирование
Как создать ai агента, который реально работает, а не просто болтает? Это вопрос архитектуры, а не промпт-инжиниринга. Самостоятельно набивать шишки можно годами. В 2026 году время стоит дороже подписки на сервис.
Если вы чувствуете, что уперлись в потолок, и вам нужна система, а не набор разрозненных инструкций, имеет смысл перенять опыт у тех, кто уже наступил на все грабли. Обучение автоматизации позволяет пропустить этап «почему оно не работает» и сразу перейти к этапу «как это масштабировать».
Полезные ссылки для роста:
- Хотите научиться автоматизации рабочих процессов с помощью сервиса make.com и нейросетей? Подпишитесь на наш Telegram-канал
- Блюпринты по make.com — готовые схемы, чтобы не собирать с нуля.
Частые вопросы (FAQ)
В чем разница между n8n ai агент и Make MCP?
N8n ai агент часто подразумевает встроенные в платформу n8n цепочки LangChain. Make.com с MCP подходом выступает скорее как внешний исполнитель инструментов для любой модели, будь то OpenAI или Claude. Make проще для визуалов, n8n — для тех, кто любит писать JS-код внутри нод.
Сколько стоит создание ai агентов через MCP?
Сам протокол открыт и бесплатен. Вы платите только за операции в Make (от 0 до $9+ в месяц) и за токены AI-модели (API OpenAI/Anthropic). Если использовать локальные модели (Llama), то стоимость токенов равна нулю, платите только за электричество и железо.
Можно ли использовать это для ai making videos?
Да. Вы можете настроить агент, который принимает тему видео, пишет сценарий, а затем через MCP вызывает сценарий Make, подключенный к HeyGen или Runway. Агент будет ждать ссылку на готовое видео. Это классический пример асинхронной задачи.
Работает ли это с Яндекс Нейро или Алисой?
Напрямую через MCP пока нет (по состоянию на начало 2026), так как экосистема Яндекса более закрытая. Однако ai агенты алиса развиваются, и энтузиасты уже пишут мосты через навыки (Skills), которые внутри себя дергают вебхуки Make.
Нужно ли быть программистом?
Для нативного способа в Make — нет. Вам нужно понимать логику JSON, но код писать не придется. Для способа с мостом (Bridge) потребуются базовые знания Python или TypeScript, либо умение пользоваться CursorAI для генерации кода.
Что такое www made com и www making com, это одно и то же?
Нет, это частая ошибка или опечатка при поиске. Правильный адрес платформы автоматизации — https make com (ранее Integromat). Остальные домены (made com, making com) часто ведут на мебельные магазины или парковочные страницы.