# MCP vs API в Claude Code: что выбрать и подключить для первого теста

> MCP и API дают Claude Code доступ к внешним сервисам, но работают по-разному. Разбираю отличие, выбор первого подключения и настройку MCP с нуля.

Источник: https://vibeceh.ru/guides/mcp-protiv-api-chto-podklyuchat-k-claude-code-novichku
Автор: Сергей Мазур · опубликовано 2026-08-05

Если ты ищешь `mcp`, то, скорее всего, хочешь подключить к Claude Code что-то за пределами папки с кодом. MCP и API решают задачу доступа к внешним инструментам, но подключаются и используются по-разному. Ниже я покажу, что такое MCP-сервер, чем он отличается от API, что выбрать новичку и как подключить MCP к Claude Code.

## Что такое MCP и зачем он Claude Code?

я представляю [MCP-сервер](/concepts/mcp) как прослойку между Claude Code и внешним источником. Он открывает модели доступ к данным или действиям: файлам, базе, трекеру задач, браузеру или API. Claude Code подключается к серверу и получает способ работать с системой без отдельной ручной интеграции под каждый запрос.

Представь задачу: найти issue, проверить мониторинг, прочитать данные из базы или открыть страницу в браузере. Сам Claude Code работает с файлами и командами в текущем окружении. Но внешний сервис живёт отдельно. Между ними появляется понятный канал связи MCP.

MCP - это открытый стандарт, который создаёт безопасные двусторонние соединения между источниками данных и инструментами на базе ИИ.

У MCP две стороны:

- внешний источник или сервис;
- AI-приложение, в данном случае Claude Code.

Сервер MCP может работать без отдельного удалённого компьютера. Он запускается локально как процесс на твоём компьютере. Такой вариант подходит для файлов, локального Git-репозитория или скрипта. Удалённый сервер подключается по HTTP и работает как внешний сервис.

Самая полезная граница простая. Если Claude Code уже умеет выполнить задачу через файлы, shell-команду или CLI, MCP не обязателен. Если нужная система живёт отдельно и удобного CLI нет, MCP становится удобным способом дать к ней доступ.

## Что Claude Code получает после подключения MCP?

После подключения MCP Claude Code получает конкретные доступные инструменты. Через них он может искать задачи, запрашивать базу данных, читать мониторинг, открывать страницы, работать с API и запускать рабочие процессы. Набор зависит от подключённого сервера и его настроек.

Важно различать данные и действия.

Данные - это то, что Claude может прочитать:

- записи из базы;
- результаты мониторинга;
- содержимое веб-страницы;
- задачи из трекера;
- сведения из внешнего API.

Действия - это то, что Claude может сделать:

- найти issue;
- создать черновик;
- изменить запись;
- проверить ошибку;
- запустить рабочий процесс;
- передать данные во внешний сервис.

Документация Claude Code перечисляет такие сценарии:

С подключёнными MCP-серверами можно попросить Claude Code реализовать фичи из трекера задач, проанализировать данные мониторинга, выполнить запрос к базе данных, интегрировать дизайн-макеты и автоматизировать рабочие процессы.

Например, Filesystem даёт доступ к указанной папке. Memory хранит локальный граф сущностей и связей. Браузерный сервер открывает страницы и возвращает результаты. Сервер конкретного SaaS может дать сразу поиск, чтение, создание и изменение объектов.

После подключения у Claude Code появляется выбор. Модель смотрит на задачу и доступные инструменты. Поэтому подключённый сервер не означает, что каждый его инструмент будет вызван. Если задачу можно решить встроенным `Grep`, Claude может выбрать встроенный `Grep` и обойтись без MCP.

Я для первого теста беру сервер с результатом, который легко проверить глазами. Прочитать файл, записать факт в Memory или показать список доступных инструментов проще, чем сразу подключать рабочую базу.

## Как связаны MCP client, MCP server и Claude Code?

MCP client - приложение, которое подключается к MCP server. Claude Code выступает таким клиентом: получает запрос модели, обращается к серверу, получает описание доступных инструментов и передаёт результат обратно в модель. MCP server связывает этот запрос с внешними данными или действиями.

Три роли можно держать в голове так:

- Claude Code - приложение, где ты пишешь запрос;
- MCP client - встроенная часть Claude Code, которая держит соединение;
- MCP server - прослойка, которая предоставляет инструменты;
- внешняя система - файлы, база, API, браузер или рабочий сервис.

Ты пишешь: «Найди открытые issues». Claude Code понимает задачу и выбирает доступный инструмент. Клиент отправляет вызов MCP-серверу. Сервер обращается к GitHub или другой системе. Результат возвращается в Claude Code, а затем модель формирует ответ.

Тебе не нужно разбирать внутреннюю реализацию протокола для первого подключения. Достаточно отличать место запроса от места действия. Запрос пишется в Claude Code. Действие выполняется через сервер.

Локальный сервер запускается как процесс на компьютере. Удалённый сервер доступен по URL. Для Claude Code это разные способы добраться до одного результата: получить инструмент и вызвать его.

## Чем MCP отличается от API?

API работает через заранее подготовленную интеграцию: разработчик заранее решает, какие запросы и действия поддержать. MCP даёт модели описание доступных действий, чтобы она могла подобрать нужное по задаче. API удобнее для предсказуемого сценария, MCP - для работы агента с набором внешних инструментов.

Я проверял оба подхода. API - это прямой путь к конкретному сервису. Чтобы получить список задач, приложение отправляет заранее известный запрос. При создании задачи оно отправляет другой запрос. Логику этих вызовов кто-то должен прописать заранее.

MCP добавляет слой, который делает инструменты видимыми для AI-приложения. Claude Code получает их описания и выбирает нужное действие по тексту задачи.

В традиционном API разработчик должен заранее предусмотреть каждое действие, которое когда-либо понадобится интеграции, и создать его заранее. С MCP AI сам решает, что делать, исходя из твоего запроса.

MCP не заменяет API внутри сервиса. Часто MCP-сервер сам обращается к API. Разница в уровне подключения:

- API даёт прямой программный доступ;
- MCP упаковывает доступные действия в формат, с которым работает AI-приложение.

Если нужен один точный вызов по фиксированному сценарию, прямой API может быть проще. Если нужно дать Claude Code набор действий во внешнем сервисе, MCP удобнее.

Есть и ограничение. Модель выбирает инструмент не идеально и не всегда. MCP не превращает задачу в гарантированную автоматизацию. Для обязательного действия нужны отдельные ограничения или hook.

## Что выбрать новичку: MCP, API или встроенный инструмент?

Начни со встроенного инструмента Claude Code, если задача связана с файлами, правками и командами. Бери прямой API для одного предсказуемого сценария. Выбирай MCP, когда нужен внешний сервис, база или цепочка действий, которую Claude Code не может выполнить напрямую через доступные файлы и CLI.

![Кот одобряет выбор MCP среди встроенного инструмента и API.](https://s3.regru.cloud/crossmark/statejnik/images/guides/mcp-protiv-api-chto-podklyuchat-k-claude-code-novichku/kadr-1.webp)

| Ситуация | Что выбрать | Причина |
|---|---|---|
| Прочитать и изменить файлы проекта | Встроенный инструмент | Claude Code уже работает с файлами |
| Запустить команду или скрипт | Bash или CLI | MCP добавит лишний слой |
| Выполнить один фиксированный запрос | API | Логику проще задать заранее |
| Дать Claude доступ к SaaS | MCP | Нужны действия и данные внешнего сервиса |
| Работать с базой данных | MCP, если есть готовый сервер | Модель получает набор запросов и действий |
| Управлять браузером | Локальный MCP | Claude Code запускает сервер на компьютере |
| Использовать несколько действий во внешней системе | MCP | Модель может выбирать инструмент по задаче |
| Запускать действие строго на событие | Hook | MCP сам не гарантирует вызов |

Правило из документации Anthropic звучит ещё короче:

MCP-серверы нужны, чтобы Claude подключался к внутренним инструментам, источникам данных и API, к которым иначе не может получить доступ.

Я бы не подключал MCP ради самого факта подключения. Чтение файла обходится без него. Для одного запроса к сервису API может оказаться прямее. MCP оправдан, когда Claude должен работать с внешней системой в формате помощника: искать, проверять, сравнивать и выполнять несколько связанных действий.

Если не знаешь, с чего начать, выбери локальный Filesystem. Он даёт понятный результат и ограничивает доступ одной папкой.

MCP полезен не только как настройка инструмента. На практикуме я показываю, как задавать ИИ-агенту границы, проверять реальные действия и не отдавать ему весь проект одним непрозрачным запросом. Практика здесь важнее определения протокола:

## Какие MCP-серверы подходят для первого теста?

Для первого теста подходят локальные Filesystem, Everything и Memory. Filesystem читает только указанные папки, Everything показывает возможности протокола, а Memory сохраняет локальные сущности и связи. Эти варианты не требуют внешнего аккаунта. Серверы с токеном, OAuth, облачной базой или рабочими данными лучше оставить на следующий шаг. Подробный разбор подключения первого сервера - в статье [MCP-сервер что это: 7 шагов до первого инструмента](/guides/mcp-podklyuchit-pervyj-instrument).

### Filesystem

Filesystem - самый понятный старт. Сервер получает путь к разрешённой папке. Доступ ко всему компьютеру ему не предоставляется.

```bash
mkdir -p mcp-demo
claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"
```

Создай файл и запусти Claude Code:

```bash
echo "MCP works" > mcp-demo/test.txt
claude
```

Проверочный запрос:

```text
Прочитай mcp-demo/test.txt и скажи, что в нём написано.
```

Официальная коллекция MCP-серверов показывает тот же принцип: путь к разрешённой папке передаётся серверу аргументом. [GitHub - Model Context Protocol Servers](https://github.com/modelcontextprotocol/servers)

### Everything

Everything нужен для проверки самого подключения:

```bash
claude mcp add everything -- npx -y @modelcontextprotocol/server-everything
```

После запуска попроси:

```text
Покажи, какие инструменты и ресурсы доступны через сервер everything.
```

Репозиторий прямо называет Everything тестовым сервером, который служит для проверки. [README Everything](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/blob/main/src/everything/README.md)

### Memory

Memory хранит локальный граф сущностей и связей:

```bash
claude mcp add memory -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
```

Проверка:

```text
Запомни: в этом проекте цвет кнопок должен быть оранжевым.
```

В новом запросе:

```text
Какой цвет кнопок используется в этом проекте?
```

Для GitHub нужен Personal Access Token. Google Workspace требует Google Cloud и OAuth. PostgreSQL требует уже работающую базу, поэтому эти варианты подойдут для следующего этапа.

## Что нужно установить перед подключением MCP?

Для локального Filesystem-сервера нужны Claude Code, Node.js и доступная команда `npx`. Для Git-сервера нужен локальный Git-репозиторий и `uvx`. Для Fetch нужен интернет. Удалённый HTTP-сервер не требует локальной установки самого сервера, но может потребовать URL, токен или OAuth-вход.

Перед локальным подключением проверь команды:

```bash
node --version
npx --version
claude --version
```

Filesystem запускается через `npx`, поэтому без Node.js команда не сработает. Git-сервер использует локальный репозиторий и `uvx`. Если выбранный сервер требует отдельную базу, браузер или аккаунт, одной установки Claude Code недостаточно.

Проверь текущую папку:

```bash
pwd
ls
```

Для Filesystem папка может быть создана прямо перед тестом:

```bash
mkdir -p mcp-demo
```

Fetch требует интернет, потому что получает страницу по URL. Для первого запроса бери публичную страницу. Подключать внутренние панели и локальные адреса к первому эксперименту не стоит.

Если Node.js установлен через NVM, Claude Code может увидеть другой `PATH`, чем терминал. Тогда `node` или `npx` не найдутся. Проверь путь:

```bash
which node
which npx
```

При нестабильном окружении используй абсолютный путь к исполняемому файлу.

## Как подключить MCP к Claude Code шаг за шагом?

Базовое подключение разобрано в статье [MCP-сервер что это: 7 шагов](/guides/mcp-podklyuchit-pervyj-instrument). Здесь - тонкости: добавь сервер командой `claude mcp add`, проверь его через `claude mcp list`, перезапусти Claude Code и открой `/mcp`. Статус `Connected` показывает соединение, но не доказывает реальный вызов. Заверши проверку запросом, в котором явно попросишь Claude использовать конкретный MCP-сервер.

![Собака показывает лапой на последовательность команд подключения MCP.](https://s3.regru.cloud/crossmark/statejnik/images/guides/mcp-protiv-api-chto-podklyuchat-k-claude-code-novichku/kadr-2.webp)

Так результат не смешается с рабочими файлами.

   ```bash
   mkdir -p mcp-demo
   echo "MCP works" > mcp-demo/test.txt
   ```

Папка нужна и для проверки доступа Filesystem, и для понимания текущего проекта.

Команда передаёт серверу только разрешённую папку.

   ```bash
   claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"
   ```

`--` отделяет параметры Claude Code от команды, которая запускает MCP-сервер.

Сначала смотри состояние вне интерактивной сессии.

   ```bash
   claude mcp list
   ```

Нужный результат:

   ```text
   ✔ Connected
   ```

Другие статусы тоже полезны. `Needs authentication` означает, что сервер доступен, но ждёт входа или токен. `Failed to connect` означает, что сервер не ответил. `Pending approval` означает, что проектный сервер ещё не одобрен.

Полный перезапуск нужен после изменения `.mcp.json` или конфигурации проекта.

   ```bash
   claude
   ```

Если Claude Code уже был открыт во время добавления сервера, закрой текущую сессию и запусти её снова.

Эта команда показывает настроенные серверы, статус соединения и одобрение проекта.

   ```text
   /mcp
   ```

Убедись, что `filesystem` виден в списке. Если сервер проектный, здесь может появиться действие для одобрения.

Не проверяй MCP вопросом, который Claude легко решит встроенным инструментом.

   

В ответе должен появиться реальный вызов инструмента Filesystem и текст `MCP works`.

Для HTTP-сервера не нужен локальный процесс, но нужен URL.

   ```bash
   claude mcp add --transport http claude-code-docs https://code.claude.com/docs/mcp
   ```

Затем проверь список:

   ```bash
   claude mcp list
   ```

Если сервер требует вход, выбери его и выполни Authenticate.

   ```text
   /mcp
   ```

После OAuth попроси Claude обратиться именно к этому серверу:

   ```text
   Используй сервер claude-code-docs и найди, что делает переменная MCP_TIMEOUT.
   ```

Если статус подключения не появляется, запусти команду сервера отдельно.

   ```bash
   npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"
   ```

Для stdio-сервера такой запуск помогает увидеть ошибку `npx`, Node.js, пути или обязательной переменной окружения.

После успешного теста запиши имя сервера, scope и способ запуска в заметку проекта.

   ```text
   filesystem
   local
   npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem
   ```

Не добавляй рабочие токены в такую заметку. Секреты храни через переменные окружения, OAuth или заголовки.

## Где хранится настройка MCP и какой scope выбрать?

`local` хранит сервер только для тебя в текущем проекте, `user` делает подключение доступным во всех проектах, а `project` сохраняет конфигурацию в `.mcp.json` для команды. Для личного теста выбирай `local`, для общего репозитория - `project`, для личного глобального инструмента - `user`.

| Scope | Где хранится | Область действия |
|---|---|---|
| `local` | `~/.claude.json` в записи текущего проекта | Только ты и текущий проект |
| `user` | `~/.claude.json` в секции `mcpServers` | Только ты и все проекты |
| `project` | `.mcp.json` в корне проекта | Все, кто клонирует проект |

Локальный тест:

```bash
claude mcp add --scope local filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"
```

Подключение для всех личных проектов:

```bash
claude mcp add --scope user memory -- npx -y @modelcontextprotocol/server-memory
```

Командная конфигурация:

```bash
claude mcp add --scope project filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"
```

Проектный сервер лежит в `.mcp.json`. Не клади его в `.claude/settings.json`: это другой файл и другая настройка.

Перед коммитом проверь `.mcp.json`. Имя сервера, команда и путь могут быть общими, но секреты не должны попадать в репозиторий.

## Сколько инструментов подключать, чтобы не раздувать контекст?

Подключай только те MCP-серверы, которые нужны текущей задаче. Каждый сервер добавляет описания инструментов, а результаты вызовов тоже попадают в [контекст](/concepts/kontekst). В примере Anthropic выборочная загрузка снизила объём определений с 150 000 до 2 000 токенов. Получается наглядная цена лишнего набора.

Anthropic описывает агентов с сотнями и тысячами инструментов через десятки MCP-серверов. Такой масштаб возможен, но он не бесплатен для контекста.

В одном примере загрузка определений инструментов снизилась со 150 000 до 2 000 токенов после выборочной загрузки.

Большой набор создаёт две проблемы:

- модель получает больше схем, среди которых нужно выбирать;
- результаты вызовов занимают место рядом с кодом и инструкциями.

Для первого месяца я бы держал рядом один-два сервера. Не потому, что есть официальная безопасная цифра. Такой предел помогает понять, какой инструмент реально сработал и где возникла ошибка.

Если работаешь с файлами, не добавляй одновременно браузер, GitHub, базу и несколько серверов памяти без задачи. Сначала проверь один сценарий. Потом добавляй следующий сервер и снова проверяй список инструментов.

## Почему MCP подключён, но Claude его не использует?

Подключение MCP не заставляет Claude вызывать его инструменты. Модель выбирает способ решения на каждом ходе и может предпочесть встроенный `Grep`, shell-команду или чтение файла. Сначала проверь `/mcp`, затем сформулируй запрос с явным названием сервера и запретом на встроенную замену.

![Мужчина закрывает лицо ладонью рядом с запросом на явный вызов MCP.](https://s3.regru.cloud/crossmark/statejnik/images/guides/mcp-protiv-api-chto-podklyuchat-k-claude-code-novichku/kadr-3.webp)

Симптом выглядит обманчиво: статус `Connected` есть, но в ответе нет вызова MCP.

Причина может быть нормальной. Claude видит задачу и выбирает встроенный способ. Для поиска по файлам `Grep` часто проще, чем внешний сервер.

Проверяй в два этапа:

1. Открой `/mcp` и убедись, что сервер подключён.
2. Отправь запрос, где MCP нужен явно.

Если инструмент должен вызываться всегда при событии, MCP сам по себе не даёт такой гарантии. Для обязательного вызова в фактуре указан hook с типом `mcp_tool`.

Claude Code в основном игнорировал его. Ошибки не было, неудачного вызова тоже. Он просто использовал grep. Иногда вызывал инструмент, обычно нет.

Не считай отсутствие вызова доказательством поломки. Сначала проверь, действительно ли запрос требовал именно MCP.

## Что делать, если MCP не появляется или не подключается?

Если список MCP пуст, проверь текущую папку и путь конфигурации. После изменения `.mcp.json` полностью перезапусти сессию. Если не подключается удалённый сервер, проверь URL. Если не стартует локальный stdio-сервер, выполни его команду напрямую и проверь `npx`, `uvx`, Node.js и `PATH`.

Иди по порядку:

1. Проверь текущий проект:

```bash
pwd
ls -la
```

`claude mcp add` мог быть выполнен в другой папке. Проектный сервер привязан к текущему проекту.

2. Загляни в файл:

```bash
ls -la .mcp.json
```

Проектная конфигурация должна лежать в корне проекта. Не ищи её в `.claude/settings.json`.

3. Перезапусти сессию:

```bash
exit
claude
```

Claude Code читает `.mcp.json` при запуске сессии. Изменение файла в уже открытом процессе не обязано появиться сразу.

4. Проверь удалённый URL:

```bash
claude mcp list
```

Статус `Failed to connect` говорит о том, что сервер или URL не ответил. `Needs authentication` указывает на необходимость авторизации.

5. Запусти локальную команду напрямую:

```bash
npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"
```

Так ошибка становится видимой до уровня MCP. Команда может не найти Node.js, пакет или обязательную переменную.

6. Проверь окружение:

```bash
which node
which npx
which uvx
echo "$PATH"
```

При NVM приложение может получить другой `PATH`, чем терминал. В таком случае используй абсолютный путь к `node` или `npx`.

7. Проверь наличие инструментов. Сервер может подключиться, но не зарегистрировать инструменты. Частая причина - отсутствующий API-ключ или другая обязательная переменная окружения.

Если после этого проектный сервер не виден в `/mcp`, не переноси конфигурацию случайно между Claude Code, Claude Desktop и расширением VS Code. Для расширения нет надёжного универсального исправления в фактуре, поэтому обещать конкретный workaround я не буду.

## Как безопасно подключить MCP с OAuth или API-ключом?

Сначала проверь, кому принадлежит сервер и какие действия он получает. Наличие в Anthropic Directory не означает security-аудит. Регистрация удалённого сервера и OAuth-вход - разные этапы. Секреты не храни в общих `env`-блоках: используй переменные окружения, OAuth или персональные заголовки.

Anthropic прямо разделяет листинг и аудит:

Anthropic проверяет коннекторы по критериям добавления в Directory, но не проводит security-аудит и не управляет каждым MCP-сервером.

mcp защита начинается с простых вопросов перед подключением. Проверь:

- источник сервера;
- документацию;
- список запрашиваемых действий;
- способ авторизации;
- куда могут уйти данные;
- какие изменения сервер способен выполнить.

Для OAuth порядок такой:

1. зарегистрируй удалённый сервер;
2. запусти Claude Code;
3. открой `/mcp`;
4. выбери сервер;
5. пройди вход в браузере;
6. вернись в Claude Code и проверь статус.

Регистрация ещё не означает, что вход выполнен. Сервер может отображаться как `Needs authentication`, пока ты не завершишь OAuth.

API-ключ не зашивай прямо в общий проектный файл. Документация предупреждает:

Любой пользователь на машине может прочитать этот файл, поэтому не храни API-ключи и другие учётные данные в блоках `env`.

Для локального сервера переменную можно передать через команду:

```bash
claude mcp add my-service -e API_KEY="$API_KEY" -- npx -y example-mcp-server
```

Для общей конфигурации используй `${VAR}`, OAuth или персональные заголовки. Не коммить ключ в `.mcp.json`.

## Нужно ли новичку создавать собственный MCP-сервер?

В первые один-два месяца собственный MCP-сервер обычно не нужен. Сначала подключи готовый сервер и проверь, закрывает ли он задачу. Собственная разработка оправдана, когда готового подключения нет, а доступ к особой базе, внутреннему процессу или редкому сервису нужен регулярно. mcp server creating с нуля - это отдельная задача, и я советую сначала закрыть потребность готовым сервером.

Готовые подключения уже есть для разных сценариев. Anthropic направляет к Directory, где можно искать reviewed connectors, но сам каталог не заменяет проверку доверия.

Сначала попробуй:

- Filesystem для папки;
- Memory для локальных фактов;
- Git для локального репозитория;
- Everything для проверки протокола;
- готовый сервер нужного SaaS;
- удалённый сервер с OAuth, если сервис его поддерживает.

Собственный сервер не появляется из одного промпта без ограничений. Нужно решить, какие данные он открывает, какие действия разрешает и как хранит доступы. Это уже отдельная практическая задача.

Google Workspace показывает цену готовой интеграции: нужны Google Cloud и OAuth-настройки. PostgreSQL требует работающую базу. Если подходящего готового подключения нет, собственный сервер может оказаться оправдан. Но сначала зафиксируй, какой конкретно инструмент нужен, и проверь Directory.

## Вопросы и ответы

MCP-сервер - это прослойка между Claude Code и внешней системой. Он открывает данные или действия, а Claude Code подключается к нему как клиент. Сервер может работать локально или удалённо.

Для первого теста подходят Filesystem, Everything и Memory. Filesystem работает с указанной папкой, Everything проверяет сам факт подключения, а Memory сохраняет локальные сущности и связи. Сервисы с OAuth, токеном или рабочей базой лучше подключать позже.

Для локального сервера используй команду вида `claude mcp add filesystem -- npx -y @modelcontextprotocol/server-filesystem "$PWD/mcp-demo"`. Затем выполни `claude mcp list`, перезапусти Claude Code, открой `/mcp` и отправь запрос с явным названием сервера.

Для Filesystem нужны Claude Code, Node.js и `npx`. Для Git нужен локальный Git-репозиторий и `uvx`. Fetch требует интернет. Удалённому HTTP-серверу локальная установка самого сервера не нужна, но могут потребоваться URL, токен или OAuth.

Локальная и пользовательская конфигурация хранится в `~/.claude.json`. Проектная конфигурация хранится в `.mcp.json` в корне проекта. `local` действует в текущем проекте, `user` во всех личных проектах, `project` подходит для команды.

Сначала зарегистрируй удалённый сервер, запусти Claude Code и открой `/mcp`. Выбери сервер, выполни Authenticate и пройди вход в браузере. Добавление сервера и OAuth-вход являются разными этапами.

Проверь текущую папку, наличие `.mcp.json` и полный перезапуск Claude Code. Затем выполни `claude mcp list`. Для локального сервера запусти команду напрямую и проверь `npx`, `uvx`, Node.js и `PATH`.

Для первого-второго месяца обычно нет. Начни с готового сервера. Собственная разработка нужна, если подходящего подключения нет, а доступ к особой базе или внутреннему процессу требуется регулярно.

- [Introducing the Model Context Protocol - Anthropic](https://www.anthropic.com/research/model-context-protocol)
- [Connect Claude Code to tools via MCP](https://code.claude.com/docs/en/mcp)
- [Connect to MCP servers](https://code.claude.com/docs/en/mcp-quickstart)
- [Debug your configuration](https://code.claude.com/docs/en/debug-your-config)
- [Control MCP server access for your organization](https://code.claude.com/docs/en/managed-mcp)
- [MCP vs. API: What's the difference?](https://zapier.com/blog/mcp-vs-api/)
- [How Claude Code works in large codebases](https://claude.com/blog/how-claude-code-works-in-large-codebases-best-practices-and-where-to-start)
- [Model Context Protocol Servers](https://github.com/modelcontextprotocol/servers)
- [Everything MCP server](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/blob/main/src/everything/README.md)
- [Memory MCP server](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/tree/main/src/memory)
- [Code execution with MCP](https://www.anthropic.com/engineering/code-execution-with-mcp)
- [If Claude Code ignores your MCP server](https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1vf8vo1/if_claude_code_ignores_your_mcp_server_the/)
- [MCP Servers Don't Work with NVM](https://github.com/modelcontextprotocol/servers/issues/64)
- [Claude Code For VS Code does not use MCP servers](https://github.com/anthropics/claude-code/issues/19054)