بروتوكول سياق النموذج: معيار الذكاء الاصطناعي

تفسير بروتوكول سياق النموذج: معيار ناشئ يربط الذكاء الاصطناعي بالبيانات

بروتوكول سياق النموذج (MCP) يتطور بسرعة ليصبح المعيار الأساسي للجيل القادم من التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تم تطوير MCP بواسطة Anthropic في أواخر عام 2024 وتم إصداره كمعيار مفتوح، ويهدف إلى معالجة مشكلة أساسية في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي: كيف يمكن ربط نماذج اللغة الكبيرة (LLM) ووكلاء الذكاء الاصطناعي بشكل سلس وآمن بمجال واسع ومتغير باستمرار من البيانات والأدوات والخدمات في العالم الحقيقي.

أوضحت Anthropic أنه مع تحسن مساعدي الذكاء الاصطناعي ونماذج اللغة الكبيرة التي تقف وراءهم، ‘حتى أكثر النماذج تعقيدًا مقيدة بعزلتها عن البيانات - عالقة خلف صوامع المعلومات والأنظمة القديمة. كل مصدر بيانات جديد يتطلب تنفيذه المخصص، مما يجعل من الصعب توسيع الأنظمة المتصلة حقًا.’

MCP هو الإجابة التي قدمتها Anthropic. تدعي الشركة أنها ستوفر ‘معيارًا عالميًا ومفتوحًا لتوصيل أنظمة الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات، واستبدال عمليات التكامل المجزأة ببروتوكول واحد.’

MCP: محول عالمي لبيانات الذكاء الاصطناعي

في رأيي، MCP هو محول عالمي لبيانات الذكاء الاصطناعي. كما تقول شركة Aisera التي تركز على الذكاء الاصطناعي، يمكنك اعتبار MCP بمثابة ‘منفذ USB-C للذكاء الاصطناعي.’ تمامًا كما قام USB-C بتوحيد الطريقة التي نوصل بها أجهزتنا، فإن MCP يوحد الطريقة التي تتفاعل بها نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الخارجية. بمعنى آخر، وصف جيم زملين، المدير التنفيذي لمؤسسة Linux، MCP بأنه ‘يصبح طبقة الاتصال الأساسية لأنظمة الذكاء الاصطناعي، على غرار ما فعله HTTP للويب.’

على وجه التحديد، يحدد MCP بروتوكولًا قياسيًا يعتمد على JSON-RPC 2.0 يمكّن تطبيقات الذكاء الاصطناعي من استدعاء الوظائف والحصول على البيانات والاستفادة من المطالبات من أي أداة أو قاعدة بيانات أو خدمة متوافقة من خلال واجهة واحدة وآمنة.

بنية ومكونات MCP

يحقق ذلك من خلال اتباع بنية العميل والخادم التي تحتوي على عدة مكونات رئيسية. هذه هي:

• المضيف: التطبيق المدعوم بالذكاء الاصطناعي الذي يحتاج إلى الوصول إلى البيانات الخارجية (مثل، Claude Desktop، بيئة التطوير المتكاملة (IDE)، روبوتات الدردشة).
• العميل: يدير اتصالاً خاصًا وثابتًا مع خادم MCP واحد، ويتعامل مع الاتصال والتفاوض على القدرات.
• الخادم: يكشف عن وظائف محددة - أدوات (وظائف)، وموارد (بيانات) ومطالبات من خلال بروتوكول MCP، متصلًا بمصادر بيانات محلية أو بعيدة.
• البروتوكول الأساسي: طبقة المراسلة الموحدة (JSON-RPC 2.0) تضمن اتصال جميع المكونات بشكل موثوق وآمن.

تحول هذه البنية ‘مشكلة تكامل M×N’ (حيث يجب أن تتصل M من تطبيقات الذكاء الاصطناعي بـ N من الأدوات، مما يتطلب M×N من الموصلات المخصصة) إلى ‘مشكلة M+N’ أبسط. لذلك، تحتاج كل أداة وتطبيق فقط إلى دعم MCP مرة واحدة لتحقيق التشغيل البيني. يمكن أن يوفر هذا للمطورين وقتًا ثمينًا.

كيف يعمل MCP

أولاً، عند بدء تشغيل تطبيق الذكاء الاصطناعي، فإنه يبدأ عميل MCP، ويتصل كل عميل بخادم MCP مختلف. تتفاوض هذه العملاء على إصدارات البروتوكول والقدرات. بمجرد إنشاء اتصال مع العميل، فإنه يستعلم من الخادم عن الأدوات والموارد والمطالبات المتاحة.

بمجرد إنشاء الاتصال، يمكن لنماذج الذكاء الاصطناعي الآن الوصول إلى البيانات والوظائف في الوقت الفعلي للخادم، وتحديث سياقها ديناميكيًا. هذا يعني أن MCP يمكّن روبوتات الدردشة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي من الوصول إلى أحدث البيانات في الوقت الفعلي، بدلاً من الاعتماد على مجموعات البيانات المفهرسة مسبقًا أو التضمينات أو المعلومات المخزنة مؤقتًا في LLM.

لذلك، عندما تطلب من الذكاء الاصطناعي أداء مهمة (على سبيل المثال، ‘ما هي أحدث أسعار الرحلات الجوية من نيويورك إلى لوس أنجلوس؟’)، يقوم الذكاء الاصطناعي بتوجيه الطلب من خلال عميل MCP إلى الخادم ذي الصلة. ثم ينفذ الخادم الوظيفة، ويعيد النتائج، ويدمج الذكاء الاصطناعي هذه البيانات الحديثة في إجابتك.

بالإضافة إلى ذلك، يمكّن MCP نماذج الذكاء الاصطناعي من اكتشاف واستخدام أدوات جديدة في وقت التشغيل. هذا يعني أن وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك يمكنه التكيف مع المهام والبيئات الجديدة دون الحاجة إلى تغييرات كبيرة في التعليمات البرمجية أو إعادة تدريب التعلم الآلي (ML).

باختصار، يستبدل MCP عمليات التكامل المجزأة والمبنية حسب الطلب ببروتوكول واحد ومفتوح. هذا يعني أن المطورين يحتاجون فقط إلى تنفيذ MCP مرة واحدة لتوصيل نموذج الذكاء الاصطناعي بأي مصدر بيانات أو أداة متوافقة، مما يقلل بشكل كبير من تعقيد التكامل والنفقات العامة للصيانة. هذا يجعل حياة المطورين أسهل بكثير.

بشكل أكثر مباشرة، يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء تعليمات برمجية MCP وحل تحديات التنفيذ.

المزايا الأساسية لـ MCP

فيما يلي ما يقدمه MCP:

• تكامل موحد وموحد: يعمل MCP كبروتوكول عالمي يمكّن المطورين من توصيل خدماتهم وواجهات برمجة التطبيقات ومصادر البيانات بواجهة موحدة وموحدة إلى أي عميل ذكاء اصطناعي (على سبيل المثال، روبوتات الدردشة أو IDE أو الوكلاء المخصصين).

• اتصال ثنائي الاتجاه وتفاعلات غنية: يدعم MCP اتصالاً آمنًا وفي الوقت الفعلي وثنائي الاتجاه بين نماذج الذكاء الاصطناعي والأنظمة الخارجية، مما يتيح ليس فقط استرجاع البيانات ولكن أيضًا استدعاء الأدوات وتنفيذ العمليات.

• قابلية التوسع وإعادة استخدام النظام البيئي: بمجرد تنفيذ MCP لخدمة ما، يمكن لأي عميل ذكاء اصطناعي متوافق مع MCP الوصول إليها، مما يعزز نظامًا بيئيًا من الموصلات القابلة لإعادة الاستخدام ويسرع من التبني.

• الاتساق والتشغيل البيني: يفرض MCP تنسيقات طلب/استجابة JSON متسقة. هذا يجعل تصحيح الأخطاء وصيانة وتوسيع عمليات التكامل أسهل، بغض النظر عن الخدمة الأساسية أو نموذج الذكاء الاصطناعي. هذا يعني أيضًا أنه حتى إذا قمت بتبديل النماذج أو إضافة أدوات جديدة، فإن التكامل يظل موثوقًا به.

• أمان محسن والتحكم في الوصول: تم تصميم MCP مع وضع الأمان في الاعتبار، ويدعم التشفير والتحكم الدقيق في الوصول وموافقة المستخدم على العمليات الحساسة. يمكنك أيضًا استضافة خادم MCP الخاص بك ذاتيًا، مما يسمح لك بالاحتفاظ ببياناتك داخليًا.

• تقليل وقت التطوير والصيانة: من خلال تجنب عمليات التكامل المجزأة والمرة الواحدة، يمكن للمطورين توفير الوقت في الإعداد والصيانة المستمرة، مما يسمح لهم بالتركيز على منطق التطبيق والابتكار عالي المستوى. بالإضافة إلى ذلك، فإن الفصل الواضح بين منطق الوكيل ووظائف الواجهة الخلفية يجعل قاعدة التعليمات البرمجية أكثر نمطية وأسهل في الصيانة.

اعتماد MCP والتوقعات المستقبلية

بالنسبة لأي معيار، فإن أهم شيء هو: ‘هل سيتبناه الناس؟’ بعد بضعة أشهر فقط، كانت الإجابة مدوية وواضحة: نعم. أضافت OpenAI الدعم له في مارس 2025. وفي 9 أبريل، أعرب ديميس هاسابيس، قائد Google DeepMind، عن دعمه. وأعرب سوندار بيتشاي، الرئيس التنفيذي لشركة Google، عن موافقته بسرعة. وحذت شركات أخرى حذوها، بما في ذلك Microsoft وReplit وZapier.

هذا ليس مجرد كلام. يتزايد عدد مكتبة موصلات MCP المبنية مسبقًا. على سبيل المثال، أعلنت Docker مؤخرًا أنها ستدعم MCP من خلال دليل MCP. بعد أقل من ستة أشهر من إطلاق MCP، يحتوي الدليل بالفعل على أكثر من 100 خادم MCP من شركات مثل Grafana Labs وKong وNeo4j وPulumi وHeroku وElasticsearch.

بالإضافة إلى ما يمكن لـ Docker الوصول إليه، هناك بالفعل المئات من خوادم MCP. يمكن استخدام هذه الخوادم للمهام التالية:

• روبوتات الدردشة لدعم العملاء: يمكن لمساعدي الذكاء الاصطناعي الوصول إلى بيانات CRM ومعلومات المنتج وتذاكر الدعم في الوقت الفعلي، مما يوفر مساعدة دقيقة وفي السياق.
• بحث المؤسسة المدعوم بالذكاء الاصطناعي: يمكن للذكاء الاصطناعي البحث في مخازن المستندات وقواعد البيانات والتخزين السحابي، وربط الردود بالمستندات المصدر الخاصة بها.
• أدوات المطورين: يمكن لمساعدي الترميز التفاعل مع CVS وأنظمة التحكم في الإصدارات الأخرى وأدوات تتبع المشكلات والوثائق.
• وكلاء الذكاء الاصطناعي: بالطبع، يمكن للوكلاء المستقلين تخطيط المهام متعددة الخطوات وتنفيذ الإجراءات نيابة عن المستخدمين والتكيف مع الاحتياجات المتغيرة من خلال الاستفادة من الأدوات والبيانات المتصلة بـ MCP.

السؤال الحقيقي هو، ما الذي لا يمكن استخدامه MCP من أجله.

يمثل MCP تحولًا نموذجيًا: من الذكاء الاصطناعي الثابت المعزول إلى الأنظمة المتكاملة بعمق والواعية بالسياق والقادرة على العمل. مع نضوج البروتوكول، فسوف يدعم جيلاً جديدًا من وكلاء ومساعدي الذكاء الاصطناعي الذين يمكنهم الاستنتاج والتصرف والتعاون بأمان وكفاءة وعلى نطاق واسع عبر مجموعة كاملة من الأدوات والبيانات الرقمية.

منذ أن ظهر الذكاء الاصطناعي التوليدي لأول مرة في عام 2022، لم أرَ أي تقنية تتطور بهذه السرعة. لكن ما يذكرني حقًا هو ظهور Kubernetes منذ أكثر من عقد من الزمان. في ذلك الوقت، اعتقد الكثيرون أن هناك منافسة ستحدث في منظمات الحاويات، مثل Swarm وMesosphere، وهي برامج منسية الآن تقريبًا. كنت أعرف منذ البداية أن Kubernetes سيكون الفائز.

لذا، سأقوم بالتنبؤ الآن. سيكون MCP هو الاتصال بالذكاء الاصطناعي، وسوف يطلق العنان لإمكانات الذكاء الاصطناعي الكاملة في المؤسسة والسحابة والمجال الأوسع.