تحديات التكامل التقليدي لأدوات الذكاء الاصطناعي
قبل ظهور MCP، اعتمدت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) على عمليات تكامل مخصصة خاصة بالنموذج للوصول إلى الأدوات الخارجية. أدت مناهج مثل ReAct وToolformer وLangChain وLlamaIndex وAuto-GPT، على الرغم من كونها مبتكرة، إلى قواعد تعليمات برمجية مجزأة ويصعب صيانتها. تطلب كل مصدر بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات جديدة غلافها الخاص، وكان يجب تدريب الوكيل خصيصًا لاستخدامه. فرض هذا النهج تدفقات عمل معزولة وغير قياسية، مما يسلط الضوء على الحاجة إلى حل موحد.
- عمليات تكامل مخصصة: استخدمت نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) تقليديًا عمليات تكامل مخصصة خاصة بالنموذج للوصول إلى الأدوات الخارجية.
- قواعد تعليمات برمجية مجزأة: تطلب كل مصدر بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات جديدة غلافها الخاص، مما أدى إلى تعليمات برمجية معقدة ويصعب صيانتها.
- تدفقات عمل غير قياسية: جعلت تدفقات العمل المعزولة من الصعب تحقيق تكامل سلس عبر نماذج وأدوات مختلفة.
تقديم بروتوكول سياق النموذج (MCP)
يقوم بروتوكول سياق النموذج (MCP) بتوحيد كيفية اكتشاف وكلاء الذكاء الاصطناعي واستدعاء الأدوات ومصادر البيانات الخارجية. MCP هو بروتوكول مفتوح يحدد طبقة API شائعة قائمة على JSON-RPC بين مضيفي LLM والخوادم. يعمل MCP كـ “منفذ USB-C لتطبيقات الذكاء الاصطناعي”، ويوفر واجهة عالمية يمكن لأي نموذج استخدامها للوصول إلى الأدوات. يتيح ذلك اتصالات آمنة ثنائية الاتجاه بين مصادر بيانات المؤسسة والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي، ليحل محل الموصلات الجزئية في الماضي.
المزايا الرئيسية لـ MCP
- فصل النموذج عن الأدوات: يمكن للوكلاء الاتصال بخوادم MCP دون الحاجة إلى مطالبات خاصة بالنموذج أو استدعاءات وظائف مشفرة.
- واجهة موحدة: يوفر MCP واجهة مشتركة للنماذج للوصول إلى الأدوات، مما يبسط عملية التكامل.
- اتصالات آمنة: يتيح اتصالات آمنة ثنائية الاتجاه بين مصادر البيانات والأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي.
- إمكانية الوصول الشامل: يمكن لأي نموذج استخدام MCP للوصول إلى الأدوات، مما يجعله حلاً متعدد الاستخدامات.
بدلاً من كتابة مطالبات خاصة بالنموذج أو استدعاءات وظائف مشفرة، يتصل الوكيل ببساطة بواحد أو أكثر من خوادم MCP، يعرض كل منها البيانات أو الإمكانات بطريقة موحدة. يسترد الوكيل (أو المضيف) قائمة بالأدوات المتاحة، بما في ذلك أسماؤها وأوصافها ومخططات الإدخال/الإخراج، من الخادم. يمكن للنموذج بعد ذلك استدعاء أي أداة بالاسم. هذا التوحيد القياسي وإعادة الاستخدام هما المزايا الأساسية مقارنة بالمناهج السابقة.
الأدوار الأساسية التي يحددها MCP
يحدد مواصفات MCP المفتوحة ثلاثة أدوار أساسية: المضيف والعميل والخادم.
- المضيف: تطبيق LLM أو واجهة المستخدم (على سبيل المثال، واجهة مستخدم الدردشة أو IDE أو محرك تنسيق الوكيل) التي يتفاعل معها المستخدم. يدمج المضيف LLM ويعمل كعميل MCP.
- العميل: وحدة البرنامج داخل المضيف التي تنفذ بروتوكول MCP (عادةً عبر SDKs). يعالج العميل المراسلة والمصادقة وتعبئة مطالبات النموذج والاستجابات.
- الخادم: خدمة (محلية أو عن بُعد) توفر السياق والأدوات. قد يلتف كل خادم MCP حول قاعدة بيانات أو واجهة برمجة تطبيقات أو قاعدة تعليمات برمجية أو نظام آخر، ويعلن عن إمكاناته للعميل.
تم استلهام MCP صراحةً من بروتوكول خادم اللغة (LSP) المستخدم في IDEs: تمامًا كما يوحد LSP كيفية استعلام المحررين عن ميزات اللغة، يوحد MCP كيفية استعلام LLMs عن الأدوات السياقية. باستخدام تنسيق رسائل JSON-RPC 2.0 الشائع، يمكن لأي عميل وخادم يلتزمان بـ MCP العمل معًا، بغض النظر عن لغة البرمجة أو LLM المستخدم.
التصميم الفني والهندسة المعمارية
يعتمد MCP على JSON-RPC 2.0 لحمل ثلاثة أنواع من الرسائل: الطلبات والاستجابات والإشعارات، مما يسمح للوكلاء بإجراء استدعاءات الأدوات المتزامنة وتلقي التحديثات غير المتزامنة. في عمليات النشر المحلية، غالبًا ما يقوم العميل بإنشاء عملية فرعية والتواصل عبر stdin/stdout (نقل stdio). في المقابل، تستخدم الخوادم البعيدة عادةً HTTP مع أحداث Server-Sent (SSE) لدفق الرسائل في الوقت الفعلي. تضمن طبقة المراسلة المرنة هذه إمكانية استدعاء الأدوات وتسليم النتائج دون حظر سير العمل الرئيسي لتطبيق المضيف.
يعرض كل خادم ثلاثة كيانات موحدة: الموارد والأدوات والمطالبات.
- الموارد: أجزاء سياق قابلة للاسترداد، مثل الملفات النصية أو جداول قواعد البيانات أو المستندات المخزنة مؤقتًا، والتي يمكن للعميل استردادها عن طريق المعرف.
- الأدوات: وظائف مسماة ذات مخططات إدخال وإخراج محددة جيدًا، سواء كانت واجهة برمجة تطبيقات بحث أو آلة حاسبة أو روتين مخصص لمعالجة البيانات.
- المطالبات: قوالب أو تدفقات عمل اختيارية عالية المستوى توجه النموذج خلال تفاعلات متعددة الخطوات.
من خلال توفير مخططات JSON لكل كيان، يمكّن MCP أي نموذج لغوي كبير قادر (LLM) من تفسير هذه الإمكانات واستدعائها دون الحاجة إلى تحليل مخصص أو عمليات تكامل مشفرة.
تصميم معياري
تفصل بنية MCP بشكل نظيف المخاوف عبر ثلاثة أدوار. يقوم المضيف بتضمين LLM وتنظيم تدفق المحادثة، وتمرير استعلامات المستخدم إلى النموذج ومعالجة مخرجاته. ينفذ العميل بروتوكول MCP نفسه، ويدير جميع تفاصيل تعبئة الرسائل والمصادقة والنقل. يعلن الخادم عن الموارد والأدوات المتاحة، وينفذ الطلبات الواردة (على سبيل المثال، سرد الأدوات أو إجراء استعلام)، ويعيد النتائج المنظمة. يضمن هذا التصميم المعياري، الذي يشمل الذكاء الاصطناعي وواجهة المستخدم في المضيف، ومنطق البروتوكول في العميل، والتنفيذ في الخادم، بقاء الأنظمة قابلة للصيانة والتوسيع وسهلة التطور.
نموذج التفاعل وتدفقات عمل الوكيل
يتبع استخدام MCP في وكيل نمطًا بسيطًا للاكتشاف والتنفيذ. عندما يتصل الوكيل بخادم MCP، فإنه يستدعي أولاً طريقة list_tools() لاسترداد جميع الأدوات والموارد المتاحة. ثم يدمج العميل هذه الأوصاف في سياق LLM (على سبيل المثال، عن طريق تنسيقها في المطالبة). يعرف النموذج الآن أن هذه الأدوات موجودة وما هي المعلمات التي تأخذها.
سير عمل مبسط
- الاكتشاف: يتصل الوكيل بخادم MCP ويسترد قائمة بالأدوات والموارد المتاحة باستخدام طريقة
list_tools(). - التكامل: يدمج العميل هذه الأوصاف في سياق LLM.
- التنفيذ: عندما يقرر الوكيل استخدام أداة، يصدر LLM استدعاء منظمًا (على سبيل المثال، كائن JSON مع
call: tool_name, args: {...}). - الاستدعاء: يتعرف المضيف على هذا كاستدعاء أداة، ويصدر العميل طلب
call_tool()مطابقًا إلى الخادم. - الاستجابة: يقوم الخادم بتنفيذ الأداة ويرسل النتيجة مرة أخرى. ثم يقوم العميل بتغذية هذه النتيجة في المطالبة التالية للنموذج، مما يجعلها تظهر كسياق إضافي.
عندما يقرر الوكيل استخدام أداة (غالبًا ما يتم المطالبة به عن طريق استعلام المستخدم)، يصدر LLM استدعاءً منظمًا (على سبيل المثال، كائن JSON مع \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). يتعرف المضيف على هذا كاستدعاء أداة، ويصدر العميل طلب call_tool() مطابقًا إلى الخادم. يقوم الخادم بتنفيذ الأداة ويرسل النتيجة مرة أخرى. ثم يقوم العميل بتغذية هذه النتيجة في المطالبة التالية للنموذج، مما يجعلها تظهر كسياق إضافي. يتعامل هذا البروتوكول بشفافية مع حلقة الاكتشاف → المطالبة → الأداة → الرد.
التنفيذات والنظام البيئي
MCP مستقل عن التنفيذ. يتم الاحتفاظ بالمواصفات الرسمية على GitHub، وتتوفر العديد من لغات SDK، بما في ذلك TypeScript وPython وJava وKotlin وC#. يمكن للمطورين كتابة عملاء أو خوادم MCP في مكدسهم المفضل. على سبيل المثال، يتضمن OpenAI Agents SDK فئات تتيح سهولة الاتصال بخوادم MCP القياسية من Python. يوضح البرنامج التعليمي لـ InfraCloud إعداد خادم MCP لنظام الملفات يعتمد على Node.js للسماح لـ LLM بتصفح الملفات المحلية.
نظام بيئي متنامي
- لغات SDK: متوفرة في TypeScript وPython وJava وKotlin وC#.
- خوادم مفتوحة المصدر: أصدرت Anthropic موصلات للعديد من الخدمات الشائعة، بما في ذلك Google Drive وSlack وGitHub وPostgres وMongoDB وتصفح الويب باستخدام Puppeteer، من بين أمور أخرى.
- المنصات المتكاملة: دمج Claude Desktop وAgent Development Kit من Google وAgents SDK من Cloudflare دعم MCP.
- الوكلاء التلقائيون: يمكن لـ Auto-GPT الاتصال بـ MCP، مما يتيح اكتشاف الأدوات واستخدامها بشكل ديناميكي.
بمجرد أن يبني فريق واحد خادمًا لـ Jira أو Salesforce، يمكن لأي وكيل متوافق استخدامه دون إعادة صياغة. على جانب العميل/المضيف، قامت العديد من منصات الوكلاء بدمج دعم MCP. يمكن لـ Claude Desktop الاتصال بخوادم MCP. تعامل مجموعة أدوات تطوير الوكيل من Google خوادم MCP كموفري أدوات لنماذج Gemini. أضاف Agents SDK من Cloudflare فئة McpAgent بحيث يمكن لأي FogLAMP أن يصبح عميل MCP مع دعم المصادقة المضمن. حتى الوكلاء التلقائيون مثل Auto-GPT يمكنهم الاتصال بـ MCP: بدلاً من ترميز وظيفة محددة لكل واجهة برمجة تطبيقات، يستخدم الوكيل مكتبة عميل MCP لاستدعاء الأدوات. يعد هذا الاتجاه نحو الموصلات العالمية ببنية وكيل مستقل أكثر نموذجية.
من الناحية العملية، يمكّن هذا النظام البيئي أي مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي من الاتصال بمصادر بيانات متعددة في وقت واحد. يمكن للمرء أن يتخيل وكيلاً يستخدم، في جلسة واحدة، خادم MCP للمستندات الخاصة بالشركة، وآخر لاستعلامات CRM، وآخر للبحث عن الملفات على الجهاز. يتعامل MCP حتى مع اصطدامات التسمية بأمان: إذا كان لدى خادمين أداة تسمى “analyze”، فيمكن للعملاء تسميتهما (على سبيل المثال، “ImageServer.analyze” مقابل “CodeServer.analyze”) بحيث يظلان متاحين دون تعارض.
مزايا على النماذج السابقة
يجلب MCP العديد من المزايا الرئيسية التي تفتقر إليها الطرق السابقة:
- تكامل موحد: يوفر MCP بروتوكولًا واحدًا لجميع الأدوات.
- اكتشاف الأدوات الديناميكي: يمكن للوكلاء اكتشاف الأدوات في وقت التشغيل.
- إمكانية التشغيل البيني وإعادة الاستخدام: يمكن لخادم الأدوات نفسه خدمة العديد من عملاء LLM.
- قابلية التوسع والصيانة: يقلل MCP بشكل كبير من العمل المكرر.
- نظام بيئي قابل للتركيب: يتيح MCP سوقًا للخوادم المطورة بشكل مستقل.
- الأمان والتحكم: يدعم البروتوكول تدفقات ترخيص واضحة.
المزايا الرئيسية ملخصة
- بروتوكول موحد: يقدم MCP بروتوكولًا موحدًا واحدًا لجميع الأدوات، مما يبسط التطوير ويزيل الحاجة إلى منطق تحليل مخصص.
- اكتشاف وقت التشغيل: يمكن للوكلاء اكتشاف الإمكانات المتاحة ديناميكيًا، مما يلغي الحاجة إلى إعادة التشغيل أو إعادة البرمجة عند إضافة أدوات جديدة.
- نموذج مستقل: يسمح MCP لخادم الأدوات نفسه بخدمة العديد من عملاء LLM، وتجنب الإغلاق على بائع واحد وتقليل جهود هندسية مكررة.
- تقليل الازدواجية: يمكن للمطورين كتابة خادم MCP واحد لمهام مثل البحث عن الملفات، مما يفيد جميع الوكلاء عبر جميع النماذج.
- نظام بيئي مفتوح: يشجع MCP سوقًا مفتوحًا للموصلات، على غرار واجهات برمجة تطبيقات الويب.
- تدفقات الترخيص: يدعم MCP تدفقات ترخيص واضحة، مما يعزز إمكانية التدقيق والأمان مقارنة بالمطالبات ذات الشكل الحر.
التأثير الصناعي والتطبيقات الواقعية
يتزايد اعتماد MCP بسرعة. استثمر كبار البائعين والأطر علنًا في MCP أو معايير الوكيل ذات الصلة. تستكشف المؤسسات MCP لدمج الأنظمة الداخلية، مثل CRM وقواعد المعرفة ومنصات التحليلات، في المساعدين الذين يعملون بالذكاء الاصطناعي.
حالات استخدام ملموسة
- أدوات المطور: تستخدم محرر التعليمات البرمجية ومنصات البحث MCP لتمكين المساعدين من الاستعلام عن مستودعات التعليمات البرمجية والوثائق وسجل الالتزام.
- معرفة المؤسسة وروبوتات الدردشة: يمكن لروبوتات مكتب المساعدة الوصول إلى بيانات Zendesk أو SAP عبر خوادم MCP، والإجابة على الأسئلة حول التذاكر المفتوحة أو إنشاء تقارير بناءً على بيانات المؤسسة في الوقت الفعلي.
- جيل معزز الاسترجاع المحسن: يمكن لوكلاء RAG الجمع بين الاسترجاع القائم على التضمين وأدوات MCP المتخصصة لاستعلامات قواعد البيانات أو عمليات البحث في الرسوم البيانية.
- المساعدون الاستباقيون: تراقب الوكلاء الذين يحركهم الحدث تدفقات البريد الإلكتروني أو المهام وتقوم بجدولة الاجتماعات أو تلخيص عناصر الإجراء بشكل مستقل عن طريق استدعاء أدوات التقويم وتدوين الملاحظات من خلال MCP.
في كل سيناريو، يمكّن MCP الوكلاء من التوسع عبر أنظمة متنوعة دون الحاجة إلى إعادة كتابة رمز التكامل، مما يوفر حلول ذكاء اصطناعي قابلة للصيانة وآمنة وقابلة للتشغيل البيني.
مقارنات مع النماذج السابقة
يوحد MCP ويمتد على المناهج السابقة، ويقدم اكتشافًا ديناميكيًا ومخططات موحدة وإمكانية التشغيل البيني عبر النماذج في بروتوكول واحد.
- مقابل ReAct: يوفر MCP للنموذج واجهة رسمية باستخدام مخططات JSON، مما يتيح للعملاء إدارة التنفيذ بسلاسة.
- مقابلToolformer: يقوم MCP بإضفاء الطابع الخارجي على واجهات الأدوات بالكامل من النموذج، مما يتيح دعمًا فوريًا لأي أداة مسجلة دون إعادة تدريب.
- مقابل مكتبات الإطار: يقوم MCP بنقل منطق التكامل إلى بروتوكول قابل لإعادة الاستخدام، مما يجعل الوكلاء أكثر مرونة ويقلل من ازدواجية التعليمات البرمجية.
- مقابل الوكلاء المستقلين: باستخدام عملاء MCP، لا يحتاج هؤلاء الوكلاء إلى تعليمات برمجية مخصصة للخدمات الجديدة، وبدلاً من ذلك يعتمدون على الاكتشاف الديناميكي واستدعاءات JSON-RPC.
- مقابل واجهات برمجة تطبيقات استدعاء الوظائف: يعمم MCP استدعاء الوظائف عبر أي عميل وخادم، مع دعم التدفق والاكتشاف والخدمات المتعددة الإرسال.
القيود والتحديات
على الرغم من وعده، لا يزال MCP ينضج:
- المصادقة والترخيص: تتطلب الحلول الحالية وضع OAuth أو مفاتيح API خارجيًا، مما قد يعقد عمليات النشر بدون معيار مصادقة موحد.
- تدفقات العمل متعددة الخطوات: غالبًا ما يعتمد تنسيق تدفقات العمل طويلة الأمد وذات الحالة على الجدولة الخارجية أو تسلسل المطالبات، حيث يفتقر البروتوكول إلى مفهوم الجلسة المضمن.
- الاكتشاف على نطاق واسع: يمكن أن تكون إدارة العديد من نقاط نهاية خادم MCP مرهقة في البيئات الكبيرة.
- نضج النظام البيئي: MCP جديد، لذلك ليس كل أداة أو مصدر بيانات لديه موصل موجود.
- نفقات التطوير: بالنسبة لاستدعاءات الأدوات الفردية البسيطة، يمكن أن يبدو إعداد MCP ثقيلاً مقارنة باستدعاء API مباشر وسريع.