تبسيط تطوير الذكاء الاصطناعي ببروتوكول سياق النموذج

يُمثل بروتوكول سياق النموذج (MCP) قفزة كبيرة إلى الأمام في عالم الذكاء الاصطناعي، حيث يقدم نهجًا موحدًا لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) والخدمات. يهدف MCP، الذي أطلقته Anthropic في الجزء الأخير من عام 2024، إلى تجاوز القيود المفروضة على عمليات التكامل الخاصة بنموذج معين من خلال إنشاء إطار عمل عالمي مناسب لأي نموذج لغة.

اكتسب اعتماد MCP زخمًا سريعًا. بحلول مارس 2025، أعلنت OpenAI عن دعمها للبروتوكول عبر منصتها، وقامت Microsoft منذ ذلك الحين بدمج توافق MCP في العديد من الخدمات داخل نظامها البيئي. يؤكد هذا الاعتماد الواسع النطاق إمكانات MCP ليصبح المعيار الفعلي لبناء عمليات التكامل عبر نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدية ومصادر البيانات المتنوعة وعدد كبير من الخدمات. يتعمق هذا الدليل الشامل في البنية الأساسية لـ MCP، ويستكشف كيف يقوم بتوحيد عمليات تبادل البيانات، ويقدم رؤى حول دمج MCP في تطبيقاتك الخاصة.

فهم آليات عمل بروتوكول سياق النموذج

يعمل MCP على بنية مباشرة تتكون من ثلاثة مكونات أساسية تسهل التفاعلات السلسة بين نماذج الذكاء الاصطناعي والخدمات ومصادر البيانات:

• مضيفو MCP: تبدأ هذه المكونات وتشرف على الاتصال بين نموذج لغة وخوادم MCP. حاليًا، يدعم عدد محدود فقط من التطبيقات إمكانات الاستضافة، بما في ذلك Claude Desktop و GitHub Copilot.
• خوادم MCP: تم تصميم هذه الخوادم لعرض الموارد والأدوات والمطالبات للعملاء. عادةً ما يتم تشغيلها محليًا على جهاز المستخدم، وغالبًا ما يتم نشرها كحزم npm أو حاويات Docker أو خدمات مستقلة. تجدر الإشارة إلى أنه لا يوجد حاليًا دعم موحد لخوادم MCP البعيدة بالكامل.
• عملاء MCP: هذه هي العمليات الفرعية الخفيفة التي يتم إنشاؤها بواسطة المضيفين. يحتفظ كل عميل باتصال فردي مخصص بخادم، مما يتيح استرداد السياق وتسهيل التفاعلات السلسة.

خادم MCP قادر على توفير ثلاثة أنواع رئيسية من الوظائف:

• الموارد: يتضمن ذلك البيانات المنظمة مثل سجلات قواعد البيانات أو استجابات واجهة برمجة التطبيقات التي يمكن لنموذج اللغة استخدامها للتفاعل مع الملفات المحلية والرجوع إلى المعلومات الخارجية.
• الأدوات: هذه عبارة عن وظائف معروضة للخادم يمكن لنماذج اللغة استدعاءها تلقائيًا بموافقة المستخدم.
• المطالبات: تتكون هذه من مطالبات أو قوالب مطالبات مكتوبة مسبقًا مصممة لمساعدة المستخدمين في إكمال مهام معينة بكفاءة أكبر.

بناء خوادم MCP

يتضمن تطوير خادم MCP عرض واجهات برمجة التطبيقات والبيانات بتنسيق موحد يمكن لخدمات الذكاء الاصطناعي التوليدية استهلاكه بسهولة. يمكن لعميل واحد إنشاء اتصالات بخوادم متعددة في وقت واحد.

تعني هذه الوحدة النمطية أنه يمكن تحويل أي واجهة برمجة تطبيقات متاحة إلى خادم MCP وتعبئتها باستمرار لتطبيق الذكاء الاصطناعي التوليدي. تتمثل إحدى المزايا الرئيسية لـ MCP في قدرتها على تسهيل الوصول السهل إلى الخدمات من خلال أوامر اللغة الطبيعية. علاوة على ذلك، فإنه يخفف عبء بناء عمليات التكامل والمنطق المخصص من خلال العمل كوسيط بين أدوات الذكاء الاصطناعي التوليدية والخدمات المستندة إلى السحابة.

إعطاء الأولوية للخصوصية والتحكم

يضع تصميم MCP تركيزًا قويًا على التحكم في الموارد والخصوصية من خلال بنيته وتدابير حماية البيانات:

• تتطلب الموارد المعروضة من خلال الخوادم موافقة المستخدم قبل أن تتمكن نماذج اللغة من الوصول إليها.
• يمكن تكوين أذونات الخادم لتقييد عرض الموارد، وبالتالي حماية البيانات الحساسة.
• تضمن البنية المحلية أولاً بقاء البيانات على جهاز المستخدم ما لم تتم مشاركتها صراحةً، مما يعزز خصوصية المستخدم والتحكم فيه.

دمج MCP في تطوير التطبيقات: دليل عملي

دعنا نتعمق في مثال عملي لدمج خادم MCP في سير عمل التطوير الخاص بك.

يحتفظ مستودع MCP GitHub بدليل عام لخوادم MCP المتاحة. بالإضافة إلى ذلك، يقدم موفرو الخدمات مثل Microsoft Copilot Studio خوادم MCP الخاصة بهم. أحد الأمثلة البارزة هو خادم MCP الخاص بـ Cloudflare، والذي يمكّنك من التفاعل مباشرةً مع موارد Cloudflare الخاصة بك من خلال عميل يدعم MCP مثل Claude من Anthropic.

لتثبيت خادم Cloudflare MCP (باستخدام NPX)، ما عليك سوى تنفيذ الأمر التالي في جهازك الطرفي: