في الآونة الأخيرة، برز بروتوكول سياق النموذج (MCP) كنقطة محورية في صناعة الذكاء الاصطناعي، حيث جذب اهتمامًا كبيرًا من اللاعبين الرئيسيين مثل OpenAI وGoogle ومختلف المؤسسات داخل وخارج الولايات المتحدة. شارك تشارلي جراهام، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة Second Coffee، مؤخرًا رؤيته حول MCPs وإمكاناتها لإعادة تشكيل المشهد في منشور مدونة. تتعمق هذه المقالة في الإمكانيات والقيود الحالية لـ MCPs، بناءً على بحث متعمق وتجربة عملية في بناء خوادم MCP التجريبية.
فهم MCPs: سد الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي والبيانات الخارجية
يمكن تصور MCPs على أنها واجهات برمجة تطبيقات (APIs) موحدة تعمل كرابط حاسم بين مصادر البيانات الخارجية أو التطبيقات ونماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل ChatGPT أو Claude. تمكن هذه البروتوكولات نماذج الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي من مواقع السفر، وإدارة التقويمات، وحتى معالجة الملفات على جهاز الكمبيوتر.
في حين أن بعض أدوات الذكاء الاصطناعي مثل Claude وCursor وOpenAI تستخدم بالفعل ميزات تكامل مخصصة، فإن MCPs تقدم تنسيقًا عالميًا وموحدًا لجميع هذه التفاعلات، مما يعزز تنوعها إلى حد كبير.
يتكون MCP بشكل أساسي من مكونين: عميل (مثل ChatGPT) وخادم (مثل موقع ويب لجدولة الرحلات الجوية). عند استخدامهما معًا، فإنهما يمكّنان نماذج الذكاء الاصطناعي من الوصول إلى البيانات في الوقت الفعلي، وتنفيذ الإجراءات عبر الإنترنت، والعمل بشكل أشبه بالوكلاء الاستباقيين بدلاً من روبوتات الدردشة الثابتة.
حاليًا، يكتسب نوعان رئيسيان من MCPs زخمًا. النوع الأول يلبي احتياجات المطورين، ويتجسد في أدوات مثل Cursor أو Claude Code، والتي يمكن تشغيلها على أجهزة مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة لإدارة الملفات وتنفيذ البرامج النصية. النوع الثاني موجه نحو التطبيقات الواقعية، ويركز على أنشطة مثل البحث عن المنتجات، وتسجيل النطاقات، وحجز الأحداث، أو إرسال رسائل البريد الإلكتروني.
لاستكشاف الآثار العملية، تم تطوير نوعين متميزين من MCPs. الأول، المسمى GPT Learner، هو خادم مطور مصمم لمساعدة المستخدمين على توجيه Cursor في تذكر الأخطاء وتجنب التكرار. إذا قام Claude أو Cursor بالكتابة فوق التعليمات البرمجية بشكل غير صحيح، فإن الأداة تسمح للمستخدمين بتسجيل الخطأ والتعلم منه، وتخزين النهج الصحيح للرجوع إليه في المستقبل.
المشروع الثاني هو MCP لسوق التنبؤ يربط نماذج اللغة الكبيرة بموقع ويب، betsee.xyz، الذي يجمع أسواق التنبؤ في الوقت الفعلي. عندما يطرح المستخدم على Claude سؤالاً مثل، ‘ما هي الآثار الثانوية لتعليق ترامب للتعريفات، وما الذي يراهن عليه الناس؟’، يُرجع MCP الأسواق ذات الصلة والاحتمالات في الوقت الفعلي من Polymarket أو Kalshi.
لماذا MCPs ليست جاهزة تمامًا للعرض الأول
كشف بناء هذين MCPs عن العديد من الرؤى الرئيسية، وعلى رأسها أن MCPs ليست جاهزة بعد للاعتماد على نطاق واسع.
تجربة المستخدم الحالية مع MCPs أقل من مثالية. معظم روبوتات الدردشة، مثل ChatGPT، لا تدعم خوادم MCP حتى الآن. من بين أولئك الذين يدعمون، غالبًا ما يتطلب التثبيت تعديل JSON يدويًا، وهي عملية بعيدة كل البعد عن كونها سهلة الاستخدام. تميل روبوتات الدردشة مثل Cursor وClaude إلى مطالبة المستخدمين بكل طلب وغالبًا ما تُرجع معلومات غير كاملة أو إخراج JSON خام، مما يجعل التجربة غير مريحة وغير مرضية.
باستخدام إصدار سطح المكتب من Claude للاستعلام عن MCP لسوق التنبؤ، غالبًا ما فشل في توفير الروابط أو الأسعار ما لم يُطلب منه ذلك صراحةً، وفي بعض الأحيان، لم يستدع الخادم على الإطلاق. المطالبات المنبثقة المستمرة من Claude عند استخدام MCPs قللت من اهتمام المستخدم. في حين أنه من المتوقع معالجة سلسة واستجابات ذات مغزى من MCPs في المستقبل، إلا أن التكنولوجيا لم تصل إلى هذه المرحلة بعد.
الأمن هو مصدر قلق كبير آخر. نظرًا لقدرتها على تنفيذ عمليات خارجية والوصول إلى الأنظمة في الوقت الفعلي، تواجه MCPs العديد من التحديات الأمنية. يعد حقن المطالبات وتثبيت الأدوات الضارة والوصول غير المصرح به وهجمات حصان طروادة تهديدات حقيقية للغاية. حاليًا، هناك نقص في الحماية المعزولة وطبقات التحقق ونظام بيئي ناضج للتعامل مع هذه الحالات الشاذة.
توضح هذه المشكلات أن MCP لا تزال تقنية تجريبية.
الدور الحاسم للعميل
الدرس المهم الذي تعلمته أثناء بناء هذه الخوادم هو أن العميل، وليس الخادم، هو الذي يقرر في النهاية مستقبل MCPs.
أولئك الذين يتحكمون في التفاعل مع النماذج الكبيرة يتحكمون أيضًا في الأدوات التي يراها المستخدمون، والتي يتم تشغيلها، والاستجابات التي يتم عرضها. يمكن للمرء إنشاء خادم MCP الأكثر فائدة في العالم، لكن العميل قد لا يستدعيه، أو قد يعرض نصف ناتجه فقط، أو قد لا يسمح بتثبيته حتى.
MCPs وظهور حراس البوابة
تعني القوة الحاسمة للعميل أن MCPs ستخضع في النهاية لحوكمة مثل محركات البحث ومتاجر التطبيقات. سيصبح مقدمو تطبيقات النماذج الكبيرة الرائدون، مثل OpenAI وAnthropic، ‘حراس البوابة’ الجدد، الذين يقررون MCPs التي يمكن إدراجها وتنظيم اكتشافها من خلال خوارزميات التوصية.
منذ إنشائها في أواخر التسعينيات، سيطرت Google على المحتوى المقدم للمستخدمين، مما ساعدهم على بناء أعمال تجارية مربحة للغاية. تكتسب روبوتات الدردشة الآن هذه القدرة، لتحل محل ‘الروابط الزرقاء العشرة’ التقليدية لمحرك البحث بإجابات مباشرة. يمكنهم تحديد المحتوى الذي سيتم عرضه، والمحتوى الذي سيتم استبعاده، وكيفية تنسيقه.
من المحتمل أن تشبه عملية تثبيت MCP نموذج متجر التطبيقات. تمامًا كما شكلت Apple وGoogle النظام البيئي المحمول من خلال تحديد التطبيقات الموصى بها أو المثبتة مسبقًا أو المعتمدة، سيحدد عملاء النماذج الكبيرة خوادم MCP التي يتم عرضها والترويج لها وحتى السماح بها على النظام الأساسي. من المرجح أن يؤدي هذا الديناميكي إلى منافسة بين الشركات، وربما ينطوي على مدفوعات لمقدمي النماذج للحصول على توصيات وظهور في النظام البيئي الجديد، مما يعزز إنشاء منصات توزيع MCP عالية الربح.
سيقوم المستخدمون بتثبيت MCPs أو ‘تطبيقات دردشة الذكاء الاصطناعي’ من ‘متاجر MCP’ المنسقة بعناية. ستضيف أدوات مثل Gmail وHubSpot وUber وKayak نقاط نهاية MCP، وتتكامل مباشرة في مهام سير العمل القائمة على الدردشة. في حين أنه يمكن للمستخدمين نظريًا اختيار تثبيت أي MCP يريدونه، فمن المرجح أن يعتمد معظمهم على التوصيات المقدمة من العميل، مثل تلك المقدمة من ChatGPT. لن تكون هذه التوصيات عشوائية ولكنها ستنبع من شراكات مربحة، حيث تدفع الشركات الكبيرة لتصبح الخيار الافتراضي في فئات التسوق أو السفر أو البحث عن النطاقات أو البحث عن الخدمات. سيترجم هذا المستوى من الرؤية إلى ملايين المستخدمين، مما يوفر تعرضًا هائلاً وبيانات وقيمة تجارية.
ستقدم بعض متاجر تطبيقات MCP من جانب العميل (MAS) مجموعة أكثر تساهلاً وانفتاحًا من MCPs، مما يسمح بنطاق أوسع من التجريب وMCPs التي طورتها المجتمع. سيكون لدى البعض الآخر عمليات موافقة صارمة، وإعطاء الأولوية للجودة والأمن وتحقيق الدخل. في كلتا الحالتين، يحدد العميل شروط المشاركة - وقواعد النجاح.
سيصبح عملاء MCP مثل OpenAI وClaude المنصات الجديدة لنظامي التشغيل iOS وAndroid، مع لعب خوادم MCP دور التطبيقات. بدلاً من الأيقونات، سيتم استدعاء هذه التطبيقات عبر أوامر المستخدم، وتقديم استجابات غنية ومنظمة وتفاعلية لاحتياجات المستخدم من خلال التفاعل اللغوي.
بمرور الوقت، قد نرى ظهور عملاء متخصصين، مصممة خصيصًا لصناعات أو مجالات معينة. تخيل مساعد دردشة يعمل بالذكاء الاصطناعي ويركز على تخطيط السفر، ويدمج بسلاسة الخدمات من شركات الطيران وسلاسل الفنادق ووكالات السفر لتقديم تجربة تخطيط سفر شاملة للمستخدمين. أو عميل MCP يركز على الموارد البشرية، ويوفر وصولاً موحدًا إلى البيانات القانونية وسجلات الموظفين والأدوات التنظيمية، مما يحول طريقة إدارة الأعمال.
في حين أن معظم المستخدمين سيظلون ملتزمين بالعملاء الرئيسيين، ستظهر بعض روبوتات الدردشة مفتوحة المصدر التي تعمل بالذكاء الاصطناعي. ستجذب روبوتات الدردشة هذه المهنيين الذين يرغبون في التحكم الكامل في MCPs التي يقومون بتثبيتها، وخالية من القيود التي يفرضها حراس البوابة. ومع ذلك، مثل أنظمة سطح المكتب التي تعمل بنظام Linux، من المحتمل أن تظل هذه المنتجات مفتوحة المصدر أسواقًا متخصصة.
فرص جديدة في النظام البيئي الناشئ
من المتوقع أن تظهر عدة أنواع من الشركات والأدوات لخدمة مشهد MCP المتطور، بما في ذلك:
أغلفة MCP وحزم الخادم: ستعمل هذه على تجميع العديد من MCPs ذات الصلة في حزمة تثبيت واحدة، مما يبسط الإعداد. تخيل حزمة واحدة توفر تقويمًا وبريدًا إلكترونيًا وإدارة علاقات العملاء وتخزين ملفات MCP جاهزة للاستخدام دون أي تكوين. ستعمل هذه الحزم على تبسيط العمليات الخاصة بالموظفين وستكون مفيدة بشكل خاص في الأسواق الرأسية. وقد تشمل أيضًا أدوات التعبئة والتغليف (‘إعداد التقويم وإرسال البريد الإلكتروني’).
محركات التسوق MCP: ستعمل بعض خوادم MCP كمحركات مقارنة مدعومة بالذكاء الاصطناعي، وتقدم أسعارًا وقوائم منتجات في الوقت الفعلي من مختلف البائعين. سيحققون الدخل من خلال روابط الإحالة، وكسب رسوم الإحالة. يعكس هذا النهج تحسين محركات البحث المبكر والتسويق بالعمولة.
تطبيقات المحتوى الأولى MCP: ستقوم هذه الخدمات بتحسين تسليم المحتوى لنماذج اللغة الكبيرة عبر خوادم MCP، بدلاً من تصميم مواقع الويب للمشاهدين من البشر. تخيل بيانات غنية ومنظمة وعلامات دلالية يتم إرجاعها من خلال مكالمات MCP. ستأتي الإيرادات من الاشتراكات أو الرعاية المضمنة ومواضع المنتجات، بدلاً من مشاهدات الصفحة.
مقدمو API-to-MCP: ترغب العديد من موفري واجهة برمجة التطبيقات (API) الحاليين في المشاركة في هذا النظام البيئي الجديد ولكنهم يفتقرون إلى الموارد اللازمة للقيام بذلك. سيؤدي ذلك إلى ظهور أدوات وسيطة تقوم تلقائيًا بتحويل واجهات برمجة تطبيقات REST التقليدية إلى خوادم MCP متوافقة وقابلة للاكتشاف، مما يسهل على منصات SaaS الانضمام.
Cloudflare لـ MCPs: الأمن هو مصدر قلق كبير. ستوجد هذه الأدوات بين العميل والخادم، وتقوم بتطهير المدخلات وتسجيل الطلبات وحظر الهجمات ومراقبة الحالات الشاذة. تمامًا كما جعلت Cloudflare الويب الحديث أكثر أمانًا، سيلعب هذا النوع من الخدمة دورًا مشابهًا في نظام MCP البيئي.
حلول MCP ‘الخاصة’ للمؤسسات: ستبدأ الشركات الكبيرة في توصيل خدماتها الداخلية بخوادم MCP الخاصة واستخدام منتجات الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر. ستصبح هذه الإعدادات الداخلية جزءًا من مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي خلف جدار الحماية، مما يمنح الشركات التحكم.
عملاء MCP الذين يركزون عموديًا: في حين أن العديد من روبوتات الدردشة يمكنها تلبية احتياجات المستخدم العامة، تتطلب سيناريوهات معينة، مثل الشراء الصناعي وأعمال الامتثال، واجهات مستخدم محددة ومنطق الأعمال. سيظهر عملاء MCP الذين يركزون عموديًا، مع عمليات ولغة وتصميمات مخصصة لتلبية هذه الاحتياجات الفريدة.