فهم بروتوكول سياق النموذج
بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol - MCP) هو معيار مفتوح تم تقديمه في نوفمبر 2024 بواسطة Anthropic، وقد صُمم بعناية لتحسين التفاعل بين نماذج الذكاء الاصطناعي والموارد الخارجية المتنوعة مثل الأدوات ومستودعات البيانات.
تتصور Anthropic أن MCP سيكون بمثابة موصل عالمي لنماذج اللغات الكبيرة (LLMs)، مماثلاً للمعايير التي أحدثها USB-C في وصلات الأجهزة. يتيح هذا للمطورين دمج أي أداة أو مصدر بيانات بسلاسة مع تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم من خلال بروتوكول موحد. من خلال تبني فلسفة مستقلة عن اللغة وتقديم مجموعات تطوير البرامج (SDKs) للغات مثل Python وTypeScript وJava وKotlin وC#، يزيل MCP الحاجة إلى عمليات تكامل مخصصة لمرة واحدة.
يعمل MCP من خلال مكونين رئيسيين: الخوادم، التي تعرض الأدوات والموارد والمطالبات، والعملاء، الذين يسهلون الاتصال بين نماذج الذكاء الاصطناعي وهذه الخوادم. يتم تسهيل الاتصال عبر JSON-RPC عبر HTTP، مما يستوعب سير العمل المتزامن وغير المتزامن. الأمن هو مصدر قلق بالغ، مع أذونات صريحة وتصميم محلي أول يضمن الخصوصية. حظي MCP بدعم من منصات الذكاء الاصطناعي الرئيسية ويعزز النمو السريع للنظام البيئي، مما يجعله تقنية أساسية لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الأقوياء والواعيين بالسياق.
تدعم الأطر والمنصات مثل LangChain وOpenAI Agent SDK وGoogle Agent Developer Kit وMicrosoft Copilot Studio MCP أصليًا.
نظرة متعمقة على خوادم وعملاء MCP
تعتمد سير عمل الوكيل على عنصرين حاسمين للتشغيل المستقل: البيانات الحالية والوصول إلى الأنظمة الحالية. يتم توفير البيانات كسياق لنماذج اللغات الكبيرة لتوفير معلومات واقعية، والتي بدورها تساعد نماذج اللغات الكبيرة في اتخاذ قرارات مستنيرة. بمجرد اتخاذ قرار باتخاذ إجراء، يلزم الوصول البرمجي إلى الأنظمة، وعادة ما يتم عرضه كواجهات برمجة تطبيقات (APIs) تصبح متاحة كأدوات.
تجدر الإشارة إلى أن خوادم وعملاء MCP يمكن أن يعملوا بشكل مستقل عن أي نموذج لغوي كبير. عندما يتم دمج العميل مع نموذج لغوي كبير، فإنه يصبح حجر الزاوية في سير عمل الوكيل.
في بنية MCP، تقوم الخوادم بتجريد الوصول إلى البيانات والأدوات. على سبيل المثال، يمكن دمج قاعدة بيانات كمورد داخل خادم MCP. يمتلك العميل حق الوصول للقراءة فقط إلى هذا المورد لاسترجاع البيانات. تدعم الموارد أيضًا معلمات لتطبيق عوامل التصفية أو تقييد البيانات المشتركة مع العملاء. معلومات الرواتب الخاصة بالموظفين، على سبيل المثال، هي مرشح مثالي للمورد.
بالإضافة إلى الموارد، تعرض خوادم MCP أيضًا أدوات تمكن العملاء من تنفيذ الإجراءات التي تتجاوز مجرد استرجاع البيانات. في حين أن الموارد توفر حق الوصول للقراءة فقط، فإن الأدوات تسهل استدعاء واجهات برمجة التطبيقات التي تعالج البيانات أو تنفذ الإجراءات. استدعاء Stripe API لإنهاء معاملة الدفع هو مثال رئيسي على أداة.
إلى جانب الموارد والأدوات، يمكن لخوادم MCP أن تعمل أيضًا كمستودعات للمطالبات المحددة مسبقًا. يمكن للعملاء استرداد هذه المطالبات وإرسالها إلى نماذج اللغات الكبيرة، مما يضمن وجود مستودع متسق وموحد للمطالبات.
يمكن الاستعلام عن خوادم MCP للحصول على قائمة بالموارد والأدوات والمطالبات التي تعرضها، مما يوفر آلية اكتشاف أساسية. لتلخيص ذلك، يمكن لخوادم MCP عرض الموارد والأدوات والمطالبات للعملاء، بينما تُترك إجراءات العميل لتقدير المطور.
يوجد عميل MCP داخل تطبيق مضيف، مثل روبوت محادثة أو وكيل. تتضمن أمثلة التطبيقات المضيفة Claude Desktop وCursor AI. يمكن للمطورين إنشاء تطبيقات وكيل مع عملاء متعددين يتفاعلون مع خادم MCP واحد أو أكثر.
يمكن إنشاء عميل MCP دون التفاعل مع نموذج لغوي كبير. ومع ذلك، يمكن أن يكون العميل بمثابة قناة قوية لنماذج اللغات الكبيرة للوصول إلى خوادم MCP.
في سير عمل نموذجي، يتصل تطبيق مضيف، مثل روبوت محادثة أو وكيل، بخادم MCP، ويسترد الموارد والأدوات المتاحة، ويعرضها على نموذج لغوي كبير بتنسيق مناسب.
بناءً على المطالبة، قد يعود نموذج اللغة الكبير إلى المضيف للوصول إلى مورد أو استدعاء أداة من خلال عميل MCP. معظم أطر عمل الوكيل، مثل OpenAI Agents SDK وGoogle ADK، تجرد هذه الوظيفة من خلال جعل الرحلة ذهابًا وإيابًا بين نموذج اللغة الكبير والتطبيق المضيف سلسة.
التعمق في الاتصال بين خادم وعميل MCP
بروتوكول الاتصال هو جانب أساسي في بنية MCP. يدعم خادم MCP بروتوكولي نقل: STDIO وأحداث مرسلة من الخادم (Server-Sent Events - SSE).
بروتوكول نقل STDIO
عند استخدام STDIO كبروتوكول نقل، يستدعي عميل MCP خادم MCP مباشرةً ويقدم المعلمات اللازمة. ثم يلتقط الإخراج من الخادم، الذي تتم كتابته إلى وحدة التحكم، وينقله إلى التطبيق المضيف.
في هذا السيناريو، يشترك العميل والخادم في نفس العملية. يقوم الخادم ببساطة بتنفيذ الأمر والخروج على الفور. تتكرر هذه العملية في كل مرة يستدعي فيها العميل الخادم. بمعنى آخر، يعمل العميل والخادم داخل العملية دون إشراك أي مكالمات بعيدة أو استدعاءات الإجراءات عن بعد (RPC). هذا النهج هو الأنسب عندما يقيم العميل والخادم على نفس الجهاز، مما يزيل زمن الوصول الناجم عن العمليات طويلة الأمد. ونتيجة لذلك، يحتفظ خادم وعميل MCP باتصال 1: 1 عند استخدام نقل STDIO.
بروتوكول نقل الأحداث المرسلة من الخادم (SSE)
بروتوكول النقل الثاني الذي يدعمه MCP هو أحداث مرسلة من الخادم (SSE). إنه يمكّن الخادم من دفع التحديثات في الوقت الفعلي إلى العملاء عبر اتصال HTTP واحد ومستمر. بمجرد أن يبدأ العميل الاتصال، يقوم الخادم ببث البيانات كأحداث تحدث، مما يلغي الحاجة إلى الاستقصاء المتكرر. هذا النهج فعال بشكل خاص للتطبيقات مثل موجزات الأخبار الحية أو الإشعارات، حيث تتدفق التحديثات في الغالب من الخادم إلى العميل.
بالمقارنة مع REST، يوفر SSE زمن انتقال أقل وكفاءة أكبر، حيث يتطلب REST من العملاء استقصاء الخادم بشكل متكرر بحثًا عن بيانات جديدة، مما يزيد من الحمل وزمن الوصول. يوفر SSE أيضًا إعادة اتصال تلقائية ويتكامل بسلاسة مع معظم جدران الحماية، مما يجعله أكثر قوة للسيناريوهات في الوقت الفعلي.
يستفيد MCP من SSE بدلاً من WebSockets للاتصال عن بعد بشكل أساسي لأن SSE يوفر حلاً أبسط وأكثر قوة للسيناريوهات التي تتطلب فقط البث من الخادم إلى العميل. يعمل SSE عبر HTTP قياسي، مما يبسط التكامل مع جدران الحماية والشبكات المقيدة. كما أنه يمكّن الخادم من دفع التحديثات في الوقت الفعلي إلى العميل دون تعقيد إدارة اتصال WebSocket مزدوج الاتجاه بالكامل.
في MCP، تتم إدارة الاتصال من العميل إلى الخادم باستخدام طلبات HTTP POST، بينما يتعامل SSE مع تحديثات البث من الخادم إلى العميل، بما يتماشى مع نمط التفاعل النموذجي لأدوات الذكاء الاصطناعي وإشعارات الموارد. يقلل هذا النهج من الحمل الزائد ويبسط التنفيذ ويحسن التوافق مع البنية التحتية الحالية، خاصة عند مقارنته ببروتوكول WebSocket ثنائي الاتجاه والأكثر تعقيدًا في كثير من الأحيان.
JSON-RPC: بروتوكول الأسلاك
في حين أن SSE بمثابة تقنية الاتصال، فإن JSON-RPC هو بروتوكول الأسلاك الذي تستخدمه MCP. JSON-RPC هو بروتوكول خفيف الوزن وغير مُحتفظ بالحالة ومصمم خصيصًا لاستدعاءات الإجراءات عن بُعد، مما يجعله مثاليًا للتبادلات السريعة والديناميكية المطلوبة في مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي.
داخل MCP، يتم ترميز كل تفاعل، مثل استدعاء أداة أو جلب بيانات أو سرد الإمكانات المتاحة، كرسالة JSON-RPC، والتي تتضمن اسم طريقة ومعلمات ومعرف لتتبع الاستجابات. يتيح هذا النهج لعملاء وخوادم MCP التواصل بسلاسة، بغض النظر عن لغة التنفيذ الأساسية الخاصة بهم، ويضمن أن جميع الطلبات والاستجابات والإشعارات تلتزم بتنسيق قابل للتشغيل البيني ويمكن التنبؤ به. من خلال البناء على JSON-RPC، يبسط MCP التكامل ويدعم معالجة الأخطاء ويمكّن المطورين من إنشاء مهام سير عمل وكيل مرنة وقابلة للتركيب يمكنها التفاعل مع مجموعة متنوعة من الأدوات والموارد الخارجية.
على عكس بروتوكول نقل STDIO، يمكن لـ SSE دعم عملاء متعددين يتم خدمتهم في وقت واحد بواسطة خادم MCP واحد. هذا مفيد بشكل خاص عندما تتم استضافة خوادم MCP عن بُعد في بيئات مثل النظام الأساسي كخدمة (PaaS) ووقت التشغيل بدون خادم.
المزايا الرئيسية لـ MCP
التكامل الموحد: يوفر MCP بروتوكولاً موحدًا لدمج الأدوات ومصادر البيانات المختلفة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يلغي الحاجة إلى عمليات تكامل مخصصة.
مستقل عن اللغة: يبسّط نهج MCP المستقل عن اللغة، جنبًا إلى جنب مع مجموعات SDK للغات متعددة، التطوير عبر الأنظمة الأساسية المختلفة.
أمان مُحسّن: يعطي MCP الأولوية للأمان مع الأذونات الصريحة والتصميم المحلي أولاً، مما يضمن خصوصية البيانات وحمايتها.
تحديثات في الوقت الفعلي: يتيح دعم SSE تحديثات في الوقت الفعلي من الخوادم إلى العملاء، مما يسهل تدفق البيانات بكفاءة وتقليل زمن الوصول.
قابلية التوسع: يسمح تنفيذ SSE الخاص بـ MCP لخادم واحد بخدمة عملاء متعددين في وقت واحد، مما يعزز قابلية التوسع واستخدام الموارد.
تطوير مُبسّط: يبسّط استخدام JSON-RPC كبروتوكول أسلاك التكامل ويدعم معالجة الأخطاء ويتيح تكوين سير عمل مرن.
نمو النظام البيئي: يؤدي اعتماد MCP من قبل منصات الذكاء الاصطناعي الرئيسية إلى دفع النمو السريع للنظام البيئي، مما يجعله تقنية أساسية لتطوير الذكاء الاصطناعي.
التطبيقات العملية لـ MCP
روبوتات المحادثة: يمكّن MCP روبوتات المحادثة من الوصول إلى قواعد المعرفة الخارجية وقواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات لتقديم استجابات أكثر استنارة وذات صلة.
وكلاء الذكاء الاصطناعي: يمكّن MCP وكلاء الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع الأنظمة الخارجية وأتمتة المهام واتخاذ قرارات مستندة إلى البيانات.
تكامل البيانات: يبسّط MCP تكامل مصادر البيانات المتنوعة في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يتيح التحليل الشامل والرؤى.
تنظيم الأدوات: يسهل MCP تنظيم الأدوات والخدمات المختلفة داخل مهام سير عمل الذكاء الاصطناعي، وتحسين الأداء والكفاءة.
تطبيقات الوقت الفعلي: يتيح دعم SSE الخاص بـ MCP بث البيانات في الوقت الفعلي لتطبيقات مثل التحليل المالي واكتشاف الاحتيال والصيانة التنبؤية.
تنفيذ MCP: دليل خطوة بخطوة
تثبيت MCP SDK: ابدأ بتثبيت MCP SDK للغة البرمجة المفضلة لديك (على سبيل المثال، Python، TypeScript).
تحديد الموارد والأدوات: حدد الموارد والأدوات التي سيعرضها خادم MCP الخاص بك للعملاء.
تنفيذ منطق الخادم: قم بتطوير منطق جانب الخادم للتعامل مع طلبات العملاء للموارد والأدوات.
تكوين الأمان: قم بتنفيذ تدابير أمنية مناسبة، مثل المصادقة والترخيص، لحماية بياناتك وخدماتك.
إنشاء عميل MCP: قم بتطوير عميل MCP للاتصال بالخادم والوصول إلى الموارد والأدوات المعروضة.
التكامل مع LLM: قم بدمج عميل MCP مع LLM الخاص بك لتمكين الوصول إلى المعرفة والوظائف الخارجية.
الاختبار والنشر: اختبر تنفيذ MCP الخاص بك بدقة وقم بنشره في بيئة الإنتاج الخاصة بك.
الاتجاهات المستقبلية في MCP
أمان مُحسّن: ينصب التركيز المستمر على تطوير ميزات أمان MCP لمعالجة التهديدات الناشئة وضمان خصوصية البيانات.
قابلية توسع محسّنة: تبذل جهود إضافية لتحسين قابلية توسع MCP وأدائه لدعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المعقدة بشكل متزايد.
النظام البيئي الموسع: من المتوقع أن يستمر النظام البيئي MCP في النمو، مع اعتماد أدوات وموارد ومنصات جديدة للبروتوكول.
التكامل مع التقنيات الناشئة: يتم تكييف MCP للتكامل مع التقنيات الناشئة مثل التعلم الموحد والذكاء الاصطناعي اللامركزي.
جهود التقييس: تهدف جهود التقييس المستمرة إلى ترسيخ MCP كمعيار صناعي لتكامل الذكاء الاصطناعي.
من خلال فهم مبادئ وهندسة وتنفيذ MCP، يمكن للمطورين إطلاق الإمكانات الكاملة للذكاء الاصطناعي وبناء تطبيقات مبتكرة تستفيد من المعرفة والأدوات والخدمات الخارجية. مع استمرار تطور مشهد الذكاء الاصطناعي، سيلعب MCP دورًا حيويًا بشكل متزايد في تشكيل مستقبل الأنظمة الذكية. من الضروري أن يتبنى المطورون هذا البروتوكول وأن يستفيدوا من قدراته لإنشاء حلول ذكاء اصطناعي أكثر قوة ووعيًا بالسياق وتنوعًا. مع نمو المجتمع وظهور حالات استخدام جديدة، يعد MCP بتقنية محورية للنهوض بمجال الذكاء الاصطناعي.