درک پروتکل زمینه مدل (MCP)
پروتکل زمینه مدل (MCP)، به عنوان یک چارچوب استاندارد برای ادغام بی‌دردسر مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) با ابزارهای خارجی و منابع داده متنوع عمل می‌کند. اساساً، این پروتکل، به نمایندگان هوش مصنوعی قدرت می‌دهد تا به طور خودکار وظایف را انجام دهند و با رابط‌های کاربری برای انجام اقداماتی مانند رزرو پرواز یا مدیریت برنامه‌ها تعامل داشته باشند.
Anthropic ابتکار عمل را برای متن‌باز کردن MCP به دست گرفت و مایکروسافت، با همکاری نزدیک با Anthropic، در حال پیروی از این روند با بسته ModelContextProtocol NuGet است. با وجود اینکه این بسته در مراحل اولیه خود قرار دارد (نسخه 0.1.0-preview.8)، از زمان انتشار اولیه خود در حدود سه هفته پیش، علاقه قابل توجهی را به خود جلب کرده است و بیش از 21000 بار دانلود شده است.
مایکروسافت در 2 آوریل اعلام کرد: “MCP شاهد پذیرش سریع در جامعه هوش مصنوعی بوده است و هدف این مشارکت، تقویت ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های سی‌شارپ است.”
ظهور سریع MCP
عبارت “پذیرش سریع” شاید یک دست‌کم‌گرفتن در توصیف مسیر MCP باشد. این پروتکل به سرعت در سراسر صنعت پشتیبانی دریافت کرده است و به طور گسترده در حال پیاده‌سازی است. این پروتکل، نقش مهمی در شکل‌دهی به آینده هوش مصنوعی فعال ایفا می‌کند، در کنار پروتکل A2A جدید گوگل، که ارتباط بین مدل‌های هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند و در ارتباط با MCP کار می‌کند.
سازمان‌های متعددی، از جمله غول‌های صنعتی مانند OpenAI، Google DeepMind و سایرین، این استاندارد را پذیرفته‌اند و در حال ادغام آن در پلتفرم‌های مربوطه خود هستند.
نقش MCP در حالت نماینده GitHub Copilot
MCP همچنین در فعال‌سازی حالت نماینده GitHub Copilot در آخرین Visual Studio Code v1.99 نقش دارد. تیم توسعه توضیح داد که هنگام وارد کردن یک اعلان چت با استفاده از حالت نماینده در VS Code، مدل می‌تواند از ابزارهای مختلفی برای انجام وظایفی مانند عملیات فایل، دسترسی به پایگاه داده و بازیابی داده‌های وب استفاده کند. این ادغام، امکان کمک‌رسانی کدنویسی پویاتر و آگاهانه‌تر را فراهم می‌کند.
مایکروسافت همچنین از این پروتکل در پیشنهادات خود مانند Semantic Kernel استفاده می‌کند.
گسترش عملکرد با سرورهای MCP
مایکروسافت همچنین خاطرنشان کرده است که بسیاری از محصولات آن در حال ایجاد سرورهای MCP برای دسترسی به عملکردهای خود هستند. سرور GitHub MCP و Playwright MCP برای اتوماسیون مرورگر نمونه‌های اصلی هستند و بسیاری دیگر در حال حاضر در حال توسعه هستند. یک سرور MCP به عنوان یک برنامه استاندارد و سبک وزن عمل می‌کند که داده‌ها یا عملکردها را از طریق رابط MCP در اختیار LLMها قرار می‌دهد.
معرفی SDK، فرآیند ایجاد سرورهای MCP و انجام سایر وظایف مرتبط با استفاده از سی‌شارپ را ساده می‌کند.
مزایای SDK سی‌شارپ
مایکروسافت تاکید می‌کند که سی‌شارپ یک زبان برنامه‌نویسی پرکاربرد است، به ویژه در محیط سازمانی. مایکروسافت با ارائه یک SDK سی‌شارپ رسمی برای MCP، قصد دارد ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های سی‌شارپ و ایجاد سرورهای MCP با استفاده از سی‌شارپ را تسهیل کند. SDK سی‌شارپ همچنین از پیشرفت‌های عملکرد قابل توجهی که در NET. مدرن وجود دارد، استفاده می‌کند و سرعت و کارایی بیشتری را برای برنامه‌های هوش مصنوعی ارائه می‌دهد. علاوه بر این، زمان اجرای بهینه شده NET. و پشتیبانی از کانتینرسازی، عملکرد بهینه سرویس را در سناریوهای توسعه محلی تضمین می‌کند. بسیاری از محصولات اصلی مایکروسافت، از جمله Visual Studio، اکثر خدمات Azure، خدمات پشتیبانی از Microsoft Teams و XBOX و بسیاری دیگر، به زبان سی‌شارپ نوشته شده‌اند. همه این محصولات می‌توانند از پروتکل زمینه مدل بهره‌مند شوند و SDK سی‌شارپ، پایه و اساس آن را فراهم می‌کند.
پیاده‌سازی‌های نمونه در مخزن GitHub پروژه موجود است.
بررسی عمیق‌تر هوش مصنوعی فعال و MCP
برای درک کامل اهمیت MCP و SDK سی‌شارپ آن، ضروری است که مفاهیم اساسی هوش مصنوعی فعال، چالش‌هایی که به آن می‌پردازد و نحوه تسهیل توسعه آن توسط MCP را بررسی کنیم.
هوش مصنوعی فعال: یک تغییر پارادایم
سیستم‌های هوش مصنوعی سنتی معمولاً به صورت غیرفعال عمل می‌کنند و به پرسش‌ها یا دستورات خاص پاسخ می‌دهند. از سوی دیگر، هوش مصنوعی فعال، هدفش ایجاد نهادهای هوش مصنوعی است که می‌توانند به طور فعال در محیط‌های پیچیده درک، استدلال و عمل کنند. این نمایندگان می‌توانند:
- مشاهده: جمع‌آوری اطلاعات از محیط اطراف خود از طریق حسگرها یا APIها.
- استدلال: تجزیه و تحلیل اطلاعات جمع‌آوری شده، شناسایی اهداف و برنامه‌ریزی اقدامات.
- عمل: انجام اقدامات برای دستیابی به اهداف خود، تعامل با محیط از طریق محرک‌ها یا رابط‌های نرم‌افزاری.
هوش مصنوعی فعال، این پتانسیل را دارد که با خودکارسازی وظایف پیچیده، بهبود تصمیم‌گیری و ایجاد تجربه‌های شخصی‌سازی شده، صنایع مختلف را متحول کند. نمونه‌ها عبارتند از:
- وسایل نقلیه خودران: پیمایش جاده‌ها، اجتناب از موانع و تصمیم‌گیری‌های رانندگی بدون دخالت انسان.
- دستیارهای شخصی: مدیریت برنامه‌ها، رزرو قرارها و ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده بر اساس ترجیحات کاربر.
- رباتیک: انجام وظایف در تولید، مراقبت‌های بهداشتی و تدارکات با حداقل نظارت انسان.
چالش ادغام
یکی از موانع اصلی در توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی فعال، ادغام LLMها با ابزارهای خارجی و منابع داده است. LLMها مدل‌های زبانی قدرتمندی هستند که می‌توانند متن تولید کنند، زبان‌ها را ترجمه کنند و به سؤالات به شیوه‌ای جامع پاسخ دهند. با این حال، آنها فاقد توانایی تعامل مستقیم با دنیای واقعی یا دسترسی به اطلاعات فراتر از داده‌های آموزشی خود هستند.
برای اینکه نمایندگان هوش مصنوعی بتوانند وظایف عملی را انجام دهند، باید بتوانند:
- دسترسی به داده‌های خارجی: بازیابی اطلاعات از پایگاه‌های داده، وب‌سایت‌ها و سایر منابع.
- تعامل با APIها: کنترل سیستم‌ها و دستگاه‌های خارجی از طریق رابط‌های نرم‌افزاری.
- استفاده از ابزارهای تخصصی: استفاده از ابزارها برای وظایف خاص، مانند تشخیص تصویر، تجزیه و تحلیل داده‌ها یا مدل‌سازی مالی.
MCP: پلی به سوی ادغام
پروتکل زمینه مدل با ارائه یک روش استاندارد برای ارتباط LLMها با ابزارها و منابع داده خارجی، به این چالش می‌پردازد. این پروتکل یک رابط مشترک را تعریف می‌کند که به LLMها اجازه می‌دهد:
- کشف ابزارهای موجود: شناسایی ابزارها و عملکردهایی که در محیط موجود هستند.
- توصیف قابلیت‌های ابزار: درک هدف، ورودی‌ها و خروجی‌های هر ابزار.
- فراخوانی ابزارها: اجرای ابزارها با پارامترهای خاص و دریافت نتایج.
MCP با ارائه یک رابط استاندارد، فرآیند ادغام را ساده می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا نمایندگان هوش مصنوعی را ایجاد کنند که می‌توانند به طور یکپارچه به منابع خارجی دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.
بررسی عمیق‌تر SDK سی‌شارپ
SDK سی‌شارپ برای MCP به طور قابل توجهی فرآیند توسعه را برای توسعه‌دهندگان سی‌شارپ که به دنبال ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های خود هستند، ساده می‌کند. این SDK مجموعه‌ای از کتابخانه‌ها و ابزارها را ارائه می‌دهد که انجام موارد زیر را آسان‌تر می‌کند:
- ایجاد سرورهای MCP: توسعه برنامه‌های استاندارد که داده‌ها یا عملکردها را از طریق رابط MCP در اختیار LLMها قرار می‌دهند.
- ساخت مشتریان MCP: ادغام مدل‌های هوش مصنوعی در برنامه‌های سی‌شارپ و فعال کردن آنها برای تعامل با سرورهای MCP.
- تست و اشکال‌زدایی ادغام‌های MCP: اطمینان از اینکه نمایندگان هوش مصنوعی می‌توانند به درستی به منابع خارجی دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.
ویژگی‌های کلیدی SDK سی‌شارپ
SDK سی‌شارپ طیف وسیعی از ویژگی‌ها را ارائه می‌دهد که توسعه MCP را ساده می‌کند:
- تولید خودکار کد: SDK می‌تواند به طور خودکار کد سی‌شارپ را برای تعامل با سرورهای MCP بر اساس مشخصات آنها تولید کند. این امر نیاز به نوشتن دستی کد برای هر ابزار یا عملکرد توسط توسعه‌دهندگان را از بین می‌برد.
- اعتبارسنجی داده داخلی: SDK شامل مکانیسم‌های اعتبارسنجی داده داخلی است که اطمینان می‌دهد داده‌های مبادله شده بین LLMها و ابزارهای خارجی مطابق با استاندارد MCP هستند. این امر به جلوگیری از خطاها و بهبود قابلیت اطمینان نمایندگان هوش مصنوعی کمک می‌کند.
- مدیریت خطای ساده: SDK یک مکانیسم مدیریت خطای یکپارچه را ارائه می‌دهد که فرآیند تشخیص و حل مشکلات در ادغام‌های MCP را ساده می‌کند.
- ادغام با اکوسیستم NET.: SDK سی‌شارپ به طور یکپارچه با اکوسیستم NET. ادغام می‌شود و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا از کتابخانه‌ها و ابزارهای NET. موجود استفاده کنند.
موارد استفاده نمونه
SDK سی‌شارپ می‌تواند در سناریوهای مختلفی مورد استفاده قرار گیرد، از جمله:
- ایجاد چت‌بات‌های مجهز به هوش مصنوعی: توسعه چت‌بات‌هایی که می‌توانند به اطلاعات خارجی، مانند داده‌های آب و هوا، قیمت سهام یا اطلاعات محصول، دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند تا پاسخ‌های جامع‌تر و شخصی‌سازی شده‌تری ارائه دهند.
- ساخت سیستم‌های اتوماسیون هوشمند: ایجاد سیستم‌های اتوماسیون که می‌توانند وظایف پیچیده را با تعامل با سیستم‌های نرم‌افزاری و دستگاه‌های مختلف از طریق رابط MCP انجام دهند.
- توسعه دستیارهای هوشمند: ساخت دستیارهای هوشمند که می‌توانند به کاربران کمک کنند تا برنامه‌های خود را مدیریت کنند، قرار ملاقات رزرو کنند و سایر وظایف را با استفاده از MCP برای دسترسی و کنترل خدمات خارجی انجام دهند.
آینده MCP و هوش مصنوعی فعال
پروتکل زمینه مدل آماده است تا نقش مهمی در تکامل هوش مصنوعی فعال ایفا کند. با گسترش پذیرش پروتکل، ایجاد نمایندگان هوش مصنوعی که بتوانند به طور یکپارچه با دنیای واقعی تعامل داشته باشند و وظایف پیچیده را انجام دهند، آسان‌تر خواهد شد.
SDK سی‌شارپ ابزاری ارزشمند برای توسعه‌دهندگان سی‌شارپ است که به دنبال استفاده از قدرت MCP و ساخت برنامه‌های نوآورانه مجهز به هوش مصنوعی هستند. MCP و SDK سی‌شارپ آن با ارائه یک رابط استاندارد و ساده‌سازی فرآیند ادغام، راه را برای آینده‌ای هموار می‌کنند که در آن نمایندگان هوش مصنوعی به طور یکپارچه در زندگی روزمره ما ادغام شوند.
اهمیت متن‌باز بودن
تصمیم Anthropic و مایکروسافت برای متن‌باز کردن MCP و SDKهای مرتبط با آن، گواهی بر اهمیت همکاری و استانداردهای باز در زمینه هوش مصنوعی است. آنها با در دسترس قرار دادن آزادانه فناوری، نوآوری را تشویق می‌کنند و توسعه هوش مصنوعی فعال را تسریع می‌کنند.
ابتکارات متن‌باز مانند MCP یک اکوسیستم پر جنب و جوش از توسعه‌دهندگان و محققان را تقویت می‌کنند که می‌توانند در تکامل فناوری مشارکت کنند، مسائل بالقوه را شناسایی و برطرف کنند و برنامه‌های جدید و نوآورانه‌ای ایجاد کنند. این رویکرد مشارکتی تضمین می‌کند که فناوری مرتبط و سازگار با چشم‌انداز همیشه در حال تغییر هوش مصنوعی باقی می‌ماند.
رسیدگی به نگرانی‌های امنیتی
با ادغام بیشتر نمایندگان هوش مصنوعی در سیستم‌ها و فرآیندهای حیاتی، امنیت به یک نگرانی اساسی تبدیل می‌شود. خود MCP چندین اقدام امنیتی را برای کاهش خطرات احتمالی در خود جای داده است:
- احراز هویت و مجوز: MCP مکانیسم‌هایی را برای احراز هویت و مجوز LLMها برای دسترسی به ابزارها و منابع داده خاص تعریف می‌کند. این امر تضمین می‌کند که فقط نمایندگان مجاز می‌توانند اقدامات حساس را انجام دهند.
- رمزگذاری داده‌ها: MCP از رمزگذاری داده‌ها برای محافظت از اطلاعات حساس مبادله شده بین LLMها و سیستم‌های خارجی پشتیبانی می‌کند.
- جعبه ایمنی: MCP اجازه می‌دهد تا LLMها را در جعبه ایمنی قرار دهید تا دسترسی آنها به منابع خاص محدود شود و از انجام اقدامات مخرب جلوگیری شود.
با این حال، توجه به این نکته بسیار مهم است که MCP یک راه حل جادویی برای امنیت نیست. توسعه‌دهندگان باید شیوه‌های امنیتی قوی را در تمام سطوح سیستم هوش مصنوعی پیاده‌سازی کنند، از جمله:
- شیوه‌های کدنویسی امن: پیروی از شیوه‌های کدنویسی امن برای جلوگیری از آسیب‌پذیری‌ها در کد نماینده هوش مصنوعی.
- بازرسی‌های امنیتی منظم: انجام بازرسی‌های امنیتی منظم برای شناسایی و رفع خطرات امنیتی بالقوه.
- نظارت و ثبت رویدادها: پیاده‌سازی مکانیسم‌های نظارت و ثبت رویدادهای قوی برای شناسایی و پاسخ به حوادث امنیتی.
مفاهیم اخلاقی
توسعه هوش مصنوعی فعال همچنین ملاحظات اخلاقی مهمی را مطرح می‌کند که باید به طور فعال به آنها رسیدگی شود. این موارد عبارتند از:
- سوگیری و انصاف: نمایندگان هوش مصنوعی می‌توانند سوگیری‌ها را از داده‌های آموزشی خود به ارث ببرند و منجر به نتایج ناعادلانه یا تبعیض‌آمیز شوند. توسعه روش‌هایی برای تشخیص و کاهش سوگیری در سیستم‌های هوش مصنوعی بسیار مهم است.
- شفافیت و قابلیت توضیح: درک نحوه تصمیم‌گیری نمایندگان هوش مصنوعی، به ویژه در برنامه‌های حیاتی، مهم است. توسعه سیستم‌های هوش مصنوعی شفاف و قابل توضیح برای ایجاد اعتماد و پاسخگویی ضروری است.
- حریم خصوصی: نمایندگان هوش مصنوعی می‌توانند مقادیر زیادی از داده‌های شخصی را جمع‌آوری و پردازش کنند و نگرانی‌هایی را در مورد حریم خصوصی ایجاد کنند. اجرای مکانیسم‌های حفاظت از حریم خصوصی قوی برای محافظت از داده‌های کاربر بسیار مهم است.
- جابجایی شغلی: قابلیت‌های اتوماسیون هوش مصنوعی فعال می‌تواند منجر به جابجایی شغلی در صنایع خاص شود. مهم است که پیامدهای اجتماعی و اقتصادی هوش مصنوعی را در نظر بگیریم و استراتژی‌هایی برای کاهش اثرات منفی بالقوه توسعه دهیم.
پیمایش آینده هوش مصنوعی
پروتکل زمینه مدل و SDK سی‌شارپ آن گامی مهم در توسعه هوش مصنوعی فعال هستند. با این حال، مهم است که تشخیص دهیم که این یک سفر مداوم است و هنوز چالش‌ها و فرصت‌های زیادی در پیش است. ما می‌توانیم با پذیرش استانداردهای باز، اولویت‌بندی امنیت و اخلاق و تقویت همکاری، اطمینان حاصل کنیم که هوش مصنوعی به نفع کل جامعه است.