در عرصه هوش مصنوعی (AI)، اصطلاحات اختصاری جدید به طور مداوم ظاهر می شوند و غالباً گیج کننده هستند. در میان آنها، پروتکل مدل-محور (MCP) به تدریج در حال ظهور است، به ویژه در کنفرانس گوگل کلود Next، که توجه گسترده ای را به خود جلب کرده است. اما MCP دقیقاً چیست؟ و چرا برای آینده هوش مصنوعی بسیار مهم است؟
منشأ و تعریف MCP
MCP که برای اولین بار توسط پیشگام هوش مصنوعی، Anthropic، در نوامبر 2024 پیشنهاد شد، با هدف حل چالش هایی است که شرکت ها و توسعه دهندگان در دسترسی به داده های پراکنده در مخازن مختلف با آن روبرو هستند. به طور خلاصه، MCP یک روش استاندارد برای اتصال مدل های هوش مصنوعی به منابع و ابزارهای مختلف داده ارائه می دهد، در نتیجه از دردسر طراحی و استقرار چندین راه حل ادغام جلوگیری می کند.
ریتا کوزلوف، معاون رئیس محصول در Cloudflare، MCP را با HTTP در اوایل دهه 1990 مقایسه می کند و معتقد است که پتانسیل تغییر اساسی نحوه تعامل افراد با کسب و کارها و خدمات و ایجاد مدل های تجاری کاملاً جدید را دارد.
وب سایت رسمی MCP آن را به عنوان پورت USB-C برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی تشبیه می کند و یک روش استاندارد برای اتصال دستگاه ها به لوازم جانبی و جانبی مختلف ارائه می دهد، در نتیجه فرآیند دسترسی به داده ها را ساده می کند.
MCP به عنوان توانمندساز هوش مصنوعی
اهمیت MCP فراتر از ساده سازی دسترسی به داده ها است. این ابزار کلیدی برای پیشبرد توسعه آینده عوامل هوش مصنوعی خواهد بود. کوزلوف خاطرنشان می کند که MCP به طور مؤثر عوامل هوش مصنوعی را قادر می سازد تا مستقل تر عمل کنند و وظایف را از طرف کاربران انجام دهند.
در عصر عوامل هوش مصنوعی، ما نیاز به آموزش و استقرار هوش مصنوعی تخصصی داریم که بتواند مشکلات پیچیده را حل کند. برای دستیابی به این هدف، عوامل هوش مصنوعی باید بتوانند در زمان مناسب به داده های صحیح از سیستم های بک اند مختلف دسترسی داشته باشند. امین وحدت، معاون رئیس و مدیر کل یادگیری ماشین، سیستم ها و ابر گوگل کلود، توضیح می دهد که سیستم های بک اند در اینجا شامل سیستم های پایگاه داده و ذخیره سازی داده مانند AlloyDB، Cloud SQL و Google Cloud Spanner است.
علاوه بر این، بن فلاست، مدیر مدیریت محصول و متخصص هوش مصنوعی شرکت MongoDB، معتقد است که MCP می تواند داده ها را از REST API ها یا هر سرویسی که می تواند یک رابط برنامه نویسی را در معرض دید قرار دهد، استخراج کند.
فلاست تأکید می کند که MCP نقش اصلی را در توسعه هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد. اول، توسعه عامل، MCP برای کمک به دسترسی به داده های لازم برای تسهیل تولید کد و اتوماسیون استفاده می شود. دوم، MCP همچنین می تواند اطلاعات زمینه ای لازم را برای عوامل در حال اجرا و مدل های زبانی بزرگ (LLM) فراهم کند، در نتیجه هوش مصنوعی را قادر می سازد تا با سیستم های مختلف تعامل داشته باشد.
فلاست اضافه می کند که نکته کلیدی در حال حاضر تعیین این است که عامل دقیقاً باید چه چیزی را از پایگاه داده برنامه دریافت کند، به عنوان مثال، آنها به چه نوع عملکرد ذخیره سازی یا حافظه برای برآورده کردن الزامات عملکرد نیاز دارند.
اتصال هوش مصنوعی از طریق MCP
عوامل هوش مصنوعی نه تنها به ورودی داده مداوم نیاز دارند، بلکه باید با یکدیگر نیز ارتباط برقرار کنند. MCP می تواند برای دستیابی به اتصال بین عوامل استفاده شود. کوزلوف خاطرنشان می کند که توسعه دهندگان قبلاً شروع به ساختن عواملی کرده اند که می توانند با استفاده از MCP با سایر عوامل ‘صحبت’ کنند.
در همین حال، گوگل کلود استاندارد خود را، یعنی پروتکل Agent2Agent، نیز پیشنهاد کرده است. وحدت توضیح می دهد که MCP و A2A مکمل یکدیگر هستند. MCP امکان دسترسی به داده ها را به روشی استاندارد و باز فراهم می کند، در حالی که A2A قابلیت همکاری بین عوامل مختلف را فعال می کند. MCP را می توان به عنوان اتصال مدل به داده و A2A را به عنوان اتصال عامل به عامل در نظر گرفت. ترکیب این دو، ساخت عوامل قدرتمندتر را آسان تر و کارآمدتر می کند.
منحنی پذیرش MCP
اگرچه پروتکل MCP هنوز جدید است، اما کوزلوف و فلاست هر دو اظهار داشتند که به سرعت در حال به دست آوردن کشش است، درست مانند سایر فناوری ها در زمینه هوش مصنوعی.
فلاست خاطرنشان می کند که حتی بزرگترین رقیب Anthropic، OpenAI، نیز تصمیم گرفته است از MCP پشتیبانی کند. اگرچه این پروتکل فقط در نوامبر 2024 منتشر شد، اما هزاران سرور MCP قبلاً ساخته شده اند.
Cloudflare اخیراً به جمع سرورهای MCP پیوسته است و قابلیت سرور MCP از راه دور را به پلتفرم توسعه دهنده خود اضافه کرده است. کوزلوف نتیجه می گیرد که Cloudflare این کار را انجام داده است تا توسعه دهندگان و سازمان ها بتوانند یک قدم جلوتر باشند و برای توسعه آینده MCP آماده شوند، زیرا آنها انتظار دارند این یک الگوی تعامل کاملاً جدید و مهم باشد، درست مانند اینترنت تلفن همراه.
به طور خلاصه، MCP به عنوان یک نیروی نوظهور در زمینه هوش مصنوعی، پتانسیل عظیمی دارد. این دسترسی به داده ها را ساده می کند، عوامل هوش مصنوعی را توانمند می کند و ارتباط بین هوش مصنوعی را تسهیل می کند. با توسعه و بهبود مداوم MCP، ما دلایل زیادی برای این باور داریم که نقش مهم تری در توسعه آینده هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.
بررسی عمیق جزئیات فنی MCP
برای درک کامل تر MCP، باید به جزئیات فنی آن بپردازیم. هسته MCP پروتکل استاندارد آن است که نحوه تعامل مدل های هوش مصنوعی با منابع داده مختلف را تعریف می کند. این پروتکل شامل چندین جزء کلیدی است:
- اتصال دهنده داده: اتصال دهنده داده جزء اصلی MCP است و مسئول اتصال مدل های هوش مصنوعی به منابع داده مختلف است. اتصال دهنده داده می تواند از منابع داده مختلفی از جمله پایگاه داده ها، API ها و سیستم های فایل پشتیبانی کند.
- مبدل داده: مبدل داده مسئول تبدیل داده ها از منابع داده مختلف به قالبی است که مدل های هوش مصنوعی می توانند آن را درک کنند. مبدل داده می تواند عملیات تبدیل داده مختلفی از جمله تبدیل نوع داده، تبدیل قالب داده و پاکسازی داده را انجام دهد.
- مدیریت فراداده: مدیریت فراداده مسئول مدیریت اطلاعات فراداده مرتبط با منابع داده است. اطلاعات فراداده شامل نام، توضیحات، مکان و مجوزهای دسترسی منبع داده است.
از طریق این اجزا، MCP اتصال یکپارچه بین مدل های هوش مصنوعی و منابع داده مختلف را فعال می کند، در نتیجه فرآیند دسترسی به داده ها را ساده می کند.
سناریوهای کاربردی MCP
سناریوهای کاربردی MCP بسیار گسترده هستند و می توانند در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی مختلف اعمال شوند. در زیر برخی از سناریوهای کاربردی معمولی آورده شده است:
- پردازش زبان طبیعی: در زمینه پردازش زبان طبیعی (NLP)، MCP می تواند برای اتصال مدل های زبانی بزرگ (LLM) به منابع داده متنی مختلف استفاده شود، در نتیجه عملکرد LLM را بهبود می بخشد. به عنوان مثال، می توان LLM را به پایگاه داده مقالات خبری، منابع داده رسانه های اجتماعی و منابع داده نظرات مشتری متصل کرد، در نتیجه LLM را قادر می سازد متن را بهتر درک و تولید کند.
- بینایی کامپیوتر: در زمینه بینایی کامپیوتر، MCP می تواند برای اتصال مدل های تشخیص تصویر به منابع داده تصویری مختلف استفاده شود، در نتیجه دقت مدل های تشخیص تصویر را بهبود می بخشد. به عنوان مثال، می توان مدل تشخیص تصویر را به پایگاه داده های تصویر، دوربین ها و جریان های ویدئویی متصل کرد، در نتیجه مدل تشخیص تصویر را قادر می سازد تصاویر را بهتر تشخیص دهد.
- سیستم های توصیه گر: در زمینه سیستم های توصیه گر، MCP می تواند برای اتصال مدل های توصیه گر به منابع داده رفتار کاربر و منابع داده محصول مختلف استفاده شود، در نتیجه میزان شخصی سازی سیستم های توصیه گر را بهبودمی بخشد. به عنوان مثال، می توان مدل توصیه گر را به تاریخچه مرور کاربر، تاریخچه خرید و داده های ویژگی محصول متصل کرد، در نتیجه سیستم توصیه گر را قادر می سازد محصولات مورد علاقه کاربر را با دقت بیشتری توصیه کند.
- تجزیه و تحلیل مالی: در زمینه تجزیه و تحلیل مالی، MCP می تواند برای اتصال مدل های تجزیه و تحلیل مالی به منابع داده مالی مختلف استفاده شود، در نتیجه دقت تجزیه و تحلیل مالی را بهبود می بخشد. به عنوان مثال، می توان مدل تجزیه و تحلیل مالی را به داده های بازار سهام، داده های شاخص های اقتصادی و داده های صورت های مالی شرکت متصل کرد، در نتیجه مدل تجزیه و تحلیل مالی را قادر می سازد روند بازار را با دقت بیشتری پیش بینی کند.
چالش ها و توسعه آینده MCP
اگرچه MCP پتانسیل عظیمی دارد، اما با چالش هایی نیز روبرو است. در زیر برخی از چالش های اصلی آورده شده است:
- استانداردسازی: MCP هنوز یک پروتکل نوظهور است و برای اطمینان از قابلیت همکاری بین محصولات سازندگان مختلف نیاز به استانداردسازی بیشتر دارد.
- امنیت: MCP باید مکانیسم های امنیتی قوی ارائه دهد تا از امنیت منابع داده محافظت کند و از دسترسی غیرمجاز جلوگیری کند.
- عملکرد: MCP باید دسترسی به داده های با کارایی بالا ارائه دهد تا نیازهای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را برآورده کند.
برای مقابله با این چالش ها، جهت گیری های توسعه آینده MCP عبارتند از:
- استانداردسازی بیشتر: پیشبرد روند استانداردسازی MCP برای اطمینان از قابلیت همکاری بین محصولات سازندگان مختلف.
- تقویت امنیت: تقویت امنیت MCP، ارائه مکانیسم های امنیتی قوی برای محافظت از امنیت منابع داده.
- بهبود عملکرد: بهبود عملکرد MCP، ارائه دسترسی به داده های با کارایی بالا برای برآورده کردن نیازهای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی.
- گسترش سناریوهای کاربردی: گسترش سناریوهای کاربردی MCP، استفاده از آن در برنامه های کاربردی هوش مصنوعی بیشتر.
به طور خلاصه، MCP به عنوان یک نیروی نوظهور در زمینه هوش مصنوعی، پتانسیل عظیمی دارد. با توسعه و بهبود مداوم MCP، ما دلایل زیادی برای این باور داریم که نقش مهم تری در توسعه آینده هوش مصنوعی ایفا خواهد کرد.