تفسیر پروتکل بافت مدل: استاندارد جدید هوش مصنوعی و داده

پروتکل بافت مدل (MCP) به سرعت در حال تبدیل شدن به یک استاندارد اساسی برای نسل بعدی برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی است. MCP که توسط Anthropic در اواخر سال 2024 توسعه یافته و به عنوان یک استاندارد باز منتشر شده است، با هدف حل یک مشکل اصلی در اکوسیستم هوش مصنوعی طراحی شده است: چگونه مدل های زبان بزرگ (LLM) و عوامل هوش مصنوعی را به طور یکپارچه و ایمن به دامنه وسیع و در حال تغییر داده ها، ابزارها و خدمات دنیای واقعی متصل کنیم.

Anthropic توضیح می دهد که با پیشرفت دستیارهای هوش مصنوعی و مدل های زبان بزرگ پشت آنها، ‘حتی پیچیده ترین مدل ها نیز توسط انزوای آنها از داده ها محدود می شوند - به دام افتاده در جزایر اطلاعاتی و سیستم های قدیمی. هر منبع داده جدیدی به پیاده سازی سفارشی خود نیاز دارد، که مقیاس بندی یک سیستم واقعاً متصل را دشوار می کند.’

MCP پاسخی است که Anthropic ارائه می دهد. این شرکت ادعا می کند که یک ‘استاندارد جهانی و باز برای اتصال سیستم های هوش مصنوعی به منابع داده، جایگزینی یکپارچه سازی های پراکنده با یک پروتکل واحد’ ارائه می دهد.

MCP: آداپتور جهانی داده های هوش مصنوعی

به نظر من، MCP یک آداپتور جهانی داده های هوش مصنوعی است. همانطور که شرکت Aisera که بر هوش مصنوعی متمرکز است می گوید، می توانید MCP را به عنوان ‘پورت USB-C هوش مصنوعی’ در نظر بگیرید. همانطور که USB-C روش اتصال دستگاه های خود را استاندارد کرد، MCP نحوه تعامل مدل های هوش مصنوعی با سیستم های خارجی را استاندارد می کند. به عبارت دیگر، جیم زملین، مدیر اجرایی بنیاد لینوکس، MCP را به عنوان ‘تبدیل شدن به لایه ارتباطی اساسی برای سیستم های هوش مصنوعی، مشابه کاری که HTTP برای وب انجام داد’ توصیف می کند.

به طور خاص، MCP یک پروتکل استاندارد مبتنی بر JSON-RPC 2.0 را تعریف می کند که برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را قادر می سازد تا از طریق یک رابط واحد و ایمن، توابع را فراخوانی کنند، داده ها را دریافت کنند و از نشانه ها از هر ابزار، پایگاه داده یا سرویس سازگار استفاده کنند.

معماری و اجزای MCP

این کار را با پیروی از یک معماری مشتری-سرور با چندین جزء کلیدی انجام می دهد. اینها عبارتند از:

• میزبان (Host): برنامه های کاربردی مبتنی بر هوش مصنوعی که نیاز به دسترسی به داده های خارجی دارند (به عنوان مثال، Claude Desktop، محیط توسعه یکپارچه (IDE)، چت بات).
• مشتری (Client): مدیریت یک اتصال اختصاصی و با وضعیت به یک سرور MCP واحد، رسیدگی به ارتباطات و مذاکره قابلیت ها.
• سرور (Server): افشای قابلیت های خاص از طریق پروتکل MCP - ابزارها (توابع)، منابع (داده ها) و نشانه ها، اتصال به منابع داده محلی یا از راه دور.
• پروتکل پایه (Base protocol): یک لایه پیام رسانی استاندارد شده (JSON-RPC 2.0) تضمین می کند که همه اجزا به طور قابل اعتماد و ایمن ارتباط برقرار می کنند.

این معماری ‘مسئله یکپارچه سازی M×N’ (جایی که M برنامه کاربردی هوش مصنوعی باید به N ابزار متصل شوند، که به M×N کانکتور سفارشی نیاز دارد) را به یک ‘مسئله M+N’ ساده تر تبدیل می کند. بنابراین، هر ابزار و برنامه کاربردی فقط باید یک بار از MCP پشتیبانی کنند تا قابلیت همکاری حاصل شود. این واقعاً می تواند در وقت توسعه دهندگان صرفه جویی کند.

MCP چگونه کار می کند

ابتدا، هنگامی که یک برنامه کاربردی هوش مصنوعی راه اندازی می شود، یک مشتری MCP را راه اندازی می کند، که هر مشتری به یک سرور MCP متفاوت متصل می شود. این مشتریان در مورد نسخه پروتکل و قابلیت ها مذاکره می کنند. پس از ایجاد اتصال به مشتری، از سرور برای ابزارها، منابع و نشانه های موجود پرس و جو می کند.

پس از ایجاد اتصال، مدل هوش مصنوعی اکنون می تواند به داده ها و قابلیت های زمان واقعی سرور دسترسی داشته باشد و به طور پویا زمینه خود را به روز کند. این بدان معناست که MCP ربات های چت هوش مصنوعی را قادر می سازد تا به آخرین داده های زمان واقعی دسترسی داشته باشند، نه اینکه به مجموعه داده های پیش فهرست شده، جاسازی شده یا اطلاعات ذخیره شده در LLM اعتماد کنند.

بنابراین، هنگامی که از هوش مصنوعی می خواهید وظیفه ای را انجام دهد (به عنوان مثال، ‘آخرین قیمت بلیط هواپیما از نیویورک به لس آنجلس چقدر است؟’)، هوش مصنوعی درخواست را از طریق مشتری MCP به سرور مربوطه هدایت می کند. سپس، سرور عملکرد را اجرا می کند، نتایج را برمی گرداند و هوش مصنوعی این آخرین داده ها را در پاسخ شما ادغام می کند.

علاوه بر این، MCP مدل های هوش مصنوعی را قادر می سازد تا در زمان اجرا ابزارهای جدید را کشف و استفاده کنند. این بدان معناست که عامل هوش مصنوعی شما می تواند با وظایف و محیط های جدید سازگار شود، بدون اینکه نیاز به تغییرات عمده در کد یا آموزش مجدد یادگیری ماشین (ML) داشته باشد.

به طور خلاصه، MCP یکپارچه سازی های پراکنده و سفارشی ساخته شده را با یک پروتکل واحد و باز جایگزین می کند. این بدان معناست که توسعه دهندگان فقط باید یک بار MCP را پیاده سازی کنند تا مدل هوش مصنوعی را به هر منبع داده یا ابزار سازگار متصل کنند، که به طور قابل توجهی پیچیدگی یکپارچه سازی و سربار نگهداری را کاهش می دهد. این زندگی را برای توسعه دهندگان بسیار آسان تر می کند.

به طور مستقیم تر، می توانید از هوش مصنوعی برای تولید کد MCP و حل چالش های پیاده سازی استفاده کنید.

مزایای اصلی MCP

در اینجا مواردی وجود دارد که MCP ارائه می دهد:

• یکپارچه سازی استاندارد شده و یکپارچه: MCP به عنوان یک پروتکل جهانی عمل می کند و به توسعه دهندگان امکان می دهد خدمات، API ها و منابع داده خود را از طریق یک رابط استاندارد شده و واحد به هر مشتری هوش مصنوعی (به عنوان مثال، ربات چت، IDE یا عامل سفارشی) متصل کنند.

• ارتباط دو طرفه و تعاملات غنی: MCP از ارتباط ایمن، در زمان واقعی و دو طرفه بین مدل های هوش مصنوعی و سیستم های خارجی پشتیبانی می کند، نه تنها امکان بازیابی داده ها، بلکه فراخوانی ابزار و اجرای عملیات را نیز فراهم می کند.

• مقیاس پذیری و استفاده مجدد از اکوسیستم: هنگامی که MCP را برای یک سرویس پیاده سازی کردید، هر مشتری هوش مصنوعی سازگار با MCP می تواند به آن دسترسی داشته باشد، که باعث ترویج یک اکوسیستم از اتصالات قابل استفاده مجدد و تسریع پذیرش می شود.

• سازگاری و قابلیت همکاری: MCP فرمت های درخواست/پاسخ JSON سازگار را اعمال می کند. این امر اشکال زدایی، نگهداری و مقیاس بندی یکپارچه سازی را آسان تر می کند، صرف نظر از سرویس زیربنایی یا مدل هوش مصنوعی. این همچنین به این معنی است که حتی اگر مدل ها را تغییر دهید یا ابزارهای جدیدی اضافه کنید، یکپارچه سازی همچنان قابل اعتماد باقی می ماند.

• امنیت و کنترل دسترسی بهبود یافته: MCP با در نظر گرفتن امنیت طراحی شده است، از رمزگذاری، کنترل دسترسی دقیق و تأیید کاربر برای عملیات حساس پشتیبانی می کند. همچنین می توانید سرورهای MCP را به صورت خود میزبانی میزبانی کنید، که به شما امکان می دهد داده ها را به صورت داخلی نگه دارید.

• کاهش زمان توسعه و نگهداری: با اجتناب از یکپارچه سازی های پراکنده و یکباره، توسعه دهندگان می توانند در زمان تنظیم و نگهداری مداوم صرفه جویی کنند، که به آنها امکان می دهد بر منطق برنامه کاربردی سطح بالاتر و نوآوری تمرکز کنند. علاوه بر این، جداسازی واضح بین منطق عامل و قابلیت های باطن، پایگاه کد را مدولارتر و نگهداری آن را آسان تر می کند.

پذیرش و چشم انداز آینده MCP

برای هر استانداردی، مهمترین چیز این است: ‘آیا مردم آن را می پذیرند؟’ تنها پس از چند ماه، پاسخ رسا و واضح است: بله. OpenAI در مارس 2025 پشتیبانی خود را از آن اضافه کرد. در 9 آوریل، دmis Hassabis، رهبر Google DeepMind، حمایت خود را اعلام کرد. Sundar Pichai، مدیر عامل گوگل، به سرعت تأیید کرد. شرکت های دیگر، از جمله مایکروسافت، Replit و Zapier نیز از این روند پیروی کردند.

این فقط حرف نیست. یک کتابخانه رو به رشد از کانکتورهای MCP از پیش ساخته شده در حال ظهور است. به عنوان مثال، Docker اخیراً اعلام کرده است که از MCP از طریق دایرکتوری MCP پشتیبانی می کند. کمتر از شش ماه پس از راه اندازی MCP، این دایرکتوری شامل بیش از 100 سرور MCP از شرکت هایی مانند Grafana Labs، Kong، Neo4j، Pulumi، Heroku، Elasticsearch و غیره است.

علاوه بر آنچه Docker می تواند به آن دسترسی داشته باشد، صدها سرور MCP وجود دارد. این سرورها را می توان برای کارهای زیر استفاده کرد:

• ربات های چت پشتیبانی مشتری: دستیارهای هوش مصنوعی می توانند به داده های CRM، اطلاعات محصول و بلیط های پشتیبانی در زمان واقعی دسترسی داشته باشند و به این ترتیب کمک دقیق و با زمینه ارائه دهند.
• جستجوی هوش مصنوعی سازمانی: هوش مصنوعی می تواند در مخازن اسناد، پایگاه های داده و فضای ذخیره سازی ابری جستجو کند و پاسخ ها را به اسنادمنبع مربوطه خود پیوند دهد.
• ابزارهای توسعه دهنده: دستیارهای کدنویسی می توانند با CVS و سایر سیستم های کنترل نسخه، ردیاب های مشکل و اسناد تعامل داشته باشند.
• عامل های هوش مصنوعی: البته، عامل های خودمختار می توانند وظایف چند مرحله ای را برنامه ریزی کنند، از طرف کاربران عملیات را انجام دهند و با استفاده از ابزارها و داده های متصل به MCP با نیازهای در حال تغییر سازگار شوند.

سوال واقعی این است که MCP را نمی توان برای چه چیزی استفاده کرد.

MCP نشان دهنده یک تغییر پارادایم است: از هوش مصنوعی ایزوله و ایستا به سیستم های عمیقاً یکپارچه، آگاه به زمینه و دارای توانایی عمل. با بالغ شدن پروتکل، از نسل جدیدی از عامل های هوش مصنوعی و دستیارها پشتیبانی می کند که می توانند به طور ایمن، کارآمد و در مقیاس بزرگ در طیف گسترده ای از ابزارها و داده های دیجیتال استدلال، عمل و همکاری کنند.

از زمان انفجار اولیه هوش مصنوعی مولد در سال 2022، من هیچ فناوری ای را ندیده ام که به این سرعت توسعه یابد. اما چیزی که واقعاً مرا به یاد می آورد، ظهور Kubernetes بیش از یک دهه پیش است. در آن زمان، بسیاری معتقد بودند که یک رقابت در ترتیب دهندگان کانتینر وجود خواهد داشت، مانند Swarm و Mesosphere، برنامه هایی که اکنون تقریباً فراموش شده اند. من از همان ابتدا می دانستم که Kubernetes برنده خواهد شد.

بنابراین، من اکنون پیش بینی می کنم. MCP اتصال هوش مصنوعی خواهد بود و پتانسیل کامل هوش مصنوعی را در شرکت ها، ابر و دامنه های گسترده تر آزاد می کند.