MCP: طلوعی نو برای تعامل ابزار هوش مصنوعی

در سال 2025، Agentهای هوش مصنوعی به سرعت از مفاهیم نظری به ابزارهای عملی تبدیل می‌شوند. نوآوری‌هایی مانند برتری Claude 3.7 از Anthropic در کارهای کدنویسی و جوامع متن باز که عملکردهای پیچیده‌ای را از طریق عملیات مرورگر فعال می‌کنند، نشان‌دهنده یک تغییر قابل توجه است. قابلیت‌های هوش مصنوعی فراتر از مکالمه ساده به اجرای فعال تکامل می‌یابد. با این حال، یک چالش اساسی باقی می‌ماند: چگونه اطمینان حاصل کنیم که این Agentهای هوشمند به طور کارآمد و ایمن با دنیای واقعی تعامل دارند؟ در نوامبر 2024، Anthropic پروتکل Model Context Protocol (MCP) را معرفی کرد، یک پروتکل استاندارد و متن باز که آماده است با ارائه یک رابط یکپارچه برای مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای اتصال به ابزارها و منابع داده خارجی، انقلابی در توسعه و کاربرد Agentهای هوش مصنوعی ایجاد کند. در عرض چهار ماه پس از راه‌اندازی، MCP از بیش از 2000 سرور پشتیبانی دریافت کرد.

درک MCP

تعریف و ریشه‌ها

MCP یا Model Context Protocol، یک پروتکل استاندارد است که توسط Anthropic در نوامبر 2024 معرفی شد. این پروتکل به تعامل پراکنده بین مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارها و داده‌های خارجی می‌پردازد. MCP که اغلب به عنوان ‘USB-C برای هوش مصنوعی’ تشبیه می‌شود، یک رابط یکپارچه ارائه می‌دهد که به Agentهای هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه به منابع خارجی مانند پایگاه‌های داده، سیستم‌های فایل، وب‌سایت‌ها و API‌ها بدون نیاز به کد تطبیق سفارشی و پیچیده برای هر ابزار دسترسی داشته باشند.

اگر APIها زبان جهانی اینترنت، اتصال سرورها و کلاینت‌ها باشند، MCP زبان متحد کننده برای ابزارهای هوش مصنوعی است و شکاف بین Agentهای هوشمند و دنیای واقعی را پر می‌کند. این پروتکل به هوش مصنوعی قدرت می‌دهد تا ابزارها را از طریق زبان طبیعی دستکاری کند، درست مانند اینکه انسان‌ها از تلفن‌های هوشمند استفاده می‌کنند. وظایف از پرسش‌های ساده‌ای مانند ‘آب و هوای امروز را به من بگو’ به عملیات پیچیده‌ای مانند ‘آب و هوا را بررسی کن و به من یادآوری کن که چتر ببرم’ یا ‘یک مدل سه بعدی ایجاد کن و آن را در فضای ابری آپلود کن’ تکامل می‌یابند.

چشم انداز اصلی: MCP قصد دارد کارایی را افزایش دهد و Agentهای هوش مصنوعی را با توانایی حرکت فراتر از درک به عمل ملموس توانمند سازد. این امر به توسعه‌دهندگان، کسب‌وکارها و حتی کاربران غیرفنی امکان می‌دهد تا Agentهای هوشمند را سفارشی کنند و آنها را به پلی بین هوش مجازی و دنیای فیزیکی تبدیل کنند.

ایجاد MCP تصادفی نبود. Anthropic، که توسط اعضای سابق OpenAI تأسیس شد، محدودیت‌های LLMها را تشخیص داد، که اغلب به ‘سیلوهای اطلاعاتی’ محدود می‌شوند، و دانشآنها محدود به داده‌های آموزشی آنها است و فاقد دسترسی بی‌درنگ به اطلاعات خارجی هستند. پس از موفقیت مدل‌های سری Claude در سال 2024، Anthropic به نیاز به یک پروتکل جهانی برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی پی برد. انتشار متن باز MCP به سرعت مورد توجه قرار گرفت. تا مارس 2025، بیش از 2000 سرور MCP توسعه یافته توسط جامعه به صورت آنلاین در دسترس بودند که سناریوهایی از مدیریت فایل تا تجزیه و تحلیل بلاک چین را پوشش می‌دادند، با بیش از 300 پروژه GitHub درگیر و نرخ رشد 1200٪. MCP فقط یک پروتکل فنی نیست، بلکه یک چارچوب همکاری مبتنی بر جامعه است.

MCP برای کاربر روزمره

برای کاربران منفرد، MCP به عنوان یک ‘کلید جادویی’ برای هوش مصنوعی عمل می‌کند و ابزارهای هوشمند پیچیده را در دسترس و کاربرپسند می‌کند. این پروتکل به افراد امکان می‌دهد تا با استفاده از زبان طبیعی به هوش مصنوعی دستور دهند تا کارهای روزمره را بدون نیاز به دانش برنامه‌نویسی انجام دهند. تصور کنید به Claude دستور می‌دهید ‘برنامه من را سازماندهی کن و جلسات فردا را به من یادآوری کن.’ MCP به طور خودکار به تقویم‌ها، ایمیل‌ها و ابزارهای یادآوری متصل می‌شود و کار را در عرض چند ثانیه به پایان می‌رساند. یا، در نظر بگیرید که بگویید ‘به من کمک کن یک کارت تولد طراحی کنم.’ MCP با یک سرور طراحی (مانند Figma) تماس می‌گیرد، یک کارت شخصی‌سازی شده ایجاد می‌کند و آن را در فضای ابری ذخیره می‌کند. برای کاربران غیرفنی، MCP به عنوان یک ابر دستیار نامرئی عمل می‌کند و عملیات خسته‌کننده را به مکالمات ساده تبدیل می‌کند و فناوری را واقعاً در خدمت زندگی قرار می‌دهد.

• درک ساده: MCP به عنوان یک دستیار هوشمند عمل می‌کند و دستیار هوش مصنوعی شما را از ‘فقط گپ زدن’ به ‘انجام کارها’ ارتقا می‌دهد و به شما کمک می‌کند فایل‌ها را مدیریت کنید، زندگی خود را برنامه‌ریزی کنید و حتی محتوا ایجاد کنید.
• ارزش واقعی: این پروتکل هوش مصنوعی را از یک فناوری غیرقابل دسترس به یک دستیار شخصی زندگی تبدیل می‌کند، در زمان صرفه‌جویی می‌کند، کارایی را بهبود می‌بخشد و از حریم خصوصی محافظت می‌کند.

سناریوهای گسترده‌تر: از کارهای روزمره تا خلاقیت

MCP چیزی فراتر از یک ابزار است؛ این پروتکل نشان‌دهنده یک تغییر سبک زندگی است که به همه این امکان را می‌دهد تا دستیار هوش مصنوعی خود را ‘سفارشی’ کنند بدون اینکه به خدمات حرفه‌ای گران قیمت نیاز داشته باشند. برای سالمندان، MCP می‌تواند عملیات را ساده کند—گفتن ‘به من یادآوری کن داروی خود را مصرف کنم و به خانواده‌ام اطلاع بده’ باعث می‌شود هوش مصنوعی به طور خودکار کار را به پایان برساند و استقلال را افزایش دهد. MCP فراتر از کارهای ساده است و خلاقیت را تحریک می‌کند و به نیازهای روزانه می‌پردازد:

• مدیریت روزانه: گفتن ‘لیست خرید این هفته را تهیه کن و به من یادآوری کن’ به MCP اجازه می‌دهد تا موجودی یخچال و وب‌سایت‌های مقایسه قیمت را بررسی کند، یک لیست تولید کند و آن را از طریق SMS ارسال کند.
• یادگیری و رشد: دانش‌آموزانی که می‌گویند ‘یادداشت‌های زیست‌شناسی را سازماندهی کن و یک برنامه مطالعه تنظیم کن’ باعث می‌شود MCP یادداشت‌ها را اسکن کند، به پلتفرم‌های یادگیری متصل شود و یک برنامه مطالعه و سؤالات آزمون را خروجی دهد.
• اکتشاف علاقه: یادگیری آشپزی؟ گفتن ‘دستور العمل‌ها و مواد لازم پاستای ایتالیایی را پیدا کن’ به MCP اجازه می‌دهد تا وب‌سایت‌ها را جستجو کند، موجودی را بررسی کند و منوها را تولید کند، و از دردسر ورق زدن کتاب‌ها جلوگیری می‌کند.
• ارتباط عاطفی: برای تولدها، گفتن ‘یک کارت طراحی کن و آن را برای مادرم بفرست’ به MCP اجازه می‌دهد تا از Figma برای طراحی و ارسال آن از طریق ایمیل استفاده کند.

حریم خصوصی و کنترل: اطمینان برای کاربران

حریم خصوصی یک نگرانی اصلی برای کاربران منفرد است، و مکانیزم کنترل مجوز MCP تضمین می‌کند که کاربران کنترل کاملی بر جریان داده دارند. به عنوان مثال، می‌توانید مجوزها را طوری تنظیم کنید که ‘بههوش مصنوعی اجازه دهید تقویم را بخواند، اما عکس‌ها را لمس نکند’، و مجوز قابل اعتمادی را ارائه دهید. علاوه بر این، عملکرد ‘نمونه‌برداری’ MCP به کاربران این امکان را می‌دهد که درخواست‌ها را قبل از اجرای کارهای حساس توسط هوش مصنوعی بررسی کنند، مانند تجزیه و تحلیل صورت‌حساب‌های بانکی، که در آن کاربران می‌توانند تأیید کنند ‘فقط داده‌های آخرین ماه’ استفاده می‌شود. این شفافیت و کنترل، اعتماد را تقویت می‌کند و در عین حال راحتی را حفظ می‌کند.

ضرورت MCP

محدودیت‌های LLMها نیاز به MCP را برانگیخته است. به طور سنتی، دانش مدل‌های هوش مصنوعی محدود به داده‌های آموزشی آنها است و از دسترسی به اطلاعات بی‌درنگ جلوگیری می‌کند. اگر یک LLM بخواهد روند بازار ارزهای دیجیتال را برای مارس 2025 تجزیه و تحلیل کند، باید به صورت دستی داده‌ها را وارد کند یا تماس‌های API خاصی را بنویسد، که می‌تواند ساعت‌ها یا روزها طول بکشد. جدی‌تر از آن، توسعه‌دهندگان هنگام برخورد با چندین مدل و ابزار با ‘مشکل M×N’ مواجه می‌شوند—اگر 10 مدل هوش مصنوعی و 10 ابزار خارجی وجود داشته باشد، به 100 ادغام سفارشی نیاز است که پیچیدگی را به طور تصاعدی افزایش می‌دهد. این پراکندگی ناکارآمد است و مقیاس‌بندی آن دشوار است.

MCP این موانع را برطرف می‌کند و اتصالات را به N+M کاهش می‌دهد (فقط 20 پیکربندی برای 10 مدل و 10 ابزار مورد نیاز است)، و به Agentهای هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به طور انعطاف‌پذیر ابزارها را فراخوانی کنند. تولید یک گزارش با قیمت سهام بی‌درنگ، که به طور سنتی 2 ساعت طول می‌کشد، با MCP فقط در 2 دقیقه قابل انجام است.

معماری فنی و عملکرد داخلی MCP

پیشینه فنی و موقعیت اکولوژیکی

پایه فنی MCP JSON-RPC 2.0 است، یک استاندارد ارتباطی سبک و کارآمد که از تعامل دو طرفه بی‌درنگ پشتیبانی می‌کند، مشابه عملکرد بالای WebSockets. این پروتکل از طریق یک معماری کلاینت-سرور عمل می‌کند:

• MCP Host: برنامه تعاملی کاربر، مانند Claude Desktop، Cursor یا Windsurf، مسئول دریافت درخواست‌ها و نمایش نتایج است.
• MCP Client: جاسازی شده در هاست، یک اتصال یک به یک با سرور برقرار می‌کند، ارتباط پروتکل را مدیریت می‌کند و از جداسازی و امنیت اطمینان می‌دهد.
• MCP Server: یک برنامه سبک وزن که عملکردهای خاصی را ارائه می‌دهد و منابع داده محلی (مانند فایل‌های دسکتاپ) یا راه دور (مانند APIهای ابری) را متصل می‌کند.

روش‌های انتقال عبارتند از:

• Stdio: ورودی/خروجی استاندارد، مناسب برای استقرار سریع محلی، مانند مدیریت فایل، با تأخیر کم به اندازه میلی ثانیه.
• HTTP SSE: رویدادهای ارسال شده از سرور، پشتیبانی از تعامل بی‌درنگ از راه دور، مانند تماس‌های API ابری، مناسب برای سناریوهای توزیع شده.

Anthropic قصد دارد تا پایان سال 2025 WebSockets را معرفی کند تا عملکرد از راه دور را بیشتر بهبود بخشد. در اکوسیستم هوش مصنوعی، MCP موقعیت منحصر به فردی دارد، متفاوت از Function Calling OpenAI که به یک پلتفرم خاص گره خورده است و کتابخانه ابزار LangChain که توسعه‌دهنده محور است. MCP از طریق باز بودن و استانداردسازی به توسعه‌دهندگان، شرکت‌ها و کاربران غیرفنی خدمات ارائه می‌دهد.

طراحی معماری

MCP از یک معماری کلاینت-سرور استفاده می‌کند، مشابه یک محیط رستوران: مشتری (MCP host) می‌خواهد غذا سفارش دهد (داده یا اقدامات)، و پیشخدمت (MCP client) با آشپزخانه (MCP Server) ارتباط برقرار می‌کند. برای اطمینان از کارایی و امنیت، MCP یک کلاینت اختصاصی را به هر سرور اختصاص می‌دهد و یک اتصال یک به یک جدا شده را تشکیل می‌دهد. اجزای اصلی عبارتند از:

• Host: نقطه ورود کاربر، مانند Claude Desktop، مسئول شروع درخواست‌ها و نمایش نتایج است.
• Client: واسطه ارتباطی از JSON-RPC 2.0 برای تعامل با سرور، مدیریت درخواست‌ها و پاسخ‌ها استفاده می‌کند.
• Server: ارائه‌دهنده عملکرد، منابع خارجی را متصل می‌کند و وظایفی مانند خواندن فایل‌ها یا فراخوانی APIها را انجام می‌دهد.

روش‌های انتقال انعطاف‌پذیر هستند:

• Stdio: استقرار محلی، مناسب برای دسترسی سریع به فایل‌های دسکتاپ یا پایگاه‌های داده محلی، با تأخیر کم به اندازه میلی ثانیه، مانند شمارش تعداد فایل‌های txt.
• HTTP SSE: تعامل از راه دور، پشتیبانی از تماس‌های API ابری، با عملکرد بی‌درنگ قوی، مانند پرس و جو از APIهای آب و هوا، مناسب برای سناریوهای توزیع شده.
• توسعه آینده: WebSockets یا HTTP جریان‌پذیر ممکن است تا پایان سال 2025 پیاده‌سازی شوند و عملکرد از راه دور را بیشتر بهبود بخشند و تأخیر را کاهش دهند.

عناصر عملکردی

MCP عملکردها را از طریق سه ‘عنصر’ پیاده‌سازی می‌کند:

1. ابزارها: توابع قابل اجرا که هوش مصنوعی برای تکمیل وظایف خاص فراخوانی می‌کند. به عنوان مثال، یک ابزار ‘تبدیل ارز’ 100 RMB را به 14 USD و 109 HKD به صورت بی‌درنگ تبدیل می‌کند (بر اساس نرخ ارز ثابت در مارس 2025)؛ یک ابزار ‘جستجو’ می‌تواند زمان نمایش فیلم‌های امروز را پرس و جو کند.
2. منابع: داده‌های ساختاریافته که به عنوان ورودی زمینه استفاده می‌شوند. به عنوان مثال، خواندن یک فایل README از یک مخزن GitHub، پیشینه پروژه را فراهم می‌کند یا اسکن یک فایل PDF 10 مگابایتی، اطلاعات کلیدی را استخراج می‌کند.
3. Promptها: الگوهای دستورالعمل از پیش تعریف شده که هوش مصنوعی را برای استفاده از ابزارها و منابع راهنمایی می‌کنند. به عنوان مثال، یک prompt ‘خلاصه سند’ یک خلاصه 200 کلمه‌ای ایجاد می‌کند و یک prompt ‘برنامه‌ریزی سفر’ داده‌های تقویم و پرواز را ادغام می‌کند.

MCP از یک عملکرد ‘نمونه‌برداری’ پشتیبانی می‌کند که در آن سرور می‌تواند از یک LLM درخواست کند تا یک کار را پردازش کند، و کاربر درخواست و نتیجه را بررسی می‌کند و از امنیت و شفافیت اطمینان حاصل می‌کند. به عنوان مثال، اگر سرور درخواست کند ‘محتوای فایل را تجزیه و تحلیل کن’، کاربر آن را تأیید می‌کند و هوش مصنوعی یک خلاصه را برمی‌گرداند و اطمینان حاصل می‌کند که از داده‌های حساس سوء استفاده نمی‌شود و امنیت و شفافیت را افزایش می‌دهد.

فرآیند ارتباطی

عملکرد MCP شامل چهار مرحله است:

مثال ‘پرس و جو از فایل‌های دسکتاپ’ را در نظر بگیرید:

1. کاربر ‘لیست اسناد من’ را وارد می‌کند.
2. Claude درخواست را تجزیه و تحلیل می‌کند و نیاز به فراخوانی سرور فایل را شناسایی می‌کند.
3. کلاینت به سرور متصل می‌شود و کاربر مجوزها را تأیید می‌کند.
4. سرور یک لیست از فایل‌ها را برمی‌گرداند و Claude یک پاسخ تولید می‌کند.

مثال دیگر ‘برنامه‌ریزی یک سفر’ است: کاربر ‘ترتیب یک سفر شنبه’ را وارد می‌کند، Claude سرورهای تقویم و پرواز را کشف می‌کند، داده‌های برنامه و بلیط را به دست می‌آورد، ادغام را prompt می‌کند و ‘پرواز ساعت 10:00 به پاریس در روز شنبه’ را برمی‌گرداند.

چرا باید به MCP توجه کنید؟

نقاط ضعف اکوسیستم هوش مصنوعی فعلی

محدودیت‌های LLMها مشهود است:

• سیلوهای اطلاعاتی: دانش محدود به داده‌های آموزشی است و نمی‌توان آن را به صورت بی‌درنگ به روز کرد. به عنوان مثال، اگر یک LLM بخواهد تراکنش‌های بیت کوین را در مارس 2025 تجزیه و تحلیل کند، باید به صورت دستی داده‌ها را وارد کند.
• مشکل M×N: ادغام بین چندین مدل و ابزار به طور تصاعدی پیچیده است. به عنوان مثال، 10 مدل و 10 ابزار به 100 ادغام کد سفارشی نیاز دارند.
• ناکارآمدی: روش‌های سنتی نیاز به جاسازی بردارها یا جستجوهای برداری دارند که از نظر محاسباتی پرهزینه هستند و تأخیرهای پاسخ طولانی دارند.

این مسائل پتانسیل Agentهای هوش مصنوعی را محدود می‌کند و انتقال آنها از ‘تصور’ به ‘انجام’ را دشوار می‌کند.

مزایای پیشرفت MCP

MCP از طریق یک رابط استاندارد، هفت مزیت را به ارمغان می‌آورد:

1. دسترسی بی‌درنگ: هوش مصنوعی می‌تواند در عرض چند ثانیه آخرین داده‌ها را پرس و جو کند. Claude Desktop یک لیست از فایل‌ها را در 0.5 ثانیه از طریق MCP بازیابی می‌کند و کارایی را ده برابر بهبود می‌بخشد.
2. امنیت و کنترل: داده‌ها مستقیماً قابل دسترسی هستند و نیازی به ذخیره‌سازی میانی ندارند، با قابلیت اطمینان مدیریت مجوز به 98٪ می‌رسد. کاربران می‌توانند هوش مصنوعی را محدود کنند تا فقط فایل‌های خاصی را بخواند.
3. بار محاسباتی کم: نیاز به بردارهای جاسازی شده را از بین می‌برد و حدود 70٪ از هزینه‌های محاسباتی را کاهش می‌دهد. جستجوهای برداری سنتی به 1 گیگابایت حافظه نیاز دارند، در حالی که MCP فقط به 100 مگابایت نیاز دارد.
4. انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری: اتصالات را از N×M به N+M کاهش می‌دهد. 10 مدل و 10 ابزار فقط به 20 پیکربندی نیاز دارند.
5. قابلیت همکاری: یک MCP Server می‌تواند توسط چندین مدل مانند Claude و GPT مجدداً استفاده شود. یک سرور آب و هوا به کاربران جهانی خدمات ارائه می‌دهد.
6. انعطاف‌پذیری فروشنده: تغییر LLMها نیازی به بازسازی زیرساخت ندارد.
7. پشتیبانی از Agentهای خودمختار: از دسترسی پویا هوش مصنوعی به ابزارها پشتیبانی می‌کند و وظایف پیچیده را انجام می‌دهد. هنگام برنامه‌ریزی یک سفر، هوش مصنوعی می‌تواند به طور همزمان تقویم را پرس و جو کند، پروازها را رزرو کند و ایمیل ارسال کند و کارایی را بهبود بخشد.

اهمیت و تأثیر

MCP یک کاتالیزور برای تغییرات اکولوژیکی است. این مانند سنگ روزتا است که ارتباط بین هوش مصنوعی و دنیای خارج را باز می‌کند. یک شرکت داروسازی 10 منبع داده را از طریق MCP ادغام کرد و زمان پرس و جو تحقیقاتی را از 2 ساعت به 10 دقیقه کاهش داد و کارایی تصمیم‌گیری را 90٪ بهبود بخشید. همچنین توسعه‌دهندگان را تشویق می‌کند تا ابزارهای جهانی بسازند و یک سرور به جهان خدمات ارائه دهد و شکل‌گیری یک اکوسیستم را ترویج کند.

سناریوهای کاربردی و موارد عملی MCP

سناریوهای کاربردی متنوع

کاربردهای MCP گسترده است:

1. توسعه و بهره‌وری:
   • اشکال‌زدایی کد: Cursor AI 100000 خط کد را از طریق Browsertools Server اشکال‌زدایی می‌کند و نرخ خطا را 25٪ کاهش می‌دهد.
   • جستجوی اسناد: Mintlify Server 1000 صفحه سند را در 2 ثانیه جستجو می‌کند و 80٪ از زمان را صرفه‌جویی می‌کند.
   • اتوماسیون وظایف: Google Sheets Server به طور خودکار 500 برگه فروش را به روز می‌کند و کارایی را 300٪ بهبود می‌بخشد.
2. خلاقیت و طراحی:
   • مدل‌سازی سه بعدی: Blender MCP زمان مدل‌سازی را از 3 ساعت به 10 دقیقه کاهش می‌دهد و کارایی را 18 برابر بهبود می‌بخشد.
   • وظایف طراحی: Figma Server به هوش مصنوعی در تنظیم طرح‌ها کمک می‌کند و کارایی طراحی را 40٪ بهبود می‌بخشد.
3. داده و ارتباطات:
   • پرس و جو پایگاه داده: Supabase Server سوابق کاربر را به صورت بی‌درنگ پرس و جو می‌کند و زمان پاسخگویی 0.3 ثانیه است.
   • همکاری تیمی: Slack Server ارسال پیام را خودکار می‌کند و 80٪ از عملیات دستی را صرفه‌جویی می‌کند.
   • خراشیدن وب: Firecrawl Server داده‌ها را استخراج می‌کند و سرعت را دو برابر می‌کند.
4. آموزش و بهداشت:
   • پشتیبانی آموزشی: MCP Server به پلتفرم‌های یادگیری متصل می‌شود و هوش مصنوعی رئوس مطالب دوره را تولید می‌کند و کارایی معلم را 40٪ بهبود می‌بخشد.
   • تشخیص پزشکی: به پایگاه‌های داده بیمار متصل می‌شود و هوش مصنوعی گزارش‌های تشخیصی را با نرخ دقت 85٪ تولید می‌کند.
5. بلاک چین و امور مالی:
   • تعامل بیت کوین: MCP Server تراکنش‌های بلاک چین را پرس و جو می‌کند و عملکرد بی‌درنگ را به سطح ثانیه بهبود می‌بخشد.
   • تجزیه و تحلیل DeFi: تراکنش‌های سرمایه‌گذار بزرگ بایننس را تجزیه و تحلیل می‌کند و سودها را پیش‌بینی می‌کند و نرخ دقت 85٪ دارد.

تجزیه و تحلیل موردی خاص

• تجزیه و تحلیل موردی: Claude 1000 فایل را اسکن می‌کند و یک خلاصه 500 کلمه‌ای را فقط در 0.5 ثانیه تولید می‌کند. روش‌های سنتی نیاز به آپلود دستی فایل‌ها در فضای ابری دارند که چند دقیقه طول می‌کشد.
• کاربرد بلاک چین: هوش مصنوعی تراکنش‌های سرمایه‌گذار بزرگ بایننس را از طریق MCP Server در مارس 2025 تجزیه و تحلیل کرد و سودهای بالقوه را پیش‌بینی کرد و پتانسیل خود را در زمینه مالی نشان داد.

اکوسیستم MCP: وضعیت و شرکت کنندگان

معماری اکوسیستم

اکوسیستم MCP در حال شکل گیری است و چهار نقش اصلی را پوشش می‌دهد:

1. کلاینت‌ها:
   • برنامه‌های کاربردی اصلی: Claude Desktop، Cursor، Continue.
   • ابزارهای نوظهور: Windsurf، LibreChat، Sourcegraph.
2. سرورها:
   • کلاس پایگاه داده: Supabase، ClickHouse، Neon، Postgres.
   • کلاس ابزار: Resend، Stripe، Linear.
   • کلاس خلاق: Blender، Figma.
   • کلاس داده: Firecrawl، Tavily، Exa AI.
3. بازار:
   • mcp.so: شامل سرورها، ارائه نصب با یک کلیک.
   • سایر پلتفرم‌ها: Mintlify، OpenTools.
4. زیرساخت:
   • Cloudflare: میزبانی سرورها، اطمینان از در دسترس بودن.
   • Toolbase: بهینه‌سازی تأخیر.
   • Smithery: ارائه تعادل بار پویا.

داده‌های اکولوژیکی

• مقیاس: تا مارس 2025، MCP Server از دسامبر 2024 افزایش یافته و به + واحد رسیده است که نرخ رشد آن % است.
• انجمن: + پروژه‌های GitHub شرکت کردند و سرورها از مشارکت توسعه‌دهندگان به دست آمدند.
• فعالیت: یک هکاتون اولیه + توسعه‌دهنده را جذب کرد و + برنامه‌های کاربردی نوآورانه تولید کرد، مانند دستیاران خرید و ابزارهای نظارت بر سلامت.

محدودیت‌ها و چالش‌های MCP

تنگناهای فنی

• پیچیدگی پیاده‌سازی: MCP شامل promptها و عملکردهای نمونه‌برداری است که دشواری توسعه را افزایش می‌دهد. توضیحات ابزار باید با دقت نوشته شوند، در غیر این صورت فراخوانی‌های LLM مستعد خطا هستند.
• محدودیت‌های استقرار: نیاز به اجرا روی پایانه‌های محلی، راه‌اندازی دستی سرور، فقدان استقرار با یک کلیک یا برنامه‌های وب، محدود کردن سناریوهای از راه دور.
• چالش‌های اشکال‌زدایی: سازگاری ضعیف بین کلاینت‌ها، پشتیبانی ناکافی از ورود به سیستم. به عنوان مثال، یک سرور ممکن است در Claude Desktop به خوبی کار کند، اما ممکن است در Cursor با شکست مواجه شود.
• کمبودهای انتقال: فقط از Stdio و SSE پشتیبانی می‌کند و فاقد گزینه‌های انعطاف‌پذیرتر مانند WebSockets است و عملکرد بی‌درنگ از راه دور را محدود می‌کند.

کمبودهای کیفیت اکولوژیکی

• کیفیت ناهموار: در بین + سرور، حدود % دارای مشکلات پایداری یا فقدان مستندات هستند که منجر به تجربیات کاربری ناسازگار می‌شود.
• قابلیت کشف ناکافی: نیاز به پیکربندی دستی آدرس‌های سرور دارد و مکانیسم کشف پویا هنوز بالغ نشده است و کاربران را ملزم به جستجو و آزمایش خود می‌کند.
• محدودیت‌های مقیاس: در مقایسه با ابزارهای + Zapier یا کتابخانه ابزار + LangChain، پوشش MCP هنوز ناکافی است.

چالش‌های کاربرد در محیط‌های تولید

• دقت فراخوانی: نرخ موفقیت فراخوانی ابزار LLM فعلی حدود % است و در وظایف پیچیده مستعد شکست است.
• نیازهای سفارشی‌سازی: Agentهای تولید نیاز به بهینه‌سازی پیام‌ها و معماری‌های سیستم بر اساس ابزارها دارند و ‘plug-and-play’ MCP به سختی برآورده می‌شود.
• انتظارات کاربر: با بهبود قابلیت‌های مدل، کاربران الزامات بالاتری برای قابلیت اطمینان و سرعت دارند و عمومیت MCP ممکن است عملکرد را قربانی کند.

رقابت و فشار از راه‌حل‌های جایگزین

• راه‌حل‌های اختصاصی: Agent SDK OpenAI قابلیت اطمینان بالاتری را از طریق بهینه‌سازی عمیق ارائه می‌دهد و به طور بالقوه کاربران سطح بالا را جذب می‌کند.
• چارچوب‌های موجود: کتابخانه ابزار LangChain چسبندگی در بین توسعه‌دهندگان ایجاد کرده است و اکوسیستم جدید MCP برای رسیدن به آن به زمان نیاز دارد.
• مقایسه بازار: Custom GPTهای OpenAI به طور گسترده موفق نبوده‌اند و MCP برای جلوگیری از تکرار اشتباهات باید ارزش منحصر به فرد خود را ثابت کند.

روندهای آینده: مسیر تکامل MCP

مسیر چند بعدی بهینه‌سازی فنی

• ساده‌سازی پروتکل: حذف عملکردهای زائد، تمرکز بر فراخوانی ابزار، کاهش موانع توسعه.
• طراحی بدون حالت: پشتیبانی از استقرار سمت سرور، معرفی مکانیزم‌های احراز هویت، حل مشکلات چند مستأجری.
• استانداردسازی تجربه کاربری: استانداردسازی منطق انتخاب ابزار و طراحی رابط برای بهبود ثبات.
• ارتقاء اشکال‌زدایی: توسعه ابزارهای اشکال‌زدایی متقابل پلتفرم، ارائه گزارش‌های دقیق و ردیابی خطا.
• گسترش انتقال: پشتیبانی از WebSockets و HTTP جریان‌پذیر برای افزایش قابلیت‌های تعامل از راه دور.

جهت استراتژیک توسعه اکولوژیکی

• ساخت بازار: راه‌اندازی یک پلتفرم مشابه npm، ادغام عملکردهای رتبه‌بندی، جستجو و نصب با یک کلیک برای بهینه‌سازی کشف سرور.
• پشتیبانی از وب: پیاده‌سازی استقرار ابری و ادغام مرورگر، رهایی از محدودیت‌های محلی، هدف قرار دادن کاربران وب.
• گسترش سناریوهای تجاری: انتقال از ابزارهای کدنویسی به پشتیبانی مشتری، طراحی، بازاریابی و سایر زمینه‌ها.
• مشوق‌های انجمن: تشویق توسعه سرور با کیفیت بالا از طریق پاداش‌ها، گواهینامه‌ها، با هدف رسیدن به + سرور تا پایان سال .