پیشرفت مایکروسافت در تعامل‌پذیری هوش مصنوعی با MCP

مروری بر سرورهای جدید

معرفی Azure MCP Server و Azure Database for PostgreSQL Flexible Server توسط مایکروسافت، گامی اساسی به سوی یک اکوسیستم هوش مصنوعی یکپارچه‌تر و کارآمدتر است. این سرورها به گونه‌ای طراحی شده‌اند که به صورت همزمان کار کنند و یک راه حل جامع برای مدیریت و دسترسی به منابع و پایگاه‌های داده مختلف Azure ارائه دهند.

Azure MCP Server

Azure MCP Server برای پشتیبانی از دسترسی به طیف گسترده‌ای از سرویس‌های Azure طراحی شده است، از جمله:

• Azure Cosmos DB: یک سرویس پایگاه داده چند مدلی و توزیع شده در سطح جهانی برای ساخت برنامه‌های کاربردی مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا.
• Azure Storage: یک راه حل ذخیره‌سازی ابری که ذخیره‌سازی مقیاس‌پذیر، بادوام و امن را برای انواع اشیاء داده فراهم می‌کند.
• Azure Monitor: یک راه حل نظارتی جامع که داده‌های تله‌متری را از منابع مختلف جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل می‌کند و بینشی در مورد عملکرد و سلامت برنامه‌ها و زیرساخت‌ها ارائه می‌دهد.

این پشتیبانی گسترده به Azure MCP Server امکان می‌دهد تا طیف وسیعی از عملکردها، مانند پرس و جوهای پایگاه داده، مدیریت ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل گزارش‌ها را انجام دهد. مایکروسافت با ارائه یک رابط یکپارچه برای این سرویس‌ها، قصد دارد فرآیند توسعه را ساده‌تر کرده و پیچیدگی ادغام منابع مختلف Azure را کاهش دهد.

Azure Database for PostgreSQL Flexible Server

Azure Database for PostgreSQL Flexible Server به طور خاص برای عملیات پایگاه داده طراحی شده است و بر روی وظایفی مانند:

• فهرست کردن پایگاه‌های داده و جداول: ارائه یک نمای جامع از طرح و ساختار پایگاه داده.
• اجرای پرس و جوها: فعال کردن کاربران برای بازیابی و دستکاری داده‌های ذخیره شده در پایگاه داده.
• تغییر داده‌ها: اجازه دادن به کاربران برای به روز رسانی، درج و حذف داده‌ها در داخل پایگاه داده.

این سرور برای ارائه یک محیط انعطاف‌پذیر و مقیاس‌پذیر برای اجرای پایگاه‌های داده PostgreSQL در ابر طراحی شده است. مایکروسافت با ارائه یک سرور اختصاصی برای عملیات پایگاه داده، قصد دارد یک پلتفرم با کارایی بالا و قابل اعتماد برای ساخت برنامه‌های کاربردی داده محور در اختیار توسعه‌دهندگان قرار دهد.

اهمیت MCP

پروتکل مدل متن (MCP) یک پروتکل استاندارد است که برای رسیدگی به چالش‌های دسترسی به داده‌های خارجی پراکنده برای مدل‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. MCP که توسط شرکت هوش مصنوعی Anthropic توسعه یافته و در نوامبر 2024 معرفی شد، هدف آن ارائه یک معماری یکپارچه برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی برای تعامل با منابع و ابزارهای داده مختلف است.

رسیدگی به چالش پراکندگی

یکی از چالش‌های اصلی در توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی، نیاز به دسترسی به داده‌ها از منابع مختلف است که هر کدام دارای فرمت و الزامات دسترسی منحصر به فرد خود هستند. این پراکندگی می‌تواند ادغام داده‌ها از منابع مختلف را دشوار کرده و به طور قابل توجهی پیچیدگی توسعه هوش مصنوعی را افزایش دهد.

MCP این چالش را با ارائه یک پروتکل استاندارد برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی برای تعامل با منابع داده خارجی حل می‌کند. MCP با تعریف مجموعه مشترکی از رابط‌ها و فرمت‌های داده، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه به داده‌ها از منابع مختلف دسترسی داشته باشند، بدون نیاز به کانکتورهای سفارشی یا تبدیل داده.

معماری MCP

معماری MCP مبتنی بر یک مدل کلاینت-سرور است، جایی که برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی به عنوان کلاینت‌های MCP و منابع یا ابزارهای داده به عنوان سرورهای MCP عمل می‌کنند. این پروتکل از HTTP برای ایجاد یک کانال ارتباطی استاندارد بین کلاینت‌ها و سرورها استفاده می‌کند و امکان تعامل یکپارچه بین برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی و منابع داده خارجی را فراهم می‌کند.

معماری MCP سه مفهوم کلیدی را تعریف می‌کند:

• ابزارها: نشان دهنده عملکردهای خاص یا قابلیت‌هایی هستند که می‌توان از طریق پروتکل MCP به آنها دسترسی داشت.
• منابع: نشان دهنده داده‌ها یا فایل‌هایی هستند که می‌توان از طریق پروتکل MCP به آنها دسترسی داشت یا آنها را دستکاری کرد.
• درخواست‌ها: نشان دهنده الگوها یا دستورالعمل‌هایی هستند که می‌توان از آنها برای هدایت رفتار مدل‌های هوش مصنوعی استفاده کرد.

MCP با ارائه یک روش استاندارد برای دسترسی به این منابع و ابزارها، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه با منابع داده خارجی ادغام شده و از طیف گسترده‌ای از عملکردها استفاده کنند.

MCP به عنوان ‘USB-C’ برای هوش مصنوعی

مفهوم MCP به عنوان ‘رابط USB-C’ برای برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی، یک قیاس قدرتمند است که توانایی پروتکل را در ارائه یک روش استاندارد و جهانی برای اتصال برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی به منابع و ابزارهای داده خارجی برجسته می‌کند. همانطور که USB-C به رابط استاندارد برای اتصال دستگاه‌های مختلف به رایانه‌ها تبدیل شده است، MCP نیز هدف دارد به رابط استاندارد برای اتصال برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی به منابع داده خارجی تبدیل شود.

این قیاس بر پتانسیل MCP برای باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی با فعال کردن دسترسی یکپارچه به داده‌ها و ابزارها، صرف نظر از فناوری یا فرمت زیربنایی، تأکید می‌کند. MCP با ارائه یک رابط یکپارچه و استاندارد، می‌تواند به شکستن سیلوهای داده کمک کرده و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی را قادر سازد تا از طیف گسترده‌تری از منابع استفاده کنند.

ادغام MCP توسط مایکروسافت

مایکروسافت یکی از پذیرندگان اولیه MCP بوده است و پتانسیل آن را در افزایش تعامل‌پذیری و ساده‌سازی توسعه هوش مصنوعی تشخیص داده است. این شرکت MCP را در چندین پلتفرم و سرویس هوش مصنوعی خود، از جمله Azure AI Foundry و Azure AI Agent Service ادغام کرده است.

ادغام با Azure AI Foundry

Azure AI Foundry یک پلتفرم جامع برای ساخت و استقرار راه حل‌های هوش مصنوعی است. مایکروسافت با ادغام MCP در Azure AI Foundry، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه از داخل پلتفرم به منابع و ابزارهای داده خارجی دسترسی داشته باشند. این ادغام فرآیند توسعه را ساده‌تر می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به جای مدیریت اتصال داده، بر ساخت مدل‌ها و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی تمرکز کنند.

ادغام با Azure AI Agent Service

Azure AI Agent Service یک پلتفرم برای ساخت و استقرار عوامل هوشمند است. مایکروسافت با ادغام MCP در Azure AI Agent Service، عوامل را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه با منابع و ابزارهای داده خارجی تعامل داشته باشند و به آنها اجازه می‌دهد طیف گسترده‌تری از وظایف را انجام داده و پاسخ‌های هوشمندانه‌تری ارائه دهند. این ادغام قابلیت‌های عوامل هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد و آنها را در انواع برنامه‌های کاربردی ارزشمندتر می‌کند.

همکاری با Anthropic

مایکروسافت همچنین با Anthropic، شرکتی که MCP را توسعه داده است، برای توسعه یک SDK C# برای این پروتکل همکاری کرده است. این همکاری تعهد مایکروسافت را به پشتیبانی از MCP و آسان‌تر کردن ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی که از این پروتکل استفاده می‌کنند، نشان می‌دهد. SDK C# مجموعه‌ای از ابزارها و کتابخانه‌ها را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد که فرآیند تعامل با سرورهای MCP و ساخت کلاینت‌های MCP را ساده‌تر می‌کند.

مفاهیم استراتژیک برای بخش CoreAI مایکروسافت

انتشار نسخه‌های پیش‌نمایش Azure MCP Server و Azure Database for PostgreSQL Flexible Server گامی کلیدی در استراتژی بخش CoreAI مایکروسافت برای ترویج تعامل‌پذیری در اکوسیستم Azure است. این ابتکار با هدف پشتیبانی از طیف متنوعی از مدل‌ها و ابزارها، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا راه‌حل‌های مناسب برای نیازهای خاص خود را انتخاب کنند.

ترویج تعامل‌پذیری

تعامل‌پذیری یک تمرکز کلیدی برای بخش CoreAI مایکروسافت است، زیرا توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا مدل‌ها و ابزارهای مختلف هوش مصنوعی را به طور یکپارچه ادغام کنند، صرف نظر از فناوری یا فروشنده زیربنایی. مایکروسافت با ترویج تعامل‌پذیری، قصد دارد یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر و مشارکتی ایجاد کند، جایی که توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی اجزای هوش مصنوعی را به اشتراک بگذارند و از آنها استفاده مجدد کنند.

پشتیبانی از طیف متنوعی از مدل‌ها و ابزارها

مایکروسافت تشخیص می‌دهد که هیچ راه حل یکسانی برای همه برای توسعه هوش مصنوعی وجود ندارد. برنامه‌ها و موارد استفاده مختلف به مدل‌ها و ابزارهای مختلف نیاز دارند و توسعه‌دهندگان باید انعطاف‌پذیری لازم را برای انتخاب راه‌حل‌هایی داشته باشند که به بهترین وجه نیازهای خاص آنها را برآورده می‌کنند. مایکروسافت با پشتیبانی از طیف متنوعی از مدل‌ها و ابزارها، قصد دارد به توسعه‌دهندگان آزادی نوآوری و ساخت راه‌حل‌های هوش مصنوعی پیشرفته را بدهد.

تقویت اکوسیستم Azure

مایکروسافت با ترویج تعامل‌پذیری و پشتیبانی از طیف متنوعی از مدل‌ها و ابزارها، قصد دارد اکوسیستم Azure را تقویت کرده و آن را به پلتفرم انتخابی برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل کند. اکوسیستم Azure مجموعه‌ای جامع از ابزارها و خدمات را برای ساخت، استقرار و مدیریت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد و مایکروسافت متعهد است که به طور مداوم این پلتفرم را برای برآوردن نیازهای در حال تحول جامعه هوش مصنوعی بهبود بخشد.

مزایای استفاده از سرورهای MCP

معرفی Azure MCP Server و Azure Database for PostgreSQL Flexible Server مزایای کلیدی متعددی را برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی که به دنبال استفاده از هوش مصنوعی در برنامه‌های کاربردی خود هستند، ارائه می‌دهد:

• توسعه ساده‌تر: MCP با ارائه یک معماری یکپارچه و رابط‌های استاندارد، پیچیدگی ادغام منابع و ابزارهای داده مختلف را کاهش می‌دهد، فرآیند توسعه را ساده‌تر می‌کند و زمان عرضه به بازار را تسریع می‌کند.
• کاهش سفارشی‌سازی: MCP نیاز به کانکتورهای سفارشی برای منابع داده ناهمگون را از بین می‌برد، میزان کدی را که توسعه‌دهندگان باید بنویسند و نگهداری کنند، کاهش می‌دهد و منابع را برای سایر وظایف آزاد می‌کند.
• بهبود تعامل‌پذیری: MCP تعامل‌پذیری بین مدل‌ها و ابزارهای مختلف هوش مصنوعی را ترویج می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا به طور یکپارچه اجزای مختلف را ادغام کرده و برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی پیچیده‌تر و پیشرفته‌تری بسازند.
• افزایش کارایی: MCP با ارائه یک روش استاندارد برای دسترسی به داده‌ها و ابزارها، کارایی توسعه و استقرار هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به جای مدیریت اتصال داده، بر ساخت راه‌حل‌های نوآورانه تمرکز کنند.
• بهبود مقیاس‌پذیری: Azure MCP Server و Azure Database for PostgreSQL Flexible Server به گونه‌ای طراحی شده‌اند که مقیاس‌پذیر باشند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهند تا به راحتی حجم فزاینده داده‌ها و ترافیک کاربران را بدون به خطر انداختن عملکرد، مدیریت کنند.
• صرفه‌جویی در هزینه: MCP با کاهش نیاز به کانکتورهای سفارشی و ساده‌سازی فرآیند توسعه، می‌تواند به سازمان‌ها در صرفه‌جویی در هزینه توسعه و استقرار هوش مصنوعی کمک کند.

نتیجه‌گیری

راه‌اندازی Azure MCP Server و Azure Database for PostgreSQL Flexible Server توسط مایکروسافت، گامی مهم به جلو در تکامل تعامل‌پذیری هوش مصنوعی است. مایکروسافت با استقبال از پروتکل مدل متن و ادغام آن در اکوسیستم Azure خود، توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی متصل‌تر، کارآمدتر و مقیاس‌پذیرتری بسازند. این ابتکار نویدبخش باز کردن امکانات جدیدی برای نوآوری در هوش مصنوعی و هدایت پذیرش هوش مصنوعی در طیف گسترده‌ای از صنایع و برنامه‌ها است.