توسعه جهان پروتکل بستر مدل: بررسی جامع

پروتکل بستر مدل (Model Context Protocol (MCP)) به سرعت در حال تبدیل شدن به یک عنصر محوری در اکوسیستم جاوا (Java) است، که با ادغام فزاینده آن در چارچوب‌های برجسته‌ای مانند کوارکوس (Quarkus) و اسپرینگ ای‌آی (Spring AI) مشهود است. این پروتکل به توسعه‌دهندگان قدرت می‌دهد تا سرورهای ام‌سی‌پی (MCP) را با کارایی بیشتری اداره کنند و از ابزارهایی مانند جی‌بنگ (JBang) برای ساده‌سازی این فرآیند بهره ببرند. تولیدکننده پیکربندی سرور جاوا ام‌سی‌پی نیز چشم‌انداز پیکربندی را برای توسعه‌دهندگان جاوا ساده‌تر می‌کند و گامی مهم در جهت دسترسی و قابلیت استفاده برمی‌دارد.

ام‌سی‌پی (MCP) که توسط آنتروپیک آغاز شده است، به عنوان یک استاندارد باز طراحی شده است تا برنامه‌ها را قادر سازد تا مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models (LLMs)) را با داده‌های متنی فراهم کنند. این ابتکار حمایت قابل توجهی از سوی غول‌های صنعتی مانند اوپن‌ای‌آی و گوگل به دست آورده است که بر اهمیت و شناخت گسترده آن تأکید می‌کند. اعلامیه اخیر گیتهاب (GitHub) مبنی بر پشتیبانی سرور ام‌سی‌پی (MCP) برای کاربران وی‌اس کد (VS Code) بیشتر جایگاه ام‌سی‌پی (MCP) را به عنوان یک جزء حیاتی در محیط‌های توسعه مدرن تثبیت می‌کند.

ام‌سی‌پی (MCP) به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا قابلیت‌ها را در قالب ابزارهایی ارائه دهند که به طور یکپارچه با ال‌ال‌ام‌ها (LLMs) ادغام می‌شوند. این پروتکل از ارتباط از طریق ورودی استاندارد و رویدادهای سمت سرور (Server-Side Events (SSE)) پشتیبانی می‌کند. چارچوب‌های جاوا (Java) شاهد افزایش در پشتیبانی از ام‌سی‌پی (MCP) هستند، از جمله لنگ‌چین۴جی (LangChain4j)، کوارکوس (Quarkus) و اسپرینگ ای‌آی (Spring AI).

صعود پروتکل بستر مدل در محیط‌های جاوا

ادغام پروتکل بستر مدل (MCP) در اکوسیستم جاوا نشان‌دهنده یک تغییر تحول‌آفرین در نحوه تعامل برنامه‌ها با مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. چارچوب‌هایی مانند Quarkus و Spring AI در خط مقدم این پذیرش قرار دارند و پلتفرم‌های قوی را برای توسعه‌دهندگان ارائه می‌دهند تا از قابلیت‌های MCP استفاده کنند. توانایی اجرای کارآمد سرورهای MCP با استفاده از ابزارهایی مانند JBang نشان‌دهنده یک افزایش قابل توجه در بهره‌وری توسعه‌دهنده و سهولت استقرار است. علاوه بر این، تولید کننده پیکربندی سرور Java MCP نقش مهمی در ساده‌سازی پیچیدگی‌های پیکربندی ایفا می‌کند و MCP را برای طیف وسیع‌تری از توسعه‌دهندگان جاوا در دسترس قرار می‌دهد. این دسترسی برای تقویت نوآوری و آزمایش در جامعه جاوا بسیار مهم است.

معرفی MCP به عنوان یک استاندارد باز توسط Anthropic در فعال کردن برنامه‌ها برای ارائه اطلاعات متنی به LLMها بسیار مهم بوده است. این غنی‌سازی متنی برای بهبود دقت و ارتباط پاسخ‌های LLM حیاتی است، در نتیجه تجربه کلی کاربر را بهبود می‌بخشد. پشتیبانی از بازیگران اصلی مانند OpenAI و Google بر شناخت صنعت از پتانسیل MCP تأکید دارد. ادغام پشتیبانی سرور MCP توسط GitHub برای کاربران VS Code بیشتر اهمیت MCP را در گردش کار توسعه مدرن تأیید می‌کند. MCP با تسهیل ادغام یکپارچه با ابزارهای توسعه محبوب، آماده است تا به یک جزء استاندارد در برنامه‌های مبتنی بر هوش مصنوعی تبدیل شود.

چارچوب MCP به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا عملکردهای متنوع را به ابزارهایی تبدیل کنند که می‌توانند با LLMها تعامل داشته باشند و یک رویکرد انعطاف‌پذیر و قابل توسعه برای ادغام هوش مصنوعی ارائه دهند. پشتیبانی پروتکل از ارتباط از طریق ورودی استاندارد و رویدادهای سمت سرور (SSE) سازگاری با طیف گسترده‌ای از سیستم‌ها و معماری‌ها را تضمین می‌کند. افزایش پشتیبانی از MCP در چارچوب‌های جاوا مانند LangChain4j، Quarkus و Spring AI نشان‌دهنده تقاضای رو به رشد برای پروتکل‌های استاندارد شده است که ارتباط بین برنامه‌ها و LLMها را تسهیل می‌کنند. این استانداردسازی برای ترویج قابلیت همکاری و کاهش پیچیدگی ادغام هوش مصنوعی ضروری است.

رسیدگی به ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی‌های MCP

با این حال، پذیرش سریع MCP همچنین ملاحظات امنیتی مهمی را به همراه دارد. افشای داده‌ها به LLMها می‌تواند آسیب‌پذیری‌هایی مانند خطر توهم و نشت احتمالی اطلاعات را ایجاد کند. توسعه‌دهندگان باید در اجرای اقدامات امنیتی قوی برای کاهش این خطرات هوشیار باشند. بهترین شیوه‌ها عبارتند از:

• پاکسازی داده‌ها: تمام داده‌ها را قبل از افشای آن به LLMها به طور کامل پاکسازی کنید تا از تزریق کد مخرب یا اطلاعات حساس جلوگیری شود.
• کنترل دسترسی: سیاست‌های کنترل دسترسی سختگیرانه را برای محدود کردن افشای داده‌ها به LLMها و کاربران مجاز اجرا کنید.
• نظارت و ممیزی: به طور مداوم تعاملات MCP را نظارت و ممیزی کنید تا هرگونه فعالیت مشکوک را شناسایی و به آن پاسخ دهید.
• ارزیابی‌های امنیتی منظم: ارزیابی‌های امنیتی منظم را برای شناسایی و رسیدگی به آسیب‌پذیری‌های احتمالی در پیاده‌سازی‌های MCP انجام دهید.

با رسیدگی فعالانه به این نگرانی‌های امنیتی، توسعه‌دهندگان می‌توانند استفاده ایمن و مسئولانه از MCP را در برنامه‌های خود تضمین کنند. برای اطلاعات بیشتر در مورد ملاحظات امنیتی، منابعی مانند The Hacker News اطلاعات ارزشمندی را ارائه می‌دهند.

OpenSearch 3.0: پذیرش شتاب‌دهی GPU و پشتیبانی بومی از MCP

انتشار OpenSearch 3.0 تحت بنیاد لینوکس (Linux Foundation) نقطه عطف مهمی در تکامل پلتفرم‌های جستجو و تجزیه و تحلیل منبع باز است. این انتشار، نمایه سازی برداری شتاب‌دهنده GPU تجربی و پشتیبانی بومی از MCP را معرفی می‌کند و OpenSearch را به عنوان رقیبی قدرتمند برای ElasticSearch قرار می‌دهد. گنجاندن شتاب‌دهنده GPU به ویژه قابل توجه است، با ادعاهایی مبنی بر افزایش سرعت تا 9.3 برابر در ساخت شاخص. این افزایش عملکرد می‌تواند به طور قابل توجهی زمان و منابع مورد نیاز برای نمایه سازی مجموعه‌های داده بزرگ را کاهش دهد و OpenSearch را به یک گزینه جذاب برای سازمان‌هایی تبدیل کند که با مقادیر زیادی از داده‌ها سروکار دارند.

ادغام پشتیبانی بومی از MCP، عوامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا مستقیماً با OpenSearch ارتباط برقرار کنند و امکانات جدیدی را برای برنامه‌های جستجو و تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی باز کنند. انتظار می‌رود این ادغام باعث پذیرش بیشتر MCP در بین فروشندگانی شود که به دنبال ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در محصولات خود هستند.

نسخه جدید همچنین پروتکل gRPC را معرفی می‌کند و انتقال داده‌ها بین مشتریان، سرورها و گره‌ها را بهبود می‌بخشد. این پروتکل ارتباطی بهبودیافته می‌تواند منجر به انتقال داده‌های سریع‌تر و کارآمدتر شود و عملکرد OpenSearch را بیشتر بهبود بخشد. سایر ویژگی‌های قابل توجه عبارتند از جذب مبتنی بر کشش برای داده‌ها از سیستم‌های پخش جریانی مانند Apache Kafka و ارتقاء به کد Java، که اکنون به حداقل Java 21 نیاز دارد. این پیشرفت‌ها تعهد OpenSearch را به ماندن در خط مقدم فناوری و ارائه جدیدترین ابزارها و قابلیت‌ها به کاربران نشان می‌دهد.

OpenSearch، که در ابتدا توسط AWS از ElasticSearch فورک شده بود، به طور فعال به دنبال مشارکت جامعه است، زیرا Elastic به منبع باز بازمی‌گردد. مقایسه‌های عملکرد اخیر، مانند مقایسه‌ای که توسط Trail of Bits انجام شده است، نشان می‌دهد که OpenSearch در برخی عملیات از Elasticsearch بهتر عمل می‌کند و موقعیت خود را به عنوان یک جایگزین مناسب بیشتر تثبیت می‌کند.

رونمایی از پروژه سرورهای پروتکل بستر مدل

پروژه mcp-servers، که با استفاده از Quarkus ساخته شده است، نمونه‌ای از کاربردهای عملی پروتکل بستر مدل است. این پروژه دارای سه سرور مجزا است: JDBC، Filesystem و JavaFX، که همگی می‌توانند به راحتی از طریق JBang اجرا شوند. این سهولت استقرار آن را برای توسعه‌دهندگان در تمام سطوح مهارت، صرف نظر از تجربه قبلی آنها با Java، در دسترس قرار می‌دهد.

توسعه‌دهندگان می‌توانند از این سرورها برای اتصال برنامه‌های هوش مصنوعی به هر پایگاه داده سازگار با JDBC، دسترسی به سیستم‌های فایل محلی یا استفاده از یک بوم JavaFX استفاده کنند. سادگی تنظیم با JBang نیاز به نصب گسترده Java را از بین می‌برد و توسعه‌دهندگان غیر Java را قادر می‌سازد تا به سرعت و به راحتی از این سرورها استفاده کنند.

برای شروع کار با سرورها، کاربران باید JBang را نصب کنند و مشتری MCP خود را بر اساس آن پیکربندی کنند. مشتریان MCP سازگار شامل Claude Desktop، mcp-cli و Goose هستند که Goose به دلیل ماهیت منبع باز خود برجسته است.

سرمایه گذاری مشترک مایکروسافت و Anthropic: C# SDK برای MCP

همکاری بین مایکروسافت و Anthropic منجر به ایجاد یک C# SDK رسمی برای پروتکل بستر مدل (MCP) شده است. این SDK، که تحت سازمان modelcontextprotocol GitHub در دسترس است، منبع باز است و مشارکت جامعه و پرورش نوآوری را تشویق می‌کند.

این SDK بر اساس پروژه انجمن mcpdotnet ساخته شده است که توسط Peder Holdgaard Pedersen رهبری می‌شود. دیوید فاولر (David Fowler) از مایکروسافت (Microsoft) سهم Pedersen را تصدیق کرده و بر اهمیت این پروژه برای برنامه‌های NET. تأکید کرده است.

MCP ارتباط را برای برنامه‌هایی که با سرورهای میزبانی ابزار و منابع تعامل دارند، ساده می‌کند. این از انواع پیام‌ها، از جمله ListToolsRequest و CallToolRequest پشتیبانی می‌کند. مایکروسافت قصد دارد از پروتکل‌های احراز هویت مانند OAuth و OpenID Connect پشتیبانی کند و امنیت و قابلیت اطمینان پیاده‌سازی‌های MCP را افزایش دهد.

SDK به راحتی از طریق NuGet در دسترس است و مستندات جامع و مثال‌ها در مخزن رسمی GitHub ارائه شده است. این پشتیبانی جامع ادغام MCP را در برنامه‌های C# برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند.

کاوش عمیق‌تر در عملکردهای اصلی MCP

تقویت تعاملات LLM با داده‌های متنی

پروتکل بستر مدل (MCP) اساساً تعامل بین برنامه‌ها و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) را با ارائه یک روش استاندارد برای ارائه اطلاعات متنی تقویت می‌کند. این غنی‌سازی متنی برای بهبود دقت، ارتباط و کیفیت کلی پاسخ‌های LLM بسیار مهم است. MCP با فعال کردن برنامه‌ها برای ارائه جزئیات خاص به LLMها در مورد قصد کاربر، وضعیت فعلی برنامه و داده‌های خارجی مرتبط، به LLMها اجازه می‌دهد تا خروجی‌های آگاهانه‌تر و از نظر متنی مناسب‌تری تولید کنند.

به عنوان مثال، یک برنامه خدمات مشتری را در نظر بگیرید که از یک LLM برای پاسخ دادن به سؤالات کاربر استفاده می‌کند. بدون MCP، LLM دانش محدودی از تعاملات گذشته کاربر، جزئیات حساب یا مشکل فعلی خواهد داشت. با MCP، برنامه می‌تواند این اطلاعات متنی را در اختیار LLM قرار دهد و به LLM اجازه می‌دهد پاسخ‌های خود را با کاربر خاص و موقعیت او تنظیم کند. این منجر به یک تجربه خدمات مشتری شخصی‌تر و مؤثرتر می‌شود.

ارتباط استاندارد برای قابلیت همکاری

MCP یک پروتکل ارتباطی استاندارد ایجاد می‌کند که قابلیت همکاری یکپارچه بین برنامه‌ها و LLMها را تسهیل می‌کند. این استانداردسازی برای کاهش پیچیدگی ادغام هوش مصنوعی و ترویج توسعه اجزای قابل استفاده مجدد بسیار مهم است. با رعایت یک پروتکل مشترک، توسعه‌دهندگان می‌توانند به راحتی LLMها و برنامه‌های مختلف را بدون نیاز به نگرانی در مورد مشکلات سازگاری ادغام کنند.

استفاده از ورودی استاندارد و رویدادهای سمت سرور (SSE) برای ارتباط بیشتر قابلیت همکاری MCP را افزایش می‌دهد. این فناوری‌های پشتیبانی شده گسترده تضمین می‌کنند که MCP می‌تواند به راحتی در طیف گسترده‌ای از سیستم‌ها و معماری‌ها ادغام شود. تلاش‌های استانداردسازی در مورد MCP راه را برای یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر و مشارکتی‌تر هموار می‌کند.

ملاحظات امنیتی در پیاده‌سازی‌های MCP

در حالی که MCP مزایای قابل توجهی را ارائه می‌دهد، پرداختن به ملاحظات امنیتی مرتبط بسیار مهم است. افشای داده‌ها به LLMها می‌تواند آسیب‌پذیری‌هایی مانند خطر توهم و نشت احتمالی اطلاعات را ایجاد کند. توسعه‌دهندگان باید در اجرای اقدامات امنیتی قوی برای کاهش این خطرات فعال باشند.

یکی از شیوه‌های کلیدی امنیتی، پاکسازی داده‌ها است. قبل از افشای داده‌ها به LLMها، ضروری است که آنها را به طور کامل پاکسازی کنید تا از تزریق کد مخرب یا اطلاعات حساس جلوگیری شود. این می‌تواند شامل حذف یا پنهان کردن اطلاعات شناسایی شخصی (PII)، تأیید ورودی‌های کاربر و پیاده‌سازی تکنیک‌های اعتبارسنجی ورودی باشد.

یکی دیگر از اقدامات امنیتی مهم، کنترل دسترسی است. اجرای سیاست‌های کنترل دسترسی سختگیرانه می‌تواند افشای داده‌ها را به LLMها و کاربران مجاز محدود کند. این می‌تواند شامل استفاده از مکانیسم‌های احراز هویت و مجوز برای اطمینان از این باشد که فقط نهادهای مجاز می‌توانند به داده‌های حساس دسترسی داشته باشند.

نظارت و ممیزی مداوم نیز برای شناسایی و پاسخگویی به هرگونه فعالیت مشکوک در تعاملات MCP بسیار مهم است. این می‌تواند شامل ثبت تمام درخواست‌ها و پاسخ‌های MCP، نظارت بر الگوهای غیرعادی و پیاده‌سازی سیستم‌های تشخیص نفوذ باشد.

ارزیابی‌های امنیتی منظم باید برای شناسایی و رسیدگی به آسیب‌پذیری‌های احتمالی در پیاده‌سازی‌های MCP انجام شود. این ارزیابی‌ها می‌توانند شامل آزمایش نفوذ، بررسی کد و اسکن آسیب‌پذیری باشند.

با رسیدگی فعالانه به این نگرانی‌های امنیتی، توسعه‌دهندگان می‌توانند استفاده ایمن و مسئولانه از MCP را در برنامه‌های خود تضمین کنند.

نقش OpenSearch 3.0 در اکوسیستم MCP

پشتیبانی بومی OpenSearch 3.0 از MCP نشان‌دهنده گامی مهم در ادغام قابلیت‌های هوش مصنوعی در پلتفرم‌های جستجو و تجزیه و تحلیل است. با فعال کردن عوامل هوش مصنوعی برای برقراری ارتباط مستقیم با OpenSearch، MCP امکانات جدیدی را برای برنامه‌های جستجو و تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی باز می‌کند.

به عنوان مثال، عوامل هوش مصنوعی می‌توانند از MCP برای انجام پرسش‌های پیچیده، تجزیه و تحلیل الگوهای داده و تولید بینش‌هایی استفاده کنند که با استفاده از روش‌های جستجوی سنتی دشوار یا غیرممکن است. این می‌تواند به ویژه در صنایعی مانند امور مالی، مراقبت‌های بهداشتی و امنیت سایبری ارزشمند باشد، جایی که توانایی تجزیه و تحلیل سریع و دقیق مقادیر زیادی از داده‌ها بسیار مهم است.

ادغام شتاب‌دهنده GPU در OpenSearch 3.0 بیشتر قابلیت‌های آن را با فعال کردن پردازش سریع‌تر و کارآمدتر مجموعه‌های داده بزرگ افزایش می‌دهد. این می‌تواند به ویژه برای برنامه‌های جستجو و تجزیه و تحلیل مبتنی بر هوش مصنوعی که نیاز به منابع محاسباتی قابل توجهی دارند، مفید باشد.

تأثیر C# SDK بر توسعه NET.

C# SDK رسمی برای MCP یک رابط استاندارد و آسان برای استفاده برای تعامل با سرویس‌های فعال MCP در اختیار توسعه‌دهندگان NET. قرار می‌دهد. این SDK فرآیند ادغام MCP را در برنامه‌های NET. ساده می‌کند و آن را برای طیف وسیع‌تری از توسعه‌دهندگان در دسترس قرار می‌دهد.

مستندات جامع و مثال‌های SDK منابعی را در اختیار توسعه‌دهندگان قرار می‌دهد که برای شروع سریع با MCP به آنها نیاز دارند. ماهیت منبع باز SDK مشارکت جامعه و پرورش نوآوری را تشویق می‌کند.

مایکروسافت و Anthropic با ارائه یک SDK MCP قوی و با پشتیبانی خوب به توسعه‌دهندگان NET.، به تسریع پذیرش MCP در اکوسیستم NET. کمک می‌کنند.

روندهای آینده در پذیرش MCP

انتظار می‌رود پذیرش MCP در سال‌های آینده به رشد خود ادامه دهد زیرا توسعه‌دهندگان و سازمان‌های بیشتری پتانسیل آن را تشخیص می‌دهند. انتظار می‌رود چندین روند کلیدی این رشد را هدایت کنند:

• افزایش ادغام LLM: با فراگیرتر شدن LLMها در برنامه‌های مختلف، نیاز به پروتکل‌های استاندارد شده مانند MCP اهمیت بیشتری پیدا می‌کند.
• رشد پشتیبانی منبع باز: ماهیت منبع باز MCP مشارکت جامعه و پرورش نوآوری را تشویق می‌کند که پذیرش آن را بیشتر تسریع می‌کند.
• اقدامات امنیتی پیشرفته: با ادامه رشد نگرانی‌های امنیتی پیرامون ادغام LLM،توسعه اقدامات امنیتی قوی برای MCP برای پذیرش گسترده آن بسیار مهم خواهد بود.
• پشتیبانی زبان گسترده‌تر: توسعه SDKها برای سایر زبان‌های برنامه‌نویسی، مانند پایتون و جاوااسکریپت، MCP را برای طیف گسترده‌تری از توسعه‌دهندگان در دسترس قرار می‌دهد.
• برنامه‌های کاربردی خاص صنعت: توسعه برنامه‌های کاربردی خاص صنعت که از قابلیت‌های MCP استفاده می‌کنند، ارزش آن را نشان می‌دهد و پذیرش بیشتر را هدایت می‌کند.

همانطور که MCP به تکامل و بلوغ خود ادامه می‌دهد، آماده است تا به یک جزء اساسی در چشم‌انداز هوش مصنوعی تبدیل شود. توانایی آن در تقویت تعاملات LLM، ترویج قابلیت همکاری و رفع نگرانی‌های امنیتی، آن را به ابزاری ضروری برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی تبدیل می‌کند که به دنبال استفاده از قدرت هوش مصنوعی هستند.