پیدایش و الهام: حل چالش‌های ادغام برنامه‌های هوش مصنوعی
پروتکل MCP (پروتکل ارتباط مدل) که توسط تیم Anthropic طراحی شده است، با الهام از پروتکل Language Server Protocol (LSP)، برای استانداردسازی ارتباط بین برنامه‌های هوش مصنوعی و افزونه‌های خارجی ایجاد شده است. طراحی اساسی آن بر فراخوانی ابزار مبتنی بر مدل، کنترل کامل کاربر و پشتیبانی از سه نوع تعامل: ابزارها، منابع و اعلان‌ها تأکید دارد. این پروتکل از JSON-RPC برای ارتباط دو طرفه استفاده می‌کند، مکمل OpenAPI است و در آینده بر تعاملات حالت‌دار و مجوز امن تمرکز خواهد کرد. توسعه‌دهندگان می‌توانند با استفاده از کمک هوش مصنوعی، ساخت سرور را تسریع بخشند و توسعه اکولوژیکی، همکاری بین شرکتی و سناریوهای کاربردی متنوع را تقویت می‌کند.
پروتکل MCP از نیاز به حل چالش‌های پیچیده ادغام MxN که در برنامه‌های هوش مصنوعی و افزونه‌های آن‌ها با آن مواجه بودیم، پدید آمد. Anthropic با الهام از پروتکل Language Server Protocol (LSP) که تحولی در ادغام ویرایشگر کد ایجاد کرد، به دنبال ایجاد یک پروتکل استاندارد بود که ارتباط و قابلیت همکاری یکپارچه بین مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارها یا خدمات خارجی را تسهیل کند.
پروتکل LSP به عنوان یک عنصر اساسی عمل می‌کند و ارتباط روان بین ویرایشگرهای کد و سرورهای زبان را امکان‌پذیر می‌سازد. این قابلیت ویژگی‌های ضروری مانند تکمیل خودکار، تشخیص خطا و ناوبری را ارائه می‌دهد. تیم Anthropic با انطباق این استراتژی اثبات‌شده با حوزه هوش مصنوعی، پتانسیل یک پروتکل ارتباطی استاندارد را برای ساده‌سازی ادغام مدل‌های هوش مصنوعی با طیف گسترده‌ای از ابزارها و خدمات خارجی تشخیص داد.
هدف ساده‌سازی فرآیند پیچیده و اغلب موردی ادغام برنامه‌های هوش مصنوعی با منابع خارجی بود. در غیاب یک پروتکل استاندارد، توسعه‌دهندگان با وظیفه دشوار ایجاد ادغام‌های سفارشی برای هر ابزار یا سرویسی که مایل به گنجاندن آن بودند، روبرو بودند. این رویکرد نه‌تنها زمان‌بر بود، بلکه مستعد خطا و مشکلات سازگاری نیز بود. پروتکل MCP به دنبال کاهش این چالش‌ها با ارائه یک چارچوب مشترک برای برنامه‌های هوش مصنوعی و افزونه‌های خارجی برای برقراری ارتباط و تبادل داده بود.
MCP با ایجاد یک پروتکل استاندارد، قصد داشت پیچیدگی و سربار مرتبط با ادغام برنامه‌های هوش مصنوعی با منابع خارجی را کاهش دهد و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا بر ساخت راه‌حل‌های نوآورانه و تأثیرگذار هوش مصنوعی تمرکز کنند.
اصول طراحی اصلی: توانمندسازی کاربران و مدل‌ها
طراحی اصلی پروتکل MCP حول سه اصل کلیدی می‌چرخد: فراخوانی ابزار مبتنی بر مدل، اتصال عملیات منبع و کاربر و کنترل تزلزل‌ناپذیر کاربر.
- فراخوانی ابزار مبتنی بر مدل: این اصل حکم می‌کند که ابزارها باید منحصراً توسط مدل هوش مصنوعی فراخوانی شوند، نه مستقیماً توسط کاربر (به جز برای اهداف اعلان). این تضمین می‌کند که مدل کنترل جریان اجرا را حفظ می‌کند و می‌تواند استفاده از ابزارهای مختلف را برای دستیابی به اهداف خود هماهنگ کند. پروتکل MCP با سپردن مسئولیت فراخوانی ابزار به مدل، گردش‌های کاری پیچیده‌تر و خودکارتر را امکان‌پذیر می‌سازد.
- اتصال عملیات منبع و کاربر: این اصل بر اهمیت ارتباط منابع با عملیات خاص کاربر تأکید دارد. این تضمین می‌کند که کاربران دید و کنترل روشنی بر منابعی که توسط مدل هوش مصنوعی در حال دسترسی و دستکاری هستند، دارند. پروتکل MCP با اتصال منابع به عملیات کاربر، شفافیت و پاسخگویی را در تعاملات هوش مصنوعی ترویج می‌کند.
- کنترل تزلزل‌ناپذیر کاربر: این اصل بر اهمیت اعطای کنترل کامل به کاربران بر عملیات MCP تأکید می‌کند. کاربران باید این توانایی را داشته باشند که اقدامات انجام شده توسط مدل هوش مصنوعی را نظارت، مدیریت و حتی لغو کنند. این تضمین می‌کند که سیستم‌های هوش مصنوعی با ترجیحات و اهداف کاربر هماهنگ می‌مانند.
این اصول طراحی اصلی به‌طور جمعی به یک اکوسیستم هوش مصنوعی کاربر محورتر و شفاف‌تر کمک می‌کنند. پروتکل MCP با توانمندسازی کاربران با کنترل و اطمینان از اینکه مدل‌های هوش مصنوعی به روشی مسئولانه و پاسخگو عمل می‌کنند، اعتماد و اطمینان به فناوری هوش مصنوعی را تقویت می‌کند.
رابطه تکمیلی با OpenAPI: انتخاب ابزار مناسب برای کار
OpenAPI و MCP فناوری‌های رقیب نیستند، بلکه ابزارهای مکمل هستند که اهداف متفاوتی را دنبال می‌کنند. نکته کلیدی در انتخاب مناسب‌ترین ابزار برای کار خاص در دست است.
- MCP برای تعاملات پیچیده: MCP در سناریوهایی که شامل تعاملات غنی بین برنامه‌های هوش مصنوعی است، برتری دارد. توانایی آن در مدیریت گردش‌های کاری پیچیده و هماهنگی استفاده از چندین ابزار، آن را برای وظایفی مانند تصمیم‌گیری خودکار، توصیه‌های شخصی‌شده و اتوماسیون فرآیند هوشمند مناسب می‌کند.
- OpenAPI برای تجزیه مشخصات API: OpenAPI زمانی می‌درخشد که هدف این باشد که مدل‌ها بتوانند به راحتی مشخصات API را بخوانند و تفسیر کنند. قالب استاندارد و مستندات جامع آن، آن را برای وظایفی مانند بازیابی داده‌ها، ادغام خدمات و توسعه برنامه ایده‌آل می‌کند.
با درک نقاط قوت هر پروتکل، توسعه‌دهندگان می‌توانند تصمیمات آگاهانه‌ای در مورد اینکه از کدام ابزار برای یک کار معین استفاده کنند، بگیرند. در برخی موارد، یک رویکرد ترکیبی ممکن است مؤثرترین باشد، و از نقاط قوت هر دو MCP و OpenAPI برای دستیابی به نتایج مطلوب استفاده شود.
ساخت سریع با کمک هوش مصنوعی: ساده‌سازی توسعه سرور
کدنویسی با کمک هوش مصنوعی یک دارایی ارزشمند برای تسریع ساخت سرورهای MCP است. توسعه‌دهندگان با استفاده از قدرت مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)، می‌توانند زمان و تلاش مورد نیاز برای ساخت و استقرار سرورهای سازگار با MCP را به میزان قابل توجهی کاهش دهند.
- تولید قطعه کد: در طول فاز توسعه اولیه، توسعه‌دهندگان می‌توانند قطعه کدهایی را از SDK MCP به پنجره زمینه LLM وارد کنند. سپس LLM می‌تواند این قطعه کدها را تجزیه و تحلیل کرده و کدی را برای ساخت سرور تولید کند. این رویکرد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به سرعت یک چارچوب سرور اساسی ایجاد کرده و در مراحل بعدی آن را تکرار کنند.
- بهینه‌سازی جزئیات: در حالی که LLMها می‌توانند یک پایه محکم برای توسعه سرور فراهم کنند، ضروری است که کد تولید شده را اصلاح و بهینه کنید. توسعه‌دهندگان باید کد را به دقت بررسی کنند تا اطمینان حاصل شود که الزامات خاص برنامه خود را برآورده می‌کند و به بهترین شیوه‌ها برای عملکرد و امنیت پایبند است.
سازمان‌ها با ترکیب سرعت و کارایی کدنویسی با کمک هوش مصنوعی با تخصص توسعه‌دهندگان انسانی، می‌توانند توسعه و استقرار راه‌حل‌های هوش مصنوعی مبتنی بر MCP را تسریع بخشند.
جهت‌گیری‌های آینده: پذیرش حالت‌داری و تعادل در پیچیدگی
آینده برنامه‌های هوش مصنوعی، اکوسیستم‌ها و عامل‌ها به‌طور فزاینده‌ای به سمت حالت‌داری همگرا می‌شود. این تغییر پارادایم فرصت‌ها و چالش‌ها را به همراه دارد و موضوع بحث مداوم در تیم اصلی Anthropic MCP است.
- مزایای حالت‌داری: حالت‌داری به سیستم‌های هوش مصنوعی این امکان را می‌دهد که اطلاعات متنی را در چندین تعامل حفظ و استفاده کنند. این امر امکان تعاملات شخصی‌شده‌تر، تطبیقی‌تر و کارآمدتر را فراهم می‌کند. برای مثال، یک دستیار هوش مصنوعی حالت‌دار می‌تواند مکالمات و ترجیحات گذشته را به خاطر بسپارد و پاسخ‌های مرتبط‌تر و مفیدتری ارائه دهد.
- مبادله پیچیدگی: در حالی که حالت‌داری مزایای متعددی را ارائه می‌دهد، پیچیدگی بیشتری را نیز وارد می‌کند. مدیریت و نگهداری وضعیت می‌تواند چالش‌برانگیز باشد، به ویژه در محیط‌های توزیع شده و پویا. بسیار مهم است که بین مزایای حالت‌داری و پیچیدگی مرتبط تعادل برقرار شود.
تیم Anthropic متعهد به بررسی و رسیدگی به چالش‌های مرتبط با حالت‌داری است و اطمینان حاصل می‌کند که پروتکل MCP می‌تواند به طور مؤثری از برنامه‌های هوش مصنوعی حالت‌دار پشتیبانی کند و در عین حال سهولت استفاده و مقیاس‌پذیری خود را حفظ کند.
توسعه اکوسیستم: تقویت همکاری و استانداردهای باز
پروتکل MCP آماده است تا به یک استاندارد باز مبتنی بر جامعه تبدیل شود، با مشارکت‌های متعدد از شرکت‌های مختلف و طیف متنوعی از برنامه‌ها. این رویکرد مشارکتی تضمین می‌کند که پروتکل مرتبط باقی می‌ماند و با نیازهای در حال تحول جامعه هوش مصنوعی سازگار است.
- مشارکت‌های چند شرکتی: مشارکت چندین شرکت در توسعه پروتکل MCP نوآوری را تقویت می‌کند و تضمین می‌کند که پروتکل طیف گسترده‌ای از دیدگاه‌ها و موارد استفاده را منعکس می‌کند.
- پشتیبانی از SDK چند زبانه: در دسترس بودن SDKها در چندین زبان برنامه‌نویسی، پذیرش و ادغام پروتکل MCP را در پروژه‌های موجود برای توسعه‌دهندگان آسان‌تر می‌کند.
- توسعه مبتنی بر جامعه: تعهد پروتکل MCP به توسعه مبتنی بر جامعه تضمین می‌کند که به نیازهای جامعه هوش مصنوعی پاسخگو می‌ماند و به گونه‌ای تکامل می‌یابد که به نفع همه ذینفعان باشد.
پروتکل MCP با تقویت همکاری، ترویج استانداردهای باز و پذیرش توسعه مبتنی بر جامعه، راه را برای یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر، قابلیت همکاری و نوآورانه‌تر هموار می‌کند.