تسهیل توسعه هوش مصنوعی با MCP

پروتکل متن مدل (MCP) جهشی بزرگ در عرصه هوش مصنوعی به شمار می‌رود و رویکردی استاندارد برای ادغام مدل‌های هوش مصنوعی با منابع داده خارجی، APIها و خدمات ارائه می‌دهد. MCP که توسط Anthropic در اواخر سال 2024 عرضه شد، هدفش فراتر رفتن از محدودیت‌های ادغام‌های خاص مدل با ایجاد یک چارچوب جهانی مناسب برای هر مدل زبانی است.

پذیرش MCP به سرعت در حال افزایش است. تا مارس 2025، OpenAI پشتیبانی خود را از این پروتکل در سراسر پلتفرم خود اعلام کرد و مایکروسافت از آن زمان سازگاری MCP را در خدمات مختلف در اکوسیستم خود ادغام کرده است. این پذیرش گسترده بر پتانسیل MCP برای تبدیل شدن به استاندارد بالفعل برای ایجاد ادغام در سراسر مدل‌های هوش مصنوعی مولد، منابع داده متنوع و تعداد زیادی از خدمات تأکید می‌کند. این راهنمای جامع به بررسی معماری اساسی MCP می‌پردازد، نحوه استانداردسازی تبادل داده‌ها را بررسی می‌کند و بینشی در مورد ادغام MCP در برنامه‌های کاربردی خود ارائه می‌دهد.

درک سازوکار پروتکل متن مدل

MCP بر روی یک معماری ساده متشکل از سه جزء اساسی عمل می‌کند که تعاملات یکپارچه بین مدل‌های هوش مصنوعی، خدمات و منابع داده را تسهیل می‌کند:

• میزبان‌های MCP: این اجزا اتصال بین یک مدل زبانی و سرورهای MCP را آغاز و نظارت می‌کنند. در حال حاضر، تنها تعداد محدودی از برنامه‌ها از قابلیت‌های میزبانی پشتیبانی می‌کنند، از جمله Claude Desktop و GitHub Copilot.
• سرورهای MCP: این سرورها برای ارائه منابع، ابزارها و اعلان‌ها به مشتریان طراحی شده‌اند. به طور معمول، آنها به صورت محلی بر روی دستگاه کاربر اجرا می‌شوند و اغلب به عنوان بسته‌های npm، کانتینرهای Docker یا خدمات مستقل مستقر می‌شوند. شایان ذکر است که در حال حاضر هیچ پشتیبانی استانداردی برای سرورهای MCP کاملاً از راه دور وجود ندارد.
• مشتریان MCP: اینها فرآیندهای فرعی سبک وزن هستند که توسط میزبان‌ها ایجاد می‌شوند. هر مشتری یک اتصال یک به یک اختصاصی با یک سرور حفظ می‌کند، و بازیابی زمینه و تسهیل تعاملات یکپارچه را امکان‌پذیر می‌کند.

یک سرور MCP قادر به ارائه سه نوع اصلی از عملکردها است:

• منابع: این شامل داده‌های ساختاریافته مانند سوابق پایگاه داده یا پاسخ‌های API است که مدل زبانی می‌تواند از آنها برای تعامل با فایل‌های محلی و مراجعه به اطلاعات خارجی استفاده کند.
• ابزارها: اینها توابعی هستند که توسط سرور ارائه می‌شوند و مدل‌های زبانی می‌توانند به طور خودکار با تأیید کاربر آنها را فراخوانی کنند.
• اعلان‌ها: اینها شامل اعلان‌ها یا الگوهای اعلان از پیش نوشته شده‌ای هستند که برای کمک به کاربران در تکمیل کارها به طور کارآمدتر طراحی شده‌اند.

ساخت سرورهای MCP

توسعه یک سرور MCP شامل ارائه APIها و داده‌ها در یک قالب استاندارد است که خدمات هوش مصنوعی مولد به راحتی می‌توانند مصرف کنند. یک مشتری واحد می‌تواند به طور همزمان با چندین سرور اتصال برقرار کند.

این مدولاریته به این معنی است که هر API در دسترس را می‌توان به یک سرور MCP تبدیل کرد و به طور مداوم برای یک برنامه هوش مصنوعی مولد بسته‌بندی کرد. یکی از مزایای کلیدی MCP در توانایی آن برای تسهیل دسترسی آسان به خدمات از طریق دستورات زبان طبیعی است. علاوه بر این، با عمل کردن به عنوان یک واسطه بین ابزارهای هوش مصنوعی مولد و خدمات مبتنی بر ابر، بار ساخت ادغام‌ها و منطق سفارشی را کاهش می‌دهد.

اولویت‌بندی حریم خصوصی و کنترل

طراحی MCP از طریق معماری و اقدامات حفاظت از داده‌های خود، تأکید زیادی بر کنترل منابع و حریم خصوصی دارد:

• منابع ارائه شده از طریق سرورها قبل از اینکه مدل‌های زبانی بتوانند به آنها دسترسی پیدا کنند، نیاز به تأیید کاربر دارند.
• مجوزهای سرور را می‌توان برای محدود کردن ارائه منابع پیکربندی کرد، در نتیجه از داده‌های حساس محافظت می‌شود.
• یک معماری اول محلی تضمین می‌کند که داده‌ها تا زمانی که به صراحت به اشتراک گذاشته نشوند، روی دستگاه کاربر باقی می‌مانند و حریم خصوصی و کنترل کاربر را افزایش می‌دهد.

ادغام MCP در توسعه برنامه: یک راهنمای عملی

بیایید به یک مثال عملی از ادغام یک سرور MCP در گردش کار توسعه خود بپردازیم.

مخزن MCP GitHub یک فهرست عمومی از سرورهای MCP موجود را نگهداری می‌کند. علاوه بر این، ارائه‌دهندگانی مانند Microsoft Copilot Studio سرورهای MCP خود را ارائه می‌دهند. یک مثال قابل توجه سرور MCP Cloudflare است که به شما امکان می‌دهد مستقیماً با منابع Cloudflare خود از طریق یک مشتری فعال MCP مانند Claude Anthropic تعامل داشته باشید.

برای نصب سرور Cloudflare MCP (با استفاده از NPX)، به سادگی دستور زیر را در ترمینال خود اجرا کنید: