در جامعه هوش مصنوعی، سرواژه MCP سروصدای زیادی به پا کرده است. اما این دقیقا چیست و دلیل محبوبیت ناگهانی آن چیست؟ علاوه بر این، مزایا و معایب بالقوه استفاده از آن چیست؟
هنگامی که Anthropic تصمیم گرفت پروتکل مدل Context (MCP) را در ماه نوامبر به صورت منبع باز منتشر کند، احتمالاً میزان پذیرش گسترده آن را پیش‌بینی نمی‌کرد. امروزه، طیف متنوعی از فروشندگان در حال ارائه پشتیبانی از MCP یا توسعه روش‌های نوآورانه برای افزایش امنیت، گسترش قابلیت‌ها یا افزایش انعطاف‌پذیری آن هستند. چه چیزی موفقیت MCP را توضیح می‌دهد؟ آیا خطرات یا محدودیت‌های ذاتی مرتبط با استفاده از آن وجود دارد؟
جالب اینجاست که MCP با وجود معرفی نسبتاً اخیر، به سرعت توسط بازیگران اصلی هوش مصنوعی، از جمله Google و OpenAI، پذیرفته شده است. این نشان می‌دهد که ارزش پیشنهادی MCP از همان ابتدا به شدت مورد توجه قرار گرفت. جامع‌ترین توضیح MCP را می‌توان در مستندات رسمی آن یافت: ‘MCP یک پروتکل باز است که نحوه ارائه Context به LLMها توسط برنامه‌ها را استاندارد می‌کند. MCP را به عنوان یک پورت USB-C برای برنامه‌های هوش مصنوعی در نظر بگیرید.’
MCP: پورت USB-C برای هوش مصنوعی
قیاس با USB-C به ویژه روشنگر است. همانطور که Anthropic توضیح می‌دهد، ‘همانطور که USB-C یک روش استاندارد برای اتصال دستگاه‌های شما به لوازم جانبی و متعلقات مختلف ارائه می‌دهد، MCP یک روش استاندارد برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده و ابزارهای مختلف ارائه می‌دهد.’
ایجاد اتصالات یکپارچه بین LLMها و منابع داده و برنامه‌های مختلف برای تحقق پتانسیل کامل هوش مصنوعی عامل (Agentic AI) ضروری است. هوش مصنوعی عامل به استفاده از هوش مصنوعی برای کارهای پیچیده‌تر از تولید متن یا تصویر ساده اشاره دارد. معماری ذاتی این مدل‌ها، آموزش آنها را بر روی داده‌های جدید، حتی با دسترسی به منابع محاسباتی گسترده، فوق‌العاده پرهزینه می‌کند. علاوه بر این، LLMها در درجه اول خروجی تولید می‌کنند و به طور ذاتی برای کنترل برنامه‌ها طراحی نشده‌اند. فعال کردن این نوع کنترل نیاز به تلاش‌های توسعه اضافی دارد. MCP یک رویکرد استاندارد برای اتصال مدل‌ها به داده‌ها ارائه می‌دهد و این چالش را برطرف می‌کند.
با MCP، اگر یک برنامه دارای یک API endpoint باشد، می‌توان به راحتی از آن برای یک MCP server استفاده کرد. این نشان دهنده یک گام مهم به سوی تحقق هوش مصنوعی عامل است که می‌تواند با داده‌های شرکت مشورت کند و بر اساس آن عمل کند. این گام اولیه راه را برای پیشرفت‌های بعدی هموار می‌کند. همانطور که پروتکل USB-C یک پیش‌نیاز ضروری برای توسعه Thunderbolt 3، 4 و 5 به عنوان اتصالات جامع برای لپ‌تاپ‌ها و لوازم جانبی بود، MCP نیز پایه‌گذاری برای نوآوری‌های آینده هوش مصنوعی است.
یکی از کارمندان Anthropic به درستی جوهره MCP را خلاصه کرد: ‘خلاصه آن این است: شما یک برنامه LLM مانند Claude Desktop دارید. شما می‌خواهید آن را با سیستمی که دارید تعامل (خواندن یا نوشتن) داشته باشید. MCP این مشکل را حل می‌کند.’
MCP در درجه اول شامل یک MCP server است که مسئول بازیابی داده‌های خاص است. MCP client در یک برنامه هوش مصنوعی اجرا می‌شود و به یک یا چند MCP server متصل می‌شود. MCP host به یک برنامه هوش مصنوعی اشاره دارد که شامل یک LLM با قابلیت‌ها یا اجزای عامل است. در نهایت، داده یا سرویس خود توسط عملکرد ترکیبی اجزای MCP کنترل می‌شود. پروتکل مدل Context به دقت مشخص می‌کند که هر جزء چگونه باید با دیگری ارتباط برقرار کند. ارتباط از طریق SSE (HTTP) یا STDIO (servers محلی) تسهیل می‌شود.
پیامدهای اصلی MCP
MCP تعاملات به ویژه شهودی با هوش مصنوعی را تسهیل می‌کند. به عنوان مثال، نیازی به پیکربندی یک ابزار جداگانه برای ایجاد یک پست LinkedIn وجود ندارد. به سادگی کنترل ماوس و صفحه‌کلید را اعطا کنید، و سیستم می‌تواند به طور خودکار به Chrome رفته، به سایت LinkedIn دسترسی پیدا کند و پست را ایجاد کند. این رویکرد یک جایگزین برای Claude Computer Use شرکت Anthropic و OpenAI Operator ارائه می‌دهد و امکان انعطاف‌پذیری بیشتر در انتخاب مدل هوش مصنوعی را فراهم می‌کند.
در حالی که پذیرش اولیه در میان رقبای Anthropic فوری نبود، ابزارهای مستقلی مانند Cursor و Zed نسبتاً اندکی پس از انتشار، MCP را ادغام کردند. این پروتکل در سطح بین‌المللی نیز مورد توجه قرار گرفته است و شرکت‌هایی مانند Alibaba و Baidu در چین از MCP استقبال می‌کنند. این پذیرش روزافزون، توجیه ادغام MCP توسط سازمان‌هایی مانند OpenAI و Google را آسان‌تر کرده است.
در حال حاضر، MCP موقعیتی مشابه با سایر استانداردهای پذیرفته شده به طور گسترده در tech stacks دارد، مانند Kubernetes یا OAuth که به ترتیب در Google و Twitter ایجاد شده‌اند. با گذشت زمان، منشأ این استانداردها کمتر مرتبط شده است. چنین پروتکل‌ها یا بهترین شیوه‌ها اغلب در ‘زمان مناسب’ و ‘مکان مناسب’ پدیدار می‌شوند و وجود آنها برای دستیابی به پذیرش گسترده هوش مصنوعی بسیار مهم است.
انتقادات از MCP
در حالی که MCP به یک نیاز مهم پاسخ می‌دهد، اما منتقدانی نیز دارد. بسیاری از نگرانی‌های پیرامون MCP مربوط به امنیت است، یا بهتر بگوییم، فقدان درک شده آن. مشخصات اولیه فاقد یک مکانیسم احراز هویت تعریف شده بود (اگرچه بعداً این مورد اضافه شد، اما به طور جهانی پذیرفته نشده است). ورودی اغلب به طور ضمنی مورد اعتماد است، و LLMها همچنان مستعد خطا هستند، که می‌تواند عواقب بالقوه جدی داشته باشد. اجرای کد از راه دور می‌تواند به طور بالقوه یک کامپیوتر کامل را بدون نیاز به یک ابزار RMM به خطر بیندازد. یک مهاجم می‌تواند به سادگی به یک LLM دستور دهد تا به مکان‌های خاص هدایت شود، داده‌ها را بدزدد و آن را به جای دیگری ایمیل کند.
مشابه Kubernetes، MCP به احتمال زیاد به اقدامات امنیتی خارجی متکی خواهد بود. با این حال، توسعه‌دهندگان ممکن است همیشه ملاحظات امنیتی را در اولویت قرار ندهند و ممکن است در درجه اول بر پتانسیل این ابزار هوش مصنوعی تمرکز کنند. در نتیجه، حوادث امنیتی ناشی از پذیرش MCP به دلیل فقدان ذاتی ویژگی‌های امنیتی در پروتکل، دشوار است.
این انتقاد نباید به عنوان انتقادی بیش از حد تلقی شود. پروتکل‌ها و استانداردهای جدید به ندرت از ابتدا اصول ‘امن بر اساس طراحی’ را در خود جای می‌دهند. هنگامی که این کار را انجام می‌دهند، اغلب می‌تواند مانع از پذیرش سریع شود. این احتمال وجود دارد که اگر Anthropic در ابتدا بر به حداکثر رساندن امنیت آن تمرکز می‌کرد، MCP هیچ جاذبه‌ای پیدا نمی‌کرد.
برعکس، MCP توسط شرکت‌های امنیتی نیز مورد استقبال قرار گرفته است. به عنوان مثال، Wiz سرور MCP خود را با قابلیت دید جامع ابری، هوش Context و اقدامات امنیتی یکپارچه پیرامون منابع داده توسعه داده است. با وجود این، این شرکت همچنان از پروتکل انتقاد می‌کند و به نگرانی‌هایی از RCE گرفته تا تزریق prompt و command hijacking اشاره می‌کند. رفع این مشکلات ممکن است نیاز به راه حل‌های تخصصی داشته باشد.
آینده MCP به جامعه بستگی دارد
اکنون که MCP به عنوان یک استاندارد برای اتصال GenAI ظهور کرده است، بلوغ آن به تلاش‌های جمعی جامعه بستگی دارد، نه فقط Anthropic. این فرآیند مشارکتی از قبل شتاب گرفته است. به عنوان مثال، Docker قصد دارد MCP را با همان سهولت استفاده‌ای که با کانتینرها به دست آورده است، برای تولید آماده کند. کاتالوگ Docker MCP و MCP Toolkit نشان دهنده آغاز یک اکوسیستم متمرکز بر برنامه‌های MCP کانتینری شده است. Docker از پذیرندگان اولیه مانند Stripe، Elastic، Heroku، Pulumi و Grafana Labs به عنوان مشارکت کنندگان اصلی نام برده است.
به نظر می‌رسد که اشتیاق برای استفاده از MCP از سطح بلوغ فعلی آن پیشی گرفته است. با این وجود، پذیرش گسترده آن نشان می‌دهد که احتمالاً پیشرفت‌ها به طور مرتب ظاهر می‌شوند، از اقدامات امنیتی قوی‌تر پیرامون MCP گرفته تا موارد استفاده جدید. توسعه و اصلاحات آینده MCP یک تلاش مشارکتی خواهد بود که ناشی از نیازها و نوآوری‌های جامعه گسترده‌تر هوش مصنوعی است.
با افزایش برجستگی پروتکل مدل Context، درک پیچیدگی‌ها، مزایای بالقوه و خطرات ذاتی آن ضروری است. بخش‌های زیر به بررسی عمیق‌تر جنبه‌های مختلف MCP می‌پردازند و یک نمای کلی جامع از این فناوری پیشگام ارائه می‌دهند.
درک مبانی فنی MCP
در هسته خود، پروتکل مدل Context مجموعه‌ای از مشخصات است که نحوه تعامل اجزای مختلف نرم‌افزاری را برای ارائه Context به مدل‌های زبانی بزرگ تعریف می‌کند. این Context برای LLMها برای انجام موثر وظایف بسیار مهم است، زیرا به آنها اجازه می‌دهد به داده‌ها و ابزارهای خارجی دسترسی داشته باشند و از آنها استفاده کنند.
اجزای اصلی MCP عبارتند از:
MCP Server: این جزء به عنوان یک دروازه به منابع داده و ابزارهای خارجی عمل می‌کند. APIهایی را در معرض نمایش قرار می‌دهد که به LLMها اجازه می‌دهد اطلاعات را بازیابی کنند یا اقداماتی را انجام دهند.
MCP Client: این جزء در برنامه LLM قرار دارد و با MCP server ارتباط برقرار می‌کند تا داده‌ها را درخواست کند یا اقداماتی را راه‌اندازی کند.
MCP Host: این محیط کلی است که در آن LLM و اجزای MCP عمل می‌کنند. زیرساخت و منابع لازم را برای عملکرد صحیح آنها فراهم می‌کند.
ارتباط بین این اجزا معمولاً از طریق پروتکل‌های شبکه استاندارد مانند HTTP، با استفاده از قالب‌هایی مانند JSON برای تبادل داده‌ها انجام می‌شود. این استانداردسازی امکان همکاری متقابل بین LLMهای مختلف و منابع داده خارجی را فراهم می‌کند و یک اکوسیستم هوش مصنوعی بازتر و مشارکتی‌تر را ایجاد می‌کند.
بررسی مزایای MCP
پذیرش MCP مزایای متعددی را برای توسعه‌دهندگان و سازمان‌هایی که با LLMها کار می‌کنند ارائه می‌دهد. برخی از مزایای کلیدی عبارتند از:
ادغام ساده‌تر: MCP فرآیند اتصال LLMها به منابع داده و ابزارهای خارجی را ساده می‌کند و پیچیدگی و زمان مورد نیاز برای ادغام را کاهش می‌دهد.
انعطاف‌پذیری افزایش یافته: MCP به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به راحتی بین LLMهای مختلف و منابع داده بدون تغییر کد برنامه زیربنایی جابجا شوند.
مقیاس‌پذیری بهبود یافته: MCP LLMها را قادر می‌سازد تا به مقادیر زیادی داده دسترسی داشته باشند و از طیف گسترده‌ای از ابزارها استفاده کنند و مقیاس‌پذیری و عملکرد آنها را افزایش دهند.
افزایش امنیت: در حالی که امنیت یک نگرانی است، MCP چارچوبی برای پیاده‌سازی اقدامات امنیتی برای محافظت از داده‌ها و جلوگیری از دسترسی غیرمجاز فراهم می‌کند.
نوآوری تسریع شده: با استانداردسازی نحوه تعامل LLMها با منابع خارجی، MCP نوآوری و همکاری را در جامعه هوش مصنوعی تقویت می‌کند.
رسیدگی به چالش‌های امنیتی MCP
همانطور که قبلاً ذکر شد، امنیت یک نگرانی مهم در مورد MCP است. فقدان ویژگی‌های امنیتی داخلی می‌تواند سیستم‌ها را در برابر حملات مختلف آسیب‌پذیر کند. با این حال، چندین مرحله وجود دارد که توسعه‌دهندگان می‌توانند برای کاهش این خطرات بردارند:
پیاده‌سازی احراز هویت: اجرای مکانیسم‌های احراز هویت برای تأیید هویت کاربران و برنامه‌های کاربردی که به منابع MCP دسترسی دارند.
اعتبارسنجی ورودی: اعتبارسنجی دقیق تمام داده‌های ورودی برای جلوگیری از حملات تزریق prompt و سایر اشکال ورودی مخرب.
محدود کردن دسترسی: محدود کردن دسترسی به داده‌ها و ابزارهای حساس بر اساس نقش‌ها و مجوزهای کاربر.
نظارت بر فعالیت: نظارت بر فعالیت MCP برای الگوهای مشکوک و نقض‌های امنیتی احتمالی.
استفاده از ابزارهای امنیتی: ادغام MCP با ابزارهای امنیتی مانند فایروال‌ها و سیستم‌های تشخیص نفوذ برای افزایش حفاظت.
با پیاده‌سازی این اقدامات امنیتی، توسعه‌دهندگان می‌توانند به طور قابل توجهی خطرات مرتبط با استفاده از MCP را کاهش دهند و از ایمنی و یکپارچگی سیستم‌های هوش مصنوعی خود اطمینان حاصل کنند.
برنامه‌های کاربردی دنیای واقعی MCP
برنامه‌های بالقوه MCP گسترده هستند و صنایع مختلف را در بر می‌گیرند. برخی از نمونه‌های نحوه استفاده از MCP در عمل عبارتند از:
خدمات مشتری: اتصال LLMها به سیستم‌های CRM برای ارائه پشتیبانی شخصی‌شده مشتری و حل کارآمدتر مسائل.
تجزیه و تحلیل مالی: ادغام LLMها با منابع داده مالی برای تجزیه و تحلیل روندهای بازار و ارائه توصیه‌های سرمایه‌گذاری.
مراقبت‌های بهداشتی: پیوند دادن LLMها به پرونده‌های الکترونیکی سلامت برای کمک به پزشکان در تشخیص بیماری‌ها و توسعه برنامه‌های درمانی.
آموزش: اتصال LLMها به منابع آموزشی برای ارائه تجربیات یادگیری شخصی‌شده برای دانش‌آموزان.
تولید: ادغام LLMها با سیستم‌های کنترل صنعتی برای بهینه‌سازی فرآیندهای تولید و بهبود کنترل کیفیت.
اینها تنها چند نمونه از راه‌های بسیاری هستند که MCP برای افزایش قابلیت‌های هوش مصنوعی و حل مشکلات دنیای واقعی استفاده می‌شود. با بلوغ فناوری و پذیرش گسترده‌تر آن، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که برنامه‌های نوآورانه بیشتری ظاهر شوند.
آینده MCP و ادغام هوش مصنوعی
پروتکل مدل Context آماده است تا نقش محوری در آینده ادغام هوش مصنوعی ایفا کند. با قدرتمندتر و پیچیده‌تر شدن LLMها، نیاز به روش‌های استاندارد برای اتصال آنها به منابع خارجی تنها افزایش می‌یابد. MCP پایه محکمی برای این ادغام فراهم می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا سیستم‌های هوش مصنوعی توانمندتر و همه‌کاره‌تر بسازند.
در سال‌های آینده، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که MCP تکامل یابد و با نیازهای در حال تغییر جامعه هوش مصنوعی سازگار شود. این تکامل احتمالاً شامل موارد زیر خواهد بود:
ویژگی‌های امنیتی بهبود یافته: افزودن ویژگی‌های امنیتی قوی‌تر برای رفع آسیب‌پذیری‌های فعلی و اطمینان از ایمنی سیستم‌های هوش مصنوعی.
عملکرد افزایش یافته: بهینه‌سازی برای بهبود عملکرد و مقیاس‌پذیری MCP، و امکان مدیریت حجم‌های بزرگتر داده و وظایف پیچیده‌تر را فراهم می‌کند.
پشتیبانی گسترده: افزایش پشتیبانی از LLMها، منابع داده و ابزارهای مختلف، و MCP را برای طیف وسیع‌تری از توسعه‌دهندگان در دسترس قرار می‌دهد.
توسعه مبتنی بر جامعه: تغییر به سمت یک مدل توسعه مبتنی بر جامعه بیشتر، و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد در تکامل MCP مشارکت کنند و آن را با نیازهای خاص خود تنظیم کنند.
با ادامه تکامل MCP، بدون شک نقش مهمی در شکل‌دهی آینده هوش مصنوعی و ادغام آن در جنبه‌های مختلف زندگی ما ایفا خواهد کرد. استانداردسازی و همکاری متقابلی که ارائه می‌دهد، نوآوری را تقویت می‌کند، توسعه را تسریع می‌کند و در نهایت پتانسیل کامل هوش مصنوعی را باز می‌کند.