هوش مصنوعی به سرعت در حال تکامل است و با آن، نیاز به مدل‌های هوش مصنوعی برای تعامل با دنیای خارج نیز افزایش می‌یابد. به طور سنتی، مدل‌های هوش مصنوعی به صورت مجزا عمل می‌کردند و قادر نبودند به طور مستقیم به داده‌ها از منابع خارجی مانند فایل‌ها، پایگاه‌های داده یا خدمات آنلاین دسترسی داشته باشند یا آنها را پردازش کنند. این محدودیت مانع از توسعه برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی واقعاً متنوع و هوشمند شده است. با این حال، یک استاندارد جدید برای رفع این چالش در حال ظهور است: پروتکل زمینه مدل (MCP).
MCP که توسط Anthropic، شرکت پشت ربات چت Claude AI، توسعه یافته است، یک پروتکل منبع باز است که برای فعال کردن مدل‌های هوش مصنوعی برای اتصال یکپارچه به منابع داده خارجی، خواندن اطلاعات و اجرای اقدامات طراحی شده است. این پروتکل نوآورانه وعده می‌دهد که عصر جدیدی از قابلیت‌های هوش مصنوعی را باز کند و به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا آگاهانه‌تر، پاسخگوتر و در نهایت، مفیدتر شوند.
نیاز به اتصال جهانی
مدل‌های هوش مصنوعی، در حالت بومی خود، به طور موثری از اقیانوس وسیع داده‌هایی که در خارج از پارامترهای آموزشی آنها وجود دارد، جدا شده‌اند. این انزوا یک مانع بزرگ برای توسعه‌دهندگانی است که به دنبال ساخت برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی هستند که بتوانند از اطلاعات بی‌درنگ استفاده کنند، تجربه‌های کاربری را شخصی‌سازی کنند یا وظایف پیچیده را خودکار کنند.
در گذشته، شرکت‌ها مجبور بودند برای هر برنامه کاربردی، کانکتورهای سفارشی ایجاد کنند، که یک فرآیند وقت‌گیر و پرهزینه است. تصور کنید هر بار که نیاز به عبور از یک رودخانه دارید، یک پل منحصر به فرد می‌سازید. MCP به دنبال حل این مشکل با ارائه یک کانکتور جهانی است. این پروتکل رایج به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا با منابع داده خارجی تعامل داشته باشند، درست مانند اینکه یک آداپتور جهانی به شما اجازه می‌دهد دستگاه‌های الکترونیکی مختلف را به هر پریز برق وصل کنید.
به عنوان مثال، با MCP، می‌توانید یک مدل هوش مصنوعی مانند Claude را به Google Drive یا GitHub متصل کنید و به آن اجازه دهید به فایل‌ها، اسناد و مخازن کد دسترسی داشته و آنها را پردازش کند. این امر طیف گسترده‌ای از امکانات را باز می‌کند، از خلاصه‌سازی خودکار اسناد و تجزیه و تحلیل کد گرفته تا جستجوی هوشمند و تولید محتوا.
نحوه عملکرد MCP: یک اتصال دو طرفه
MCP یک اتصال دو طرفه ایمن و آگاه از زمینه بین مدل‌های هوش مصنوعی و منابع داده ایجاد می‌کند. این اتصال از طریق دو جزء کلیدی تسهیل می‌شود: سرور MCP و کلاینت MCP.
سرور MCP به عنوان یک کانکتور عمل می‌کند و داده‌های درخواستی توسط مدل هوش مصنوعی را ارائه می‌دهد. آن را به عنوان یک کتابدار در نظر بگیرید که کتاب‌های خاص (داده‌ها) را از قفسه‌های کتابخانه (منابع داده) بنا به درخواست بازیابی می‌کند.
از طرف دیگر، کلاینت MCP، رابطی است که از طریق آن مدل هوش مصنوعی داده‌ها را درخواست می‌کند. به عنوان مثال، برنامه دسکتاپ Claude به عنوان یک کلاینت MCP عمل می‌کند و درخواست‌هایی را برای اطلاعات خاص به سرور MCP ارسال می‌کند.
سرور MCP درخواست را دریافت می‌کند، داده‌های درخواستی را از منبع مناسب بازیابی می‌کند و سپس آن را به کلاینت MCP برای پردازش توسط مدل هوش مصنوعی منتقل می‌کند. این تبادل یکپارچه اطلاعات به مدل هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا به داده‌های خارجی به صورت پویا و پاسخگو دسترسی داشته و از آنها استفاده کند.
توانمندسازی توسعه‌دهندگان: ساخت سرورها و کلاینت‌های MCP
MCP به عنوان یک ابزار توسعه‌دهنده محور طراحی شده است و به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد تا سرورها و کلاینت‌های MCP سفارشی را متناسب با نیازهای خاص خود بسازند. این رویکرد منبع باز نوآوری را تقویت می‌کند و امکان توسعه سریع ادغام‌ها و برنامه‌های کاربردی جدید را فراهم می‌کند.
توسعه‌دهندگان می‌توانند سرورهای MCP را برای طیف گسترده‌ای از خدمات و منابع داده، از جمله Google Maps، WhatsApp، Slack، Google Drive، GitHub، Bluesky، Windows، macOS و Linux ایجاد کنند. این به کاربران امکان می‌دهد تا اطلاعات را از این خدمات در ربات‌های چت هوش مصنوعی مانند ChatGPT واکشی کنند و قابلیت‌ها و سودمندی آنها را گسترش دهند.
علاوه بر این، توسعه‌دهندگان می‌توانند سرورهای MCP را به سیستم‌های فایل محلی خود متصل کنند و مدل‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازند تا فایل‌ها را در رایانه‌های خود بخوانند و اصلاح کنند. این امر امکانات هیجان انگیزی را برای خودکارسازی وظایفی مانند ویرایش اسناد، تولید کد و تجزیه و تحلیل داده‌ها باز می‌کند.
ماهیت منبع باز MCP مشارکت و همکاری جامعه را تشویق می‌کند. هر کسی می‌تواند با ساخت سرورها و کلاینت‌های MCP جدید، بهبود سرورها و کلاینت‌های موجود یا ارائه بازخورد و پیشنهادات، در این پروژه مشارکت کند. این رویکرد مشارکتی تضمین می‌کند که MCP یک فناوری پیشرفته و مرتبط باقی می‌ماند.
رها کردن پتانسیل مدل‌های زبانی بزرگ (LLM)
MCP در را برای LLMها باز می‌کند تا از قابلیت‌های هوشمند خود برای تعامل با برنامه‌ها، ابزارها و خدمات خارجی استفاده کنند. در حالی که برنامه دسکتاپ Claude از قبل از MCP پشتیبانی می‌کند، شرکت‌های بزرگ فناوری مانند Google، Microsoft و OpenAI برنامه‌هایی را برای پذیرش این پروتکل اعلام کرده‌اند.
این پذیرش گسترده MCP ادغام مدل‌های هوش مصنوعی را در گردش کارها و برنامه‌های کاربردی مختلف تسریع می‌کند و آنها را در دسترس‌تر و مفیدتر برای مخاطبان گسترده‌تر می‌کند.
MCP در مقابل عوامل هوش مصنوعی: درک تفاوت
در حالی که MCP ممکن است شبیه یک عامل هوش مصنوعی به نظر برسد، مهم است که تفاوت را درک کنیم. MCP یک پروتکل ارتباطی است که تعامل بین مدل‌های هوش مصنوعی و منابع داده خارجی را تسهیل می‌کند. این پروتکل دارای قابلیت‌های تصمیم‌گیری مستقل یک عامل هوش مصنوعی نیست.
یک عامل هوش مصنوعی معمولاً بر اساس منطق و اهداف داخلی خود برنامه‌ریزی می‌کند، تصمیم می‌گیرد و وظایف را انجام می‌دهد. از طرف دیگر، MCP به سادگی دسترسی بین سیستم‌های مختلف را فعال می‌کند و اطلاعات مورد نیاز عامل هوش مصنوعی را برای تصمیم‌گیری آگاهانه فراهم می‌کند.
با این حال، MCP نقش مهمی در افزایش قابلیت اطمینان و اثربخشی عوامل هوش مصنوعی ایفا می‌کند. MCP با فراهم کردن دسترسی به منابع داده خارجی، عوامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا به شیوه‌ای آگاهانه‌تر و آگاه از زمینه عمل کنند و در نتیجه نتایج بهتری حاصل شود.
عصر هوش مصنوعی عامل: نقش MCP در شکل دادن به آینده
همانطور که به عصر هوش مصنوعی عامل وارد می‌شویم، MCP آماده است تا نقش حیاتی در تبدیل دستیارهای هوش مصنوعی عمل محور به دستیارهایی متنوع‌تر و قدرتمندتر ایفا کند. اعلامیه اخیر پروتکل Agent2Agent (A2A) گوگل در رویداد Google Next 2025 بر اهمیت قابلیت همکاری و ارتباط بین سیستم‌های هوش مصنوعی تأکید می‌کند.
به گفته گوگل، A2A یک پروتکل باز است که MCP Anthropic را تکمیل می‌کند و ابزارها و زمینه‌های مفیدی را برای عوامل فراهم می‌کند. این رویکرد مشارکتی بر شناخت فزاینده نیاز به پروتکل‌های استاندارد شده برای تسهیل تعامل یکپارچه بین مدل‌های هوش مصنوعی و منابع داده تأکید می‌کند.
کاوش در سرورهای MCP موجود
در حالی که سرورهای MCP متعددی توسط توسعه‌دهندگان مستقل در حال توسعه هستند، Anthropic چندین سرور MCP عالی را برای کاوش کاربران ایجاد کرده است. به عنوان مثال، سرور Google Drive MCP به کاربران اجازه می‌دهد تا با استفاده از برنامه دسکتاپ Claude فایل‌ها را از Google Drive جستجو و به آنها دسترسی پیدا کنند.
سرور Filesystem MCP به کاربران امکان می‌دهد فایل‌ها را در رایانه‌های محلی خود بخوانند، بنویسند، ایجاد کنند، حذف کنند، انتقال دهند و جستجو کنند. سرور Slack MCP می‌تواند کانال‌ها را مدیریت کند، پیام ارسال کند، به رشته‌ها پاسخ دهد و پیام‌ها را بازیابی کند. علاوه بر این، سرور GitHub MCP به کاربران اجازه می‌دهد تا مخازن را مدیریت کنند، عملیات فایل را انجام دهند و شاخه‌ها را ایجاد کنند.
گسترش اکوسیستم: سرورهای MCP مبتنی بر جامعه
اکوسیستم MCP به سرعت در حال گسترش است و تعداد فزاینده‌ای از سرورهای MCP مبتنی بر جامعه برای خدمات و برنامه‌های کاربردی مختلف در دسترس هستند. برخی از نمونه‌های محبوب عبارتند از Google Calendar MCP، که به کاربران اجازه می‌دهد برنامه‌ها را بررسی کنند و رویدادها را اضافه یا حذف کنند.
سایر سرورهای MCP توسعه یافته توسط جامعه شامل سرورهای Airtable، Airbnb، Apple Calendar، Discord، Excel، Figma، Gmail، Notion، Spotify، Telegram، X (قبلاً Twitter) و YouTube هستند. این طیف متنوع از سرورهای MCP تطبیق‌پذیری و سازگاری پروتکل را نشان می‌دهد.
متحول کردن ربات‌های چت هوش مصنوعی: فراتر از مکالمات ساده
MCP آماده است تا نحوه تعامل ما با ربات‌های چت هوش مصنوعی را متحول کند. این فناوری برنامه‌های هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا فراتر از مکالمات ساده حرکت کنند و برای انجام اقدامات در گردش کار متفاوت واقعاً مفید شوند.
تصور کنید یک ربات چت هوش مصنوعی که نه تنها می‌تواند به سؤالات شما پاسخ دهد، بلکه می‌تواند قرارهای ملاقات را نیز زمان‌بندی کند، لیست کارهای خود را مدیریت کند و وظایف روزانه شما را خودکار کند. MCP این دیدگاه را با فراهم کردن اتصال لازم بین مدل‌های هوش مصنوعی و دنیای خارج به واقعیت تبدیل می‌کند.
با MCP، ربات‌های چت هوش مصنوعی می‌توانند به اطلاعات از منابع مختلف دسترسی داشته و آنها را پردازش کنند و آنها را قادر می‌سازند تا پاسخ‌های شخصی‌تر، آگاه از زمینه و عملی‌تر ارائه دهند. این امر نحوه تعامل ما با هوش مصنوعی را متحول می‌کند و آن را به بخشی جدایی‌ناپذیر از زندگی روزمره ما تبدیل می‌کند.
در نتیجه، پروتکل زمینه مدل یک فناوری متحول‌کننده است که پتانسیل باز کردن پتانسیل کامل هوش مصنوعی را دارد. MCP با فراهم کردن یک کانکتور جهانی برای مدل‌های هوش مصنوعی برای دسترسی به منابع داده خارجی، عصر جدیدی از قابلیت‌های هوش مصنوعی را ممکن می‌سازد و هوش مصنوعی را متنوع‌تر، پاسخگوتر و مفیدتر از همیشه می‌کند. همانطور که اکوسیستم MCP به رشد و تکامل خود ادامه می‌دهد، می‌توانیم انتظار داشته باشیم که برنامه‌های کاربردی و ادغام‌های نوآورانه بیشتری ظاهر شوند و نحوه زندگی و کار ما را متحول کنند.