پروتکل متن مدل (MCP) به سرعت به عنوان روش قطعی برای ادغام منابع خارجی در گردش‌کارهای عامل هوشمند در حال ظهور است. در حالی که رویکردهای جایگزینی وجود دارند که مختص مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) هستند، MCP به سرعت در حال تبدیل شدن به استاندارد است، مشابه REST برای اهداف ادغام.
این راهنما برای توسعه‌دهندگان پایتون طراحی شده است و هدف آن ارائه درک کاملی از MCP، پوشش اصول اساسی و طراحی معماری آن است. ما با بررسی انگیزه‌های پشت MCP و ساختار کلی آن شروع می‌کنیم، و به دنبال آن یک پیاده‌سازی عملی و دقیق از هر دو سرور و کلاینت خواهیم داشت.
رمزگشایی پروتکل متن مدل
MCP که در نوامبر 2024 توسط Anthropic معرفی شد، یک استاندارد باز است که به دقت برای بهینه‌سازی تعامل بین مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی، مخازن داده و منابع مختلف طراحی شده است.
Anthropic، MCP را به عنوان یک رابط جهانی برای LLMها تصور می‌کند، و آن را با استانداردسازی که توسط USB-C در اتصالات سخت‌افزاری ایجاد شده است، مقایسه می‌کند. این به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه هر ابزار یا منبع داده را با برنامه‌های هوش مصنوعی خود از طریق یک پروتکل یکپارچه ادغام کنند. با پذیرش یک فلسفه مستقل از زبان و ارائه کیت‌های توسعه نرم‌افزار (SDK) برای زبان‌هایی مانند پایتون، TypeScript، Java، Kotlin و C#، MCP نیاز به ادغام‌های سفارشی و یک‌باره را از بین می‌برد.
MCP از طریق دو مؤلفه اصلی عمل می‌کند: سرورها، که ابزارها، منابع و اعلان‌ها را در معرض دید قرار می‌دهند، و کلاینت‌ها، که اتصال بین مدل‌های هوش مصنوعی و این سرورها را تسهیل می‌کنند. ارتباط از طریق JSON-RPC از طریق HTTP تسهیل می‌شود، که گردش‌کارهای همزمان و ناهمزمان را در خود جای می‌دهد. امنیت یک نگرانی اساسی است، با مجوزهای صریح و یک طراحی محلی-اول که از حریم خصوصی اطمینان حاصل می‌کند. MCP از پلتفرم‌های اصلی هوش مصنوعی پشتیبانی کرده است و رشد سریع اکوسیستم را تقویت می‌کند و آن را به عنوان یک فناوری اساسی برای ساخت عوامل هوش مصنوعی قوی و آگاه از زمینه قرار می‌دهد.
چارچوب‌ها و پلتفرم‌هایی مانند LangChain، OpenAI Agent SDK، Google Agent Developer Kit و Microsoft Copilot Studio به طور بومی از MCP پشتیبانی می‌کنند.
بررسی عمیق سرورها و کلاینت‌های MCP
گردش‌کارهای عامل هوشمند به دو عنصر حیاتی برای عملکرد مستقل وابسته هستند: داده‌های فعلی و دسترسی به سیستم‌های موجود. داده‌ها به عنوان زمینه به LLMها ارائه می‌شوند تا اطلاعات واقعی را ارائه دهند، که به نوبه خود به LLMها در تصمیم‌گیری آگاهانه کمک می‌کند. پس از تصمیم‌گیری برای اقدام، دسترسی برنامه‌ریزی شده به سیستم‌ها مورد نیاز است، که معمولاً به عنوان APIها ارائه می‌شوند که به عنوان ابزار در دسترس قرار می‌گیرند.
شایان ذکر است که سرورها و کلاینت‌های MCP می‌توانند به طور مستقل از هر LLM عمل کنند. هنگامی که کلاینت با یک LLM ادغام می‌شود، به عنوان سنگ بنای گردش‌کارهای عامل هوشمند عمل می‌کند.
در معماری MCP، سرورها دسترسی به داده‌ها و ابزارها را انتزاع می‌کنند. به عنوان مثال، یک پایگاه داده می‌تواند به عنوان یک منبع در یک سرور MCP ادغام شود. یک کلاینت دسترسی فقط خواندنی به این منبع برای بازیابی داده‌ها دارد. منابع همچنین از پارامترها برای اعمال فیلترها یا محدود کردن داده‌های به اشتراک گذاشته شده با کلاینت‌ها پشتیبانی می‌کنند. به عنوان مثال، اطلاعات حقوق و دستمزد کارکنان یک کاندیدای ایده آل برای یک منبع است.
علاوه بر منابع، سرورهای MCP همچنین ابزارهایی را در معرض دید قرار می‌دهند که کلاینت‌ها را قادر می‌سازد تا اقداماتی را انجام دهند که فراتر از بازیابی ساده داده‌ها باشد. در حالی که منابع دسترسی فقط خواندنی را ارائه می‌دهند، ابزارها فراخوانی APIها را تسهیل می‌کنند که داده‌ها را دستکاری می‌کنند یا اقدامات را اجرا می‌کنند. فراخوانی Stripe API برای نهایی کردن یک تراکنش پرداخت نمونه‌ای عالی از یک ابزار است.
علاوه بر منابع و ابزارها، سرورهای MCP می‌توانند به عنوان مخازنی برای اعلان‌های از پیش تعریف شده عمل کنند. کلاینت‌ها می‌توانند این اعلان‌ها را بازیابی کرده و آنها را به LLMها ارسال کنند و از یک مخزن سازگار و استاندارد از اعلان‌ها اطمینان حاصل کنند.
می‌توان از سرورهای MCP پرسید تا لیستی از منابع، ابزارها و اعلان‌هایی را که در معرض دید قرار می‌دهند، به دست آورد، و یک مکانیسم کشف اساسی را ارائه دهد. به طور خلاصه، سرورهای MCP می‌توانند منابع، ابزارها و اعلان‌ها را در معرض دید کلاینت‌ها قرار دهند، در حالی که اقدامات کلاینت به اختیار توسعه‌دهنده واگذار می‌شود.
یک کلاینت MCP در یک برنامه میزبان، مانند یک ربات چت یا یک عامل، قرار دارد. نمونه‌هایی از برنامه‌های میزبان عبارتند از Claude Desktop و Cursor AI. توسعه‌دهندگان می‌توانند برنامه‌های عامل هوشمند را با چندین کلاینت که با یک یا چند سرور MCP تعامل دارند، بسازند.
یک کلاینت MCP را می‌توان بدون تعامل با یک LLM ایجاد کرد. با این حال، کلاینت می‌تواند به عنوان یک کانال قدرتمند برای LLMها برای دسترسی به سرورهای MCP عمل کند.
در یک گردش کار معمولی، یک برنامه میزبان، مانند یک ربات چت یا عامل، به سرور MCP متصل می‌شود، منابع و ابزارهای موجود را بازیابی می‌کند و آنها را در قالب مناسب به یک LLM ارائه می‌دهد.
بر اساس اعلان، LLM ممکن است به میزبان بازگردد تا از طریق کلاینت MCP به یک منبع دسترسی پیدا کند یا یک ابزار را فراخوانی کند. بیشتر چارچوب‌های عامل هوشمند، مانند OpenAI Agents SDK و Google ADK، این عملکرد را با ایجاد رفت و برگشت یکپارچه بین LLM و برنامه میزبان انتزاع می‌کنند.
بررسی عمیق ارتباط بین سرور و کلاینت MCP
پروتکل ارتباطی یک جنبه اساسی از معماری MCP است. یک سرور MCP از دو پروتکل انتقال پشتیبانی می‌کند: STDIO و رویدادهای ارسال شده توسط سرور (SSE).
پروتکل انتقال STDIO
هنگام استفاده از STDIO به عنوان پروتکل انتقال، یک کلاینت MCP مستقیماً سرور MCP را فراخوانی می‌کند و پارامترهای لازم را ارائه می‌دهد. سپس خروجی را از سرور، که در کنسول نوشته شده است، ضبط می‌کند و آن را به برنامه میزبان منتقل می‌کند.
در این سناریو، کلاینت و سرور یک فرآیند را به اشتراک می‌گذارند. سرور به سادگی دستور را اجرا می‌کند و بلافاصله خارج می‌شود. این فرآیند هر بار که کلاینت سرور را فراخوانی می‌کند تکرار می‌شود. در اصل، کلاینت و سرور بدون درگیر کردن هیچ گونه تماس راه دور یا تماس‌های رویه‌ای راه دور (RPC) در فرآیند عمل می‌کنند. این رویکرد زمانی که کلاینت و سرور روی یک ماشین قرار دارند، بهترین است، و تأخیر ناشی از فرآیندهای طولانی مدت را از بین می‌برد. در نتیجه، سرور و کلاینت MCP هنگام استفاده از انتقال STDIO، یک اتصال 1:1 را حفظ می‌کنند.
پروتکل انتقال رویدادهای ارسال شده توسط سرور (SSE).
دومین پروتکل انتقال پشتیبانی شده توسط MCP، رویدادهای ارسال شده توسط سرور (SSE) است. این پروتکل به یک سرور این امکان را می‌دهد تا به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای را از طریق یک اتصال HTTP پایدار و واحد به کلاینت‌ها ارسال کند. هنگامی که کلاینت اتصال را آغاز می‌کند، سرور داده‌ها را به صورت رویدادها هنگام وقوع جریان می‌دهد، و نیاز به نظرسنجی مکرر را از بین می‌برد. این رویکرد به ویژه برای برنامه‌هایی مانند فیدهای خبری زنده یا اعلان‌ها موثر است، جایی که به‌روزرسانی‌ها عمدتاً از سرور به کلاینت جریان دارند.
در مقایسه با REST، پروتکل SSE تاخیر کمتری دارد و کارایی بیشتری را ارائه می‌دهد، زیرا REST نیاز دارد که کلاینت‌ها به طور مکرر سرور را برای داده‌های جدید نظرسنجی کنند، که سربار و تاخیر را افزایش می‌دهد. پروتکل SSE همچنین اتصال مجدد خودکار را فراهم می‌کند و به طور یکپارچه با بیشتر فایروال‌ها ادغام می‌شود، و آن را برای سناریوهای زمان واقعی قوی‌تر می‌کند.
MCP از SSE به جای WebSockets برای ارتباط از راه دور استفاده می‌کند، زیرا SSE یک راه حل ساده‌تر و قوی‌تر برای سناریوهایی ارائه می‌دهد که در آن فقط جریان از سرور به کلاینت مورد نیاز است. SSE بر روی HTTP استاندارد عمل می‌کند، و ادغام با فایروال‌ها و شبکه‌های محدود را ساده می‌کند. همچنین این پروتکل سرور را قادر می‌سازد تا به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای را به کلاینت بدون پیچیدگی مدیریت یک اتصال WebSocket دو طرفه کامل ارسال کند.
در MCP، ارتباط کلاینت به سرور با درخواست‌های HTTP POST مدیریت می‌شود، در حالی که SSE به‌روزرسانی‌های جریان از سرور به کلاینت را انجام می‌دهد، و با الگوی تعامل معمولی برای ابزارهای هوش مصنوعی و اعلان‌های منبع هماهنگ است. این رویکرد سربار را کاهش می‌دهد، پیاده‌سازی را ساده می‌کند و سازگاری با زیرساخت‌های موجود را بهبود می‌بخشد، به خصوص در مقایسه با پروتکل WebSocket دو طرفه و اغلب پیچیده‌تر.
JSON-RPC: پروتکل Wire
در حالی که SSE به عنوان تکنیک ارتباطی عمل می‌کند، JSON-RPC پروتکل wire است که توسط MCP استفاده می‌شود. JSON-RPC یک پروتکل سبک و بدون حالت است که برای تماس‌های رویه‌ای راه دور طراحی شده است، و آن را برای تبادلات سریع و پویا مورد نیاز در گردش‌کارهای هوش مصنوعی ایده آل می‌کند.
در MCP، هر تعامل، مانند فراخوانی یک ابزار، واکشی داده‌ها یا فهرست کردن قابلیت‌های موجود، به عنوان یک پیام JSON-RPC رمزگذاری می‌شود، که شامل یک نام متد، پارامترها و یک شناسه برای ردیابی پاسخ‌ها است. این رویکرد به کلاینت‌ها و سرورهای MCP اجازه می‌دهد تا به طور یکپارچه ارتباط برقرار کنند، صرف نظر از زبان پیاده‌سازی زیربنایی آنها، و تضمین می‌کند که همه درخواست‌ها، پاسخ‌ها و اعلان‌ها از یک قالب قابل پیش‌بینی و قابل تعامل پیروی می‌کنند. با ساختن بر روی JSON-RPC، پروتکل MCP ادغام را ساده می‌کند، از مدیریت خطا پشتیبانی می‌کند و توسعه‌دهندگان را قادر می‌سازد تا گردش‌کارهای عامل هوشمند انعطاف‌پذیر و قابل ترکیب ایجاد کنند که می‌توانند با انواع ابزارها و منابع خارجی تعامل داشته باشند.
برخلاف پروتکل انتقال STDIO، پروتکل SSE می‌تواند از چندین کلاینت که به طور همزمان توسط یک سرور MCP خدمت می‌کنند، پشتیبانی کند. این امر به ویژه زمانی مفید است که سرورهای MCP به صورت از راه دور در محیط‌هایی مانند Platform as a Service (PaaS) و زمان‌های اجرا بدون سرور میزبانی می‌شوند.
مزایای کلیدی MCP
ادغام استاندارد شده: پروتکل MCP یک پروتکل یکپارچه برای ادغام ابزارها و منابع داده مختلف در برنامه‌های هوش مصنوعی فراهم می‌کند، و نیاز به ادغام‌های سفارشی را از بین می‌برد.
مستقل از زبان: رویکرد مستقل از زبان MCP، همراه با SDKها برای چندین زبان، توسعه را در پلتفرم‌های مختلف ساده می‌کند.
امنیت پیشرفته: پروتکل MCP امنیت را با مجوزهای صریح و یک طراحی محلی-اول در اولویت قرار می‌دهد، و از حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها اطمینان حاصل می‌کند.
به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای: پشتیبانی از SSE به‌روزرسانی‌های لحظه‌ای را از سرورها به کلاینت‌ها امکان‌پذیر می‌کند، و جریان کارآمد داده‌ها و کاهش تاخیر را تسهیل می‌کند.
مقیاس‌پذیری: پیاده‌سازی SSE پروتکل MCP به یک سرور اجازه می‌دهد تا به طور همزمان به چندین کلاینت خدمت کند، و مقیاس‌پذیری و استفاده از منابع را افزایش می‌دهد.
توسعه ساده شده: استفاده از JSON-RPC به عنوان یک پروتکل wire ادغام را ساده می‌کند، از مدیریت خطا پشتیبانی می‌کند و ترکیب گردش کار انعطاف‌پذیر را امکان‌پذیر می‌کند.
رشد اکوسیستم: پذیرش پروتکل MCP توسط پلتفرم‌های اصلی هوش مصنوعی باعث رشد سریع اکوسیستم می‌شود و آن را به یک فناوری اساسی برای توسعه هوش مصنوعی تبدیل می‌کند.
کاربردهای عملی MCP
ربات‌های چت: پروتکل MCP ربات‌های چت را قادر می‌سازد تا به پایگاه‌های دانش خارجی، پایگاه‌های داده و APIها دسترسی داشته باشند تا پاسخ‌های آگاهانه‌تر و مرتبط‌تری ارائه دهند.
عوامل هوش مصنوعی: پروتکل MCP عوامل هوش مصنوعی را قادر می‌سازد تا با سیستم‌های خارجی تعامل داشته باشند، وظایف را خودکار کنند و تصمیمات مبتنی بر داده را بگیرند.
ادغام داده‌ها: پروتکل MCP ادغام منابع داده متنوع در برنامه‌های هوش مصنوعی را ساده می‌کند، و تجزیه و تحلیل جامع و بینش را امکان‌پذیر می‌کند.
هماهنگ‌سازی ابزار: پروتکل MCP هماهنگ‌سازی ابزارها و خدمات مختلف را در گردش‌کارهای هوش مصنوعی تسهیل می‌کند، و عملکرد و کارایی را بهینه می‌کند.
برنامه‌های زمان واقعی: پشتیبانی از SSE پروتکل MCP جریان داده‌های زمان واقعی را برای برنامه‌هایی مانند تجزیه و تحلیل مالی، تشخیص تقلب و نگهداری پیش‌بینی کننده امکان‌پذیر می‌کند.
پیاده‌سازی MCP: یک راهنمای گام به گام
نصب MCP SDK: با نصب MCP SDK برای زبان برنامه‌نویسی مورد نظر خود (به عنوان مثال، پایتون، TypeScript) شروع کنید.
تعریف منابع و ابزارها: منابع و ابزارهایی را که سرور MCP شما در معرض دید کلاینت‌ها قرار می‌دهد، شناسایی کنید.
پیاده‌سازی منطق سرور: منطق سمت سرور را برای رسیدگی به درخواست‌های کلاینت برای منابع و ابزارها توسعه دهید.
پیکربندی امنیت: اقدامات امنیتی مناسب، مانند احراز هویت و مجوز، را برای محافظت از داده‌ها و خدمات خود پیاده‌سازی کنید.
ایجاد کلاینت MCP: یک کلاینت MCP برای اتصال به سرور و دسترسی به منابع و ابزارهای در معرض دید توسعه دهید.
ادغام با LLM: کلاینت MCP را با LLM خود ادغام کنید تا دسترسی به دانش و عملکرد خارجی را فعال کنید.
تست و استقرار: پیاده‌سازی MCP خود را به طور کامل تست کنید و آن را در محیط تولید خود مستقر کنید.
روندهای آینده در MCP
امنیت پیشرفته: توسعه مداوم بر روی افزایش ویژگی‌های امنیتی MCP برای رسیدگی به تهدیدهای نوظهور و اطمینان از حریم خصوصی داده‌ها متمرکز است.
مقیاس‌پذیری بهبود یافته: تلاش‌هایی برای بهبود بیشتر مقیاس‌پذیری و عملکرد MCP برای پشتیبانی از برنامه‌های هوش مصنوعی پیچیده‌تر در حال انجام است.
اکوسیستم گسترده‌تر: انتظار می‌رود اکوسیستم MCP به رشد خود ادامه دهد، با ابزارها، منابع و پلتفرم‌های جدید که این پروتکل را اتخاذ می‌کنند.
ادغام با فناوری‌های نوظهور: MCP در حال تطبیق برای ادغام با فناوری‌های نوظهور مانند یادگیری فدرال و هوش مصنوعی غیرمتمرکز است.
تلاش‌های استانداردسازی: تلاش‌های استانداردسازی مداوم هدفشان تثبیت MCP به عنوان استاندارد صنعت برای ادغام هوش مصنوعی است.
با درک اصول، معماری و پیاده‌سازی MCP، توسعه‌دهندگان می‌توانند پتانسیل کامل هوش مصنوعی را باز کنند و برنامه‌های نوآورانه‌ای بسازند که از دانش، ابزارها و خدمات خارجی استفاده می‌کنند. با ادامه تکامل چشم‌انداز هوش مصنوعی، MCP نقش فزاینده‌ای حیاتی در شکل‌دهی آینده سیستم‌های هوشمند ایفا خواهد کرد. ضروری است که توسعه‌دهندگان این پروتکل را بپذیرند و از قابلیت‌های آن برای ایجاد راه‌حل‌های هوش مصنوعی قدرتمندتر، آگاه از زمینه و همه‌کاره‌تر استفاده کنند. با رشد جامعه و ظهور موارد استفاده جدید، MCP وعده می‌دهد که یک فناوری محوری برای پیشبرد زمینه هوش مصنوعی باشد.