פענוח פרוטוקול הקשר של המודל
פרוטוקול הקשר של המודל (MCP), שהוצג בנובמבר 2024 על ידי אנתרופיק (Anthropic), הוא תקן פתוח שנועד לייעל את האינטראקציה בין מודלים של בינה מלאכותית למכשירים חיצוניים, מאגרי נתונים ומשאבים שונים.
אנתרופיק רואה ב-MCP מחבר אוניברסלי עבור מודלי שפה גדולים (LLMs), בדומה לסטנדרטיזציה שהביא USB-C בחיבורי חומרה. זה מאפשר למפתחים לשלב בצורה חלקה כל כלי או מקור נתונים עם יישומי הבינה המלאכותית שלהם באמצעות פרוטוקול מאוחד. על ידי אימוץ פילוסופיה אגנוסטית לשפה והצעת ערכות פיתוח תוכנה (SDK) לשפות כמו Python, TypeScript, Java, Kotlin ו-C#, MCP מבטל את הצורך בשילובים מותאמים אישית חד-פעמיים.
MCP פועל באמצעות שני מרכיבים עיקריים: שרתים, החושפים כלים, משאבים והנחיות, ולקוחות, המקלים על החיבור בין מודלים של בינה מלאכותית לשרתים אלה. התקשורת מתבצעת באמצעות JSON-RPC מעל HTTP, תוך התאמה לזרימות עבודה סינכרוניות ואסינכרוניות. אבטחה היא דאגה עליונה, עם הרשאות מפורשות ועיצוב מקומי תחילה המבטיח פרטיות. MCP זכה לתמיכה מפלטפורמות בינה מלאכותית גדולות ומטפח צמיחה מהירה של המערכת האקולוגית, וממקם אותו כטכנולוגיה בסיסית לבניית סוכני בינה מלאכותית חזקים ומודעים להקשר.
מסגרות ופלטפורמות כמו LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit ו-Microsoft Copilot Studio תומכות באופן טבעי ב-MCP.
צלילה עמוקה לתוך שרתי MCP ולקוחות
זרימות עבודה Agentic תלויות בשני מרכיבים קריטיים לתפעול אוטונומי: נתונים עדכניים וגישה למערכות קיימות. נתונים מסופקים כהקשר למודלים LLMs כדי לספק מידע עובדתי, אשר בתורו מסייע ל-LLMs לקבל החלטות מושכלות. לאחר שנעשתה החלטה לפעול, נדרשת גישה תכנותית למערכות, הנחשפת בדרך כלל כ-APIs הזמינים ככלים.
יש לציין ששרתי MCP ולקוחות יכולים לתפקד באופן עצמאי מכל LLM. כאשר הלקוח משולב עם LLM, הוא משמש כאבן הפינה של זרימות עבודה Agentic.
בארכיטקטורת MCP, שרתים מפשטים גישה לנתונים ולכלים. לדוגמה, ניתן לשלב מסד נתונים כמשאב בתוך שרת MCP. ללקוח יש גישה לקריאה בלבד למשאב זה לצורך אחזור נתונים. משאבים תומכים גם בפרמטרים כדי להחיל מסננים או להגביל את הנתונים המשותפים עם לקוחות. מידע על שכר עובדים, למשל, הוא מועמד אידיאלי למשאב.
בנוסף למשאבים, שרתי MCP חושפים גם כלים המאפשרים ללקוחות לבצע פעולות שחורגות מעבר לאחזור נתונים בלבד. בעוד שמשאבים מציעים גישה לקריאה בלבד, כלים מקלים על הפעלת APIs המטפלים בנתונים או מבצעים פעולות. הפעלת ה-Stripe API לסיום עסקת תשלום היא דוגמה מצוינת לכלי.
מלבד משאבים וכלים, שרתי MCP יכולים לתפקד כמאגרים של הנחיות מוגדרות מראש. לקוחות יכולים לאחזר הנחיות אלה ולשלוח אותן ל-LLMs, ולהבטיח מאגר עקבי ומתוקנן של הנחיות.
ניתן לבצע שאילתה בשרתי MCP כדי לקבל רשימה של המשאבים, הכלים וההנחיות שהם חושפים, תוך מתן מנגנון גילוי בסיסי. לסיכום, שרתי MCP יכולים לחשוף משאבים, כלים והנחיות ללקוחות, בעוד שפעולות הלקוח נתונות לשיקול דעתו של המפתח.
לקוח MCP נמצא בתוך יישום מארח, כגון צ’אטבוט או סוכן. דוגמאות ליישומים מארחים כוללות את Claude Desktop ו-Cursor AI. מפתחים יכולים לבנות יישומים Agentic עם מספר לקוחות המקיימים אינטראקציה עם שרת MCP אחד או יותר.
ניתן ליצור לקוח MCP מבלי לקיים אינטראקציה עם LLM. עם זאת, הלקוח יכול לשמש כצינור רב עוצמה עבור LLMs לגשת לשרתי MCP.
בזרימת עבודה טיפוסית, יישום מארח, כגון צ’אטבוט או סוכן, מתחבר לשרת MCP, מאחזר את המשאבים והכלים הזמינים ומציג אותם ל-LLM בפורמט מתאים.
בהתבסס על ההנחיה, LLM עשוי לחזור למארח כדי לגשת למשאב או להפעיל כלי באמצעות לקוח MCP. רוב מסגרות ה-Agentic, כגון OpenAI Agents SDK ו-Google ADK, מפשטות את הפונקציונליות הזו על ידי הפיכת הנסיעה הלוך ושוב בין LLM ליישום המארח לחלקה.
חקירה מעמיקה של תקשורת בין שרת MCP ללקוח
פרוטוקול התקשורת הוא היבט בסיסי בארכיטקטורת MCP. שרת MCP תומך בשני פרוטוקולי תעבורה: STDIO ו-Server-Sent Events (SSE).
פרוטוקול תעבורה STDIO
בעת שימוש ב-STDIO כפרוטוקול תעבורה, לקוח MCP מפעיל ישירות את שרת MCP ומספק את הפרמטרים הדרושים. לאחר מכן הוא לוכד את הפלט מהשרת, שנכתב למסוף, ומעביר אותו ליישום המארח.
בתרחיש זה, הלקוח והשרת חולקים את אותו תהליך. השרת פשוט מבצע את הפקודה ויוצא מיד. תהליך זה חוזר על עצמו בכל פעם שהלקוח מפעיל את השרת. בעיקרו של דבר, הלקוח והשרת פועלים בתוך התהליך מבלי לערב שיחות מרוחקות או Remote Procedure Calls (RPC). גישה זו מתאימה ביותר כאשר הלקוח והשרת נמצאים על אותו מחשב, ומבטלים השהיה הנגרמת על ידי תהליכים ארוכים. כתוצאה מכך, שרת MCP והלקוח שומרים על חיבור 1:1 בעת שימוש בתעבורה STDIO.
פרוטוקול תעבורה Server-Sent Events (SSE)
פרוטוקול התעבורה השני שנתמך על ידי MCP הוא Server-Sent Events (SSE). הוא מעצים שרת לדחוף עדכונים בזמן אמת ללקוחות באמצעות חיבור HTTP יחיד ומתמשך. לאחר שהלקוח יוזם את החיבור, השרת מזרימה נתונים כאירועים, ומבטל את הצורך בסקר חוזר ונשנה. גישה זו יעילה במיוחד עבור יישומים כגון עדכוני חדשות חיים או התראות, שבהם עדכונים זורמים בעיקר מהשרת ללקוח.
בהשוואה ל-REST, SSE מציע השהיה נמוכה יותר ויעילות רבה יותר, שכן REST מחייב לקוחות לסקר שוב ושוב את השרת עבור נתונים חדשים, מה שמגדיל את התקורה וההשהיה. SSE מספק גם חיבור מחדש אוטומטי ומשתלב בצורה חלקה עם רוב חומות האש, מה שהופך אותו לחזק יותר עבור תרחישים בזמן אמת.
MCP ממנפת את SSE במקום WebSockets לתקשורת מרחוק בעיקר משום ש-SSE מספקת פתרון פשוט וחזק יותר עבור תרחישים שבהם נדרשת הזרמה מהשרת ללקוח בלבד. SSE פועל מעל HTTP סטנדרטי, ומפשט את השילוב עם חומות אש ורשתות מוגבלות. הוא גם מאפשר לשרת לדחוף עדכונים בזמן אמת ללקוח מבלי לסבך את ניהול חיבור WebSocket דו-כיווני מלא.
ב-MCP, תקשורת מהלקוח לשרת מנוהלת באמצעות בקשות HTTP POST, בעוד ש-SSE מטפל בעדכוני הזרמה מהשרת ללקוח, תוך התאמה לדפוס האינטראקציה הטיפוסי עבור כלי בינה מלאכותית והתראות משאבים. גישה זו מצמצמת את התקורה, מפשטת את היישום ומשפרת את התאימות לתשתית קיימת, במיוחד בהשוואה לפרוטוקול WebSocket הדו-כיווני ולעתים קרובות מורכב יותר.
JSON-RPC: פרוטוקול התיל
בעוד ש-SSE משמש כטכניקת התקשורת, JSON-RPC הוא פרוטוקול התיל שבו משתמשים ב-MCP. JSON-RPC הוא פרוטוקול קל משקל וחסר מצב המותאם לשיחות פרוצדורות מרחוק, מה שהופך אותו לאידיאלי עבור החילופים המהירים והדינמיים הנדרשים בזרימות עבודה של בינה מלאכותית.
בתוך MCP, כל אינטראקציה, כגון הפעלת כלי, אחזור נתונים או רישום יכולות זמינות, מקודדת כהודעת JSON-RPC, הכוללת שם שיטה, פרמטרים ומזהה למעקב אחר תגובות. גישה זו מאפשרת ללקוחות MCP ושרתים לתקשר בצורה חלקה, ללא קשר לשפת היישום הבסיסית שלהם, ומבטיחה שכל הבקשות, התגובות וההתראות מצייתות לפורמט צפוי ויכול לפעול הדדית. על ידי בנייה על JSON-RPC, MCP מפשטת את השילוב, תומכת בטיפול בשגיאות ומאפשרת למפתחים ליצור זרימות עבודה Agentic גמישות וניתנות להרכבה שיכולות ליצור אינטראקציה עם מגוון כלים ומשאבים חיצוניים.
בניגוד לפרוטוקול התעבורה STDIO, SSE יכול לתמוך במספר לקוחות המוגשים בו זמנית על ידי שרת MCP יחיד. זה מועיל במיוחד כאשר שרתי MCP מתארחים מרחוק בסביבות כגון Platform as a Service (PaaS) וזמני ריצה חסרי שרת.
יתרונות מרכזיים של MCP
שילוב סטנדרטי: MCP מספק פרוטוקול מאוחד לשילוב כלי ומקורות נתונים שונים ביישומי בינה מלאכותית, ומבטל את הצורך בשילובים מותאמים אישית.
אגנוסטי לשפה: הגישה האגנוסטית לשפה של MCP, יחד עם ערכות SDK למספר שפות, מפשטת את הפיתוח בפלטפורמות שונות.
אבטחה משופרת: MCP נותן עדיפות לאבטחה עם הרשאות מפורשות ועיצוב מקומי תחילה, ומבטיח פרטיות והגנה על נתונים.
עדכונים בזמן אמת: תמיכת SSE מאפשרת עדכונים בזמן אמת משרתים ללקוחות, ומאפשרת זרימת נתונים יעילה והפחתת השהיה.
מדרגיות: יישום ה-SSE של MCP מאפשר לשרת יחיד לשרת מספר לקוחות בו זמנית, מה שמשפר את המדרגיות ואת ניצול המשאבים.
פיתוח פשוט: השימוש ב-JSON-RPC כפרוטוקול תיל מפשט את השילוב, תומך בטיפול בשגיאות ומאפשר הרכבת זרימת עבודה גמישה.
צמיחת מערכת אקולוגית: האימוץ של MCP על ידי פלטפורמות בינה מלאכותית גדולות מניע צמיחה מהירה של מערכת אקולוגית, מה שהופך אותו לטכנולוגיה בסיסית לפיתוח בינה מלאכותית.
יישומים מעשיים של MCP
צ’אטבוטים: MCP מאפשר לצ’אטבוטים לגשת לבסיסי ידע חיצוניים, מסדי נתונים ו-APIs כדי לספק תגובות מושכלות ורלוונטיות יותר.
סוכני בינה מלאכותית: MCP מעצים סוכני בינה מלאכותית ליצור אינטראקציה עם מערכות חיצוניות, לבצע משימות אוטומטיות ולקבל החלטות מונחות נתונים.
שילוב נתונים: MCP מפשט את השילוב של מקורות נתונים מגוונים ביישומי בינה מלאכותית, ומאפשר ניתוח ותובנות מקיפות.
תיאום כלי: MCP מקל על התיאום של כלי ושירותים שונים בתוך זרימות עבודה של בינה מלאכותית, תוך אופטימיזציה של ביצועים ויעילות.
יישומים בזמן אמת: תמיכת ה-SSE של MCP מאפשרת הזרמת נתונים בזמן אמת עבור יישומים כגון ניתוח פיננסי, זיהוי הונאה ותחזוקה חזויה.
יישום MCP: מדריך שלב אחר שלב
התקן את MCP SDK: התחל בהתקנת MCP SDK עבור שפת התכנות המועדפת עליך (לדוגמה, Python, TypeScript).
הגדר משאבים וכלים: זהה את המשאבים והכלים ששרת MCP שלך יחשוף ללקוחות.
יישם לוגיקת שרת: פתח את הלוגיקה בצד השרת כדי לטפל בבקשות לקוח עבור משאבים וכלים.
הגדר אבטחה: יישם אמצעי אבטחה מתאימים, כגון אימות והרשאה, כדי להגן על הנתונים והשירותים שלך.
צור לקוח MCP: פתח לקוח MCP כדי להתחבר לשרת ולגשת למשאבים ולכלים החשופים.
שלב עם LLM: שלב את לקוח MCP עם ה-LLM שלך כדי לאפשר גישה לידע ופונקציונליות חיצוניים.
בדוק ופרוס: בדוק ביסודיות את יישום MCP שלך ופרוס אותו לסביבת הייצור שלך.
מגמות עתידיות ב-MCP
אבטחה משופרת: פיתוח מתמשך מתמקד בשיפור תכונות האבטחה של MCP כדי לטפל באיומים מתפתחים ולהבטיח פרטיות נתונים.
מדרגיות משופרת: מתבצעים מאמצים להמשך שיפור המדרגיות והביצועים של MCP כדי לתמוך ביישומי בינה מלאכותית מורכבים יותר ויותר.
מערכת אקולוגית מורחבת: צפוי שמערכת האקולוגית של MCP תמשיך לגדול, עם כלים, משאבים ופלטפורמות חדשות המאמצות את הפרוטוקול.
שילוב עם טכנולוגיות מתפתחות: MCP מותאם לשילוב עם טכנולוגיות מתפתחות כגון למידה מאוחדת ובינה מלאכותית מבוזרת.
מאמצי סטנדרטיזציה: מאמצי סטנדרטיזציה מתמשכים שואפים לבסס את MCP כסטנדרט בתעשייה לשילוב בינה מלאכותית.
על ידי הבנת העקרונות, הארכיטקטורה והיישום של MCP, מפתחים יכולים לפתוח את מלוא הפוטנציאל של בינה מלאכותית ולבנות יישומים חדשניים הממנפים ידע, כלים ושירותים חיצוניים. ככל שנוף הבינה המלאכותית ממשיך להתפתח, MCP ישחק תפקיד חיוני יותר ויותר בעיצוב העתיד של מערכות חכמות. חיוני שמפתחים יאמצו פרוטוקול זה וימנפו את היכולות שלו כדי ליצור פתרונות בינה מלאכותית עוצמתיים יותר, מודעים להקשר ורב-תכליתיים. ככל שהקהילה גדלה ומתגלים מקרי שימוש חדשים, MCP מבטיחה להיות טכנולוגיה מרכזית לקידום תחום הבינה המלאכותית.