Itifaki ya Muktadha wa Mfumo (MCP) inaibuka kwa kasi kama njia madhubuti ya kuunganisha rasilimali za nje katika utendakazi wa kiwakala. Ingawa kuna njia mbadala ambazo ni mahususi kwa miundo mikubwa ya lugha (LLMs), MCP inazidi kuwa kiwango, sawa na REST kwa madhumuni ya ujumuishaji.
Mwongozo huu umeundwa mahususi kwa watengenezaji wa Python na unalenga kutoa uelewa kamili wa MCP, ukishughulikia kanuni zake za msingi na muundo wake wa usanifu. Tutaanza kwa kuchunguza motisha nyuma ya MCP na muundo wake wa jumla, ikifuatiwa na utekelezaji wa kina, wa moja kwa moja wa seva na wateja.
Kufafanua Itifaki ya Muktadha wa Mfumo
Ilianzishwa mnamo Novemba 2024 na Anthropic, MCP ni kiwango wazi kilichoundwa kwa uangalifu ili kuboresha mwingiliano kati ya miundo ya AI na zana za nje, hifadhi za data na rasilimali mbalimbali.
Anthropic inaona MCP kama kiunganishi cha ulimwengu wote kwa LLM, ikivuta mlinganisho na usanifishaji ulioletwa na USB-C katika miunganisho ya maunzi. Hii inaruhusu wasanidi kuunganisha kwa urahisi zana au chanzo chochote cha data na programu zao za AI kupitia itifaki iliyounganishwa. Kwa kukumbatia falsafa ya lugha huru na kutoa vifurushi vya ukuzaji wa programu (SDKs) kwa lugha kama vile Python, TypeScript, Java, Kotlin na C#, MCP huondoa hitaji la ujumuishaji wa bespoke, wa mara moja.
MCP inafanya kazi kupitia vipengele viwili vya msingi: seva, ambazo huweka wazi zana, rasilimali na vidokezo, na wateja, ambao huwezesha muunganisho kati ya miundo ya AI na seva hizi. Mawasiliano huwezeshwa kupitia JSON-RPC juu ya HTTP, ikikubali utendakazi wa synchronous na asynchronous. Usalama ni jambo la muhimu sana, na ruhusa wazi na muundo wa kwanza wa ndani unahakikisha faragha. MCP imepata usaidizi kutoka kwa majukwaa makuu ya AI na inakuza ukuaji wa haraka wa mfumo ikolojia, ikiiiweka kama teknolojia ya msingi ya kuunda mawakala wa AI wenye nguvu, wanaojua muktadha.
Mifumo na majukwaa kama vile LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit, na Microsoft Copilot Studio huunga mkono MCP kiasili.
Uchunguzi wa Kina wa Seva na Wateja wa MCP
Utendakazi wa kiwakala unategemea vipengele viwili muhimu kwa uendeshaji huru: data ya sasa na ufikiaji wa mifumo iliyopo. Data hutolewa kama muktadha kwa LLM ili kutoa taarifa za kweli, ambazo husaidia LLM kufanya maamuzi sahihi. Mara tu uamuzi unapofanywa kuchukua hatua, ufikiaji wa kimprogramu kwa mifumo unahitajika, kwa kawaida huwekwa wazi kama APIs ambazo zinapatikana kama zana.
Ni muhimu kuzingatia kwamba seva na wateja wa MCP wanaweza kufanya kazi kwa kujitegemea na LLM yoyote. Wakati mteja ameunganishwa na LLM, hutumika kama jiwe la msingi la utendakazi wa kiwakala.
Katika usanifu wa MCP, seva huondoa ufikiaji wa data na zana. Kwa mfano, hifadhidata inaweza kuunganishwa kama rasilimali ndani ya seva ya MCP. Mteja anamiliki ufikiaji wa rasilimali hii kwa ajili ya urejeshaji wa data. Rasilimali pia huunga mkono vigezo vya kutumia vichujio au kuzuia data iliyoshirikiwa na wateja. Taarifa za mishahara ya wafanyakazi, kwa mfano, ni mgombea bora kwa rasilimali.
Mbali na rasilimali, seva za MCP pia huweka wazi zana ambazo huwezesha wateja kufanya vitendo ambavyo huenda zaidi ya urejeshaji data tu. Ingawa rasilimali hutoa ufikiaji wa kusoma tu, zana huwezesha uvokaji wa APIs ambazo hudhibiti data au kutekeleza vitendo. Kuvoka API ya Stripe ili kukamilisha malipo ni mfano mkuu wa zana.
Kando na rasilimali na zana, seva za MCP zinaweza kufanya kazi kama hifadhi za vidokezo vilivyobainishwa awali. Wateja wanaweza kurejesha vidokezo hivi na kuvipeleka kwa LLM, kuhakikisha hifadhi thabiti na sanifu ya vidokezo.
Seva za MCP zinaweza kuulizwa ili kupata orodha ya rasilimali, zana na vidokezo ambavyo huweka wazi, kutoa utaratibu wa msingi wa ugunduzi. Kwa muhtasari, seva za MCP zinaweza kuweka wazi rasilimali, zana na vidokezo kwa wateja, wakati vitendo vya mteja vinaachwa kwa hiari ya msanidi programu.
Mteja wa MCP anaishi ndani ya programu mwenyeji, kama vile chatbot au wakala. Mifano ya programu mwenyeji ni pamoja na Claude Desktop na Cursor AI. Wasanidi programu wanaweza kuunda programu za kiwakala na wateja wengi wanaoingiliana na seva moja au zaidi za MCP.
Mteja wa MCP anaweza kuundwa bila kuingiliana na LLM. Hata hivyo, mteja anaweza kutumika kama njia yenye nguvu kwa LLM kufikia seva za MCP.
Katika utendakazi wa kawaida, programu mwenyeji, kama vile chatbot au wakala, huunganisha kwenye seva ya MCP, hurejesha rasilimali na zana zinazopatikana, na kuziwasilisha kwa LLM katika umbizo linalofaa.
Kulingana na kidokezo, LLM inaweza kurudi kwa mwenyeji ili kufikia rasilimali au kuvoka zana kupitia mteja wa MCP. Mifumo mingi ya kiwakala, kama vile OpenAI Agents SDK na Google ADK, huondoa utendakazi huu kwa kufanya safari ya kwenda na kurudi kati ya LLM na programu mwenyeji kuwa isiyo na mshono.
Kuingia kwa Undani katika Mawasiliano Kati ya Seva na Mteja wa MCP
Itifaki ya mawasiliano ni kipengele cha msingi cha usanifu wa MCP. Seva ya MCP inasaidia itifaki mbili za usafiri: STDIO na Matukio Yaliyotumwa na Seva (SSE).
Itifaki ya Usafiri ya STDIO
Wakati wa kutumia STDIO kama itifaki ya usafiri, mteja wa MCP huvoka moja kwa moja seva ya MCP na hutoa vigezo muhimu. Kisha hunasa matokeo kutoka kwa seva, ambayo yameandikwa kwenye dashibodi, na kuyapeleka kwa programu mwenyeji.
Katika hali hii, mteja na seva hushiriki mchakato sawa. Seva hutekeleza tu amri na hutoka mara moja. Mchakato huu unarudiwa kila wakati mteja anapovoka seva. Kimsingi, mteja na seva hufanya kazi ndani ya mchakato bila kuhusisha simu zozote za mbali au Simu za Mbali za Utaratibu (RPC). Njia hii inafaa zaidi wakati mteja na seva wanaishi kwenye mashine moja, kuondoa latency inayosababishwa na michakato ya muda mrefu. Kwa hivyo, seva na mteja wa MCP hudumisha muunganisho wa 1:1 wakati wa kutumia usafiri wa STDIO.
Itifaki ya Usafiri ya Matukio Yaliyotumwa na Seva (SSE).
Itifaki ya pili ya usafiri inayoungwa mkono na MCP ni Matukio Yaliyotumwa na Seva (SSE). Huwezesha seva kusukuma sasisho za wakati halisi kwa wateja kupitia muunganisho mmoja, endelevu wa HTTP. Mara tu mteja anapoanzisha muunganisho, seva hutiririsha data kama matukio yanavyotokea, kuondoa hitaji la uchunguzi unaorudiwa. Njia hii ni bora hasa kwa programu kama vile milisho ya habari ya moja kwa moja au arifa, ambapo sasisho hutiririka zaidi kutoka kwa seva hadi kwa mteja.
Ikilinganishwa na REST, SSE inatoa latency ya chini na ufanisi mkubwa, kwani REST inahitaji wateja kuchunguza seva mara kwa mara kwa data mpya, na kuongeza gharama na latency. SSE pia hutoa muunganisho otomatiki na huunganishwa kwa urahisi na ngome nyingi, na kuifanya kuwa thabiti zaidi kwa matukio ya wakati halisi.
MCP hutumia SSE badala ya WebSockets kwa mawasiliano ya mbali hasa kwa sababu SSE hutoa suluhisho rahisi na thabiti zaidi kwa matukio ambapo utiririshaji wa seva-kwa-mteja pekee unahitajika. SSE hufanya kazi juu ya HTTP ya kawaida, kurahisisha ujumuishaji na ngome na mitandao iliyozuiliwa. Pia huwezesha seva kusukuma sasisho za wakati halisi kwa mteja bila ugumu wa kudhibiti muunganisho kamili wa WebSocket wa duplex.
Katika MCP, mawasiliano ya mteja-kwa-seva yanasimamiwa na maombi ya HTTP POST, wakati SSE inashughulikia sasisho za utiririshaji kutoka kwa seva hadi kwa mteja, kuoanisha na muundo wa kawaida wa mwingiliano kwa zana za AI na arifa za rasilimali. Njia hii hupunguza gharama, hurahisisha utekelezaji, na inaboresha uoanifu na miundombinu iliyopo, hasa ikilinganishwa na itifaki ya WebSocket ya bidirectional na mara nyingi ngumu zaidi.
JSON-RPC: Itifaki ya Waya
Ingawa SSE hutumika kama mbinu ya mawasiliano, JSON-RPC ni itifaki ya waya iliyoajiriwa na MCP. JSON-RPC ni itifaki nyepesi, isiyo na hali iliyoundwa kwa simu za mbali za utaratibu, na kuifanya kuwa bora kwa ubadilishanaji wa haraka, unaobadilika unaohitajika katika utendakazi wa AI.
Ndani ya MCP, kila mwingiliano, kama vile kuvoka zana, kupata data, au kuorodhesha uwezo unaopatikana, umesimbwa kama ujumbe wa JSON-RPC, ambao unajumuisha jina la njia, vigezo na kitambulisho cha kufuatilia majibu. Njia hii inaruhusu wateja na seva za MCP kuwasiliana kwa urahisi, bila kujali lugha yao ya msingi ya utekelezaji, na inahakikisha kwamba maombi yote, majibu na arifa zinaambatana na umbizo linalotabirika, linaloweza kuingiliana. Kwa kujenga juu ya JSON-RPC, MCP hurahisisha ujumuishaji, huunga mkono utunzaji wa makosa, na huwezesha wasanidi kuunda utendakazi wa kiwakala unaobadilika, unaoweza kutungika ambao unaweza kuingiliana na zana na rasilimali mbalimbali za nje.
Tofauti na itifaki ya usafiri ya STDIO, SSE inaweza kuunga mkono wateja wengi wanaohudumiwa na seva moja ya MCP kwa wakati mmoja. Hii ni ya manufaa hasa wakati seva za MCP zinapangishwa kwa mbali katika mazingira kama vile Jukwaa kama Huduma (PaaS) na runtime zisizo na seva.
Faida Muhimu za MCP
Ujumuishaji Uliosanifiwa: MCP hutoa itifaki iliyounganishwa ya kuunganisha zana na vyanzo mbalimbali vya data katika programu za AI, kuondoa hitaji la ujumuishaji maalum.
Lugha ya Agnostic: Mbinu ya lugha ya agnostic ya MCP, pamoja na SDK za lugha nyingi, hurahisisha maendeleo katika majukwaa tofauti.
Usalama Ulioimarishwa: MCP inatanguliza usalama na ruhusa wazi na muundo wa kwanza wa ndani, kuhakikisha faragha na ulinzi wa data.
Sasisho za Wakati Halisi: Usaidizi wa SSE huwezesha sasisho za wakati halisi kutoka kwa seva hadi kwa wateja, kuwezesha mtiririko mzuri wa data na kupunguza latency.
Uwezo wa Kupanuka: Utekelezaji wa SSE wa MCP huruhusu seva moja kuhudumia wateja wengi kwa wakati mmoja, na kuboresha uwezo wa kupanuka na utumiaji wa rasilimali.
Maendeleo Yaliyorahisishwa: Matumizi ya JSON-RPC kama itifaki ya waya hurahisisha ujumuishaji, huunga mkono utunzaji wa makosa, na huwezesha utunzi rahisi wa utendakazi.
Ukuaji wa Mfumo Ikolojia: Kupitishwa kwa MCP na majukwaa makuu ya AI kunaendesha ukuaji wa haraka wa mfumo ikolojia, na kuifanya kuwa teknolojia ya msingi kwa maendeleo ya AI.
Matumizi Yanayotumika ya MCP
Chatbots: MCP huwezesha chatbots kufikia misingi ya maarifa ya nje, hifadhidata na APIs ili kutoa majibu sahihi zaidi na muhimu.
Mawakala wa AI: MCP huwezesha mawakala wa AI kuingiliana na mifumo ya nje, kuendesha kazi kiotomatiki na kufanya maamuzi yanayoendeshwa na data.
Ujumuishaji wa Data: MCP hurahisisha ujumuishaji wa vyanzo tofauti vya data katika programu za AI, kuwezesha uchambuzi wa kina na maarifa.
Uratibu wa Zana: MCP huwezesha uratibu wa zana na huduma mbalimbali ndani ya utendakazi wa AI, kuboresha utendaji na ufanisi.
Programu za Wakati Halisi: Usaidizi wa SSE wa MCP huwezesha utiririshaji wa data wa wakati halisi kwa programu kama vile uchambuzi wa kifedha, ugunduzi wa ulaghai na matengenezo ya utabiri.
Utekelezaji wa MCP: Mwongozo wa Hatua kwa Hatua
Sakinisha SDK ya MCP: Anza kwa kusakinisha SDK ya MCP kwa lugha yako ya programu unayopendelea (k.m., Python, TypeScript).
Bainisha Rasilimali na Zana: Tambua rasilimali na zana ambazo seva yako ya MCP itaweka wazi kwa wateja.
Tekeleza Mantiki ya Seva: Tengeneza mantiki ya upande wa seva kushughulikia maombi ya mteja kwa rasilimali na zana.
Sanidi Usalama: Tekeleza hatua zinazofaa za usalama, kama vile uthibitishaji na uidhinishaji, ili kulinda data na huduma zako.
Unda Mteja wa MCP: Tengeneza mteja wa MCP ili kuunganisha kwenye seva na kufikia rasilimali na zana zilizowekwa wazi.
Unganisha na LLM: Unganisha mteja wa MCP na LLM yako ili kuwezesha ufikiaji wa maarifa na utendakazi wa nje.
Jaribu na Upeleke: Jaribu kikamilifu utekelezaji wako wa MCP na upeleke kwenye mazingira yako ya uzalishaji.
Mwelekeo wa Baadaye katika MCP
Usalama Ulioimarishwa: Maendeleo yanayoendelea yanalenga kuboresha vipengele vya usalama vya MCP ili kushughulikia vitisho vinavyoibuka na kuhakikisha faragha ya data.
Uwezo wa Kupanuka Ulioboreshwa: Juhudi zinaendelea kuboresha zaidi uwezo wa kupanuka na utendaji wa MCP ili kuunga mkono programu za AI zinazozidi kuwa ngumu.
Mfumo Ikolojia Uliopanuliwa: Mfumo ikolojia wa MCP unatarajiwa kuendelea kukua, na zana mpya, rasilimali na majukwaa yanayopitisha itifaki.
Ujumuishaji na Teknolojia Zinazoibuka: MCP inabadilishwa ili kuunganishwa na teknolojia zinazoibuka kama vile kujifunza kwa ushirikiano na AI iliyogatuliwa.
Juhudi za Usanifishaji: Juhudi zinazoendelea za usanifishaji zinalenga kuimarisha MCP kama kiwango cha tasnia kwa ujumuishaji wa AI.
Kwa kuelewa kanuni, usanifu na utekelezaji wa MCP, wasanidi wanaweza kufungua uwezo kamili wa AI na kuunda programu bunifu ambazo hutumia maarifa, zana na huduma za nje. Kadiri mandhari ya AI inavyoendelea kubadilika, MCP itachukua jukumu muhimu zaidi katika kuunda mustakabali wa mifumo mahiri. Ni muhimu kwamba wasanidi wakumbatie itifaki hii na watumie uwezo wake kuunda suluhisho za AI zenye nguvu zaidi, zinazojua muktadha na zinazobadilika. Kadiri jumuiya inavyokua na matumizi mapya yanavyoibuka, MCP inaahidi kuwa teknolojia muhimu kwa kuendeleza uwanja wa akili bandia.