تحليل بروتوكول سياق النماذج (MCP)

أنت تعيد بناء سلسلة وكلاء الذكاء الاصطناعي للمرة العاشرة اليوم—تكامل برمجي هش آخر، وجولة جديدة من تمرير السياق يدوياً فقط لتجنب الأعطال. ترميز تدفقات المصادقة، توحيد استجابات واجهات البرمجة، ربط نقاط النهاية—هذا ليس تطوير ذكاء اصطناعي؛ بل هو معاناة في التكامل.

بناء وكلاء ذكاء اصطناعي يسحبون البيانات بسهولة من مصادر متعددة يجب أن يكون أمراً بسيطاً، لكن الواقع الحالي مجزأ، متكرر، وصعب التوسعة. كل أداة تتحدث بلغتها الخاصة، مما يجبرك على ابتكار حلول مؤقتة بدلاً من بناء أتمتة حقيقية.

تحاول Anthropic تغيير ذلك من خلال بروتوكول سياق النماذج (MCP)—طريقة موحدة لوكلاء الذكاء الاصطناعي لاسترجاع واستخدام البيانات الخارجية دون كابوس التكامل المستمر. لكن هل يحل المشكلة فعلاً؟ دعونا نحلل ذلك.

ما هو البروتوكول؟

البروتوكول هو مجموعة من القواعد والمعايير التي تحدد كيفية تواصل الأنظمة وتبادل البيانات. على عكس واجهة البرمجة (API) التي تعتمد على تنفيذ محدد، يضع البروتوكول معياراً عالمياً للتفاعل. من الأمثلة المعروفة:

• HTTP (بروتوكول نقل النص الفائق) – يحدد كيفية تواصل متصفحات الويب مع الخوادم.
• OAuth (بروتوكول التفويض المفتوح) – معيار للمصادقة الآمنة عبر منصات مختلفة.

تضمن البروتوكولات التوافقية—بدلاً من أن يعيد كل نظام ابتكار طريقة تبادل البيانات، يقوم البروتوكول بتوحيد العملية، مما يقلل التعقيد ويجعل التكاملات أكثر قابلية للتوسع.

رغم أن البروتوكولات ليست إلزامية أو مفروضة، إلا أن اعتمادها مع الوقت يمكن أن يشكل أساس تفاعل الأنظمة على نطاق عالمي—وقد رأينا ذلك مع تطور HTTP إلى HTTPS الأكثر أماناً وانتشاراً، مما غيّر جذرياً طريقة نقل البيانات عبر الإنترنت.

ما هو بروتوكول سياق النماذج (MCP)؟

بروتوكول سياق النماذج (MCP) هو معيار مفتوح طورته Anthropic لتبسيط كيفية وصول نماذج الذكاء الاصطناعي إلى مصادر البيانات الخارجية والتفاعل معها.

بدلاً من مطالبة أنظمة الذكاء الاصطناعي بالاعتماد على تكاملات برمجية مخصصة، وطلبات منظمة يدوياً، ومصادقة لكل خدمة، يوفر MCP إطاراً موحداً لوكلاء الذكاء الاصطناعي لاسترجاع البيانات المنظمة ومعالجتها والتصرف بناءً عليها بطريقة موحدة.

بعبارة أبسط، يحدد MCP كيف يجب أن تطلب نماذج الذكاء الاصطناعي البيانات الخارجية وتستهلكها—سواء من قواعد بيانات أو واجهات برمجة أو تخزين سحابي أو تطبيقات مؤسسية—دون الحاجة إلى أن يبرمج المطورون منطقاً خاصاً بكل مصدر.

لماذا تم إنشاء MCP؟

تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي، خاصة النماذج اللغوية الكبيرة (LLMs) والوكلاء المستقلين، إلى الوصول إلى أدوات وقواعد بيانات خارجية لإنتاج استجابات دقيقة وذات سياق. ومع ذلك، فإن التفاعل الحالي بين الذكاء الاصطناعي وواجهات البرمجة غير فعال ويشكل عبئاً كبيراً على المطورين.

حالياً، يتطلب ربط وكيل ذكاء اصطناعي بأنظمة خارجية:

• تكاملات برمجية مخصصة لكل أداة (إدارة علاقات العملاء، التخزين السحابي، أنظمة التذاكر، وغيرها).
• إعداد المصادقة لكل واجهة برمجة (OAuth، مفاتيح API، رموز الجلسة).
• تنسيق البيانات يدوياً لجعل استجابات واجهات البرمجة قابلة للاستخدام من قبل نماذج الذكاء الاصطناعي.
• إدارة حدود الطلبات ومعالجة الأخطاء عبر خدمات مختلفة.

هذا النهج غير قابل للتوسع. كل تكامل جديد يتطلب منطقاً مخصصاً وتصحيحاً وصيانة، مما يجعل الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بطيئة ومكلفة وهشة.

من خلال تحديد بروتوكول مشترك، يجعل MCP النماذج أكثر وعياً بالبيانات دون إجبار المطورين على بناء جسور برمجية مخصصة لكل نظام يتعاملون معه.

كيف يعمل MCP؟

اليوم، يعتمد وكلاء الذكاء الاصطناعي على استدعاءات برمجية مخصصة، ومصادقة لكل خدمة، وتحليل يدوي للاستجابات، مما يخلق شبكة هشة من التكاملات يصعب توسيعها.

بدلاً من إجبار وكلاء الذكاء الاصطناعي على التفاعل مع واجهات البرمجة بشكل منفصل، يضع MCP بروتوكولاً موحداً يبسط تعقيدات المصادقة، وتنفيذ الطلبات، وتنسيق البيانات—مما يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بالتركيز على الاستدلال بدلاً من منطق التكامل منخفض المستوى.

بنية العميل-الخادم في MCP

يعتمد MCP على نموذج العميل-الخادم الذي ينظم كيفية استرجاع نماذج الذكاء الاصطناعي للبيانات الخارجية والتفاعل معها.

• عملاء MCP هم وكلاء الذكاء الاصطناعي أو التطبيقات أو أي نظام يطلب بيانات منظمة.
• خوادم MCP تعمل كوسطاء، حيث تسترجع البيانات من واجهات برمجة أو قواعد بيانات أو أنظمة مؤسسية متعددة وتعيدها بصيغة موحدة.

بدلاً من أن ترسل النماذج طلبات مباشرة إلى واجهات البرمجة، تتولى خوادم MCP تعقيدات المصادقة واسترجاع البيانات وتوحيد الاستجابات. هذا يعني أن وكلاء الذكاء الاصطناعي لم يعودوا بحاجة لإدارة بيانات اعتماد متعددة أو صيغ طلبات مختلفة أو هياكل استجابة غير متسقة.

على سبيل المثال، إذا احتاج نموذج ذكاء اصطناعي إلى معلومات من خدمات متعددة مثل Google Drive وSlack وقاعدة بيانات، فهو لا يستعلم كل واجهة برمجة على حدة. بل يرسل طلباً منظماً واحداً إلى خادم MCP، الذي يعالج الطلب ويجمع البيانات من المصادر المطلوبة ويعيد استجابة منظمة بشكل جيد.

دورة حياة الطلب والاستجابة في MCP

يتبع التفاعل المعتاد مع MCP دورة طلب واستجابة منظمة تلغي الاستدعاءات البرمجية المكررة وتوحد عملية استرجاع البيانات.

1. يرسل وكيل الذكاء الاصطناعي طلباً منظماً إلى خادم MCP. بدلاً من إعداد طلبات برمجية فردية، يحدد الوكيل البيانات المطلوبة بصيغة موحدة.

{
  "request_id": "xyz-987",
  "queries": [
    {
      "source": "github",
      "action": "get_recent_commits",
      "repo": "company/project"
    },
    {
      "source": "slack",
      "action": "fetch_unread_messages",
      "channel": "engineering"
    }
  ]
}

‍

2. يعالج خادم MCP الطلب من خلال التحقق من المصادقة، وفحص الصلاحيات، وتحديد الأنظمة الخارجية التي يجب الاستعلام منها.

3. تُنفذ الاستعلامات بشكل متوازٍ، أي أن البيانات من عدة خدمات تُسترجع في الوقت نفسه بدلاً من التتابع، مما يقلل من زمن الانتظار الكلي.

4. تُوحد الاستجابات من مصادر مختلفة في صيغة منظمة يسهل على نماذج الذكاء الاصطناعي معالجتها.

{
  "github": {
    "recent_commits": [
      {
        "author": "Alice",
        "message": "Refactored AI pipeline",
        "timestamp": "2024-03-12T10:15:00Z"
      }
    ]
  },
  "slack": {
    "unread_messages": [
      {
        "user": "Bob",
        "text": "Hey, can you review the PR?",
        "timestamp": "2024-03-12T09:45:00Z"
      }
    ]
  }
}

على عكس استجابات واجهات البرمجة الخام التي تتطلب التحليل اليدوي، يضمن MCP أن جميع البيانات المسترجعة تتبع صيغة منظمة ومتوقعة، مما يسهل على النماذج فهمها واستخدامها.

تنفيذ الاستعلام وتجميع الاستجابات

صُمم MCP لتحسين تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الخارجية من خلال إدخال عملية تنفيذ منظمة.

1. التحقق من الطلب يضمن أن للنموذج الصلاحيات اللازمة قبل استرجاع أي بيانات.
2. توجيه الاستعلام يحدد الخدمات الخارجية التي يجب الوصول إليها.
3. التنفيذ المتوازي يسترجع البيانات من مصادر متعددة في الوقت نفسه، مما يقلل التأخير الناتج عن الطلبات المتتابعة.
4. تجميع الاستجابات يدمج البيانات المنظمة في استجابة واحدة، مما يلغي الحاجة لأن تعالج النماذج عدة استجابات خام يدوياً.

من خلال تقليل الطلبات المكررة، وتوحيد الاستجابات، وإدارة المصادقة مركزياً، يقضي MCP على العبء الزائد غير الضروري لواجهات البرمجة ويجعل الأتمتة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتوسع.

قيود MCP

يعد بروتوكول سياق النماذج (MCP) خطوة مهمة نحو تمكين النماذج من التفاعل مع الأنظمة الخارجية بشكل منظم وقابل للتوسع. ومع ذلك، وكأي تقنية ناشئة، هناك قيود يجب معالجتها قبل اعتماده على نطاق واسع.

تحديات المصادقة

إحدى أكبر وعود MCP هي تقليل اعتماد وكلاء الذكاء الاصطناعي على التكاملات البرمجية الخاصة بكل واجهة. ومع ذلك، تظل المصادقة (AuthN) تحدياً رئيسياً.

اليوم، تُعد عملية التوثيق عبر واجهات برمجة التطبيقات (API) عملية مجزأة—فبعض الخدمات تستخدم OAuth، وأخرى تعتمد على مفاتيح API، وبعضها يتطلب توثيقاً قائماً على الجلسات. هذا التباين يجعل دمج واجهات برمجة التطبيقات الجديدة يستغرق وقتاً طويلاً، كما أن MCP حالياً لا يحتوي على إطار عمل مدمج لإدارة التوثيق ومعالجة هذا التعقيد.

ما زال MCP يتطلب آلية خارجية لتوثيق طلبات واجهات برمجة التطبيقات، مما يعني أن وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يستخدمون MCP يجب أن يعتمدوا على حلول إضافية، مثل Composio، لإدارة بيانات اعتماد واجهات برمجة التطبيقات. التوثيق مدرج ضمن خطة تطوير MCP، لكن حتى يتم تنفيذه بالكامل، سيظل المطورون بحاجة إلى حلول بديلة لإدارة التوثيق عبر أنظمة متعددة.

إدارة الهوية غير واضحة

هناك قضية أخرى لم تُحل بعد وهي إدارة الهوية—من الذي تراه الأنظمة الخارجية عندما يرسل وكيل الذكاء الاصطناعي طلباً عبر MCP؟

على سبيل المثال، إذا قام مساعد ذكاء اصطناعي بالاستعلام عن Slack عبر MCP، هل يجب أن يتعرف Slack على الطلب باعتباره قادماً من:

• المستخدم النهائي؟ (أي أن الذكاء الاصطناعي يتصرف نيابة عن إنسان.)
• وكيل الذكاء الاصطناعي نفسه؟ (مما يتطلب من Slack التعامل مع التفاعلات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بشكل منفصل.)
• حساب نظام مشترك؟ (مما قد يثير مخاوف تتعلق بالأمان والتحكم في الوصول.)

تزداد هذه المسألة تعقيداً في بيئات المؤسسات، حيث تحدد سياسات التحكم في الوصول من يمكنه استرجاع أي بيانات. وبدون وجود خريطة هوية واضحة، قد تواجه تكاملات MCP قيوداً في الوصول أو مخاطر أمنية أو عدم اتساق عبر منصات مختلفة.

من المخطط دعم OAuth في MCP، مما قد يساعد في توضيح إدارة الهوية، لكن حتى يتم تنفيذ ذلك بالكامل، قد تواجه نماذج الذكاء الاصطناعي صعوبات في الوصول القائم على الصلاحيات إلى الخدمات الخارجية.

الاعتماد على مزود واحد وتجزئة النظام البيئي

MCP هو حالياً مبادرة تقودها Anthropic، مما يثير تساؤلات حول مدى اعتماده كمعيار طويل الأمد. ومع تطور أنظمة الذكاء الاصطناعي، هناك احتمال كبير أن يقوم لاعبون كبار آخرون—مثل OpenAI أو DeepSeek—بتطوير بروتوكولاتهم الخاصة لتفاعل الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة.

إذا ظهرت معايير متنافسة متعددة، فقد يتجزأ القطاع، مما يجبر المطورين على الاختيار بين طرق مختلفة وغير متوافقة. وما إذا كان MCP سيظل النهج السائد أو سيصبح مجرد خيار من بين عدة خيارات متنافسة يبقى غير واضح.

هل سيتوحد مزودو الذكاء الاصطناعي حول MCP؟

يقدم MCP إطاراً عاماً لتقليل التجزئة في تكاملات الذكاء الاصطناعي، حيث يتطلب كل اتصال حالياً حلولاً مخصصة تزيد من التعقيد.

لكي يصبح MCP معياراً معتمداً على نطاق واسع، يجب أن تتبناه كبرى شركات الذكاء الاصطناعي. شركات مثل OpenAI وGoogle DeepMind وMeta لم تلتزم بعد، مما يجعل استمرارية MCP على المدى الطويل غير مؤكدة. وبدون تعاون واسع في القطاع، يبقى خطر ظهور بروتوكولات متنافسة مرتفعاً.

بعض الشركات بدأت بالفعل في استخدام MCP. فقد قامت Replit وCodeium وSourcegraph بدمجه لتبسيط تفاعل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع البيانات المنظمة. ومع ذلك، هناك حاجة لاعتماد أوسع حتى ينتقل MCP من مرحلة التجارب الأولية.

بعيداً عن شركات الذكاء الاصطناعي، قد تؤثر جهود التوحيد القياسي العالمية على مستقبل MCP. تعمل منظمات مثل ISO/IEC JTC 1/SC 42 على وضع أطر لتكامل الذكاء الاصطناعي. كما تبرز المبادرات الوطنية، مثل لجنة معايير الذكاء الاصطناعي في الصين، السباق نحو تشكيل الجيل القادم من بروتوكولات الذكاء الاصطناعي.

لا يزال MCP في طور التطور. إذا توحد القطاع حوله، فقد تصبح تكاملات الذكاء الاصطناعي أكثر قابلية للتشغيل البيني وقابلة للتوسع. أما إذا ظهرت معايير متنافسة، فقد يواجه المطورون نظاماً بيئياً مجزأً بدلاً من حل موحد.

أنشئ وكلاء ذكاء اصطناعي يتكاملون مع واجهات برمجة التطبيقات

يبسط MCP تفاعلات الذكاء الاصطناعي، لكن التوثيق والوصول المنظم إلى واجهات برمجة التطبيقات ما زالا يمثلان تحديين أساسيين. يوفر Botpress دعم OAuth وJWT، مما يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتوثيق الآمن والتفاعل مع Slack وGoogle Calendar وNotion وغيرها.

مع العقدة المستقلة (Autonomous Node)، يمكن لوكلاء الذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات مدفوعة بنماذج اللغة الكبيرة (LLM) وتنفيذ المهام بشكل ديناميكي. يوفر Botpress طريقة منظمة لبناء وكلاء ذكاء اصطناعي يتصلون بأنظمة متعددة.

ابدأ البناء اليوم—إنه مجاني.

الأسئلة الشائعة

1. هل يمكن تهيئة MCP للامتثال لمعايير SOC 2 أو HIPAA أو GDPR؟

نعم، يمكن تهيئة MCP ليتوافق مع معايير SOC 2 أو HIPAA أو GDPR، لكن الامتثال يعتمد على كيفية تنفيذ واستضافة خادم MCP. يجب التأكد من معالجة البيانات بشكل آمن من خلال التشفير (أثناء التخزين والنقل)، وضوابط وصول صارمة، وتقليل البيانات، وتسجيل عمليات التدقيق.

2. كيف يحدد وكلاء الذكاء الاصطناعي متى يجب تفعيل MCP بدلاً من الاعتماد على الذاكرة الداخلية؟

يفعل وكلاء الذكاء الاصطناعي MCP عندما يتطلب الاستعلام معلومات حديثة أو خارجية غير مخزنة في الذاكرة الداخلية للوكيل. يعتمد هذا القرار على هندسة الطلبات أو قواعد منطقية، مثل إشارات الاسترجاع أو نوايا محددة تشير إلى الحاجة لجلب بيانات منظمة.

3. هل MCP متوافق مع هياكل RAG (التوليد المعزز بالاسترجاع) الحالية؟

نعم، MCP متوافق مع هياكل RAG لأنه يوفر طريقة منظمة للوكلاء لاسترجاع المعلومات الخارجية. بدلاً من كتابة استدعاءات واجهات برمجة التطبيقات يدوياً، يسمح MCP لوكلاء الذكاء الاصطناعي بإجراء عمليات بحث سياقية عبر مصادر بيانات مختلفة.

4. ما أنواع سير العمل التجاري التي تستفيد أكثر من تكامل MCP؟

تستفيد سير العمل التجاري التي تتضمن أنظمة متعددة غير مترابطة—مثل دعم العملاء، وتمكين المبيعات، وعمليات تكنولوجيا المعلومات، وإدارة المعرفة الداخلية—بشكل أكبر من تكامل MCP. حيث يبسط MCP الوصول إلى البيانات عبر الحواجز، مما يمكّن وكلاء الذكاء الاصطناعي من استرجاع السياق المطلوب أو تنفيذ الإجراءات دون الحاجة إلى تكامل مخصص لكل أداة.

5. كيف يمكن للشركات الناشئة اعتماد MCP دون إعادة بناء بنية بياناتها بالكامل؟

يمكن للشركات الناشئة اعتماد MCP تدريجياً من خلال تطبيقه على الأدوات ذات التأثير العالي مثل Slack أو HubSpot أو Notion باستخدام موصلات جاهزة أو معالجات مخصصة بسيطة. وبما أن MCP يفصل طبقة التكامل، يمكن للفرق إدخاله دون الحاجة إلى إعادة هيكلة الأنظمة الخلفية.