بروتوكول سياق النموذج (MCP): المعيار الجديد لتكامل أدوات الذكاء الاصطناعي
يُعَدّ التكامل السلس بين نماذج اللغات الكبيرة (LLMs) والأدوات الخارجية تحديًا رئيسيًا في مجال الذكاء الاصطناعي. قبل ظهور بروتوكول سياق النموذج (MCP)، كانت هذه العملية تعتمد على حلول مؤقتة خاصة بكل نموذج، مما أدى إلى قواعد بيانات معقدة يصعب صيانتها. لكن MCP يُغيّر قواعد اللعبة، حيث يُقدّم معيارًا موحدًا يسهّل هذا التكامل ويجعله أكثر أمانًا وقابلية للتطوير.
التحديات السابقة لتكامل أدوات الذكاء الاصطناعي
قبل MCP، اعتمدت نماذج اللغات الكبيرة على تكاملات خاصة بكل نموذج، وكانت هذه الطرق تتسم بالتعقيد وعدم الكفاءة. فمثلاً:
- نهج ReAct: يدمج هذا النهج الاستدلال المتسلسل مع دعوات دالة صريحة، مما يتطلب معالجة يدوية لنتائج النموذج.
- Toolformer: يقوم بتدريب النموذج على معرفة متى وكيف يُستدعى واجهات برمجة التطبيقات (APIs). وهذا يتطلب إعادة تدريب النموذج مع كل أداة جديدة.
- LangChain و LlamaIndex: توفر هذه المكتبات أطر عمل لوكلاء الذكاء الاصطناعي، لكنها تتطلب مُوصِّلات مخصصة بلغة بايثون أو REST، مما يُعقّد عملية الصيانة.
- Auto-GPT: يقسم هذا النظام الأهداف إلى مهام فرعية، ويُستدعي خدمات مخصصة بشكل متكرر، مما يُؤدي إلى تعقيد الكود.
باختصار، كانت الطرق السابقة تُمكّن من استدعاء الأدوات، لكنها فرضت سير عمل معزولة وغير مُعيارية، مما دفع إلى البحث عن حل موحد.
لمحة عامة عن بروتوكول سياق النموذج (MCP)
يُعرف بروتوكول سياق النموذج (MCP) بأنه بروتوكول مفتوح يُحدد واجهة برمجة تطبيقات (API) مشتركة تعتمد على JSON-RPC بين مضيفات نماذج اللغات الكبيرة والخوادم. يمكن تشبيهه بـ “منفذ USB-C لتطبيقات الذكاء الاصطناعي”، حيث يُتيح واجهة عالمية يمكن لأي نموذج استخدامها للوصول إلى الأدوات. يُتيح MCP اتصالات آمنة ثنائية الاتجاه بين مصادر البيانات في المؤسسة وأدوات الذكاء الاصطناعي، ويستبدل المُوصِّلات المُجزّأة المستخدمة سابقًا.
أهمية MCP: يكمن جوهر MCP في فصل النموذج عن الأدوات. بدلاً من كتابة مطالبات خاصة بالنموذج أو ترميز دعوات الدوال بشكل ثابت، يتصل الوكيل بواحد أو أكثر من خوادم MCP، حيث يعرض كل خادم البيانات أو القدرات بطريقة مُعيارية. يسترد الوكيل (أو المضيف) قائمة الأدوات المتاحة، بما في ذلك أسماؤها، ووصفها، ومخططات الإدخال/الإخراج من الخادم. وبالتالي، يمكن للنموذج استدعاء أي أداة باسمها.
التصميم والهندسة المعمارية لـ MCP
يعتمد MCP على JSON-RPC 2.0 لنقل ثلاثة أنواع من الرسائل: الطلبات، والاستجابات، والإشعارات. يسمح هذا للوكلاء بإجراء مكالمات أدوات متزامنة وتلقي تحديثات غير متزامنة.
- النشر المحلي: غالبًا ما يُنشئ العميل عملية فرعية ويتواصل عبر stdin/stdout (نقل stdio).
- الخوادم البعيدة: تستخدم عادةً HTTP مع أحداث الخادم المُرسلة (SSE) لبث الرسائل في الوقت الفعلي.
تضمن هذه الطبقة المرنة للرسائل إمكانية استدعاء الأدوات وتسليم النتائج دون تعطيل سير عمل التطبيق الرئيسي.
يُعرّف MCP ثلاثة كيانات مُعيارية:
- الموارد (Resources): أجزاء قابلة للاسترداد من السياق، مثل ملفات النصوص، وجداول قواعد البيانات، أو المستندات المُخزنة مؤقتًا.
- الأدوات (Tools): دوال مُسماة ذات مخططات إدخال/إخراج مُحددة جيدًا.
- المطالبات (Prompts): قوالب أو سير عمل مُتقدمة توجه النموذج عبر تفاعلات مُتعددة الخطوات.
تُمكّن مخططات JSON لكل كيان أي نموذج لغة كبير من تفسير واستدعاء هذه القدرات دون الحاجة إلى تحليل مخصص أو تكاملات مُشفّرة.
الهندسة المعمارية لـ MCP تفصل الاهتمامات بوضوح عبر ثلاثة أدوار:
- المضيف (Host): يُدمج نموذج اللغة الكبير ويرتب تدفق المحادثة.
- العميل (Client): يُنفذ بروتوكول MCP، ويدير جميع تفاصيل نقل الرسائل والمصادقة.
- الخادم (Server): يُعلن عن الموارد والأدوات المتاحة، ويُنفذ الطلبات الواردة، ويُعيد النتائج المُنسقة.
نموذج التفاعل وسير عمل الوكيل
يتبع استخدام MCP في وكيل نمطًا بسيطًا للاكتشاف والتنفيذ:
- الاكتشاف: عند اتصال الوكيل بخادم MCP، فإنه يستدعي أولاً طريقة
list_tools()لاسترداد جميع الأدوات والموارد المتاحة. - التكامل: يُدمج العميل هذه الأوصاف في سياق نموذج اللغة الكبير.
- الاستدعاء: عندما يقرر الوكيل استخدام أداة، يُصدر نموذج اللغة الكبير استدعاءً مُنسقًا.
- التنفيذ: يُعرف المضيف هذا كاستدعاء أداة، ويُصدر العميل طلب
call_tool()المقابل إلى الخادم. - الاستجابة: يُنفذ الخادم الأداة ويرسل النتيجة. يُغذّي العميل هذه النتيجة في مطالبة النموذج التالية.
يدعم MCP سير العمل القابل للتكوين، حيث يمكن للخوادم تعريف قوالب مطالبات مُتعددة الخطوات.
التنفيذ والنظام البيئي
MCP لا يعتمد على تنفيذ معين. يوجد العديد من مجموعات أدوات تطوير البرامج (SDKs) بلغات مختلفة، بما في ذلك TypeScript و Python و Java و Kotlin و C#. يُوجد العديد من خوادم MCP مفتوحة المصدر، مثل مُوصِّلات Anthropic للعديد من الخدمات الشائعة.
مزايا MCP مقارنة بالطرق السابقة
- التكامل المُعيار: بروتوكول واحد لجميع الأدوات.
- اكتشاف الأدوات الديناميكي: اكتشاف الأدوات أثناء وقت التشغيل.
- التشغيل البيني وإعادة الاستخدام: يمكن لخادم الأداة نفسه خدمة العديد من عملاء نماذج اللغات الكبيرة.
- التوسع والصيانة: تقليل العمل المُكرر.
- النظام البيئي القابل للتكوين: سوق من الخوادم المطورة بشكل مستقل.
- الأمان والتحكم: تدفقات مصادقة واضحة.
تأثير الصناعة والتطبيقات العملية
يُستخدم MCP في العديد من التطبيقات، مثل:
- أدوات المطور: محررو الكود ومنصات البحث.
- معرفة المؤسسة والروبوتات الدردشة: روبوتات خدمة العملاء.
- جيل مُعزز بالاسترجاع: وكلاء RAG.
- المساعدون الاستباقيون: وكلاء مراقبة البريد الإلكتروني أو تيارات المهام.
المقارنة مع الطرق السابقة
يُقدم MCP تحسينات كبيرة مقارنة بـ ReAct و Toolformer والمكتبات الإطارية والوكلاء المستقلون وواجهات برمجة تطبيقات استدعاء الدوال.
القيود والتحديات
- المصادقة والترخيص: يترك المواصفات مخططات المصادقة للتنفيذ.
- سير العمل متعددة الخطوات: يركز MCP على مكالمات الأدوات المنفصلة.
- الاكتشاف على نطاق واسع: إدارة العديد من نقاط نهاية خادم MCP.
- نضج النظام البيئي: MCP جديد، لذلك ليس كل أداة أو مصدر بيانات لديه مُوصِّل موجود.
- تكلفة التطوير: لعمليات استدعاء الأدوات البسيطة، قد يبدو إعداد MCP ثقيلًا مقارنة باستدعاء API مباشر.
الخلاصة
يُمثّل بروتوكول سياق النموذج (MCP) إنجازًا مهمًا في تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يُقدّم نهجًا موحدًا وقابل للتوسيع والتشغيل البيني لوصول نماذج اللغات الكبيرة إلى الأدوات ومصادر البيانات الخارجية. مع تطور MCP، فإنه من المقرر أن يصبح المعيار العالمي للاتصال بالذكاء الاصطناعي.
اترك تعليقاً