ثمانية حلول شاملة لتحويل أي واجهة برمجة تطبيقات (API) إلى خوادم MCP جاهزة للذكاء الاصطناعي
يُعد بروتوكول اتصال النماذج (MCP) معيارًا مفتوحًا ناشئًا يسمح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع الخدمات الخارجية من خلال واجهة موحدة. وبدلاً من كتابة تكاملات مخصصة لكل واجهة برمجة تطبيقات، يعرض خادم MCP مجموعة من الأدوات التي يمكن لعميل الذكاء الاصطناعي اكتشافها واستخدامها ديناميكيًا. يعني هذا الفصل أن موردي واجهات برمجة التطبيقات يمكنهم تطوير خوادمهم الخلفية أو إضافة عمليات جديدة دون تعطيل عملاء الذكاء الاصطناعي الحاليين. في الوقت نفسه، يحصل مطورو الذكاء الاصطناعي على بروتوكول ثابت للاتصال وفحص ودمج القدرات الخارجية.
فيما يلي ثمانية حلول لتحويل واجهات برمجة التطبيقات الموجودة إلى خوادم MCP، مع شرح لغرض كل حل، ونهجه التقني، وخطوات أو متطلبات التنفيذ، وميزاته الفريدة، واستراتيجيات النشر، وملاءمته لسير عمل التطوير المختلفة:
1. FastAPI-MCP: امتداد أصلي لـ FastAPI
FastAPI-MCP مكتبة مفتوحة المصدر تتكامل مباشرةً مع إطار عمل FastAPI في Python. تصبح جميع مسارات REST الموجودة أدوات MCP من خلال إنشاء فئة واحدة وتركيبها على تطبيق FastAPI الخاص بك. تنتقل مخططات الإدخال والإخراج المُعرّفة عبر نماذج Pydantic تلقائيًا، وتُشتق أوصاف الأدوات من توثيق المسار الخاص بك. يتصرف المصادقة وحقن التبعيات تمامًا كما هو الحال في نقاط نهاية FastAPI العادية، مما يضمن أن تظل أي منطق أمان أو التحقق من الصحة لديك فعالًا.
تتصل FastAPI-MCP تحت الغطاء بتطبيق ASGI وتوجه مكالمات بروتوكول MCP إلى معالجات FastAPI المناسبة داخل العملية. هذا يتجنب عبء HTTP الإضافي ويحافظ على الأداء العالي. يقوم المطورون بتثبيته عبر pip، وإضافة مقطع صغير مثل:
from fastapi import FastAPI
from fastapi_mcp import FastApiMCP
app = FastAPI()
mcp = FastApiMCP(app)
mcp.mount(path="/mcp")يمكن تشغيل خادم MCP الناتج على نفس عملية Uvicorn أو بشكل منفصل. نظرًا لأنه مفتوح المصدر بالكامل بموجب ترخيص MIT، يمكن للفرق تدقيقها أو توسيعها أو تخصيصها حسب الحاجة.
2. RapidMCP: خدمة تحويل REST إلى MCP بدون كتابة أيّة أكواد
توفر RapidMCP مسارًا مُضيفًا بدون أكواد لتحويل واجهات برمجة تطبيقات REST الموجودة، خاصةً تلك التي تحتوي على مواصفات OpenAPI، إلى خوادم MCP دون تغيير التعليمات البرمجية الخلفية. بعد تسجيل حساب، يشير المطور RapidMCP إلى عنوان URL الأساسي لواجهة برمجة التطبيقات الخاصة به أو يقوم بتحميل مستند OpenAPI. ثم يقوم RapidMCP بتشغيل خادم MCP في السحابة والذي يقوم بتوجيه مكالمات الأدوات مرة أخرى إلى واجهة برمجة التطبيقات الأصلية. يصبح كل مسار أداة MCP تعكس حججه وأنواع إرجاعه معلمات واجهة برمجة التطبيقات واستجاباتها.
نظرًا لأن RapidMCP موجود أمام خدمتك، فيمكنه توفير تحليلات الاستخدام، والتتبع المباشر لمكالمات الذكاء الاصطناعي، والحد من المعدل المدمج. كما تخطط المنصة أيضًا لخيارات الاستضافة الذاتية للشركات التي تتطلب عمليات نشر محلية. يمكن للفرق التي تفضل تجربة مُدارة الانتقال من واجهة برمجة التطبيقات إلى توافق وكيل الذكاء الاصطناعي في أقل من ساعة، على حساب الوثوق بوكيل تابع لجهة خارجية.
3. MCPify: مُنشئ خادم MCP بدون كتابة أيّة أكواد مع مساعد ذكاء اصطناعي
MCPify بيئة مُدارة بالكامل بدون كتابة أكواد حيث يصف المستخدمون الوظائف المطلوبة بلغة طبيعية، مثل “جلب حالة الطقس الحالية لمدينة معينة”، ويقوم مساعد ذكاء اصطناعي بإنشاء واستضافة أدوات MCP المقابلة. تخفي الخدمة جميع تفاصيل إنشاء التعليمات البرمجية وتوفير البنية التحتية والانتشار. يتفاعل المستخدمون عبر واجهة دردشة أو نموذج، ويراجعون أوصاف الأدوات التي تم إنشاؤها تلقائيًا، و ينشرون بنقرة واحدة.
نظرًا لأن MCPify يستخدم نماذج اللغات الكبيرة لتجميع التكاملات بسرعة، فإنه يتفوق في النماذج الأولية السريعة ويُمكّن غير المطورين من إنشاء خدمات يمكن الوصول إليها بواسطة الذكاء الاصطناعي. يدعم واجهات برمجة التطبيقات الشائعة من جهات خارجية، ويقدم مشاركة بنقرة واحدة للخوادم التي تم إنشاؤها مع مستخدمي النظام الأساسيين الآخرين، ويتعامل تلقائيًا مع تفاصيل البروتوكول مثل استجابات البث والمصادقة. المقايضة هي التحكم المباشر الأقل في التعليمات البرمجية والاعتماد على نظام أساسي مُضيف ذي مصدر مغلق.
4. Speakeasy: مُنشئ SDK وخادم MCP قائم على OpenAPI
تشتهر Speakeasy بإنشاء مجموعات تطوير برمجيات (SDKs) من نوع قوي من مواصفات OpenAPI، وهي توسّع هذه القدرة على MCP من خلال إنتاج خادم MCP مكتوب بلغة TypeScript يعمل بشكل كامل إلى جانب كل SDK. بعد تزويد مواصفات OpenAPI 3.x لـ مُنشئ التعليمات البرمجية في Speakeasy، تحصل الفرق على:
- مكتبة عميل من النوع للاتصال بواجهة برمجة التطبيقات.
- توثيق مُشتق مباشرةً من المواصفات.
- تنفيذ خادم MCP مستقل في TypeScript.
يُغلف الخادم المُنشأ كل نقطة نهاية لواجهة برمجة التطبيقات كأداة MCP، مع الحفاظ على الأوصاف والنماذج. يمكن للمطورين تشغيل الخادم عبر واجهة سطر أوامر مُقدّمة أو تجميعه في ملف ثنائي مستقل. نظرًا لأن المخرجات هي تعليمات برمجية فعلية، فإن الفرق لديها رؤية كاملة ويمكنها تخصيص السلوك، وإضافة أدوات مركبة، وإنفاذ النطاقات أو الأذونات، وتكامل برامج وسيطة مخصصة. هذا النهج مثالي للمؤسسات التي لديها سير عمل OpenAPI ناضجة وترغب في تقديم وصول جاهز للذكاء الاصطناعي بطريقة مُتحكم بها وقابلة للصيانة.
5. سوق Higress MCP: بوابة واجهة برمجة تطبيقات مفتوحة المصدر على نطاق واسع
Higress بوابة واجهة برمجة تطبيقات مفتوحة المصدر مبنية على Envoy و Istio، مُوسّعة لدعم بروتوكول MCP. تأخذ أداة التحويل الخاصة بها مواصفات OpenAPI وتولّد تكوين YAML إعلاني يستخدمه البوابة لاستضافة خادم MCP. تصبح كل عملية واجهة برمجة تطبيقات أداة تحتوي على قوالب لطلبات HTTP وتنسيق الاستجابة، وكلها مُعرّفة في التكوين وليس في التعليمات البرمجية.
يقوم Higress بتشغيل “سوق MCP” عام حيث يتم نشر العديد من واجهات برمجة التطبيقات كخوادم MCP، مما يُمكّن عملاء الذكاء الاصطناعي من اكتشافها واستهلاكها بشكل مركزي. يمكن للمؤسسات استضافة نفس البنية التحتية بنفسها لكشف مئات الخدمات الداخلية عبر MCP. تتعامل البوابة مع ترقيات إصدار البروتوكول، والحد من المعدل، والمصادقة، والمراقبة. وهي مناسبة بشكل خاص للبيئات واسعة النطاق أو متعددة واجهات برمجة التطبيقات، مما يحول تحويلات API-MCP إلى عملية مُدارة بالتكوين تتكامل بسلاسة مع خطوط أنابيب البنية التحتية كرمز.
6. Django-MCP: إضافة لـ Django REST Framework
Django-MCP إضافة مفتوحة المصدر تجلب دعم MCP إلى إطار عمل Django REST Framework (DRF). من خلال تطبيق مزيج على مجموعات العرض الخاصة بك أو تسجيل جهاز توجيه MCP، فإنه يعرض تلقائيًا نقاط نهاية DRF كأدوات MCP. يقوم بفحص المُسلسلات لاستنتاج مخططات الإدخال ويستخدم خوادم المصادقة الحالية لتأمين استدعاءات الأدوات. تحت الغطاء، يتم ترجمة مكالمات MCP إلى إجراءات مجموعة عرض DRF العادية، مع الحفاظ على منطق الترقيم والتصفية والتحقق من الصحة.
يتطلب التثبيت إضافة الحزمة إلى متطلباتك، بما في ذلك تطبيق Django-MCP، وتكوين مسار:
from django.urls import path
from django_mcp.router import MCPRouter
router = MCPRouter()
router.register_viewset('mcp', MyModelViewSet)
urlpatterns = [
path('api/', include(router.urls)),
]يسمح هذا النهج للفرق التي استثمرت بالفعل في Django بإضافة توافق وكيل الذكاء الاصطناعي دون تكرار التعليمات البرمجية. كما أنه يدعم التعليقات التوضيحية للأدوات المخصصة عبر الزخارف لتوثيق أو تسمية دقيقة.
7. GraphQL-MCP: تحويل نقاط نهاية GraphQL إلى MCP
GraphQL-MCP مكتبة يقودها المجتمع تُغلف خادم GraphQL وتُعرض استعلاماته وتحوراته كأدوات MCP فردية. يقوم بتحليل مخطط GraphQL لإنشاء بيانات وصفية للأدوات، مع تعيين كل عملية إلى اسم أداة ونوع إدخال. عندما يستدعي وكيل الذكاء الاصطناعي أداة، يقوم GraphQL-MCP بإنشاء وتنفيذ استعلام أو تحويل GraphQL المقابل، ثم يُعيد النتائج بتنسيق JSON موحد يتوقعه عملاء MCP.
هذا الحل قيّم للمؤسسات التي تستخدم GraphQL والتي ترغب في الاستفادة من وكلاء الذكاء الاصطناعي دون الاعتماد على اتفاقية REST أو كتابة مكالمات GraphQL حسب الطلب. يدعم ميزات مثل المعالجة الدُفعية، والمصادقة عبر آليات سياق GraphQL الحالية، وربط المخططات لدمج خدمات GraphQL تحت خادم MCP واحد.
8. gRPC-MCP: الربط بين خدمات gRPC لوكلاء الذكاء الاصطناعي
يركّز gRPC-MCP على كشف خدمات gRPC عالية الأداء لوكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال MCP. يستخدم تعريفات خدمة protocol buffers لإنشاء خادم MCP يقبل مكالمات على طراز JSON-RPC، ويقوم بترجمتها داخليًا إلى طلبات gRPC، ويُبث الاستجابات. يُضيف المطورون مُكيّفًا صغيرًا في تعليمات برمجية gRPC الخاصة بهم:
import "google.golang.org/grpc"
import "grpc-mcp-adapter"
func main() {
srv := grpc.NewServer()
myService.RegisterMyServiceServer(srv, &MyServiceImpl{})
mcpAdapter := mcp.NewAdapter(srv)
http.Handle("/mcp", mcpAdapter.Handler())
log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}هذا يسهّل جلب الخدمات منخفضة الكمون والمنظمة بقوة إلى نظام MCP البيئي، مما يُفتح الباب أمام وكلاء الذكاء الاصطناعي لاستدعاء طرق gRPC الحرجة للأعمال مباشرةً.
اختيار الأداة المناسبة
يعتمد الاختيار بين هذه الحلول الثمانية على عدة عوامل:
- سير عمل التطوير المفضّل: FastAPI-MCP و Django-MCP للتكامل الأولي للتعليمات البرمجية، و Speakeasy لإنشاء التعليمات البرمجية المُدارة بالمواصفات، و GraphQL-MCP أو gRPC-MCP لأنماط غير REST.
- التحكم مقابل الراحة: تمنح المكتبات مثل FastAPI-MCP و Django-MCP و Speakeasy تحكمًا كاملاً في التعليمات البرمجية، بينما تتبادل المنصات المُضافة مثل RapidMCP و MCPify بعض التحكم من أجل السرعة وسهولة الاستخدام.
- النطاق والحوكمة: يت
اترك تعليقاً