درک پروتکل زمینه مدل (MCP)

عامل‌های هوش مصنوعی توانایی استدلال، تولید محتوا و حتی گفت‌وگو به سبک انسان‌ها را دارند، اما چالش اصلی زمانی رخ می‌دهد که نوبت به اجرای اقدامات عملی در دنیای واقعی می‌رسد. ابزارهای موجود اغلب با در نظر گرفتن قابلیت‌های هوش مصنوعی طراحی نشده‌اند و ادغام آن‌ها با سیستم‌های هوش مصنوعی معمولاً فرآیندی پیچیده، دستی و نیازمند توسعه کدهای سفارشی است. با پیشرفت روزافزون سیستم‌های هوش مصنوعی و پیچیده‌تر شدن آن‌ها، نیاز به یک روش استاندارد، کارآمد و امن برای تعامل معنادار بین کاربران، مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی بیش از پیش احساس می‌شود.

اینجاست که پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol یا MCP) وارد صحنه می‌شود! MCP یک استاندارد باز و یکپارچه است که به عامل‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد به طور مستقیم و بدون نیاز به کدهای پیچیده یا اسکریپت‌های واسطه، با ابزارها، داده‌ها و خدمات مختلف ارتباط برقرار کنند. این پروتکل به عنوان یک راه‌حل مدرن، فرآیند اتصال هوش مصنوعی به سیستم‌های واقعی را ساده‌سازی کرده و بهره‌وری را افزایش می‌دهد.

با هوش مصنوعی لیارا، دسترسی سریع و پایدار به API هوش مصنوعی داشته باشید.
✅ ارائه API هوش مصنوعی✅ ادغام آسان با سرویس‌ها و اپلیکیشن‌ها✅ مقیاس‌پذیری و امنیت بالا 
خرید و راه‌اندازی سرویس هوش مصنوعی

همچنین، لیارا از جمله نخستین سرویس‌های میزبانی ابری ایرانی است که در زمینه ارائه خدمات مرتبط با هوش مصنوعی پیشتاز محسوب می‌شود. برای اطلاعات بیشتر، مستندات سرویس هوش مصنوعی لیارا را مشاهده کنید.

آنچه در ادامه خواهید خواند:

• پروتکل زمینه مدل (MCP) چیست؟
• تجزیه و تحلیل اجزای MCP
• اجزای کلیدی MCP
• MCP چه اهمیتی دارد؟
• کاربردهای عملی MCP
• سوالات متداول
• جمع بندی

پروتکل زمینه مدل (MCP) چیست؟

پروتکل زمینه مدل (MCP) یک استاندارد باز است که توسط شرکت آنتروپیک (Anthropic) توسعه یافته و به مدل‌های هوش مصنوعی کمک می‌کند تا به ابزارها، پلتفرم‌ها و منابع داده‌ای که در آن‌ها فعالیت‌های واقعی انجام می‌شود، متصل شوند. این ابزارها شامل پلتفرم‌هایی مانند گوگل درایو، اسلک، گیت‌هاب و پایگاه‌های داده‌ای نظیر PostgreSQL می‌شوند.

MCP را می‌توان به عنوان یک مترجم جهانی در نظر گرفت که شکاف بین دستیاران هوش مصنوعی و دنیای دیجیتال را پر می‌کند. به جای اینکه توسعه‌دهندگان برای هر مدل هوش مصنوعی و هر منبع داده، کدهای سفارشی بنویسند، MCP به عنوان یک راه‌حل آماده و قابل اتصال (plug-and-play) عمل می‌کند. این پروتکل دسترسی امن، مقیاس‌پذیر و استاندارد به داده‌های مرتبط را برای هوش مصنوعی فراهم می‌آورد و فرآیند ادغام را به شدت ساده می‌کند.

تجزیه و تحلیل اجزای MCP

برای درک بهتر MCP، لازم است سه بخش اصلی آن – مدل، زمینه و پروتکل – را به طور دقیق بررسی کنیم:

مدل (Model)

منظور از مدل، یک مدل یادگیری ماشین است که معمولاً از نوع مدل‌های زبانی بزرگ (Large Language Models یا LLMs) مانند GPT-4، LLaMA یا کلود (Claude) است. این مدل‌ها قادرند ورودی‌های پیچیده را پردازش کرده و خروجی‌های هوشمندی مانند پاسخ به پرس‌وجوها، تولید کد یا تحلیل داده تولید کنند. اما این مدل‌ها به تنهایی فاقد دسترسی مستقیم به سیستم‌های خارجی یا داده‌های واقعی‌زمان هستند و برای ارائه پاسخ‌های دقیق به اطلاعات زمینه‌ای نیاز دارند.

زمینه (Context)

زمینه به اطلاعات مرتبطی اشاره دارد که مدل برای ارائه پاسخ دقیق و کاربردی به یک پرس‌وجو نیاز دارد. برای مثال، اگر کاربری بپرسد: وضعیت پروژه X چیست؟ مدل باید به داده‌هایی از ابزارهای مدیریت پروژه مانند جیرا، نوشن یا حتی اسناد ذخیره‌شده در گوگل درایو دسترسی داشته باشد. این زمینه می‌تواند شامل اسناد، تیکت‌های پروژه، مقالات پایگاه دانش، رویدادهای تقویم یا هر نوع داده مرتبط دیگر باشد.

پروتکل (Protocol)

پروتکل مجموعه‌ای از قوانین و استانداردهایی است که نحوه درخواست، انتقال، فرمت‌بندی و درک داده‌ها را تعریف می‌کند. در MCP، این پروتکل تضمین می‌کند که:

• مدل‌ها بتوانند زمینه را به روشی استاندارد و یکپارچه درخواست کنند.
• سیستم‌های خارجی با ساختارهای داده‌ای ثابت و قابل‌اعتماد پاسخ دهند.
• امنیت و کنترل دسترسی به داده‌ها به طور کامل رعایت شود.

اجزای کلیدی MCP

MCP از چندین جزء اصلی تشکیل شده که هر یک نقش مشخصی در فرآیند اتصال هوش مصنوعی به ابزارهای خارجی ایفا می‌کنند:

برنامه میزبان (Host Application)

این رابط کاربری است که شما از طریق آن با هوش مصنوعی تعامل می‌کنید، مانند کلود دسکتاپ، کرسر (یک محیط توسعه یکپارچه مبتنی بر هوش مصنوعی) یا یک چت‌بات مبتنی بر وب. برنامه میزبان مسئول شروع مکالمه با کاربر و تصمیم‌گیری درباره زمان درخواست زمینه اضافی از ابزارهای خارجی است.

کلاینت MCP

کلاینت MCP یک ماژول کمکی است که درون برنامه میزبان قرار دارد و وظیفه برقراری ارتباط با سرور MCP را بر عهده دارد. این کلاینت اطمینان می‌دهد که مدل هوش مصنوعی اطلاعات مورد نیاز را در قالب مناسب و با ساختار استاندارد دریافت می‌کند. برای مثال، کلود دسکتاپ دارای یک کلاینت MCP داخلی است که با سرورهای مختلف هماهنگ می‌شود.

سرور MCP

سرور MCP یک سرویس مستقل است که به ابزارها و سیستم‌های واقعی مانند گیت‌هاب، نوشن یا پایگاه‌های داده متصل می‌شود. این سرور وظیفه دارد داده‌های مرتبط (زمینه) را در پاسخ به درخواست‌های مدل هوش مصنوعی ارائه دهد. هر سرور MCP معمولاً به یک سیستم خاص متصل است؛ مثلاً سرور MCP گیت‌هاب دسترسی به مخازن کد را فراهم می‌کند.

لایه حمل (Transport Layer)

این لایه، کانال ارتباطی بین کلاینت و سرور MCP را تشکیل می‌دهد. دو نوع اصلی لایه حمل عبارتند از:

• STDIO: برای تنظیمات محلی که در آن برنامه میزبان و سرور روی یک دستگاه اجرا می‌شوند.
• HTTP + SSE (Server-Sent Events): برای اتصالات ابری یا از راه دور، که در آن کلاینت از طریق HTTP درخواست می‌فرستد و سرور به‌روزرسانی‌ها را در زمان واقعی از طریق SSE ارسال می‌کند.
• JSON-RPC 2.0:
• این یک فرمت استاندارد برای تبادل پیام‌ها بین کلاینت و سرور است. JSON-RPC 2.0 تضمین می‌کند که تمام درخواست‌ها و پاسخ‌ها از ساختار یکسانی پیروی کنند، که این امر از بروز خطاها یا سوءتفاهم در انتقال داده‌ها جلوگیری می‌کند.

MCP چه اهمیتی دارد؟

MCP به این دلیل مهم است که به مدل‌های هوش مصنوعی امکان می‌دهد به اطلاعات به‌روز و مرتبط از سیستم‌های خارجی مانند اسناد، ابزارها یا پایگاه‌های داده دسترسی پیدا کنند. این دسترسی امن و استاندارد، پاسخ‌های هوش مصنوعی را دقیق‌تر، شخصی‌سازی‌شده‌تر و مبتنی بر واقعیت می‌کند. بدون MCP، مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های آموزشی ایستا محدود می‌شوند و نمی‌توانند با دنیای واقعی و پویای کسب‌وکارها تعامل مؤثری داشته باشند.

MCP به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که به جای صرف زمان برای نوشتن ادغام‌های پیچیده و سفارشی، روی توسعه قابلیت‌های اصلی برنامه‌های خود تمرکز کنند. این پروتکل همچنین امنیت را با اعمال کنترل‌های دسترسی دقیق تضمین می‌کند و مقیاس‌پذیری را با پشتیبانی از سیستم‌های متنوع بهبود می‌بخشد.

کاربردهای عملی MCP

برای درک بهتر تأثیر MCP، چند نمونه کاربردی را بررسی می‌کنیم:

در محیط کار

فرض کنید دستیار هوش مصنوعی شما می‌تواند به طور خودکار آخرین به‌روزرسانی‌های یک پوشه در گوگل درایو را خلاصه کند، تیکت‌های مرتبط را از گیت‌هاب استخراج نماید و پاسخ‌های مناسب را در اسلک ارسال کند. MCP این فرآیند را بدون نیاز به اسکریپت‌های جداگانه یا ادغام‌های پیچیده امکان‌پذیر می‌کند.

در توسعه نرم‌افزار

توسعه‌دهنده‌ای که در محیط‌هایی مانند ریپلیت (Replit) یا زد (Zed) کار می‌کند، می‌تواند از دستیار هوش مصنوعی خود بخواهد کد را بررسی کند، مستندات مرتبط را از منابع آنلاین یا داخلی بیاورد یا اشکالات را بر اساس کامیت‌های اخیر در گیت‌هاب برطرف کند. MCP به دستیار امکان می‌دهد تا از وضعیت ابزارهای توسعه به‌روز بماند.

در کسب‌وکار

یک هوش مصنوعی فروش می‌تواند ورودی‌های سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) را به‌روزرسانی کند، گزارش‌هایی از صفحات گسترده تولید کند و ایمیل‌های پیگیری را به مشتریان ارسال نماید. MCP دسترسی واقعی‌زمان به اپلیکیشن‌ها و داده‌های مورد نیاز را برای این کار فراهم می‌آورد.

سوالات متداول

در ادامه به سوالاتی که امکان دارد در این زمینه برای شما بدون پاسخ بماند، جواب‌های کوتاه اما مفیدی داده‌ایم که با استفاده از آن می‌توانید به سوال خود پاسخ صحیحی را بدهید.

MCP با سایر پروتکل‌های ادغام چه تفاوتی دارد؟

MCP به طور خاص برای اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به ابزارهای خارجی طراحی شده است و بر ساده‌سازی فرآیند، استانداردسازی درخواست‌ها و تضمین امنیت تمرکز دارد. برخلاف روش‌های سنتی که نیاز به کدهای سفارشی دارند، MCP یک راه‌حل آماده و مقیاس‌پذیر ارائه می‌دهد.

آیا MCP فقط برای مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) مناسب است؟

خیر، اگرچه MCP در درجه اول برای LLMs طراحی شده، اما می‌تواند با هر نوع مدل هوش مصنوعی که نیاز به دسترسی به داده‌های خارجی دارد، استفاده شود.

چگونه MCP امنیت داده‌ها را تضمین می‌کند؟

MCP از پروتکل‌های استاندارد امنیتی و کنترل‌های دسترسی استفاده می‌کند تا اطمینان حاصل شود که فقط داده‌های مجاز به مدل هوش مصنوعی منتقل می‌شوند. این شامل احراز هویت و رمزنگاری در لایه حمل است.

آیا توسعه‌دهندگان باید MCP را از ابتدا پیاده‌سازی کنند؟

خیر، MCP به عنوان یک استاندارد باز ارائه شده و شامل ابزارها و مستندات آماده‌ای است که پیاده‌سازی را برای توسعه‌دهندگان آسان می‌کند.

چه ابزارهایی در حال حاضر با MCP سازگار هستند؟

MCP از ابزارهای محبوبی مانند گوگل درایو، اسلک، گیت‌هاب و پایگاه‌های داده‌ای مانند پستگرس پشتیبانی می‌کند. با این حال، این پروتکل به گونه‌ای طراحی شده که قابلیت گسترش به سایر سیستم‌ها را نیز دارد.

جمع‌ بندی

با گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی، نیاز به اتصال این فناوری به ابزارها و سیستم‌هایی که در دنیای واقعی استفاده می‌کنیم، بیش از پیش آشکار شده است. پروتکل زمینه مدل (MCP) به عنوان یک پل ارتباطی قدرتمند و امن، این امکان را فراهم می‌کند تا مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های به‌روز و مرتبط دسترسی پیدا کنند و پاسخ‌هایی هوشمند، دقیق و متناسب با نیازهای کاربران ارائه دهند.

MCP با حذف نیاز به ادغام‌های پیچیده و سفارشی، فرآیند توسعه را ساده‌تر می‌کند و به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد روی نوآوری‌های اصلی تمرکز کنند. این پروتکل نه تنها بهره‌وری را افزایش می‌دهد، بلکه با ارائه استانداردهای امنیتی و مقیاس‌پذیری، اعتماد به استفاده از هوش مصنوعی در کاربردهای واقعی را تقویت می‌کند. با MCP، هوش مصنوعی از یک ابزار مبتنی بر داده‌های ایستا به یک دستیار پویا و متصل تبدیل می‌شود که می‌تواند در لحظه به اطلاعات واقعی دسترسی داشته باشد و اقدامات معناداری را انجام دهد.