درک پروتکل زمینه‌سازی مدل (MCP): راهنمای مبتدیان
در چشم‌انداز سریع‌درحال‌توسعه هوش مصنوعی (AI)، توانایی مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) در تعامل بی‌وقفه با ابزارها و منابع داده خارجی اهمیت دارد. پروتکل زمینه‌سازی مدل (MCP) به‌عنوان یک چارچوب استاندارد ظهور می‌کند که هدف آن ایجاد ارتباط بین این شکاف است، و به سیستم‌های هوش مصنوعی امکان دسترسی و بهره‌برداری از منابع خارجی را به‌طور کارآمد می‌دهد.
پروتکل زمینه‌سازی مدل (MCP) چیست؟
این پروتکل در نوامبر ۲۰۲۴ توسط شرکت Anthropic معرفی شد، و یک پروتکل متن‌باز است که تعامل بین مدل‌های هوش مصنوعی و سیستم‌های خارجی را استاندارد می‌کند. این پروتکل واسطی جهانی برای برنامه‌های AI فراهم می‌کند تا فایل‌ها را بخوانند، توابع را اجرا کنند و درخواست‌های متنی را مدیریت نمایند، و در نتیجه قابلیت‌ها و کاربردهای آن‌ها را افزایش می‌دهد. عرضه‌کنندگان اصلی هوش مصنوعی، از جمله OpenAI و Google DeepMind، MCP را پذیرفته‌اند که اهمیت آن را در جامعه هوش مصنوعی نشان می‌دهد.
نیاز به MCP
در گذشته، ادغام مدل‌های هوش مصنوعی با ابزارهای خارجی نیازمند ساخته‌شدن کانکتورهای سفارشی برای هر منبع داده بود، که منجر به یک مشکل پیچیده و ناکارآمد به نام "N×M" در ادغام می‌شد. MCP این چالش را با ارائه یک پروتکل استاندارد برطرف می‌کند، و نیاز به ادغام‌های مخصوص را کاهش می‌دهد و ارتباط میان سیستم‌های هوش مصنوعی و منابع خارجی را روان‌تر می‌کند.
اجزای اصلی MCP
MCP بر معماری مشتری-سرور عمل می‌کند و شامل سه جزء اصلی است:
میزبان MCP: برنامه AI که اتصال‌ها به سرورهای MCP را هماهنگ و مدیریت می‌کند.
مشتری MCP: یک جزء درون میزبان که ارتباط اختصاصی با سرور MCP حفظ می‌کند و در ارتباط است.
سرور MCP: برنامه‌ای است که زمینه را به مشتریان MCP ارائه می‌دهد و توانمندی‌های خاص را از طریق پروتکل در معرض نمایش می‌گذارد.
این معماری تضمین می‌کند که تعامل بین مدل‌های AI و سیستم‌های خارجی ساختاریافته و کارآمد باشد.
ویژگی‌های کلیدی MCP
یکپارچه‌سازی استاندارد ابزارها: MCP به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد خدمات خود را به‌صورت استاندارد ارائه دهند، تا هر عامل فعال در MCP بتواند آن‌ها را درک و استفاده کند بدون نیاز به برنامه‌نویسی سفارشی.
مدیریت ماژولار زمینه‌ای: این امکان را می‌دهد که بلوک‌های زمینه‌ای قابل استفاده مجدد مانند دستورات کاربر و پیکربندی ابزارها به‌صورت ساختاری تعریف و مدیریت شوند.
تفکیک وظایف: MCP منطقی که برای فراخوانی ابزار استفاده می‌شود را از مدل یا عامل استفاده‌کننده جدا می‌کند، که این امر انعطاف‌پذیری در تغییر بین ابزارها یا مدل‌ها بدون نیاز به کدگذاری گسترده را فراهم می‌کند.
کشف خودکار: مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور خودکار قابلیت‌های ارائه‌شده توسط سیستم را کشف کنند و به‌روزرسانی ابزارها بدون دخالت دستی را انجام دهند.
مزایای استفاده از MCP
یکپارچه‌سازی و استانداردسازی: MCP جایگزین ادغام‌های شکسته شده با رویکرد استاندارد می‌شود و یک اکوسیستم را فراهم می‌کند که در آن ابزارها و مدل‌ها به‌طور مؤثر ارتباط برقرار می‌کنند.
گسترش قابلیت‌های هوش مصنوعی: با فراهم‌آوردن دسترسی هوش مصنوعی به داده‌های واقعی و عملیات‌های مختلف، MCP به افزایش کاربرد و اهمیت دستیارهای هوش مصنوعی کمک می‌کند.
کاهش تلاش توسعه‌دهنده: توسعه‌دهندگان می‌توانند از سرورهای MCP موجود بهره‌مند شوند، که نیاز به کدگذاری سفارشی را کاهش داده و فرآیند توسعه را تسریع می‌کند.
امنیت و کنترل داده‌ها: MCP بر ارتباط امن و دوطرفه تأکید دارد، جایی که داده‌ها در زیرساخت‌های کاربر باقی می‌مانند و امنیت و کنترل بر دسترسی به داده‌ها حفظ می‌شود.
MCP در مقابل APIهای سنتی
در حالی که APIهای سنتی نیازمند ادغام سفارشی برای هر ابزار بودند، MCP یک پروتکل واحد برای تعامل سیستم‌های هوش مصنوعی با ابزارهای مختلف ارائه می‌دهد، و فرآیند ادغام را ساده می‌کند. علاوه بر این، MCP از کشف خودکار و تعاملات دوطرفه پشتیبانی می‌کند، که آن را نسبت به APIهای قدیمی و یک‌طرفه انعطاف‌پذیرتر و کارآمدتر می‌سازد.
نتیجه‌گیری
پروتکل زمینه‌سازی مدل یک پیشرفت قابل توجه در ادغام هوش مصنوعی است، چون روشی استاندارد، کارآمد و امن برای تعامل سیستم‌های هوش مصنوعی با ابزارها و منابع داده خارجی ارائه می‌دهد. پذیرش آن توسط ارائه‌دهندگان پیشرو هوش مصنوعی نشان می‌دهد که این پروتکل پتانسیل تبدیل به استاندارد جهانی را دارد و توسعه و استقرار هوش مصنوعی را در کاربردهای مختلف آسان‌تر و مؤثرتر می‌کند.