بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
إعدادات ملفات تعريف الارتباط
بالنقر فوق “قبول جميع ملفات تعريف الارتباط”، فإنك توافق على تخزين ملفات تعريف الارتباط على جهازك لتحسين التنقل في الموقع وتحليل استخدام الموقع والمساعدة في جهودنا التسويقية. مزيد من المعلومات
الأنواع المختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي، من نماذج اللغة الكبيرة إلى أنظمة رؤية الكمبيوتر، قادرة على دعم مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك إنشاء النصوص وتحليل الصور واكتشاف الأنماط وإجراء التنبؤات. ومع ذلك، فإن ربط هذه النماذج بأنظمة الكمبيوتر في العالم الحقيقي بطريقة سلسة وقابلة للتطوير يتطلب عادةً جهود تكامل معقدة.
في حين أن النموذج قد يعمل بشكل جيد بمفرده، فإن نشره في بيئات عملية غالبًا ما يتطلب الوصول إلى أدوات خارجية أو بيانات مباشرة أو سياق خاص بالمجال. عادةً ما يتضمن تجميع هذه العناصر معًا تعليمات برمجية مخصصة وإعدادًا يدويًا وقابلية محدودة لإعادة الاستخدام.
في الآونة الأخيرة، اكتسب مفهوم بروتوكول سياق النموذج (MCP) اهتمامًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي. MCP هو معيار مفتوح يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتبادل المعلومات مع الأدوات والملفات وقواعد البيانات باستخدام تنسيق مشترك ومنظم. بدلاً من إنشاء عمليات تكامل لكل حالة استخدام، يمكن للمطورين استخدام MCP لتبسيط كيفية وصول النماذج إلى السياق الذي تحتاجه والتفاعل معه.
يمكنك اعتبار MCP بمثابة محول عالمي. تمامًا مثلما يتيح لك محول السفر توصيل أجهزتك بمنافذ طاقة مختلفة حول العالم، يتيح MCP لنماذج الذكاء الاصطناعي الاتصال بالعديد من الأنظمة والأدوات ومصادر البيانات دون الحاجة إلى إعداد مخصص لكل منها.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على ماهية MCP وكيف يعمل والدور الذي يلعبه في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية في التطبيقات الواقعية. سنستكشف أيضًا بعض الأمثلة الواقعية لأماكن استخدام MCP.
ما هو بروتوكول سياق النموذج؟
بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح أنشأته Anthropic، وهي شركة أبحاث وسلامة الذكاء الاصطناعي المعروفة ببناء نماذج لغوية متقدمة. إنه يمنح نماذج الذكاء الاصطناعي طريقة واضحة للاتصال بالأدوات أو الملفات أو قواعد البيانات.
تعتمد معظم مساعدي الذكاء الاصطناعي اليوم على نماذج لغوية كبيرة للإجابة على الأسئلة أو إكمال المهام. ومع ذلك، غالبًا ما تحتاج هذه النماذج إلى بيانات إضافية للاستجابة بشكل جيد. بدون نظام مشترك، يجب إنشاء كل اتصال من البداية.
على سبيل المثال، قد يحتاج برنامج الدردشة الآلي المصمم للمساعدة في دعم تكنولوجيا المعلومات إلى سحب معلومات من نظام التذاكر الداخلي للشركة. بدون MCP، سيتطلب ذلك تكاملاً مخصصًا، مما يجعل وقت الإعداد مستغرقًا ويصعب صيانته.
يحل MCP هذه المشكلة من خلال العمل كمنفذ مشترك لجميع الأدوات والنماذج. إنه لا ينتمي إلى أي شركة أو نموذج واحد - بل هو مفهوم جديد لكيفية اتصال أنظمة الذكاء الاصطناعي بالبيانات والخدمات الخارجية.
الشكل 1. MCP يشبه منفذًا مشتركًا لجميع الأدوات والنماذج.
يمكن لأي مطور استخدام MCP لإنشاء مساعدين يعملون بمعلومات مباشرة. هذا يقلل من وقت الإعداد ويتجنب الارتباك عند التبديل بين الأدوات أو الأنظمة الأساسية.
أصل واعتماد بروتوكول سياق النموذج
قدمت Anthropic فكرة بروتوكول سياق النموذج (MCP) في نوفمبر 2024. لقد بدأ كمشروع مفتوح المصدر لتحسين كيفية تفاعل النماذج اللغوية مع الأدوات والبيانات.
منذ ذلك الحين، اكتسب MCP الكثير من الاهتمام. بدأ الأمر بالمطورين الذين يبنون أدوات داخلية لأشياء مثل البحث عن المستندات والمساعدة في التعليمات البرمجية. سرعان ما نما هذا الاهتمام المبكر، حيث بدأت الشركات الكبرى في استخدام MCP في أنظمة الإنتاج الخاصة بها.
الشكل 2. MCP مقابل تكامل الذكاء الاصطناعي التقليدي.
بحلول أوائل عام 2025، بدأ دعم MCP ينتشر في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا. أعلنت OpenAI و Google DeepMind، وهما من أبرز مختبرات أبحاث الذكاء الاصطناعي، أن أنظمتهما ستعمل مع البروتوكول.
في الوقت نفسه تقريبًا، أصدرت Microsoft أدوات لمساعدة المطورين على استخدام MCP بسهولة أكبر، بما في ذلك دعم منتجاتها الشائعة مثل Copilot Studio، الذي يساعد الشركات على بناء مساعدين للذكاء الاصطناعي، و Visual Studio Code، وهو محرر تعليمات برمجية مستخدم على نطاق واسع.
المكونات الرئيسية لبروتوكول سياق النموذج
في قلب MCP توجد ثلاثة أجزاء رئيسية: العملاء والخوادم ومجموعة مشتركة من القواعد تسمى البروتوكول. فكر في الأمر على أنه محادثة بين طرفين: أحدهما يطلب معلومات والآخر يقدمها.
في هذا الإعداد، يلعب نظام الذكاء الاصطناعي دور العميل. عندما يحتاج إلى شيء ما، مثل ملف أو إدخال قاعدة بيانات أو أداة لتنفيذ إجراء ما، فإنه يرسل طلبًا. على الجانب الآخر، يتلقى الخادم هذا الطلب، ويستخلص المعلومات المطلوبة من المكان الصحيح، ويرسلها مرة أخرى بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها.
يعني هذا الهيكل أنه لا يتعين على المطورين إنشاء اتصال مخصص متى أرادوا أن يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي مع أداة أو مصدر بيانات جديد. يساعد MCP في توحيد العملية، مما يجعل كل شيء أسرع وأبسط وأكثر موثوقية.
نظرة عامة حول كيفية عمل MCP
إليك شرح لكيفية ربط MCP مساعد الذكاء الاصطناعي ببيانات أو أدوات خارجية:
يقوم المساعد بالتحقق مما يعرفه: عندما يسأل المستخدم عن شيء ما، يتحقق المساعد أولاً مما إذا كان لديه الإجابة بالفعل. إذا لم يكن لديه الإجابة، فإنه يقرر الحصول على مساعدة من نظام آخر.
إنشاء طلب: يقوم المساعد، بصفته عميل MCP، بإنشاء طلب. يتضمن هذا الطلب البيانات التي يحتاجها وسبب الحاجة إليها.
يصل الطلب إلى الخادم: يتم إرسال الطلب إلى خادم متصل بأداة أو تطبيق أو قاعدة بيانات. يمكن للخادم فهم الطلب والتعامل معه باستخدام قواعد MCP.
الخادم يقوم بالعمل: قد يبحث عن البيانات، أو يشغل استعلامًا، أو يقوم بتحديث ملف، أو ينفذ إجراءً آخر في الأداة المتصلة - أيًا كان ما طلبه المساعد.
الخادم يرد: يتم تجميع البيانات بتنسيق MCP وإرسالها مرة أخرى إلى المساعد. هذا يساعد النموذج على فهمها على الفور.
يجيب المساعد: مع السياق المحدث، يستخدم المساعد المعلومات الجديدة لإكمال استجابته. يحصل المستخدم على إجابة دقيقة وذات صلة وتستند إلى بيانات في الوقت الفعلي.
الشكل 3. كيفية عمل MCP في تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
استكشاف التطبيقات الواقعية لـ MCP.
في الوقت الحاضر، يتم بالفعل استخدام MCP عبر مجموعة متنوعة من الأدوات والمنصات التي تعتمد على السياق في الوقت الفعلي. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات للبروتوكول لربط نماذج اللغة بالأنظمة الحية والبيانات المنظمة:
تطوير البرمجيات: تكون مساعدات البرمجة أكثر فائدة عندما تعرف ما الذي تعمل عليه. تستخدم أدوات مثل Zed (محرر أكواد سريع وتعاوني) و Replit (منصة عبر الإنترنت لكتابة وتشغيل الأكواد) MCP حتى تتمكن مساعداتها من قراءة الملفات المفتوحة ومتابعة تغييراتك أثناء البرمجة.
المساعدون المؤسسيون: تستخدم العديد من الشركات أدوات داخلية مثل مواقع الويكي أو مكاتب المساعدة أو أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM). تستخدم شركات مثل Apollo (منصة لفرق المبيعات) MCP للسماح لمساعديهم بالعثور على معلومات عبر هذه الأنظمة - دون مطالبة المستخدمين بالتبديل بين التطبيقات.
وكلاء الأدوات المتعددة: تمتد بعض المهام عبر أنظمة متعددة. باستخدام MCP، يمكن للمساعدين البحث في المستندات وإرسال التحديثات أو الرسائل بسلاسة.
مساعدو سطح المكتب: يحتاج المساعدون الذين يعملون على جهاز الكمبيوتر الخاص بك أحيانًا إلى الوصول إلى الملفات المحلية. يستخدم تطبيق Claude لسطح المكتب، الذي أنشأته Anthropic كجزء من عائلة مساعدي الذكاء الاصطناعي الخاصة بها، MCP للتعامل مع هذه الطلبات بأمان، مع الحفاظ على بياناتك على جهازك بدلاً من إرسالها إلى السحابة.
الشكل 4. مثال على كيفية تعامل MCP مع البيانات عبر أنظمة متعددة.
استخدام MCP لتشغيل تطبيقات الرؤية الحاسوبية
بعد ذلك، دعنا نلقي نظرة فاحصة على فرع من فروع الذكاء الاصطناعي حيث بدأت MCP في الظهور للتو: رؤية الكمبيوتر.
في حين أن نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 رائعة في تحديد الأنماط والكائنات في الصور، إلا أن رؤاها يمكن أن تصبح أكثر تأثيرًا عند دمجها مع السياق الصحيح.
في التطبيقات الواقعية، خاصة في الرعاية الصحية، يمكن أن تؤدي إضافة سياق مثل تاريخ المريض أو نتائج المختبر أو الملاحظات السريرية إلى تحسين فائدة تنبؤات النموذج بشكل كبير، مما يؤدي إلى نتائج أكثر استنارة وذات مغزى.
هنا يأتي دور بروتوكول سياق النموذج (MCP). على الرغم من أنه لم يتم استخدامه على نطاق واسع حتى الآن ولا يزال نهجًا قيد التطوير يستكشفه الباحثون والمهندسون، إلا أنه يظهر الكثير من الإمكانات.
تحسين التصوير الطبي باستخدام الذكاء الاصطناعي المدرك للسياق و MCP
على سبيل المثال، في تشخيص اعتلال الشبكية السكري، وهي حالة يمكن أن تسبب فقدان البصر لدى الأشخاص المصابين بداء السكري، يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي استخدام MCP لتنسيق أدوات متخصصة متعددة. قد يبدأ باسترجاع سجلات المرضى من قاعدة بيانات وتقييم خطر الإصابة بمرض السكري باستخدام نموذج تنبؤي.
بعد ذلك، يحلل نموذج رؤية حاسوبية صور الشبكية بحثًا عن علامات تلف، مثل النزيف أو التورم، التي تشير إلى وجود أو شدة اعتلال الشبكية. وأخيرًا، يمكن للمساعد البحث عن التجارب السريرية ذات الصلة بناءً على الملف الشخصي للمريض.
تُمكّن MCP جميع هذه الأدوات من التواصل عبر بروتوكول مشترك، مما يسمح للمساعد بدمج تحليل الصور والبيانات المنظمة في سير عمل واحد سلس.
الشكل 5. صورة شبكية معالجة بواسطة مساعد يعمل بالذكاء الاصطناعي باستخدام MCP.
يتم الوصول إلى كل أداة من خلال خادم MCP، مما يمكّن المساعد من إرسال طلبات منظمة وتلقي استجابات موحدة. وهذا يلغي الحاجة إلى عمليات تكامل مخصصة ويمكّن المساعد من الجمع بين تحليل الصور وبيانات المريض الهامة في سير عمل سلس وفعال. على الرغم من أن MCP لا يزال جديدًا، إلا أن هناك بالفعل الكثير من الأبحاث والعمل الجاري الذي يهدف إلى جعل حالات الاستخدام مثل هذه ممكنة عمليًا.
إيجابيات وسلبيات بروتوكول سياق النموذج
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي يوفرها MCP:
اتصال متسق وموحد: يضمن البروتوكول هياكل طلب/استجابة موحدة، مما يجعل تصحيح الأخطاء وتسجيلها أكثر قابلية للإدارة.
وحدات نمطية محسّنة: تصبح الأنظمة أكثر نمطية، مما يسمح بتطوير مكونات مختلفة (النماذج والأدوات وقواعد البيانات) بشكل مستقل.
تسهيل الاستقلالية في الذكاء الاصطناعي العاملي: يمكن لعملاء الذكاء الاصطناعي التفكير والتصرف عبر أدوات متعددة دون سير عمل محدد من قبل الإنسان، مما يتيح سلوكًا أكثر مرونة واستقلالية.
من ناحية أخرى، إليك بعض القيود التي يجب وضعها في الاعتبار عندما يتعلق الأمر بـ MCP:
تعقيد الإعداد الأولي: يتطلب إعداد الخوادم والمضيفين المتوافقة مع MCP للأنظمة الحالية جهدًا هندسيًا وربما إعادة التفكير في الهياكل الحالية.
تكلفة الأداء الإضافية: يمكن أن تؤدي إضافة طبقة بروتوكول إلى زيادة زمن الوصول، خاصةً إذا كانت الأدوات موزعة أو يتم الوصول إليها عبر الشبكات.
منحنى التعلم: تحتاج فرق التطوير إلى فهم بنية MCP (المضيفون والعملاء والخوادم) وكيفية تصميمها، مما قد يؤدي إلى إبطاء التبني.
النقاط الرئيسية
أصبحت نماذج الذكاء الاصطناعي أكثر قدرة، لكنها لا تزال تعتمد على الوصول إلى البيانات الصحيحة. يوفر بروتوكول سياق النموذج (MCP) للمطورين طريقة متسقة وموحدة لإنشاء هذه الاتصالات. بدلاً من إنشاء كل تكامل من البداية، يمكن للفرق اتباع تنسيق مشترك يعمل عبر الأدوات والأنظمة المختلفة.
مع نمو التبني، يتمتع MCP بالقدرة على أن يصبح جزءًا قياسيًا من كيفية تصميم ونشر مساعدي الذكاء الاصطناعي. فهو يساعد على تبسيط الإعداد وتحسين تدفق البيانات وإضفاء هيكل على تفاعلات النموذج في العالم الحقيقي.
