اكتشف أساسيات بروتوكول سياق النموذج MCP، وكيفية عمله في أنظمة الذكاء الاصطناعي، ولماذا يستخدمه المطورون لربط النماذج بالأدوات والبيانات في الوقت الفعلي.
إن الأنواع المختلفة من نماذج الذكاء الاصطناعي، من النماذج اللغوية الكبيرة إلى أنظمة الرؤية الحاسوبية، قادرة على دعم مجموعة واسعة من المهام، بما في ذلك توليد النصوص وتحليل الصور واكتشاف الأنماط وإجراء التنبؤات. ومع ذلك، فإن توصيل 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، إلا أن نشره في بيئات عملية غالبًا ما يتطلب الوصول إلى أدوات خارجية أو بيانات مباشرة أو سياق خاص بالمجال. عادةً ما ينطوي تجميع هذه العناصر معًا على كود مخصص، وإعداد يدوي، وقابلية محدودة لإعادة الاستخدام.
في الآونة الأخيرة، اكتسب مفهوم بروتوكول سياق النموذج (MCP) اهتمامًا في مجتمع الذكاء الاصطناعي. بروتوكول سياق النموذج هو معيار مفتوح يسمح لأنظمة الذكاء الاصطناعي بتبادل المعلومات مع الأدوات والملفات وقواعد البيانات باستخدام تنسيق مشترك ومنظم. وبدلاً من بناء عمليات تكامل لكل حالة استخدام، يمكن للمطورين استخدام MCP لتبسيط كيفية وصول النماذج إلى السياق الذي يحتاجونه والتفاعل معه.
يمكنك التفكير في MCP كمحول عالمي. تمامًا مثل محول السفر الذي يتيح توصيل أجهزتك بمنافذ الطاقة المختلفة حول العالم، يتيح محول MCP توصيل نماذج الذكاء الاصطناعي بمختلف الأنظمة والأدوات ومصادر البيانات دون الحاجة إلى إعداد مخصص لكل منها.
في هذه المقالة، سنلقي نظرة فاحصة على ماهية MCP، وكيفية عملها، والدور الذي تلعبه في جعل الذكاء الاصطناعي أكثر فعالية في التطبيقات الواقعية. كما سنستكشف أيضًا بعض الأمثلة الواقعية التي يتم فيها استخدام MCP.
بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح أنشأته شركة Anthropic وهي شركة أبحاث وأمان للذكاء الاصطناعي معروفة ببناء نماذج لغوية متقدمة. وهو يمنح نماذج الذكاء الاصطناعي طريقة واضحة للاتصال بالأدوات أو الملفات أو قواعد البيانات.
يعتمد معظم مساعدي الذكاء الاصطناعي اليوم على نماذج لغوية كبيرة للإجابة عن الأسئلة أو إكمال المهام. ومع ذلك، غالباً ما تحتاج هذه النماذج إلى بيانات إضافية للاستجابة بشكل جيد. وبدون نظام مشترك، يجب بناء كل اتصال من الصفر.
على سبيل المثال، قد يحتاج روبوت الدردشة الآلي المصمم للمساعدة في دعم تكنولوجيا المعلومات إلى سحب المعلومات من نظام التذاكر الداخلي للشركة. بدون MCP، سيتطلب ذلك تكاملًا مخصصًا، مما يجعل الإعداد يستغرق وقتًا طويلاً ويصعب صيانته.
تحل MCP هذه المشكلة من خلال العمل كمنفذ مشترك لجميع الأدوات والنماذج. فهو لا ينتمي إلى شركة أو نموذج بعينه، بل هو مفهوم جديد لكيفية اتصال أنظمة الذكاء الاصطناعي بالبيانات والخدمات الخارجية.
يمكن لأي مطور استخدام MCP لإنشاء مساعدين يعملون مع المعلومات المباشرة. وهذا يقلل من وقت الإعداد ويجنبك الارتباك عند التبديل بين الأدوات أو المنصات.
قدمت Anthropic فكرة بروتوكول سياق النموذج (MCP) في نوفمبر 2024. بدأ كمشروع مفتوح المصدر لتحسين كيفية تفاعل النماذج اللغوية مع الأدوات والبيانات.
ومنذ ذلك الحين، اكتسبت MCP الكثير من الاهتمام. بدأ الأمر مع المطورين الذين قاموا ببناء أدوات داخلية لأشياء مثل البحث عن المستندات والمساعدة في التعليمات البرمجية. وسرعان ما نما هذا الاهتمام المبكر، حيث بدأت الشركات الكبرى في استخدام MCP في أنظمة الإنتاج الخاصة بها.
بحلول أوائل عام 2025، بدأ دعم بروتوكول MCP في الانتشار في جميع أنحاء صناعة التكنولوجيا. أعلن كل من OpenAI Google DeepMind، وهما مختبران رائدان لأبحاث الذكاء الاصطناعي، أن أنظمتهما ستعمل مع البروتوكول.
وفي الوقت نفسه تقريبًا، أصدرت Microsoft أدوات لمساعدة المطورين على استخدام MCP بسهولة أكبر، بما في ذلك دعم منتجاتها الشهيرة مثل Copilot Studio، الذي يساعد الشركات على بناء مساعدين للذكاء الاصطناعي، وVisual Studio Code، وهو محرر أكواد شفرات مستخدم على نطاق واسع.
يوجد في قلب MCP ثلاثة أجزاء رئيسية: العملاء والخوادم ومجموعة مشتركة من القواعد تسمى البروتوكول. فكر في الأمر وكأنه محادثة بين طرفين: أحدهما يطلب المعلومات 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، ويحصل على المعلومات المطلوبة من المكان المناسب، ويرسلها مرة أخرى بطريقة يمكن للذكاء الاصطناعي فهمها.
تعني هذه البنية أنه لا يتعين على المطورين إنشاء اتصال مخصص كلما أرادوا أن يعمل نموذج الذكاء الاصطناعي مع أداة أو مصدر بيانات جديد. تساعد MCP في توحيد العملية، مما يجعل كل شيء أسرع وأبسط وأكثر موثوقية.
فيما يلي شرح تفصيلي لكيفية ربط MCP مساعد الذكاء الاصطناعي بالبيانات أو الأدوات الخارجية:
في الوقت الحاضر، يتم استخدام MCP بالفعل عبر مجموعة متنوعة من الأدوات والمنصات التي تعتمد على السياق في الوقت الفعلي. فيما يلي بعض الأمثلة على كيفية استخدام الشركات للبروتوكول لربط النماذج اللغوية بالأنظمة المباشرة والبيانات المهيكلة:
بعد ذلك، دعونا نلقي نظرة فاحصة على فرع من الذكاء الاصطناعي حيث بدأ برنامج MCP في الظهور للتو: الرؤية الحاسوبية.
في حين أن نماذج الرؤية الحاسوبية مثل Ultralytics YOLO11 رائعة في تحديد الأنماط والأشياء في الصور، إلا أن رؤاها يمكن أن تصبح أكثر تأثيراً عندما تقترن بالسياق الصحيح.
في تطبيقات العالم الحقيقي، خاصةً في مجال الرعاية الصحية، يمكن أن تؤدي إضافة سياق مثل تاريخ المريض أو نتائج المختبر أو الملاحظات السريرية إلى تعزيز فائدة تنبؤات النموذج بشكل كبير، مما يؤدي إلى نتائج أكثر استنارة وذات مغزى.
وهنا يأتي دور بروتوكول سياق النموذج (MCP). على الرغم من أنه لم يُستخدم على نطاق واسع حتى الآن ولا يزال نهجًا ناميًا يجري استكشافه من قبل الباحثين والمهندسين، إلا أنه يُظهر الكثير من الإمكانات.
على سبيل المثال، في تشخيص اعتلال الشبكية السكري، وهي حالة يمكن أن تسبب فقدان البصر لدى مرضى السكري، يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي استخدام برنامج الذكاء الاصطناعي MCP لتنسيق أدوات متخصصة متعددة. قد يبدأ باسترجاع سجلات المرضى من قاعدة بيانات وتقييم مخاطر الإصابة بمرض السكري باستخدام نموذج تنبؤي.
بعد ذلك، يقوم نموذج الرؤية الحاسوبية بتحليل صور شبكية العين بحثاً عن علامات التلف، مثل النزيف أو التورم، التي تشير إلى وجود اعتلال الشبكية أو شدته. وأخيراً، يمكن للمساعد البحث عن التجارب السريرية ذات الصلة بناءً على الملف الشخصي للمريض.
يُمكّن MCP جميع هذه الأدوات من التواصل من خلال بروتوكول مشترك، مما يسمح للمساعد بالجمع بين تحليل الصور والبيانات المنظمة في سير عمل واحد سلس.
يتم الوصول إلى كل أداة من خلال خادم MCP، مما يمكّن المساعد من إرسال طلبات منظمة وتلقي استجابات موحدة. وهذا يلغي الحاجة إلى عمليات التكامل المخصصة ويمكّن المساعد من الجمع بين تحليل الصور وبيانات المريض المهمة في سير عمل واحد سلس وفعال. على الرغم من أن MCP لا يزال جديدًا، إلا أن هناك بالفعل الكثير من الأبحاث والأعمال الجارية التي تهدف إلى جعل حالات الاستخدام مثل هذه ممكنة عمليًا.
فيما يلي بعض المزايا الرئيسية التي تقدمها MCP:
من ناحية أخرى، فيما يلي بعض القيود التي يجب وضعها في الاعتبار عندما يتعلق الأمر ببرنامج التحكم عن بُعد MCP:
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 تلك الاتصالات. بدلاً من بناء كل عملية تكامل من الصفر، يمكن للفرق اتباع تنسيق مشترك يعمل عبر أدوات وأنظمة مختلفة.
مع تزايد الاعتماد عليها، فإن MCP لديها القدرة على أن تصبح جزءًا قياسيًا من كيفية تصميم مساعدي الذكاء الاصطناعي ونشرهم. فهو يساعد على تبسيط الإعداد، وتحسين تدفق البيانات، وإضفاء الطابع الهيكلي على تفاعلات النماذج في العالم الحقيقي.
انضم إلى مجتمعنا المتنامي. قم بزيارة مستودع GitHub الخاص بنا لمعرفة المزيد عن الذكاء الاصطناعي واستكشاف خيارات الترخيص لدينا لبدء استخدام Vision AI. هل تريد أن ترى كيف يتم استخدامه في الحياة الواقعية؟ اطّلع على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية والرؤية الحاسوبية في مجال البيع بالتجزئة على صفحة الحلول الخاصة بنا.
AR
EN
ZH
KO
JA
RU
DE
FR
ES
PT
IT
TR
VI