تزداد ذكاءات الاصطناعية (AI) ذكاءً، لكن هل فكرت يومًا: لماذا لا يمكنهم قراءة مستنداتك مباشرة، أو تصفح بريدك الإلكتروني، أو زيارة قواعد بيانات الشركات، لتقديم إجابات أكثر ملاءمة لاحتياجاتك؟ السبب هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية غالبًا ما تكون محصورة في منصاتها الخاصة، مما يجعل من الصعب الاتصال بمصادر البيانات أو الأدوات المختلفة. بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح جديد تم إنشاؤه لحل هذه المشكلة.
باختصار ، يشبه MCP "واجهة مشتركة" لمساعدي الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالاتصال بشكل آمن وثنائي الاتجاه بالمعلومات والخدمات الخارجية التي تحتاجها. بعد ذلك ، سنقدم تعريف ووظيفة وفلسفة تصميم MCP بطريقة سهلة الفهم ، ونوضح كيف تعمل من خلال الاستعارات والأمثلة. بالإضافة إلى ذلك ، سنشارك ردود الفعل الأولية للمجتمع الأكاديمي والتنموي على MCP ، ونناقش تحديات وقيود MCP ، ونتطلع إلى إمكانات ودور MCP في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
أصل MC وأهدافه: بناء جسر بيانات للذكاء الاصطناعي
مع الاستخدام الواسع النطاق للمساعدين الذكاء الاصطناعي ، استثمر الأشخاص من جميع مناحي الحياة الكثير من الموارد لتحسين قدرات النموذج ، لكن الفجوة بين النماذج والبيانات أصبحت عنق الزجاجة الرئيسي.
حاليًا، كلما أردنا من الذكاء الاصطناعي تعلم مصادر بيانات جديدة (مثل قواعد البيانات الجديدة، مستندات السحابة، أو الأنظمة الداخلية للشركات)، غالبًا ما نحتاج إلى إنشاء حلول تكامل مخصصة لكل منصة ذكاء اصطناعي ولكل أداة.
ليس فقط أن التطوير معقد وصعب الصيانة، بل يؤدي أيضًا إلى ما يسمى "م×ن مشكلة التكامل": إذا كان هناك M نوعًا مختلفًا من النماذج وN نوعًا مختلفًا من الأدوات، فإنه من الناحية النظرية سيحتاج إلى M×N تكاملًا مستقلًا، مما يجعل من شبه المستحيل التوسع مع الطلب. يبدو أن هذه الطريقة المجزأة تعيدنا إلى عصر لم تكن فيه أجهزة الكمبيوتر موحدة، حيث كان يتعين علينا تثبيت برامج تشغيل وواجهات مخصصة مع كل جهاز جديد، مما كان غير مريح للغاية.
تهدف MCP إلى كسر هذه الحواجز، وتوفير معايير عامة ومفتوحة لربط أنظمة الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات المختلفة. أطلقت شركة Anthropic MCP في نوفمبر 2024، مع الأمل في أن يتمكن المطورون من التواصل مع جميع المعلومات باستخدام بروتوكول قياسي بدلاً من تطوير "وصلات" لكل مصدر بيانات على حدة.
يشبهه البعض بشكل مجازي بأنه "واجهة USB-C" لعالم الذكاء الاصطناعي: كما أن معيار USB-C قد قام بتوحيد ربط الأجهزة، فإن MCP ستوفر نمطًا موحدًا من "اللغة" لنماذج الذكاء الاصطناعي للوصول إلى البيانات والأدوات الخارجية. من خلال هذه الواجهة المشتركة، ستتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة من تجاوز قيود الجزر المعلوماتية، والحصول على المعلومات السياقية اللازمة، وتقديم إجابات أكثر صلة وفائدة.
كيف تعمل MCP؟ "المترجم" العام للأدوات والبيانات
لخفض عتبة التقنية، اعتمد MCP على هيكل Client-Server (العميل-الخادم) البديهي.
يمكن تصور MCP كـ "مترجم" يعمل كمنسق مركزي: في أحد الطرفين تطبيقات الذكاء الاصطناعي (العميل)، مثل روبوتات الدردشة، محررات ذكية أو أي برمجيات تحتاج إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي؛ وفي الطرف الآخر هي البيانات أو الخدمات (الخادم)، مثل قواعد بيانات الشركة، خدمات التخزين السحابي، خدمات البريد الإلكتروني أو أي أدوات خارجية.
يمكن للمطورين كتابة خادم MCP (برنامج خفيف) لمصدر بيانات معين، بحيث يقدم تلك البيانات أو الوظائف بتنسيق قياسي؛ في نفس الوقت، يمكن لعميل MCP المدمج في تطبيق AI التواصل مع الخادم وفقًا للبروتوكول.
تكمن روعة هذا التصميم في أن نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه لا يحتاج إلى استدعاء أي واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات بشكل مباشر، بل يكفي أن يقدم طلبًا من خلال عميل MCP، حيث يعمل خادم MCP كوسيط، ويترجم "نية" الذكاء الاصطناعي إلى عمليات محددة تتعلق بالخدمات المقابلة، ثم ينفذها ويعيد النتائج إلى الذكاء الاصطناعي. العملية بأكملها طبيعية للغاية بالنسبة للمستخدمين، حيث يمكنهم إعطاء أوامر لمساعد الذكاء الاصطناعي بلغة يومية، وكل تفاصيل التواصل الأخرى تتم إدارتها من قبل MCP في الخلفية.
خذ مثالًا محددًا للتوضيح: افترض أنك ترغب في أن يساعدك مساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة رسائل Gmail. أولاً، يمكنك تثبيت خادم MCP الخاص بـ Gmail، ومن خلال عملية تفويض OAuth القياسية، يمكنك منح هذا الخادم حق الوصول إلى حساب Gmail الخاص بك.
بعد ذلك، أثناء محادثتك مع مساعد الذكاء الاصطناعي، يمكنك أن تسأل: "ساعدني في البحث عن رسائل البريد الإلكتروني غير المقروءة التي أرسلها المدير حول تقرير الربع؟" سيتعرف نموذج الذكاء الاصطناعي على أن هذه مهمة استعلام عن البريد الإلكتروني، وبالتالي سيستخدم بروتوكول MCP لإصدار طلب بحث إلى خادم Gmail. يستخدم خادم MCP بيانات الاعتماد المصرح بها المخزنة مسبقًا لزيارة واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Gmail للبحث عن البريد الإلكتروني، ثم يعيد النتائج إلى الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي بتنظيم المعلومات والإجابة عليك بلغة طبيعية حول ملخص البريد الإلكتروني الذي تم العثور عليه. وبالمثل، إذا قلت بعد ذلك "يرجى حذف جميع رسائل البريد الإلكتروني التسويقية من الأسبوع الماضي"، سيقوم الذكاء الاصطناعي بإرسال تعليمات إلى الخادم من خلال بروتوكول MCP لتنفيذ عملية حذف البريد.
في جميع مراحل العملية، لا تحتاج إلى فتح Gmail مباشرة، بل يمكنك إتمام مهام مراجعة البريد وحذفه فقط من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي. هذه هي التجربة القوية التي يقدمها MCP: حيث يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بالاتصال مباشرة بعمليات التطبيقات اليومية من خلال "جسر السياق".
من الجدير بالذكر أن MCP يدعم التفاعل الثنائي الاتجاه، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي "قراءة" البيانات الخارجية، ويمكنه أيضًا تنفيذ إجراءات خارجية من خلال الأدوات (مثل إضافة أحداث إلى التقويم، إرسال بريد إلكتروني، إلخ). يشبه هذا أن الذكاء الاصطناعي ليس فقط لديه "الكتب" من البيانات، بل يأتي أيضًا مع "صندوق أدوات" قابل للاستخدام. من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات ذاتية في الوقت المناسب لاستخدام أداة معينة لإنجاز المهام، مثل استدعاء أداة استعلام قاعدة البيانات تلقائيًا للحصول على البيانات عند الإجابة على أسئلة البرمجة. تتيح هذه المرونة في الحفاظ على السياق للذكاء الاصطناعي التبديل بين أدوات ومجموعات البيانات المختلفة مع تذكر الخلفية ذات الصلة، مما يزيد من كفاءة حل المهام المعقدة.
الخصائص الأربع لـ MCP
تجذب MCP الانتباه لأنها تجمع بين العديد من مبادئ التصميم مثل الانفتاح، والتوحيد القياسي، والتجزئة، مما يجعل التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والعالم الخارجي أكثر تقدمًا. فيما يلي بعض الميزات المهمة لـ MCP:
المعايير المفتوحة: MCP هي بروتوكول مواصفات تم إصدارها بشكل مفتوح المصدر. يمكن لأي شخص الاطلاع على تفاصيل المواصفات وتنفيذها. تعني هذه الانفتاحية أنها ليست مملوكة لأي شركة واحدة، مما يقلل من مخاطر الربط بمنصة معينة. يمكن للمطورين استثمار الموارد في MCP بثقة، لأنه بمجرد اعتماده، حتى عند التبديل بين مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي أو النماذج، يمكن للنماذج الجديدة استخدام نفس واجهة MCP. بعبارة أخرى، يعزز MCP التوافق بين نماذج الماركات المختلفة، ويتجنب قفل الموردين، مما يوفر المزيد من المرونة.
تطوير واحد، يستخدم في مجالات متعددة: في الماضي، لم يكن بإمكان المطورين تطبيق الإضافات أو التكاملات التي تم إنشاؤها لنموذج AI معين على نموذج آخر مباشرة؛ ولكن مع MCP، يمكن إعادة استخدام نفس موصل البيانات بواسطة أدوات AI متعددة. على سبيل المثال، لا تحتاج إلى كتابة برنامج تكامل خاص لربط Google Drive لكل من ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بل يكفي أن تقدم «خادم Google Drive» يتبع معيار MCP، وسيتمكن كلاهما من الاتصال واستخدامه. وهذا لا يوفر فقط تكاليف تطوير وصيانة أقل، بل يجعل نظام أدوات AI البيئي أكثر ازدهارًا: يمكن للمجتمع مشاركة أنواع مختلفة من وحدات تكامل MCP، ويمكن للنماذج الجديدة الاستفادة مباشرة من الأدوات الغنية الموجودة.
السياق والأدوات: يغطي MCP ، المسمى بروتوكول السياق النموذجي ، في الواقع مجموعة متنوعة من أشكال توفير المعلومات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وفقا للمواصفات ، يمكن لخادم MCP توفير ثلاثة أنواع من "(primitive) البدائية" ليستخدمها الذكاء الاصطناعي: أحدهما هو "موجه" (موجه) ، والذي يمكن فهمه على أنه تعليمات أو قالب محدد مسبقا لتوجيه أو تقييد سلوك الذكاء الاصطناعي ؛ والثاني هو "المورد" ، والذي يشير إلى البيانات المنظمة ، مثل محتوى الملف ، وجداول البيانات ، وما إلى ذلك ، والتي يمكن استخدامها مباشرة كسياق لإدخال الذكاء الاصطناعي ؛ أخيرا ، هناك "الأداة" ، وهي وظيفة أو إجراء يمكن تنفيذه ، مثل الاستعلام عن قاعدة البيانات وإرسال رسائل البريد الإلكتروني كما هو مذكور أعلاه. وبالمثل ، يتم تعريف اثنين من الأوليات على جانب العميل الذكاء الاصطناعي: "الجذر" و "أخذ العينات". يوفر الجذر نقطة دخول الخادم إلى نظام ملفات العميل (على سبيل المثال ، السماح للخادم بالقراءة والكتابة إلى الملفات المحلية للمستخدم) ، بينما يسمح Sampling للخادم بطلب إنشاء نص إضافي من الذكاء الاصطناعي لسلوك "التكرار الذاتي للنموذج" المتقدم. على الرغم من أن هذه التفاصيل الفنية لا تتطلب من المستخدم العادي البحث فيها ، إلا أن هذا التصميم يوضح التفكير المعياري ل MCP: تقسيم العناصر اللازمة الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع العالم الخارجي إلى أنواع مختلفة للتوسع والتحسين في المستقبل. على سبيل المثال ، وجد فريق Anthropic أن تقسيم المفهوم التقليدي ل "استخدام الأداة" إلى أنواع مثل Prompt و Resource يساعد الذكاء الاصطناعي التمييز بوضوح بين النوايا المختلفة والاستفادة بشكل أكثر فعالية من المعلومات السياقية.
اعتبارات الأمان والتفويض: تم تصميم هيكل MCP مع مراعاة سلامة البيانات وإدارة الأذونات. تتطلب جميع خوادم MCP عادةً إذن المستخدم قبل الوصول إلى البيانات الحساسة (مثل المثال السابق لـ Gmail الذي يحصل على الرمز عبر OAuth) لتعمل. في النسخة الجديدة من معايير MCP، تم إدخال عملية مصادقة قياسية مبنية على OAuth 2.1 كجزء من البروتوكول، لضمان أن الاتصال بين العميل والخادم يمر عبر تحقق وتفويض مناسبين. بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة لبعض العمليات عالية المخاطر، توصي MCP بالحفاظ على آلية مراجعة بشرية ضمن الحلقة - بمعنى أنه عندما تحاول الذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءات حاسمة، يجب أن تتاح الفرصة للمستخدم لتأكيد أو رفض ذلك. تظهر هذه المبادئ التصميمية اهتمام فريق MCP بالأمان، مع الأمل في توسيع وظائف الذكاء الاصطناعي مع تجنب إدخال نقاط خطر جديدة بشكل مفرط.
ردود الفعل الأولية من الأوساط الأكاديمية ومجتمع المطورين
بعد ظهور MCP، أثار ذلك نقاشات حماسية في مجال التكنولوجيا ومجتمع المطورين على الفور. تُظهر الصناعة عمومًا توقعات ودعماً كبيرين لهذه المعيار المفتوح.
على سبيل المثال، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، في منشور بتاريخ مارس 2025، أن OpenAI ستضيف دعمًا لمعيار Anthropic MCP في منتجاتها. وهذا يعني أن المساعد الشهير ChatGPT سيكون قادرًا في المستقبل أيضًا على الوصول إلى مصادر البيانات المتنوعة من خلال MCP، مما يظهر اتجاه تعاون مختبرين AI كبيرين لتعزيز معيار مشترك. وقال: "الجميع يحب MCP، ونحن سعداء بإضافة الدعم له في جميع المنتجات".
في الواقع، قامت OpenAI بدمج MCP ضمن مجموعة تطوير Agents الخاصة بها، وتخطط قريبًا لتقديم الدعم في تطبيق ChatGPT لسطح المكتب وواجهة برمجة التطبيقات للردود. تُعتبر هذه التصريحات علامة بارزة مهمة في نظام MCP البيئي.
لا تقتصر الانتباه على الشركات الرائدة فقط، بل كان هناك رد فعل حار من مجتمع المطورين تجاه MCP. على منتدى Hacker News التقني، جذبت مناقشات ذات صلة مئات التعليقات في فترة زمنية قصيرة. ينظر العديد من المطورين إلى MCP على أنها "واجهة أدوات المكونات الإضافية LLM الموحدة التي ظهرت أخيرًا"، معربين عن اعتقادهم أنها لم تقدم ميزات جديدة بالكامل، ولكن من خلال الواجهة الموحدة، من المتوقع أن تقلل بشكل كبير من العمل المتكرر في إعادة اختراع العجلة. وقد لخص أحد المستخدمين الفكرة بشكل مجازي: "باختصار، MCP تحاول استخدام آلية استدعاء الأدوات/الدوال القديمة، لإدخال واجهة مكونات إضافية معيارية وعامة لـ LLM. إنها لا تضيف قدرات جديدة، بل تأمل في حل مشكلة التكامل N×M، مما يسمح بتطوير المزيد من الأدوات لاستخدامها." تشير هذه النظرة إلى جوهر قيمة MCP: أنها تكمن في التوحيد القياسي وليس في الابتكار الوظيفي، لكن التوحيد القياسي نفسه له تأثير كبير على النظام البيئي.
في الوقت نفسه، كان هناك مطورون قد طرحوا تساؤلات واقتراحات في البداية. على سبيل المثال، أبلغ البعض عن أن الوثائق الرسمية لم تكن واضحة بما يكفي في تعريف مصطلح "上下文 (context)"، معربين عن أملهم في رؤية المزيد من الأمثلة العملية لفهم ما يمكن أن تفعله MCP. كما كان مهندسو Anthropic نشطين في الردود خلال المناقشات، حيث أوضحوا قائلين: "الهدف من MCP هو جلب ما يهمك إلى أي تطبيق LLM مزود بعميل MCP. يمكنك اعتبار هيكل قاعدة البيانات كمورد يمكن تقديمه للنموذج (حتى يتمكن من الوصول إليه في أي وقت أثناء المحادثة)، كما يمكنك تقديم أداة لاستعلام قاعدة البيانات. وبهذه الطريقة، يمكن للنموذج أن يقرر بنفسه متى يستخدم هذه الأداة للإجابة على الأسئلة." من خلال هذا الشرح، أصبح العديد من المطورين أكثر فهمًا لعملية MCP. بشكل عام، فإن موقف المجتمع تجاه MCP هو متفائل بحذر، حيث يرون أنه يمتلك القدرة على أن يصبح معيارًا مشتركًا في الصناعة، على الرغم من الحاجة إلى وقت لمراقبة نضجه وفوائده العملية.
من الجدير بالذكر أن MCP جذبت مجموعة من المستخدمين الأوائل بعد فترة وجيزة من إطلاقها. على سبيل المثال، قامت شركة الدفع Block (المعروفة سابقًا باسم Square) ومنصة الوسائط المتعددة Apollo بدمج MCP في أنظمتها الداخلية؛ كما أعلنت شركات أدوات المطورين مثل Zed وReplit وCodeium وSourcegraph أنها تتعاون مع MCP لتعزيز وظائف الذكاء الاصطناعي على منصاتها.
أشاد المدير الفني لـ Block علنًا قائلاً: "التقنية المفتوحة مثل MCP تشبه بناء جسر للذكاء الاصطناعي نحو التطبيقات الواقعية، مما يجعل الابتكار أكثر انفتاحًا وشفافية وجذوره في التعاون." ومن هنا، يتضح أن الصناعة، من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة، تُظهر اهتمامًا كبيرًا بـ MCP، ويتشكل اتجاه متزايد للتعاون بين المجالات. كما رحب مايك كريجر، رئيس المنتجات في Anthropic، بانضمام OpenAI في منشور على وسائل التواصل الاجتماعي، وكشف أن "MCP كمعيار مفتوح مزدهر، لديه آلاف من التكاملات قيد التنفيذ، والنظام البيئي يستمر في النمو." وتظهر هذه التعليقات الإيجابية أن MCP حققت مستوى معين من الاعتراف منذ إطلاقها.
التحديات والقيود الأربعة التي قد تواجه MCP
على الرغم من أن آفاق MCP تبدو واعدة، إلا أن هناك بعض التحديات والقيود التي يجب التغلب عليها في الترويج والاستخدام:
تعميم وتوافق النماذج: لتحقيق أقصى قيمة لـ MCP، يجب أن يكون هناك المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تدعم هذا المعيار. حاليًا، أبدت سلسلة Anthropic Claude وبعض منتجات OpenAI دعمها، وأعلنت مايكروسوفت أيضًا عن إطلاق تكاملات ذات صلة لـ MCP (مثل توفير خادم MCP لتمكين الذكاء الاصطناعي من استخدام المتصفح). ومع ذلك، يبقى أن نرى ما إذا كانت اللاعبين الرئيسيين الآخرين مثل جوجل وMeta ومختلف النماذج مفتوحة المصدر سيتبعون ذلك بالكامل. إذا ظهرت انقسامات في المعيار في المستقبل (مثل اقتراح كل شركة بروتوكولات مختلفة)، فسيكون من الصعب تحقيق الغرض من المعايير المفتوحة بالكامل. لذلك، يتطلب تعميم MCP توافق الصناعة، وقد يتطلب حتى تدخل منظمات المعايير للتنسيق، لضمان التوافق الحقيقي والتواصل بين النماذج المختلفة.
صعوبة التنفيذ والنشر: بالنسبة للمطورين ، على الرغم من أن MCP يزيل مشكلة كتابة مجموعات متعددة من برامج التكامل ، إلا أن التنفيذ الأولي لا يزال يتطلب وقتا للتعلم والتطوير. تتضمن كتابة خادم MCP فهم اتصال JSON-RPC والمفاهيم البدائية والتفاعل مع الخدمات المستهدفة. قد لا تملك بعض الفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم الموارد اللازمة للتطوير بمفردها لفترة من الوقت. ومع ذلك ، فإن الخبر السار هو أن Anthropic يوفر بالفعل مجموعات SDK وعينة من التعليمات البرمجية مثل Python و TypeScript لتسهيل بدء المطورين بسرعة. يواصل المجتمع أيضا إصدار موصلات MCP مسبقة الصنع ، والتي تغطي الأدوات الشائعة مثل Google Drive و Slack و GitHub وما إلى ذلك. حتى أن هناك خدمات سحابية (مثل Cloudflare) توفر النشر بنقرة واحدة لخوادم MCP ، مما يبسط عملية إعداد MCP على الخوادم البعيدة. لذلك ، مع نضوج سلسلة الأدوات ، من المتوقع أن تنخفض عتبة تنفيذ MCP تدريجيا. ومع ذلك ، في الفترة الانتقالية الحالية ، لا تزال الشركات بحاجة إلى تقييم تكاليف التطوير وتوافق النظام وعوامل أخرى عند إدخال MCP.
الأمان والتحكم في الأذونات: إن منح نماذج الذكاء الاصطناعي حرية استدعاء البيانات الخارجية والأدوات التشغيلية يأتي مع مخاطر أمنية جديدة. الأول هو أمان بيانات اعتماد الوصول: تحتاج خوادم MCP عادة إلى حفظ بيانات الاعتماد للخدمات المختلفة (مثل رموز OAuth) لإجراء العمليات نيابة عن المستخدمين. إذا سرقت بيانات الاعتماد هذه من قبل أشخاص عديمي الضمير ، فقد يقوم المهاجم بإعداد خادم MCP الخاص به لانتحال شخصية المستخدم ، ثم الوصول إلى جميع بيانات المستخدم ، مثل قراءة جميع رسائل البريد الإلكتروني وإرسال الرسائل وسرقة المعلومات الحساسة على دفعات. نظرا لأن هذا الهجوم يستغل قناة API شرعية ، فقد يتجاوز تنبيهات تسجيل الدخول عن بعد التقليدية دون اكتشاف. والثاني هو حماية خادم MCP نفسه: كوسيط يجمع مفاتيح خدمة متعددة ، بمجرد اختراق خادم MCP ، يمكن للمهاجم الوصول إلى جميع الخدمات المتصلة ، مع عواقب لا يمكن تصورها. وقد وصف هذا بأنه "سرقة مفاتيح مملكة بأكملها بنقرة واحدة" ، خاصة في بيئة المؤسسة حيث يمكن لنقطة فشل واحدة أن تسمح للمهاجمين بالقيادة مباشرة إلى أنظمة داخلية متعددة. هناك أيضا تهديد جديد لهجمات الحقن الفوري: قد يخدع المهاجمون الذكاء الاصطناعي لتنفيذ إجراءات ضارة عن غير قصد عن طريق إخفاء تعليمات خاصة في الملفات أو الرسائل. على سبيل المثال ، يحتوي البريد الإلكتروني الذي يبدو عاديا على أمر مخفي ، وعندما يقرأ مساعد الذكاء الاصطناعي محتوى البريد الإلكتروني ، يتم تشغيل الأمر المخفي المزروع ، مما يسمح الذكاء الاصطناعي بتنفيذ إجراءات غير مصرح بها من خلال MCP (مثل نقل المستندات السرية سرا). نظرا لأن المستخدمين غالبا ما يكونون غير مدركين لوجود مثل هذه التعليمات المشفرة ، فإن الحدود الأمنية التقليدية بين "قراءة المحتوى" و "تنفيذ الإجراءات" غير واضحة هنا ، مما يخلق مخاطر محتملة. أخيرا ، تعد المجموعة الواسعة من الأذونات مصدر قلق أيضا: من أجل جعل الذكاء الاصطناعي مرونة لإكمال مجموعة متنوعة من المهام ، غالبا ما تطلب خوادم MCP تفويضا واسعا (مثل تقدير القراءة والكتابة على الرسائل ، بدلا من الاستعلامات فقط). إلى جانب حقيقة أن MCP تدير مركزيا زيارات للعديد من الخدمات ، في حالة حدوث خرق للبيانات ، يمكن للمهاجمين تحليل البيانات من مصادر متعددة للحصول على خصوصية مستخدم أكثر شمولا ، أو حتى مشغلي MCP الشرعيين قد يسيئون استخدام البيانات عبر الخدمات لإنشاء ملف تعريف مستخدم كامل. بشكل عام ، يوفر MCP الراحة أثناء إعادة تشكيل نموذج الأمان الأصلي ، مما يتطلب من كل من المطورين والمستخدمين أن يكونوا أكثر وعيا بالمخاطر. في عملية الترويج ل MCP ، ستكون كيفية تطوير أفضل ممارسات الأمان السليمة (مثل التحكم الأكثر تفصيلا في الأذونات ، وحماية بيانات الاعتماد المعززة ، وآلية الإشراف على سلوك الذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك) قضية مهمة.
تطور المواصفات والحوكمة: كمعيار ناشئ ، يمكن تعديل تفاصيل مواصفات MCP وترقيتها كتعليقات من تطبيقات العالم الحقيقي. في الواقع ، أصدرت Anthropic إصدارا محدثا من مواصفات MCP في مارس 2025 ، حيث أدخلت تحسينات مثل مصادقة OAuth القياسية المذكورة أعلاه ، والاتصال الفوري ثنائي الاتجاه ، وطلبات الدفعات ، والمزيد لتعزيز الأمان والتوافق. في المستقبل ، قد يتم توسيع وحدات وظيفية جديدة مع انضمام المزيد من المشاركين. وتشكل كيفية تنسيق تطور المعايير في المجتمع المفتوح تحديا أيضا: فهناك حاجة إلى وجود آليات حوكمة واضحة لتحديد اتجاه المعايير، والحفاظ على التوافق مع الإصدارات السابقة، وتلبية المتطلبات الجديدة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على الشركات أيضا الانتباه إلى اتساق الإصدار عند اعتماد MCP للتأكد من أن العميل والخادم يتبعان نفس الإصدار من البروتوكول ، وإلا فقد يحدث اتصال ضعيف. ومع ذلك ، يمكن أن يشير تطور هذه البروتوكولات الموحدة إلى تاريخ تطوير معايير الإنترنت ويتم تحسينه تدريجيا في ظل إجماع المجتمع. مع نضوج MCPs ، لدينا الفرصة لرؤية مجموعات عمل مخصصة أو منظمات معايير تقود صيانتها على المدى الطويل ، مما يضمن أن هذا المعيار المفتوح يخدم دائما الصالح العام للنظام البيئي الذكاء الاصطناعي بأكمله.
إمكانات MCP المستقبلية وآفاق التطبيق
مع النظر إلى المستقبل، قد تلعب بروتوكول سياق النموذج (MCP) دورًا أساسيًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تأثيرات متعددة الجوانب:
التعاون متعدد النماذج والذكاء الاصطناعي المعياري: مع انتشار MCP، قد نشهد المزيد من التنسيق السلس بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. من خلال MCP، يمكن لمساعد ذكاء اصطناعي معين الاستفادة بسهولة من الخدمات المقدمة من نظام ذكاء اصطناعي آخر. على سبيل المثال، يمكن لنموذج المحادثة النصية استدعاء قدرة نموذج التعرف على الصور عبر MCP (ببساطة من خلال تغليف الأخير كأداة MCP)، لتحقيق تكامل المزايا بين النماذج. قد لا تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية تعتمد على نموذج واحد فقط، بل تتكون من عدة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين يتعاونون مع بعضهم البعض عبر بروتوكولات موحدة. هذا مشابه قليلاً لهندسة البرمجيات المعتمدة على الخدمات الصغيرة: حيث تقوم كل خدمة (نموذج) بأداء دورها، وتتواصل وتتعاون عبر واجهات موحدة، لتشكيل كيان أقوى.
النظام البيئي للأدوات المزدهرة: أنشأت MCP "فتحة" مشتركة لأدوات الذكاء الاصطناعي ، والتي من المتوقع أن تولد نظاما بيئيا مزدهرا لأدوات الطرف الثالث. بدأ مجتمع المطورين بالفعل في المساهمة بموصلات MCP المختلفة ، وبمجرد ظهور خدمات رقمية جديدة ، قد يقوم شخص ما قريبا بتطوير وحدة MCP المقابلة. في المستقبل ، قد يحتاج المستخدمون الذين يريدون مساعدي الذكاء الاصطناعي لدعم ميزة جديدة فقط إلى تنزيل أو تمكين مكون MCP الإضافي الجاهز دون انتظار دعم التطوير الرسمي من بائع الذكاء الاصطناعي. يشبه هذا النموذج البيئي إلى حد ما متجر التطبيقات للهواتف الذكية ، باستثناء أن "التطبيق" هنا هو أداة أو مصدر للبيانات الذكاء الاصطناعي لاستخدامها. بالنسبة للمؤسسات ، يمكنهم أيضا إنشاء مكتبة أدوات MCP الداخلية الخاصة بهم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي سيتم مشاركتها من قبل الإدارات المختلفة ، وتشكيل نظام بيئي الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة تدريجيا. على المدى الطويل ، مع استثمار عدد كبير من المطورين ، فإن ثراء النظام البيئي MCP سيحسن بشكل كبير حدود التطبيق لمساعدي الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح الذكاء الاصطناعي بالاندماج حقا في سيناريوهات الأعمال الأكثر تنوعا والحياة اليومية.
أشكال جديدة من التعاون في مجال التقييس: يخبرنا التاريخ أن المعايير الموحدة غالبا ما تؤدي إلى ابتكار متفجر - تماما كما يتم توصيل الإنترنت بواسطة بروتوكولات مثل TCP / IP و HTTP والمزيد. باعتبارها واحدة من البروتوكولات الرئيسية في عصر الذكاء الاصطناعي ، فإن MCP لديها القدرة على تعزيز التعاون والقواسم المشتركة في الصناعة فيما يتعلق بأدوات الذكاء الاصطناعي. والجدير بالذكر أن Anthropic تتخذ نهجا تعاونيا مفتوح المصدر للترويج ل MCP وتشجع المطورين على العمل معا لتحسين البروتوكول. في المستقبل ، قد نرى المزيد من الشركات والمؤسسات البحثية تشارك في تطوير معايير MCP لجعلها أفضل. في الوقت نفسه ، يقلل التوحيد القياسي من حاجز دخول فرق بدء التشغيل لدخول سوق الأدوات الذكاء الاصطناعي: يمكن للشركات الناشئة التركيز على بناء أدوات إبداعية ، لأنه من خلال MCP ، يمكن بشكل طبيعي استدعاء منتجاتها من قبل العديد من مساعدي الذكاء الاصطناعي ، بدلا من الاضطرار إلى التكيف مع منصات متعددة. سيؤدي ذلك إلى تسريع ازدهار الأدوات الذكاء الاصطناعي ، مما يخلق دائرة حميدة.
قفزة في قدرات مساعد الذكاء الاصطناعي: بشكل عام ، سيجلب MCP ترقية لقدرات مساعد الذكاء الاصطناعي. من خلال البروتوكولات السياقية للتوصيل والتشغيل ، سيتمكن مساعدو الذكاء الاصطناعي المستقبليون من الوصول إلى جميع الموارد الرقمية التي يمتلكها المستخدم بالفعل "، من الأجهزة الشخصية إلى الخدمات السحابية ، ومن البرامج المكتبية إلى أدوات التطوير. هذا يعني أنه يمكن الذكاء الاصطناعي فهم الوضع الحالي للمستخدم بشكل أفضل ، والمعلومات الموجودة ، وتقديم مساعدة أكثر صلة. على سبيل المثال ، يمكن لمساعد تحليلات الأعمال الاتصال بالأنظمة المالية والتقويمات ورسائل البريد الإلكتروني في نفس الوقت ، وتجميع المعلومات لتنبيهك بشكل استباقي إلى التغييرات المهمة ؛ أو ، بالإضافة إلى قراءة قاعدة التعليمات البرمجية ، يمكن ل الذكاء الاصطناعي برمجة المطور أيضا الوصول إلى أدوات إدارة المشروع وسجلات سلسلة المناقشة ، ليصبح حقا شريكا ذكيا يفهم سياق التطوير بأكمله. لن يقوم مساعدو الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط والوظائف بالدردشة فقط للإجابة على الأسئلة ، ولكن يمكنهم أداء مهام معقدة وتوصيل الخدمات المختلفة ، ليصبحوا مساعدين لا غنى عنهم في عملنا وحياتنا.
بصفة عامة، يعد بروتوكول سياق النموذج (MCP) معيارًا مفتوحًا ناشئًا، يقوم بمد جسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي والعالم الخارجي. إنه يظهر لنا اتجاهًا: سيتجه مساعدو الذكاء الاصطناعي من العزلة إلى التعاون الشبكي. بالطبع، إن تطبيق التقنيات الجديدة ليس عملية سهلة، ولا يزال MCP يحتاج إلى وقت للتحقق من استقراره وأمانه، ويجب على جميع الأطراف العمل معًا لوضع أفضل الممارسات. ومع ذلك، من المؤكد أن التوحيد والتعاون هما أحد الاتجاهات الحتمية لتطور الذكاء الاصطناعي. في المستقبل القريب، عندما نستخدم مساعدي الذكاء الاصطناعي لإتمام مهام معقدة، قد لا نلاحظ وجود MCP - تمامًا كما لم نعد بحاجة لفهم كيفية عمل HTTP عند تصفحنا للإنترنت اليوم. ولكن، إن هذه البروتوكولات المدفونة خلف الكواليس هي التي تشكل وتدعم ازدهار النظام البيئي بأكمله. إن المبادئ التي يمثلها MCP ستدفع الذكاء الاصطناعي ليصبح أكثر تكاملًا في الحياة الرقمية للبشر، مما يفتح فصلًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
هذه المقالة عن واجهة USB-C في عالم الذكاء الاصطناعي: ما هو بروتوكول سياق النموذج (MCP)؟ تفسير بروتوكول السياق العالمي لمساعدي الذكاء الاصطناعي ظهر لأول مرة في Chain News ABMedia.
شاهد النسخة الأصلية
المحتوى هو للمرجعية فقط، وليس دعوة أو عرضًا. لا يتم تقديم أي مشورة استثمارية أو ضريبية أو قانونية. للمزيد من الإفصاحات حول المخاطر، يُرجى الاطلاع على إخلاء المسؤولية.
واجهة USB-C في عالم الذكاء الاصطناعي: ما هو بروتوكول السياق النموذجي (MCP)؟ تفسير بروتوكول السياق العام لمساعدي الذكاء الاصطناعي
تزداد ذكاءات الاصطناعية (AI) ذكاءً، لكن هل فكرت يومًا: لماذا لا يمكنهم قراءة مستنداتك مباشرة، أو تصفح بريدك الإلكتروني، أو زيارة قواعد بيانات الشركات، لتقديم إجابات أكثر ملاءمة لاحتياجاتك؟ السبب هو أن نماذج الذكاء الاصطناعي الحالية غالبًا ما تكون محصورة في منصاتها الخاصة، مما يجعل من الصعب الاتصال بمصادر البيانات أو الأدوات المختلفة. بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح جديد تم إنشاؤه لحل هذه المشكلة.
باختصار ، يشبه MCP "واجهة مشتركة" لمساعدي الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح لنماذج الذكاء الاصطناعي بالاتصال بشكل آمن وثنائي الاتجاه بالمعلومات والخدمات الخارجية التي تحتاجها. بعد ذلك ، سنقدم تعريف ووظيفة وفلسفة تصميم MCP بطريقة سهلة الفهم ، ونوضح كيف تعمل من خلال الاستعارات والأمثلة. بالإضافة إلى ذلك ، سنشارك ردود الفعل الأولية للمجتمع الأكاديمي والتنموي على MCP ، ونناقش تحديات وقيود MCP ، ونتطلع إلى إمكانات ودور MCP في تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية.
أصل MC وأهدافه: بناء جسر بيانات للذكاء الاصطناعي
مع الاستخدام الواسع النطاق للمساعدين الذكاء الاصطناعي ، استثمر الأشخاص من جميع مناحي الحياة الكثير من الموارد لتحسين قدرات النموذج ، لكن الفجوة بين النماذج والبيانات أصبحت عنق الزجاجة الرئيسي.
حاليًا، كلما أردنا من الذكاء الاصطناعي تعلم مصادر بيانات جديدة (مثل قواعد البيانات الجديدة، مستندات السحابة، أو الأنظمة الداخلية للشركات)، غالبًا ما نحتاج إلى إنشاء حلول تكامل مخصصة لكل منصة ذكاء اصطناعي ولكل أداة.
ليس فقط أن التطوير معقد وصعب الصيانة، بل يؤدي أيضًا إلى ما يسمى "م×ن مشكلة التكامل": إذا كان هناك M نوعًا مختلفًا من النماذج وN نوعًا مختلفًا من الأدوات، فإنه من الناحية النظرية سيحتاج إلى M×N تكاملًا مستقلًا، مما يجعل من شبه المستحيل التوسع مع الطلب. يبدو أن هذه الطريقة المجزأة تعيدنا إلى عصر لم تكن فيه أجهزة الكمبيوتر موحدة، حيث كان يتعين علينا تثبيت برامج تشغيل وواجهات مخصصة مع كل جهاز جديد، مما كان غير مريح للغاية.
تهدف MCP إلى كسر هذه الحواجز، وتوفير معايير عامة ومفتوحة لربط أنظمة الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات المختلفة. أطلقت شركة Anthropic MCP في نوفمبر 2024، مع الأمل في أن يتمكن المطورون من التواصل مع جميع المعلومات باستخدام بروتوكول قياسي بدلاً من تطوير "وصلات" لكل مصدر بيانات على حدة.
يشبهه البعض بشكل مجازي بأنه "واجهة USB-C" لعالم الذكاء الاصطناعي: كما أن معيار USB-C قد قام بتوحيد ربط الأجهزة، فإن MCP ستوفر نمطًا موحدًا من "اللغة" لنماذج الذكاء الاصطناعي للوصول إلى البيانات والأدوات الخارجية. من خلال هذه الواجهة المشتركة، ستتمكن نماذج الذكاء الاصطناعي الرائدة من تجاوز قيود الجزر المعلوماتية، والحصول على المعلومات السياقية اللازمة، وتقديم إجابات أكثر صلة وفائدة.
كيف تعمل MCP؟ "المترجم" العام للأدوات والبيانات
لخفض عتبة التقنية، اعتمد MCP على هيكل Client-Server (العميل-الخادم) البديهي.
يمكن تصور MCP كـ "مترجم" يعمل كمنسق مركزي: في أحد الطرفين تطبيقات الذكاء الاصطناعي (العميل)، مثل روبوتات الدردشة، محررات ذكية أو أي برمجيات تحتاج إلى مساعدة الذكاء الاصطناعي؛ وفي الطرف الآخر هي البيانات أو الخدمات (الخادم)، مثل قواعد بيانات الشركة، خدمات التخزين السحابي، خدمات البريد الإلكتروني أو أي أدوات خارجية.
يمكن للمطورين كتابة خادم MCP (برنامج خفيف) لمصدر بيانات معين، بحيث يقدم تلك البيانات أو الوظائف بتنسيق قياسي؛ في نفس الوقت، يمكن لعميل MCP المدمج في تطبيق AI التواصل مع الخادم وفقًا للبروتوكول.
تكمن روعة هذا التصميم في أن نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه لا يحتاج إلى استدعاء أي واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات بشكل مباشر، بل يكفي أن يقدم طلبًا من خلال عميل MCP، حيث يعمل خادم MCP كوسيط، ويترجم "نية" الذكاء الاصطناعي إلى عمليات محددة تتعلق بالخدمات المقابلة، ثم ينفذها ويعيد النتائج إلى الذكاء الاصطناعي. العملية بأكملها طبيعية للغاية بالنسبة للمستخدمين، حيث يمكنهم إعطاء أوامر لمساعد الذكاء الاصطناعي بلغة يومية، وكل تفاصيل التواصل الأخرى تتم إدارتها من قبل MCP في الخلفية.
خذ مثالًا محددًا للتوضيح: افترض أنك ترغب في أن يساعدك مساعد الذكاء الاصطناعي في معالجة رسائل Gmail. أولاً، يمكنك تثبيت خادم MCP الخاص بـ Gmail، ومن خلال عملية تفويض OAuth القياسية، يمكنك منح هذا الخادم حق الوصول إلى حساب Gmail الخاص بك.
بعد ذلك، أثناء محادثتك مع مساعد الذكاء الاصطناعي، يمكنك أن تسأل: "ساعدني في البحث عن رسائل البريد الإلكتروني غير المقروءة التي أرسلها المدير حول تقرير الربع؟" سيتعرف نموذج الذكاء الاصطناعي على أن هذه مهمة استعلام عن البريد الإلكتروني، وبالتالي سيستخدم بروتوكول MCP لإصدار طلب بحث إلى خادم Gmail. يستخدم خادم MCP بيانات الاعتماد المصرح بها المخزنة مسبقًا لزيارة واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بـ Gmail للبحث عن البريد الإلكتروني، ثم يعيد النتائج إلى الذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، يقوم الذكاء الاصطناعي بتنظيم المعلومات والإجابة عليك بلغة طبيعية حول ملخص البريد الإلكتروني الذي تم العثور عليه. وبالمثل، إذا قلت بعد ذلك "يرجى حذف جميع رسائل البريد الإلكتروني التسويقية من الأسبوع الماضي"، سيقوم الذكاء الاصطناعي بإرسال تعليمات إلى الخادم من خلال بروتوكول MCP لتنفيذ عملية حذف البريد.
في جميع مراحل العملية، لا تحتاج إلى فتح Gmail مباشرة، بل يمكنك إتمام مهام مراجعة البريد وحذفه فقط من خلال المحادثة مع الذكاء الاصطناعي. هذه هي التجربة القوية التي يقدمها MCP: حيث يقوم مساعد الذكاء الاصطناعي بالاتصال مباشرة بعمليات التطبيقات اليومية من خلال "جسر السياق".
من الجدير بالذكر أن MCP يدعم التفاعل الثنائي الاتجاه، حيث يمكن للذكاء الاصطناعي "قراءة" البيانات الخارجية، ويمكنه أيضًا تنفيذ إجراءات خارجية من خلال الأدوات (مثل إضافة أحداث إلى التقويم، إرسال بريد إلكتروني، إلخ). يشبه هذا أن الذكاء الاصطناعي ليس فقط لديه "الكتب" من البيانات، بل يأتي أيضًا مع "صندوق أدوات" قابل للاستخدام. من خلال MCP، يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ قرارات ذاتية في الوقت المناسب لاستخدام أداة معينة لإنجاز المهام، مثل استدعاء أداة استعلام قاعدة البيانات تلقائيًا للحصول على البيانات عند الإجابة على أسئلة البرمجة. تتيح هذه المرونة في الحفاظ على السياق للذكاء الاصطناعي التبديل بين أدوات ومجموعات البيانات المختلفة مع تذكر الخلفية ذات الصلة، مما يزيد من كفاءة حل المهام المعقدة.
الخصائص الأربع لـ MCP
تجذب MCP الانتباه لأنها تجمع بين العديد من مبادئ التصميم مثل الانفتاح، والتوحيد القياسي، والتجزئة، مما يجعل التفاعل بين الذكاء الاصطناعي والعالم الخارجي أكثر تقدمًا. فيما يلي بعض الميزات المهمة لـ MCP:
المعايير المفتوحة: MCP هي بروتوكول مواصفات تم إصدارها بشكل مفتوح المصدر. يمكن لأي شخص الاطلاع على تفاصيل المواصفات وتنفيذها. تعني هذه الانفتاحية أنها ليست مملوكة لأي شركة واحدة، مما يقلل من مخاطر الربط بمنصة معينة. يمكن للمطورين استثمار الموارد في MCP بثقة، لأنه بمجرد اعتماده، حتى عند التبديل بين مزودي خدمات الذكاء الاصطناعي أو النماذج، يمكن للنماذج الجديدة استخدام نفس واجهة MCP. بعبارة أخرى، يعزز MCP التوافق بين نماذج الماركات المختلفة، ويتجنب قفل الموردين، مما يوفر المزيد من المرونة.
تطوير واحد، يستخدم في مجالات متعددة: في الماضي، لم يكن بإمكان المطورين تطبيق الإضافات أو التكاملات التي تم إنشاؤها لنموذج AI معين على نموذج آخر مباشرة؛ ولكن مع MCP، يمكن إعادة استخدام نفس موصل البيانات بواسطة أدوات AI متعددة. على سبيل المثال، لا تحتاج إلى كتابة برنامج تكامل خاص لربط Google Drive لكل من ChatGPT من OpenAI وClaude من Anthropic، بل يكفي أن تقدم «خادم Google Drive» يتبع معيار MCP، وسيتمكن كلاهما من الاتصال واستخدامه. وهذا لا يوفر فقط تكاليف تطوير وصيانة أقل، بل يجعل نظام أدوات AI البيئي أكثر ازدهارًا: يمكن للمجتمع مشاركة أنواع مختلفة من وحدات تكامل MCP، ويمكن للنماذج الجديدة الاستفادة مباشرة من الأدوات الغنية الموجودة.
السياق والأدوات: يغطي MCP ، المسمى بروتوكول السياق النموذجي ، في الواقع مجموعة متنوعة من أشكال توفير المعلومات بمساعدة الذكاء الاصطناعي. وفقا للمواصفات ، يمكن لخادم MCP توفير ثلاثة أنواع من "(primitive) البدائية" ليستخدمها الذكاء الاصطناعي: أحدهما هو "موجه" (موجه) ، والذي يمكن فهمه على أنه تعليمات أو قالب محدد مسبقا لتوجيه أو تقييد سلوك الذكاء الاصطناعي ؛ والثاني هو "المورد" ، والذي يشير إلى البيانات المنظمة ، مثل محتوى الملف ، وجداول البيانات ، وما إلى ذلك ، والتي يمكن استخدامها مباشرة كسياق لإدخال الذكاء الاصطناعي ؛ أخيرا ، هناك "الأداة" ، وهي وظيفة أو إجراء يمكن تنفيذه ، مثل الاستعلام عن قاعدة البيانات وإرسال رسائل البريد الإلكتروني كما هو مذكور أعلاه. وبالمثل ، يتم تعريف اثنين من الأوليات على جانب العميل الذكاء الاصطناعي: "الجذر" و "أخذ العينات". يوفر الجذر نقطة دخول الخادم إلى نظام ملفات العميل (على سبيل المثال ، السماح للخادم بالقراءة والكتابة إلى الملفات المحلية للمستخدم) ، بينما يسمح Sampling للخادم بطلب إنشاء نص إضافي من الذكاء الاصطناعي لسلوك "التكرار الذاتي للنموذج" المتقدم. على الرغم من أن هذه التفاصيل الفنية لا تتطلب من المستخدم العادي البحث فيها ، إلا أن هذا التصميم يوضح التفكير المعياري ل MCP: تقسيم العناصر اللازمة الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع العالم الخارجي إلى أنواع مختلفة للتوسع والتحسين في المستقبل. على سبيل المثال ، وجد فريق Anthropic أن تقسيم المفهوم التقليدي ل "استخدام الأداة" إلى أنواع مثل Prompt و Resource يساعد الذكاء الاصطناعي التمييز بوضوح بين النوايا المختلفة والاستفادة بشكل أكثر فعالية من المعلومات السياقية.
اعتبارات الأمان والتفويض: تم تصميم هيكل MCP مع مراعاة سلامة البيانات وإدارة الأذونات. تتطلب جميع خوادم MCP عادةً إذن المستخدم قبل الوصول إلى البيانات الحساسة (مثل المثال السابق لـ Gmail الذي يحصل على الرمز عبر OAuth) لتعمل. في النسخة الجديدة من معايير MCP، تم إدخال عملية مصادقة قياسية مبنية على OAuth 2.1 كجزء من البروتوكول، لضمان أن الاتصال بين العميل والخادم يمر عبر تحقق وتفويض مناسبين. بالإضافة إلى ذلك، بالنسبة لبعض العمليات عالية المخاطر، توصي MCP بالحفاظ على آلية مراجعة بشرية ضمن الحلقة - بمعنى أنه عندما تحاول الذكاء الاصطناعي تنفيذ إجراءات حاسمة، يجب أن تتاح الفرصة للمستخدم لتأكيد أو رفض ذلك. تظهر هذه المبادئ التصميمية اهتمام فريق MCP بالأمان، مع الأمل في توسيع وظائف الذكاء الاصطناعي مع تجنب إدخال نقاط خطر جديدة بشكل مفرط.
ردود الفعل الأولية من الأوساط الأكاديمية ومجتمع المطورين
بعد ظهور MCP، أثار ذلك نقاشات حماسية في مجال التكنولوجيا ومجتمع المطورين على الفور. تُظهر الصناعة عمومًا توقعات ودعماً كبيرين لهذه المعيار المفتوح.
على سبيل المثال، أعلن الرئيس التنفيذي لشركة OpenAI، سام ألتمان، في منشور بتاريخ مارس 2025، أن OpenAI ستضيف دعمًا لمعيار Anthropic MCP في منتجاتها. وهذا يعني أن المساعد الشهير ChatGPT سيكون قادرًا في المستقبل أيضًا على الوصول إلى مصادر البيانات المتنوعة من خلال MCP، مما يظهر اتجاه تعاون مختبرين AI كبيرين لتعزيز معيار مشترك. وقال: "الجميع يحب MCP، ونحن سعداء بإضافة الدعم له في جميع المنتجات".
في الواقع، قامت OpenAI بدمج MCP ضمن مجموعة تطوير Agents الخاصة بها، وتخطط قريبًا لتقديم الدعم في تطبيق ChatGPT لسطح المكتب وواجهة برمجة التطبيقات للردود. تُعتبر هذه التصريحات علامة بارزة مهمة في نظام MCP البيئي.
لا تقتصر الانتباه على الشركات الرائدة فقط، بل كان هناك رد فعل حار من مجتمع المطورين تجاه MCP. على منتدى Hacker News التقني، جذبت مناقشات ذات صلة مئات التعليقات في فترة زمنية قصيرة. ينظر العديد من المطورين إلى MCP على أنها "واجهة أدوات المكونات الإضافية LLM الموحدة التي ظهرت أخيرًا"، معربين عن اعتقادهم أنها لم تقدم ميزات جديدة بالكامل، ولكن من خلال الواجهة الموحدة، من المتوقع أن تقلل بشكل كبير من العمل المتكرر في إعادة اختراع العجلة. وقد لخص أحد المستخدمين الفكرة بشكل مجازي: "باختصار، MCP تحاول استخدام آلية استدعاء الأدوات/الدوال القديمة، لإدخال واجهة مكونات إضافية معيارية وعامة لـ LLM. إنها لا تضيف قدرات جديدة، بل تأمل في حل مشكلة التكامل N×M، مما يسمح بتطوير المزيد من الأدوات لاستخدامها." تشير هذه النظرة إلى جوهر قيمة MCP: أنها تكمن في التوحيد القياسي وليس في الابتكار الوظيفي، لكن التوحيد القياسي نفسه له تأثير كبير على النظام البيئي.
في الوقت نفسه، كان هناك مطورون قد طرحوا تساؤلات واقتراحات في البداية. على سبيل المثال، أبلغ البعض عن أن الوثائق الرسمية لم تكن واضحة بما يكفي في تعريف مصطلح "上下文 (context)"، معربين عن أملهم في رؤية المزيد من الأمثلة العملية لفهم ما يمكن أن تفعله MCP. كما كان مهندسو Anthropic نشطين في الردود خلال المناقشات، حيث أوضحوا قائلين: "الهدف من MCP هو جلب ما يهمك إلى أي تطبيق LLM مزود بعميل MCP. يمكنك اعتبار هيكل قاعدة البيانات كمورد يمكن تقديمه للنموذج (حتى يتمكن من الوصول إليه في أي وقت أثناء المحادثة)، كما يمكنك تقديم أداة لاستعلام قاعدة البيانات. وبهذه الطريقة، يمكن للنموذج أن يقرر بنفسه متى يستخدم هذه الأداة للإجابة على الأسئلة." من خلال هذا الشرح، أصبح العديد من المطورين أكثر فهمًا لعملية MCP. بشكل عام، فإن موقف المجتمع تجاه MCP هو متفائل بحذر، حيث يرون أنه يمتلك القدرة على أن يصبح معيارًا مشتركًا في الصناعة، على الرغم من الحاجة إلى وقت لمراقبة نضجه وفوائده العملية.
من الجدير بالذكر أن MCP جذبت مجموعة من المستخدمين الأوائل بعد فترة وجيزة من إطلاقها. على سبيل المثال، قامت شركة الدفع Block (المعروفة سابقًا باسم Square) ومنصة الوسائط المتعددة Apollo بدمج MCP في أنظمتها الداخلية؛ كما أعلنت شركات أدوات المطورين مثل Zed وReplit وCodeium وSourcegraph أنها تتعاون مع MCP لتعزيز وظائف الذكاء الاصطناعي على منصاتها.
أشاد المدير الفني لـ Block علنًا قائلاً: "التقنية المفتوحة مثل MCP تشبه بناء جسر للذكاء الاصطناعي نحو التطبيقات الواقعية، مما يجعل الابتكار أكثر انفتاحًا وشفافية وجذوره في التعاون." ومن هنا، يتضح أن الصناعة، من الشركات الناشئة إلى الشركات الكبيرة، تُظهر اهتمامًا كبيرًا بـ MCP، ويتشكل اتجاه متزايد للتعاون بين المجالات. كما رحب مايك كريجر، رئيس المنتجات في Anthropic، بانضمام OpenAI في منشور على وسائل التواصل الاجتماعي، وكشف أن "MCP كمعيار مفتوح مزدهر، لديه آلاف من التكاملات قيد التنفيذ، والنظام البيئي يستمر في النمو." وتظهر هذه التعليقات الإيجابية أن MCP حققت مستوى معين من الاعتراف منذ إطلاقها.
التحديات والقيود الأربعة التي قد تواجه MCP
على الرغم من أن آفاق MCP تبدو واعدة، إلا أن هناك بعض التحديات والقيود التي يجب التغلب عليها في الترويج والاستخدام:
تعميم وتوافق النماذج: لتحقيق أقصى قيمة لـ MCP، يجب أن يكون هناك المزيد من نماذج الذكاء الاصطناعي والتطبيقات التي تدعم هذا المعيار. حاليًا، أبدت سلسلة Anthropic Claude وبعض منتجات OpenAI دعمها، وأعلنت مايكروسوفت أيضًا عن إطلاق تكاملات ذات صلة لـ MCP (مثل توفير خادم MCP لتمكين الذكاء الاصطناعي من استخدام المتصفح). ومع ذلك، يبقى أن نرى ما إذا كانت اللاعبين الرئيسيين الآخرين مثل جوجل وMeta ومختلف النماذج مفتوحة المصدر سيتبعون ذلك بالكامل. إذا ظهرت انقسامات في المعيار في المستقبل (مثل اقتراح كل شركة بروتوكولات مختلفة)، فسيكون من الصعب تحقيق الغرض من المعايير المفتوحة بالكامل. لذلك، يتطلب تعميم MCP توافق الصناعة، وقد يتطلب حتى تدخل منظمات المعايير للتنسيق، لضمان التوافق الحقيقي والتواصل بين النماذج المختلفة.
صعوبة التنفيذ والنشر: بالنسبة للمطورين ، على الرغم من أن MCP يزيل مشكلة كتابة مجموعات متعددة من برامج التكامل ، إلا أن التنفيذ الأولي لا يزال يتطلب وقتا للتعلم والتطوير. تتضمن كتابة خادم MCP فهم اتصال JSON-RPC والمفاهيم البدائية والتفاعل مع الخدمات المستهدفة. قد لا تملك بعض الفرق الصغيرة والمتوسطة الحجم الموارد اللازمة للتطوير بمفردها لفترة من الوقت. ومع ذلك ، فإن الخبر السار هو أن Anthropic يوفر بالفعل مجموعات SDK وعينة من التعليمات البرمجية مثل Python و TypeScript لتسهيل بدء المطورين بسرعة. يواصل المجتمع أيضا إصدار موصلات MCP مسبقة الصنع ، والتي تغطي الأدوات الشائعة مثل Google Drive و Slack و GitHub وما إلى ذلك. حتى أن هناك خدمات سحابية (مثل Cloudflare) توفر النشر بنقرة واحدة لخوادم MCP ، مما يبسط عملية إعداد MCP على الخوادم البعيدة. لذلك ، مع نضوج سلسلة الأدوات ، من المتوقع أن تنخفض عتبة تنفيذ MCP تدريجيا. ومع ذلك ، في الفترة الانتقالية الحالية ، لا تزال الشركات بحاجة إلى تقييم تكاليف التطوير وتوافق النظام وعوامل أخرى عند إدخال MCP.
الأمان والتحكم في الأذونات: إن منح نماذج الذكاء الاصطناعي حرية استدعاء البيانات الخارجية والأدوات التشغيلية يأتي مع مخاطر أمنية جديدة. الأول هو أمان بيانات اعتماد الوصول: تحتاج خوادم MCP عادة إلى حفظ بيانات الاعتماد للخدمات المختلفة (مثل رموز OAuth) لإجراء العمليات نيابة عن المستخدمين. إذا سرقت بيانات الاعتماد هذه من قبل أشخاص عديمي الضمير ، فقد يقوم المهاجم بإعداد خادم MCP الخاص به لانتحال شخصية المستخدم ، ثم الوصول إلى جميع بيانات المستخدم ، مثل قراءة جميع رسائل البريد الإلكتروني وإرسال الرسائل وسرقة المعلومات الحساسة على دفعات. نظرا لأن هذا الهجوم يستغل قناة API شرعية ، فقد يتجاوز تنبيهات تسجيل الدخول عن بعد التقليدية دون اكتشاف. والثاني هو حماية خادم MCP نفسه: كوسيط يجمع مفاتيح خدمة متعددة ، بمجرد اختراق خادم MCP ، يمكن للمهاجم الوصول إلى جميع الخدمات المتصلة ، مع عواقب لا يمكن تصورها. وقد وصف هذا بأنه "سرقة مفاتيح مملكة بأكملها بنقرة واحدة" ، خاصة في بيئة المؤسسة حيث يمكن لنقطة فشل واحدة أن تسمح للمهاجمين بالقيادة مباشرة إلى أنظمة داخلية متعددة. هناك أيضا تهديد جديد لهجمات الحقن الفوري: قد يخدع المهاجمون الذكاء الاصطناعي لتنفيذ إجراءات ضارة عن غير قصد عن طريق إخفاء تعليمات خاصة في الملفات أو الرسائل. على سبيل المثال ، يحتوي البريد الإلكتروني الذي يبدو عاديا على أمر مخفي ، وعندما يقرأ مساعد الذكاء الاصطناعي محتوى البريد الإلكتروني ، يتم تشغيل الأمر المخفي المزروع ، مما يسمح الذكاء الاصطناعي بتنفيذ إجراءات غير مصرح بها من خلال MCP (مثل نقل المستندات السرية سرا). نظرا لأن المستخدمين غالبا ما يكونون غير مدركين لوجود مثل هذه التعليمات المشفرة ، فإن الحدود الأمنية التقليدية بين "قراءة المحتوى" و "تنفيذ الإجراءات" غير واضحة هنا ، مما يخلق مخاطر محتملة. أخيرا ، تعد المجموعة الواسعة من الأذونات مصدر قلق أيضا: من أجل جعل الذكاء الاصطناعي مرونة لإكمال مجموعة متنوعة من المهام ، غالبا ما تطلب خوادم MCP تفويضا واسعا (مثل تقدير القراءة والكتابة على الرسائل ، بدلا من الاستعلامات فقط). إلى جانب حقيقة أن MCP تدير مركزيا زيارات للعديد من الخدمات ، في حالة حدوث خرق للبيانات ، يمكن للمهاجمين تحليل البيانات من مصادر متعددة للحصول على خصوصية مستخدم أكثر شمولا ، أو حتى مشغلي MCP الشرعيين قد يسيئون استخدام البيانات عبر الخدمات لإنشاء ملف تعريف مستخدم كامل. بشكل عام ، يوفر MCP الراحة أثناء إعادة تشكيل نموذج الأمان الأصلي ، مما يتطلب من كل من المطورين والمستخدمين أن يكونوا أكثر وعيا بالمخاطر. في عملية الترويج ل MCP ، ستكون كيفية تطوير أفضل ممارسات الأمان السليمة (مثل التحكم الأكثر تفصيلا في الأذونات ، وحماية بيانات الاعتماد المعززة ، وآلية الإشراف على سلوك الذكاء الاصطناعي ، وما إلى ذلك) قضية مهمة.
تطور المواصفات والحوكمة: كمعيار ناشئ ، يمكن تعديل تفاصيل مواصفات MCP وترقيتها كتعليقات من تطبيقات العالم الحقيقي. في الواقع ، أصدرت Anthropic إصدارا محدثا من مواصفات MCP في مارس 2025 ، حيث أدخلت تحسينات مثل مصادقة OAuth القياسية المذكورة أعلاه ، والاتصال الفوري ثنائي الاتجاه ، وطلبات الدفعات ، والمزيد لتعزيز الأمان والتوافق. في المستقبل ، قد يتم توسيع وحدات وظيفية جديدة مع انضمام المزيد من المشاركين. وتشكل كيفية تنسيق تطور المعايير في المجتمع المفتوح تحديا أيضا: فهناك حاجة إلى وجود آليات حوكمة واضحة لتحديد اتجاه المعايير، والحفاظ على التوافق مع الإصدارات السابقة، وتلبية المتطلبات الجديدة. بالإضافة إلى ذلك ، يجب على الشركات أيضا الانتباه إلى اتساق الإصدار عند اعتماد MCP للتأكد من أن العميل والخادم يتبعان نفس الإصدار من البروتوكول ، وإلا فقد يحدث اتصال ضعيف. ومع ذلك ، يمكن أن يشير تطور هذه البروتوكولات الموحدة إلى تاريخ تطوير معايير الإنترنت ويتم تحسينه تدريجيا في ظل إجماع المجتمع. مع نضوج MCPs ، لدينا الفرصة لرؤية مجموعات عمل مخصصة أو منظمات معايير تقود صيانتها على المدى الطويل ، مما يضمن أن هذا المعيار المفتوح يخدم دائما الصالح العام للنظام البيئي الذكاء الاصطناعي بأكمله.
إمكانات MCP المستقبلية وآفاق التطبيق
مع النظر إلى المستقبل، قد تلعب بروتوكول سياق النموذج (MCP) دورًا أساسيًا في تطبيقات الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى تأثيرات متعددة الجوانب:
التعاون متعدد النماذج والذكاء الاصطناعي المعياري: مع انتشار MCP، قد نشهد المزيد من التنسيق السلس بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة. من خلال MCP، يمكن لمساعد ذكاء اصطناعي معين الاستفادة بسهولة من الخدمات المقدمة من نظام ذكاء اصطناعي آخر. على سبيل المثال، يمكن لنموذج المحادثة النصية استدعاء قدرة نموذج التعرف على الصور عبر MCP (ببساطة من خلال تغليف الأخير كأداة MCP)، لتحقيق تكامل المزايا بين النماذج. قد لا تكون تطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية تعتمد على نموذج واحد فقط، بل تتكون من عدة وكلاء ذكاء اصطناعي متخصصين يتعاونون مع بعضهم البعض عبر بروتوكولات موحدة. هذا مشابه قليلاً لهندسة البرمجيات المعتمدة على الخدمات الصغيرة: حيث تقوم كل خدمة (نموذج) بأداء دورها، وتتواصل وتتعاون عبر واجهات موحدة، لتشكيل كيان أقوى.
النظام البيئي للأدوات المزدهرة: أنشأت MCP "فتحة" مشتركة لأدوات الذكاء الاصطناعي ، والتي من المتوقع أن تولد نظاما بيئيا مزدهرا لأدوات الطرف الثالث. بدأ مجتمع المطورين بالفعل في المساهمة بموصلات MCP المختلفة ، وبمجرد ظهور خدمات رقمية جديدة ، قد يقوم شخص ما قريبا بتطوير وحدة MCP المقابلة. في المستقبل ، قد يحتاج المستخدمون الذين يريدون مساعدي الذكاء الاصطناعي لدعم ميزة جديدة فقط إلى تنزيل أو تمكين مكون MCP الإضافي الجاهز دون انتظار دعم التطوير الرسمي من بائع الذكاء الاصطناعي. يشبه هذا النموذج البيئي إلى حد ما متجر التطبيقات للهواتف الذكية ، باستثناء أن "التطبيق" هنا هو أداة أو مصدر للبيانات الذكاء الاصطناعي لاستخدامها. بالنسبة للمؤسسات ، يمكنهم أيضا إنشاء مكتبة أدوات MCP الداخلية الخاصة بهم لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التي سيتم مشاركتها من قبل الإدارات المختلفة ، وتشكيل نظام بيئي الذكاء الاصطناعي على مستوى المؤسسة تدريجيا. على المدى الطويل ، مع استثمار عدد كبير من المطورين ، فإن ثراء النظام البيئي MCP سيحسن بشكل كبير حدود التطبيق لمساعدي الذكاء الاصطناعي ، مما يسمح الذكاء الاصطناعي بالاندماج حقا في سيناريوهات الأعمال الأكثر تنوعا والحياة اليومية.
أشكال جديدة من التعاون في مجال التقييس: يخبرنا التاريخ أن المعايير الموحدة غالبا ما تؤدي إلى ابتكار متفجر - تماما كما يتم توصيل الإنترنت بواسطة بروتوكولات مثل TCP / IP و HTTP والمزيد. باعتبارها واحدة من البروتوكولات الرئيسية في عصر الذكاء الاصطناعي ، فإن MCP لديها القدرة على تعزيز التعاون والقواسم المشتركة في الصناعة فيما يتعلق بأدوات الذكاء الاصطناعي. والجدير بالذكر أن Anthropic تتخذ نهجا تعاونيا مفتوح المصدر للترويج ل MCP وتشجع المطورين على العمل معا لتحسين البروتوكول. في المستقبل ، قد نرى المزيد من الشركات والمؤسسات البحثية تشارك في تطوير معايير MCP لجعلها أفضل. في الوقت نفسه ، يقلل التوحيد القياسي من حاجز دخول فرق بدء التشغيل لدخول سوق الأدوات الذكاء الاصطناعي: يمكن للشركات الناشئة التركيز على بناء أدوات إبداعية ، لأنه من خلال MCP ، يمكن بشكل طبيعي استدعاء منتجاتها من قبل العديد من مساعدي الذكاء الاصطناعي ، بدلا من الاضطرار إلى التكيف مع منصات متعددة. سيؤدي ذلك إلى تسريع ازدهار الأدوات الذكاء الاصطناعي ، مما يخلق دائرة حميدة.
قفزة في قدرات مساعد الذكاء الاصطناعي: بشكل عام ، سيجلب MCP ترقية لقدرات مساعد الذكاء الاصطناعي. من خلال البروتوكولات السياقية للتوصيل والتشغيل ، سيتمكن مساعدو الذكاء الاصطناعي المستقبليون من الوصول إلى جميع الموارد الرقمية التي يمتلكها المستخدم بالفعل "، من الأجهزة الشخصية إلى الخدمات السحابية ، ومن البرامج المكتبية إلى أدوات التطوير. هذا يعني أنه يمكن الذكاء الاصطناعي فهم الوضع الحالي للمستخدم بشكل أفضل ، والمعلومات الموجودة ، وتقديم مساعدة أكثر صلة. على سبيل المثال ، يمكن لمساعد تحليلات الأعمال الاتصال بالأنظمة المالية والتقويمات ورسائل البريد الإلكتروني في نفس الوقت ، وتجميع المعلومات لتنبيهك بشكل استباقي إلى التغييرات المهمة ؛ أو ، بالإضافة إلى قراءة قاعدة التعليمات البرمجية ، يمكن ل الذكاء الاصطناعي برمجة المطور أيضا الوصول إلى أدوات إدارة المشروع وسجلات سلسلة المناقشة ، ليصبح حقا شريكا ذكيا يفهم سياق التطوير بأكمله. لن يقوم مساعدو الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط والوظائف بالدردشة فقط للإجابة على الأسئلة ، ولكن يمكنهم أداء مهام معقدة وتوصيل الخدمات المختلفة ، ليصبحوا مساعدين لا غنى عنهم في عملنا وحياتنا.
بصفة عامة، يعد بروتوكول سياق النموذج (MCP) معيارًا مفتوحًا ناشئًا، يقوم بمد جسر بين نماذج الذكاء الاصطناعي والعالم الخارجي. إنه يظهر لنا اتجاهًا: سيتجه مساعدو الذكاء الاصطناعي من العزلة إلى التعاون الشبكي. بالطبع، إن تطبيق التقنيات الجديدة ليس عملية سهلة، ولا يزال MCP يحتاج إلى وقت للتحقق من استقراره وأمانه، ويجب على جميع الأطراف العمل معًا لوضع أفضل الممارسات. ومع ذلك، من المؤكد أن التوحيد والتعاون هما أحد الاتجاهات الحتمية لتطور الذكاء الاصطناعي. في المستقبل القريب، عندما نستخدم مساعدي الذكاء الاصطناعي لإتمام مهام معقدة، قد لا نلاحظ وجود MCP - تمامًا كما لم نعد بحاجة لفهم كيفية عمل HTTP عند تصفحنا للإنترنت اليوم. ولكن، إن هذه البروتوكولات المدفونة خلف الكواليس هي التي تشكل وتدعم ازدهار النظام البيئي بأكمله. إن المبادئ التي يمثلها MCP ستدفع الذكاء الاصطناعي ليصبح أكثر تكاملًا في الحياة الرقمية للبشر، مما يفتح فصلًا جديدًا لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
هذه المقالة عن واجهة USB-C في عالم الذكاء الاصطناعي: ما هو بروتوكول سياق النموذج (MCP)؟ تفسير بروتوكول السياق العالمي لمساعدي الذكاء الاصطناعي ظهر لأول مرة في Chain News ABMedia.