MCP: انقلابی در نحوه تعامل هوش مصنوعی با ابزارها و داده های شما

آیا تا به حال خود را آرزو کرده اید که دستیار هوش مصنوعی خود را می توانید یکپارچه به همه ابزارهای مورد علاقه خود بدون کوه کد سفارشی متصل شوید؟ این دقیقاً همان مشکلی است که پروتکل زمینه مدل (MCP) حل می کند! امروز ، ما در حال غرق شدن در این پروتکل تغییر بازی هستیم که به سرعت در حال تبدیل شدن به استاندارد برای ادغام AI-Tool است.

MCP چیست و چرا باید اهمیت دهید؟

MCP (پروتکل زمینه مدل) یک پروتکل باز است که نحوه تعامل برنامه های هوش مصنوعی با سیستم های خارجی را استاندارد می کند. اما این در واقع برای شما چه معنی دارد؟

به این روش فکر کنید: قبل از MCP ، اگر می خواستید هوش مصنوعی با Slack ، GitHub یا حتی پرونده های محلی خود کار کند ، برای هر ادغام به کد سفارشی نیاز دارید. ده ابزار دیگر اضافه کنید؟ این ده پیاده سازی سفارشی دیگر است. مثل این است که برای هر دستگاهی که در اختیار دارید به نوع دیگری از شارژر نیاز داشته باشید!

MCP این کار را با ایجاد “زبان” جهانی تغییر می دهد که به برنامه های AI اجازه می دهد تا با هر ابزار یا منبع داده سازگار صحبت کنند. این استاندارد USB جهان AI است.

Pre-MCP World:
AI App 1 ⟷ Custom Code ⟷ GitHub
AI App 2 ⟷ Custom Code ⟷ Slack
AI App 3 ⟷ Custom Code ⟷ Gmail
...and so on for EACH combination

MCP World:
AI App 1 ⟷ MCP ⟷ GitHub MCP Server
AI App 2 ⟷ MCP ⟷ Slack MCP Server
AI App 3 ⟷ MCP ⟷ Gmail MCP Server

اجزای اصلی MCP

MCP از سه بخش اصلی تشکیل شده است:

1. اعلان: الگوهای کنترل شده توسط کاربر برای تعامل مشترک (به آنها به عنوان میانبر برای کارهای خاص فکر کنید)
2. ابزار: توابع کنترل شده مدل که AI می تواند در زمان مناسب فراخوانی کند
3. منابع: داده های کنترل شده برنامه که می توانند بین سرور و مشتری رد و بدل شوند

بیایید این موارد را با برخی از نمونه های دنیای واقعی تجزیه کنیم:

ابزار در عمل

تصور کنید که با کلود گپ می زنید و می پرسید ، “آیا می توانید به من کمک کنید تا مسائل مربوط به github را مدیریت کنم؟” با MCP ، کلود می تواند به ابزارهای GitHub مانند “List_issues” ، “Create_issue” یا “Add_comment” بدون شما یا هوش مصنوعی دسترسی پیدا کند.

جادو در اینجا این است که مدل تصمیم می گیرد چه موقع از این ابزارها استفاده کند:

You: "Can you summarize the open issues on my repository and prioritize them?"

Claude: [Thinking: I should check what issues exist first]
[Invokes GitHub.list_issues tool]
[Receives data about open issues]
[Analyzes priorities based on content and labels]

"I've found 23 open issues in your repository. Based on their content and labels, here are the top 5 priorities..."

منابع به عنوان داده های مشترک

منابع داده هایی هستند که توسط سرورهای MCP در معرض آن قرار دارند که برنامه شما می تواند از آنها استفاده کند. اینها می توانند باشند:

• پرونده ها (مانند CSV از داده های تجزیه و تحلیل)
• JSON Objects (مانند ابرداده پروژه)
• تصاویر یا رسانه های دیگر
• محتوای پویا بر اساس درخواست شما تولید می شود

بر خلاف ابزارها ، منابع توسط برنامه کنترل می شوند ، نه مدل. به آنها فکر کنید به عنوان پیوست هایی که سرور فراهم می کند که شما یا هوش مصنوعی می توانید از آن استفاده کنید.

به عنوان میانبرهای کاربر درخواست می کند

اعلان ها الگوهای از پیش تعریف شده برای کارهای مشترک هستند. به عنوان مثال ، IDE با پشتیبانی MCP ممکن است میانبرهایی مانند:

• /summarize-pr [PR-ID] – خلاصه ای از درخواست کشش مشخص کنید
• /explain-code – توضیح مفصلی در مورد کد انتخاب شده ارائه دهید
• /optimize – بهینه سازی ها را برای عملکرد برجسته پیشنهاد دهید

قدرت واقعی: ترکیب و کشف

جایی که MCP واقعاً می درخشد در ایجاد شبکه هایی از قابلیت هایی که هوش مصنوعی شما می تواند به آن ضربه بزند:

1. قابلیت ترکیب: سرورهای MCP همچنین می توانند مشتری باشند و زنجیرهای ابزاری را ایجاد می کنند. هوش مصنوعی شما می تواند با یک عامل “ارکستر” صحبت کند ، که سپس برای تحقیق ، برنامه نویسی یا تجزیه و تحلیل با عوامل تخصصی ارتباط برقرار می کند.

2. کشف پویا: با رجیستری آینده MCP ، AIS می تواند قابلیت های جدیدی را در پرواز کشف کند. تصور کنید از نماینده خود بخواهید که سیاهههای مربوط به Grafana را تجزیه و تحلیل کند ، و حتی اگر به طور خاص برای آن برنامه ریزی نشده باشد ، می تواند با سرور Grafana MCP جستجو و ادغام کند.

زمان کدگذاری: یک مثال ساده سرور MCP

بیایید ببینیم که ایجاد یک سرور MCP برای یک سرویس هواشناسی چقدر ساده است:

import { McpServer, ResourceTemplate } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/mcp.js";
import { StdioServerTransport } from "@modelcontextprotocol/sdk/server/stdio.js";
import { z } from "zod";

// Create an MCP server
const server = new McpServer({
  name: "Weather",
  version: "1.0.0"
});

// Add the current weather tool
server.tool(
  "get_current_weather",
  {
    location: z.string().describe("City name or coordinates"),
    units: z.enum(["metric", "imperial"]).default("metric").describe("Unit system")
  },
  async ({ location, units }) => {
    // In a real implementation, this would call a weather API
    return {
      content: [{
        type: "text",
        text: JSON.stringify({
          location,
          temperature: 22,
          units: units === "metric" ? "C" : "F",
          conditions: "Partly cloudy"
        }, null, 2)
      }]
    };
  }
);

// Add the forecast tool
server.tool(
  "get_forecast",
  {
    location: z.string().describe("City name or coordinates")
  },
  async ({ location }) => {
    // Implementation would call forecast API
    const forecast = [
      { day: "Monday", high: 24, low: 18, conditions: "Sunny" },
      { day: "Tuesday", high: 22, low: 17, conditions: "Rain" }
      // More days...
    ];

    return {
      content: [{
        type: "text",
        text: JSON.stringify(forecast, null, 2)
      }]
    };
  }
);

// Add a weather resource
server.resource(
  "current-conditions",
  new ResourceTemplate("weather://current/{location}", { list: undefined }),
  async (uri, { location }) => ({
    contents: [{
      uri: uri.href,
      text: `Current conditions for ${location}: Temperature 22°C, Partly cloudy`
    }]
  })
);

// Start the server using stdio transport
const transport = new StdioServerTransport();
await server.connect(transport);

پس از ایجاد ، هر مشتری سازگار با MCP (مانند Claude ، مکان نما ، Windsurf یا برنامه شخصی شما) می تواند فوراً به این سرور وصل شود و بدون هیچ کار ادغام اضافی از ابزارهای آن استفاده کند!

پذیرش MCP در دنیای واقعی

MCP از زمان راه اندازی آن شاهد رشد باورنکردنی بوده است. بیش از 1100 سرور ساخته شده در جامعه فقط در چند ماه پدید آمده اند و شرکت هایی مانند Cloudflare ، Stripe و سایرین سرورهای رسمی MCP را منتشر کرده اند.

ادغام های IDE به ویژه موفق بوده اند ، با برنامه هایی مانند Perser ، Windsurfer و ZED که MCP را در آغوش می گیرد تا به توسعه دهندگان کمک کند تا AI آگاه باشد.

چه چیزی برای MCP چیست؟

اکوسیستم MCP با چندین تحول هیجان انگیز در افق به سرعت در حال تحول است:

1. سرورهای از راه دور و اوت: پشتیبانی از سرورهای میزبان از راه دور با تأیید اعتبار ، نیاز به نصب محلی را برطرف می کند. به Composio.dev مراجعه کنید.
2. رجیستری MCP: یک روش متمرکز برای کشف و تأیید سرورهای MCP
3. URL های مشهور: یک روش استاندارد برای وب سایت ها برای افشای قابلیت های MCP خود
4. جریان: پشتیبانی بهتر برای پخش داده ها بین مشتری و سرورها

چرا MCP برای سیستم های عامل مهم است

اگر از نمایندگان هوش مصنوعی هیجان زده هستید ، MCP زیرساخت های بسیار مهم است. این امکان را می دهد:

1. عوامل تکامل یافته که می تواند قابلیت های جدید را کشف و استفاده کند
2. سازمانهای فرعی تخصصی که روی کارهای خاص تمرکز می کنند اما با هم کار می کنند
3. دسترسی به ابزار استاندارد بدون کپی کردن کد ادغام
4. حریم خصوصی و کنترل بیش از داده ها و استفاده از ابزار شما

شروع با MCP

آیا می خواهید کاوش در MCP را شروع کنید؟ در اینجا چند گزینه وجود دارد:

1. Claude in Claude را برای دسک تاپ ، که در حال حاضر سازگار با MCP است ، امتحان کنید
2. غاز را توسط بلوک کاوش کنید ، که از “پسوند” MCP استفاده می کند
3. چارچوب منبع باز MCP توسط Lastmile AI را بررسی کنید
4. سرور MCP خود را با استفاده از SDK های رسمی ، برای پایتون ، TypeScript و غیره بسازید یا سرورهای موجود را کاوش کنید

خط پایین

MCP در حال تغییر چگونگی دسترسی به برنامه های کاربردی AI و ابزارها ، حل مشکل ادغام N × M که دستیاران هوش مصنوعی را از رسیدن به پتانسیل کامل خود باز می دارد ، تغییر می دهد. MCP به جای نیاز به کد سفارشی برای هر ترکیبی از برنامه AI و ابزار خارجی ، یک لایه استاندارد را فراهم می کند که همه آنها را به هم متصل می کند.

نتیجه؟ هوش مصنوعی قدرتمندتر و غنی تر که واقعاً می تواند به شما در انجام کارها کمک کند.

منابع اضافی:

تجربه شما با ادغام AI چگونه بوده است؟ آیا MCP مشکلاتی را که با آن روبرو هستید حل می کند؟ افکار خود را در نظرات به اشتراک بگذارید!