در پروتکل زمینه مدل (MCP) یک استاندارد باز است که به منظور حل یک مشکل واقعی در ادغام هوش مصنوعی است: دشواری در تعامل دستیاران AI با ابزارهای خارجی و منابع داده. اما چرا این مشکل دشوار است؟ مدل های هوش مصنوعی امروزه قابلیت های چشمگیر دارند ، اما آنها این کار را نمی کنند به طور طبیعی تعامل با داده های خارجی – هر ادغام هر یک از آنها نیاز به کد سفارشی ، API و منطق دارد. این یک تنگنا عظیم است. هوش مصنوعی برای دستیابی به دانش خارجی و انجام اقدامات به روشهای ساختاری نیاز دارد ، اما هیچ رویکردی جهانی برای انجام این کار وجود ندارد. بنابراین ، ایده MCP این است که ارتباطات AI-Tool را استاندارد کنید، دقیقاً مانند اتصالات دستگاه استاندارد USB-C.
بیایید عمیق تر برویم. MCP دقیقاً چه کاری انجام می دهد؟ آن را فراهم می کند معماری مشتری-سرور جایی که برنامه های AI به صورت مشتری و خدمات ارائه داده یا محاسبات مانند سروربشر این سرورها توانایی های خود را از طریق ابزار این مشتری های هوش مصنوعی می توانند با استفاده از یک پروتکل تعریف شده تماس بگیرند. به جای اینکه به صورت دستی هر مدل هوش مصنوعی را با هر ابزاری ادغام کند ، توسعه دهندگان می توانند پیاده سازی کنند MCP یک بار، و هر سیستم هوش مصنوعی که MCP را درک می کند می تواند از آن ابزارها استفاده کند.
اکنون ، یک سوال بزرگ پیش می آید: چگونه این با رویکردهای موجود مقایسه می شود؟ ادغام AI جدید نیست. Openai معرفی شد پلاگین، جایی که می توان از طریق فراخوانی عملکرد به ابزارهای خارجی دسترسی پیدا کرد. سپس وجود دارد لانگچین، که به توسعه دهندگان کمک می کند منطق سفارشی را برای استفاده از ابزار بنویسند. و البته ، ما سنتی داریم API های سفارشی، جایی که توسعه دهندگان فقط خودشان ادغام می کنند. هر یک از این رویکردها دارای شایستگی هستند ، اما اصطکاک را نیز معرفی می کنند.
-
افزونه های Openai
- خوب: امکان تماس با عملکرد و دسترسی به API را فراهم می کند.
- بد: محدود به اکوسیستم Openai. باز نیست ، قابل تعامل نیست.
-
لانگچین
- خوب: انعطاف پذیری را برای ادغام مدل های AI با ابزارها فراهم می کند.
- بد: نه یک پروتکل – فقط یک چارچوب. هر سیستم هوش مصنوعی هنوز به کار سفارشی نیاز دارد.
-
API های سفارشی
- خوب: بسیار متناسب ، مخصوص نیازهای تجاری.
- BAD: برای هر سیستم و ابزار هوش مصنوعی نیاز به کار مجدد دارد. عدم استفاده مجدد
بنابراین ، MCP یک جایگزین قانع کننده ارائه می دهد: باز ، قابل استفاده و قابل استفاده مجدد استبشر این ابزار را در یک پروتکل جهانی که هر هوش مصنوعی می تواند اتخاذ کند ، انتزاعی می کند. سود کارآیی در اینجا بسیار زیاد است. به جای ادغام ابزارها به صورت جداگانه برای هر سیستم هوش مصنوعی ، ابزارها می توانند یک بار یکپارچه شوند، و هر مدل هوش مصنوعی می تواند بدون کار اضافی از آنها استفاده کند. این یک پیشنهاد ارزش قوی است.
اما بیایید این موضوع را بیشتر زیر سوال ببریم. آیا MCP واقعاً فرزندخواندگی خواهد کرد؟ موفقیت یک پروتکل به پذیرش بستگی دارد. بسیاری از فناوری ها نوید تعامل را داشتند اما هرگز مورد استفاده گسترده قرار نگرفتند. TCP/IP موفق شد زیرا توسط همه شبکه های اصلی پذیرفته شده است. USB موفق شد زیرا این استاندارد جهانی برای سخت افزار شد. آیا شرکت های هوش مصنوعی در اطراف MCP تجمع می کنند؟ این منبع باز است ، و کشش اولیه نشان می دهد علاقه-انسان شناسی به آن فشار می آورد ، و شرکت هایی مانند Block ، Zed و Repit در حال بررسی آن هستند. با این حال ، با راه حل های موجود رقابت می کند. به عنوان مثال ، فراخوانی عملکرد OpenAi ، ادغام عمیقی در ChatGPT دارد. آیا Openai MCP را اتخاذ می کند؟ نامشخص
یک فکر دیگر: عملکرد چطور؟ اضافه کردن یک پروتکل سربار را معرفی می کند. MCP از JSON-RPC استفاده می کند ، که سبک وزن است ، اما آیا به همان اندازه که API مستقیم تماس می گیرد سریع است؟ در استفاده عملی ، JSON-RPC اضافه می کند حداقل تأخیر– کمتر از زمان صرف شده برای استنباط هوش مصنوعی. و اگر تجارت قابل استفاده مجدد بهتر است ، اغلب ارزش آن را دارد. سوال بزرگتر این است مقیاس پذیری‘MCP به چه اندازه سیستم های با توان بالا را کنترل می کند؟ این مرا به mcp-server-redisبشر
حال ، بیایید چرخ دنده ها را تغییر دهیم و در مورد MCP-Server-Redis فکر کنیم. این یک است اجرای MCP که به AI اجازه می دهد تا با Redis ارتباط برقرار کند، یک پایگاه داده در حافظه با کارایی بالا. اما چرا این مفید است؟ مدل های AI فاقد حافظه فراتر از پنجره زمینه خود هستند که محدود است. Redis به AI اجازه می دهد تا داده های ارزش کلید را فوراً ذخیره و بازیابی کند ، حافظه سریع و سریعبشر
چگونه کار می کند؟ در هسته آن ، mcp-server-redis در معرض نمایش قرار دادن عملیات redis (مثل SETبا GETبا DELETEبا LIST) به عنوان ابزارهای سازگار با MCP. هوش مصنوعی می تواند از Redis درست مانند آنچه می تواند حافظه داخلی خود را پرس و جو کند – اما با تداوم فراتر از یک جلسه واحد. یعنی قدرتمند از آنجا که این بدان معناست که دستیاران هوش مصنوعی می توانند “به یاد داشته باشند” در تعامل به شکلی ساختاری و کارآمد باشد.
معماری ساده است:
- مشتری هوش مصنوعی ارسال می کند درخواست JSON-RPC به
mcp-server-redisسرور - سرور Redis MCP درخواست را پردازش می کند و با پایگاه دادهبشر
- نتیجه با فرمت استاندارد به AI بازگردانده می شود.
این اجازه می دهد تا مدل های AI به دانش را ذخیره کنید ، داده های ذخیره شده را بازیابی کنید و وضعیت تعامل را ردیابی کنیدبشر این یک پله پله به سمت برنامه های پیشرفته تر و مداوم هوش مصنوعی است. و ساخته شده است بالای MCP، معنی هر مدل هوش مصنوعی که از MCP پشتیبانی می کند می تواند فوراً از آن استفاده کند– با کد اضافی. این یک است مزیت بزرگ بیش از ادغام های سنتی Redis ، که به طور معمول به نوشتن آداپتورهای خاص مدل نیاز دارند.
اما بیایید بیشتر بررسی کنیم. آیا این رویکرد خطرات را ایجاد می کند؟ یک نگرانی می تواند باشد امنیت– در صورت عدم کنترل صحیح ، دسترسی مستقیم به یک پایگاه داده Redis می تواند خطرناک باشد. اما این کاهش یافته است زیرا سرورهای MCP به عنوان واسطه عمل می کنند، به این معنی که توسعه دهندگان می توانند اعمال کنند مجوزها و سیاست ها در لایه MCP قبل از تعامل AI با داده ها. سوال دیگر: در مورد تأخیر چطور؟ redis فوق العاده سریع است (زمان پاسخ زیر میلیسوت ثانیه) ، بنابراین در عمل ، هوش مصنوعی می تواند به داده های ذخیره شده دسترسی پیدا کند تقریباً فوراًبشر
بنابراین ، قدم به عقب: این همه به چه معنی است؟ MCP یک رویکرد تحول آور برای ادغام هوش مصنوعی استوت mcp-server-redis نمونه بارز چگونگی گسترش قابلیت های MCP است. به جای ادغام های سفت و سخت و خاص ، ما یک رویکرد انعطاف پذیر و استاندارد که هر هوش مصنوعی می تواند از آن استفاده کند. تأثیر؟ دستیاران هوش مصنوعی که باهوش تر ، متصل تر و کمتر به اکوسیستم های اختصاصی وابسته هستند.
MCP یک است پروتکل تغییر بازی این یک ادغام ابزار AI را ساده می کند ، و سیستم های AI را ایجاد می کند قابل تعامل بیشتر وت کمتر به ادغام های سفارشی متکی استبشر در مقایسه با رویکردهای موجود (افزونه های Openai ، Langchain ، API های سفارشی) ، MCP ارائه می دهد قابلیت استفاده مجدد و مقیاس پذیریبشر با این حال ، فرزندخواندگی یک چالش اساسی است – موفقیت آن بستگی به این دارد که آیا صنعت AI آن را به عنوان یک استاندارد پذیرفته است.
mcp-server-redis نحوه گسترش MCP را نشان می دهد. با افشای عملیات redis از طریق MCP ، به AI می دهد حافظه خارجی سریع و ساخت یافته، فعال کردن گردش کار مداوم هوش مصنوعی. رویکرد است با تأخیر کم ، بسیار مقیاس پذیر و مدل-آگنوستیک، ساختن آن به یک مورد استفاده قوی برای پذیرش MCP.
در دراز مدت ، MCP پتانسیل تبدیل شدن به آن را دارد “USB-C برای AI”، اجازه می دهد تا AI بدون ادغام سفارشی به هر ابزاری وصل شود. روند به سمت اکوسیستم های AI استاندارد باز و باز پیشنهاد می کند MCP گامی در جهت درست است. خواه تبدیل شود در استاندارد هنوز هم دیده می شود ، اما طراحی آن و اتخاذ زودهنگام نشانگر آن است پتانسیل قوی برای تأثیر طولانی مدتبشر
