MCP یا Model Context Protocol چیست؟ – به زبان ساده

«پروتکل زمینه مدل» (Model Context Protocol | MCP) استاندارد اوپن سورسی است که به اپلیکیشن‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای دسترسی بدون مشکل و روان به منابع داده، ابزارها و سیستم‌های خارجی کمک می‌کند. برای اینکه متوجه شویم MCP چیست، آن را مانند پورت USB-C برای سیستم‌های هوش مصنوعی در نظر بگیرید. همین‌طور که پورت USB-C روش اتصال بین دستگاه‌ها و کامپیوتر را استاندرد می‌کند، پروتکل MCP هم روش دسترسی عامل‌های هوش مصنوعی به منابع خارجی مانند پایگاه داده، API-ها، فایل سیستم‌ها و پایگاه‌های دانش را استاندارد و قانون‌مند کرده است. اگر در حوزه توسعه نرم‌افزار کار می‌کنید و می‌خواهید که سیستم‌های خود را به هوش مصنوعی مجهز کنید، لازم است با این پروتکل و روش کار آن آشنا باشید.

در این مطلب از مجله فرادرس، پروتکل MCP را بررسی می‌کنیم. ابتدا به صورت کلی توضیح داده‌ایم که MCP چیست و چه کاربردی دارد. سپس این پروتکل را با مفاهیمی مانند API و RAG مقایسه می‌کنیم. در ادامه معماری و الزامات فنی برای پیاده‌سازی MCP را بررسی کرده‌ایم. در مرحله آخر هم بعد از توضیح مزایای استفاده از این پروتکل بیان کرده‌ایم که مراحل بعد در توسعه MCP چیست.

Model Context Protocol یا MCP چیست؟‌‌

«پروتکل زمینه مدل» (Model Context Protocol | MCP) به زبان ساده، استاندارد اوپن سورسی است که به سیستم‌های مختلف کمک می‌کند تا با هم کار کنند. این پروتکل به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد برنامه هوش مصنوعی بسازند که می‌تواند «زمینه» (Context) را درک کرده و از آن استفاده کند.

MCP با «عملیات مدل‌های زبانی بزرگ» (Large Language Model Ops | LLMOps) به صورت یکپارچه کار می‌کند. یعنی اینکه ابزارهای مخصوصی را ارائه می‌دهد که برای کنترل تمام اتصال‌ها در زمان اجرا، پایش سیستم و مدیریت ارتباط بین کاربر مقصد و LLM به کار برده می‌شوند. به دلیل وجود این ابزارها انجام عملیات زیر در زمان کار با مدل‌های زبانی بزرگ آسان‌تر شده است.

• انتشار مدل‌های هوش مصنوعی
• نظارت بر ارتباط بین ابزارها و این مدل‌ها
• مدیریت برنامه‌های LLM

دسترسی به منابع و داده‌ها

برنامه‌های هوش مصنوعی برای آماده‌سازی پرامپت‌ها و ارائه پاسخ‌های دقیق و مبتنی بر واقعیت، به منابع مختلفی نیاز دارند. چند مورد از این منابع را در فهرست پایین نوشته‌ایم.

• فایل‌های محلی و پایگاه‌های داده
• خطوط انتقال داده - منظور پایپ‌لاین‌هایی است که برای دسترسی به داده‌های لحظه‌ای یا دسته‌ای به کار برده می‌شوند.
• موتورهای جستجو
• ماشین‌حساب‌ها
• جریان‌های کاری
• و غیره

پروتکل MCP روش استانداردی برای اتصال برنامه‌ها به این منابع ایجاد می‌کند. با وجود این ساختار منظم، توسعه‌دهندگان کدهای تکراری کمتری برای ایجاد اتصالات می‌نویسند.

حل مشکل مقیاس‌پذیری و داده‌های قدیمی

مدل‌های زبانی بزرگ یا همان LLM-ها به طور معمول به داده‌های ثابت و قدیمی زمان آموزش خود متکی هستند. این موضوع باعث ارائه پاسخ‌های نادرست یا کهنه و قدیمی می‌شود. علاوه بر این، مدل‌هایی که با داده‌های ثابت آموزش دیده‌اند، برای یادگیری اطلاعات جدید به به‌روزرسانی‌های مداوم نیاز دارند.

MCP این مشکل مقیاس‌پذیری را حل می‌کند. این پروتکل به برنامه‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد درک درستی از «زمینه» داشته باشند و نتایج به‌روزی ارائه دهند. نتایجی که دیگر محدود به داده‌های قدیمی زمان آموزش نیستند.

در جدول پایین به شکل خلاصه و کامل هم مهم‌ترین چالش‌های MCP را بیان کرده‌ایم و هم توضیح داده‌ایم که برای حل این چالش‌ها روش MCP چیست.

دلیل استفاده از MCP چیست؟

بدون MCP، توسعه‌دهندگان مجبورند مراحل اتصال به تمام سرویس‌های بیرونی را به صورت مستقیم و ثابت درون کد پیاده‌سازی کنند. برای درک اینکه هدف اصلی استفاده از MCP چیست به نکات زیر توجه کنید.

1. با MCP، عامل‌های هوش مصنوعی در صورت نیاز خودشان می‌توانند ابزارهای موجود را پیدا کنند.
2. سپس توانایی‌های هر ابزار را از طریق درخواست‌های ساختاریافته درک کنند.
3. با کمک مجوزهای مربوطه از آن‌ها کمک بگیرند.

سیستم‌های سنتی هوش مصنوعی، محدود به داده‌های زمان آموزش خود هستند که به سرعت قدیمی می‌شوند. MCP به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد عامل‌هایی با توانایی استفاده از داده‌های زنده بسازند.

این پروتکل اوپن سورس، حجم کدهای تکراری برای پیاده‌‌سازی اتصالات را نیز کاهش می‌دهد. توسعه‌دهندگان نیاز ندارند رابط ویژه‌ای برای هر اتصال جدید بنویسند. بلکه فقط کافی است MCP را یک‌بار در سمت کلاینت و یک‌بار در سمت سرور پیاده‌سازی کنند.

تفاوت API و MCP چیست؟

API-های سنتی ورودی‌ها و خروجی‌ها و اندپوینت‌های مشخصی با پارامترهای ثابت ارائه می‌دهند. کلاینت‌ها باید این ورودی‌ها را به صورت مستقیم در کد خود قرار دهند و هر بار که API تغییر می‌کند، کد خود را به‌روزرسانی کنند.

در زمان کار با API، مسئولیت ترکیب و یکپارچه‌سازی بخش‌های مختلف پاسخ بر عهده کلاینت است. زیرا API-ها اطلاعات بسیار کمی درباره نحوه استفاده از داده‌های دریافتی ارائه می‌دهند. به طور معمول، درخواست‌های API از الگوی ساده «درخواست و پاسخ» تبعیت می‌کند و به این مسئله توجه نمی‌کنند که هر فراخوانی در فضای متفاوتی انجام شده است.

دلیل متفاوت بودن MCP چیست؟

پروتکل MCP از روشی متفاوت استفاده می‌کند. در این بخش از مطلب، سه مورد از مهم‌ترین تفاوت‌های MCP و API را توضیح داده‌ایم.

• توانایی دریافت ورودی‌های متنوع: سرورهای MCP فقط به ورودی‌های ثابت، متکی نیستند. در عوض، فهرستی از توانایی‌های خود را (به صورت قابل خواندن برای ماشین) ارائه می‌دهند. سیستم‌های هوش مصنوعی می‌توانند این فهرست را در زمان اجرا پیدا کنند و درباره ابزارها، منابع و پرامپت‌های موجود سوال بپرسند.
• وجود قالب‌های منحصر‌به‌فرد و استاندارد برای منابع مختلف: MCP برای منابعی مانند اسناد، فایل‌ها و ردیف‌های پایگاه داده، قالب‌های استانداردی ارائه می‌کند. این کار نیاز به تبدیل مداوم داده‌ها به فرمت‌های مختلف را کاهش می‌دهد. در نتیجه، مدل‌های هوش مصنوعی اطلاعات زمینه را در قالبی منظم و قابل استفاده دریافت می‌کنند.
• پشتیبانی از ارتباطات دوطرفه: سیستم‌های MCP از ارتباط دوطرفه، «حفظ حالت» (Stateful) و «ارسال جریانی داده‌ها» (Data Streaming) پشتیبانی می‌کنند. به همین دلیل، سرور MCP می‌تواند به‌روزرسانی‌ها و گزارش پیشرفت کار را به صورت مستقیم برای عامل هوش مصنوعی ارسال کند.

وجود این قابلیت‌ها برای انجام کارهای چندمرحله‌ای بسیار مفید است. همچنین از فرایندهایی پشتیبانی می‌کند که نتیجه آن‌ها به‌تدریج آماده می‌شود. چنین قابلیت‌هایی در API-های سنتی به‌تنهایی وجود ندارد. در جدول پایین به شکل مختصر و مفید توضیح داده‌ایم که مهم‌ترین تفاوت‌های API و MCP چیست و این تفاوت‌ها چه مزیتی به MCP داده‌اند.

یادگیری کار با هوش مصنوعی

هوش مصنوعی کاربرد‌های بسیار گسترده‌ای دارد. برای مثال می‌توان به مواردی مانند تحلیل تصاویر پزشکی، هدایت فضاپیما‌ها، معلم مجازی برای یادگیری همه علوم، مترجم، دستیار برنامه نویسی و غیره اشاره کرد. نکته بسیار مهم و مشترک در همه این کاربردها آن است که باید نحوه کار با هوش مصنوعی را به شکل درست آن بلد باشیم. پرامپت نویسی اصولی جزو مهم‌ترین نکات در حوزه کار با هوش مصنوعی است.

با اینکه بیشتر مدل‌های زبانی بزرگ به صورت گفتگو محور کار می‌کنند ولی خود این گفتگو هم اصول و قواعدی دارد که با رعایت این موارد کیفیت پاسخ‌های تولید شده به میزان خیلی زیادی بیشتر می‌شود. وب سایت فرادرس به عنوان بزرگترین دانشگاه فارسی زبان آنلاین دنیا شناخته می‌شود. در این وب‌سایت، مجموعه آموزشی برای کمک به یادگیری نحوه درست کار با هوش مصنوعی از قبیل مهندسی پرامپت تعریف شده است.

در فهرست زیر، چند مورد از فیلم‌های این مجموعه آموزشی را معرفی کرده‌ایم. در صورت تمایل به مشاهده فیلم‌های بیشتر می‌توانید بر روی تصویر زیر کلیک کرده و به صفحه اصلی این مجموعه آموزشی هدایت شوید.

• فیلم آموزش کار با «چت جی پی تی» (ChatGPT) + گواهینامه
• فیلم آموزش چت با هوش مصنوعی ChatGPT و جمینای همراه با پرامپت نویسی اصولی + گواهینامه
• فیلم آموزش طراحی رابط کاربری با هوش مصنوعی «ویزلی» (Visily) + گواهینامه
• فیلم آموزش چت جی پی تی و جمینی، بررسی مبانی و شروع کار با ChatGPT و Gemini + گواهینامه
• فیلم آموزش رایگان هوش مصنوعی کوپایلت، بررسی روش درست چت با Copilot و امکانات مختلف آن

در بخش بعد توضیح داده‌ایم که تفاوت RAG و MCP چیست و چطور این دو سیستم می‌توانند با همدیگر همکاری کنند.

تفاوت RAG و MCP چیست؟

روش «تولید تقویت‌شده با بازیابی» (Retrieval Augmented Generation | RAG) دقت پاسخ‌های هوش مصنوعی را افزایش می‌دهد. در این روش، اسناد به بردار تبدیل شده و در پایگاه‌های داده برداری ذخیره می‌شوند. سپس هنگام تولید پاسخ، اطلاعات مرتبط از این پایگاه‌ها بازیابی می‌شود.

با این حال، RAG به طور معمول از منابع ثابت و از قبل اندیس‌گذاری‌شده استفاده می‌کند.

تفاوت در عملکرد و تعامل

روش RAG فقط اطلاعات زمینه را در اختیار عامل‌های هوش مصنوعی قرار می‌دهد. یعنی عامل هوش مصنوعی می‌تواند این اطلاعات را بخواند و از آن‌ها برای تولید پاسخ استفاده کند. اما MCP منابع را از ابزارها جدا می‌کند. به همین دلیل، عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با استفاده از ابزارهای مختلف، کارهایی را نیز در سیستم‌های بیرونی انجام دهند.

همچنین MCP از انواع بیشتری از اتصالات پشتیبانی می‌کند. چند مورد از این موارد را در فهرست پایین نوشته‌ایم.

• جریان‌های کاری عامل‌محور
• مدیریت وظایف در طول چند پیام
• کشف توانایی‌های موجود در زمان اجرا
• و قوانین مدیریت چندین کاربر یا سازمان

روش RAG به تنهایی این قابلیت‌ها را ارائه نمی‌دهد.

ترکیب MCP و RAG

می‌توانیم از پروتکل MCP در کنار سیستم‌های RAG استفاده کنیم. برای مثال، سازمان‌ها می‌توانند از RAG برای ثبت مشخصات محتوایی استفاده کنند که به ندرت تغییر می‌کند. با این کار، اطلاعات با سرعت بیشتری بازیابی می‌شوند.

در کنار آن، می‌توان از MCP برای دسترسی به API-های زنده، اجرای کوئری‌های SQL و انجام کارهایی استفاده کرد که به اطلاعات به‌روز از سیستم‌های زنده نیاز دارند. ترکیب این دو روش، هم سرعت بازیابی اطلاعات را افزایش می‌دهد و هم دقت پاسخ‌های هوش مصنوعی را بیشتر می‌کند.

معماری اصلی MCP چیست؟

معماری MCP اتصالات را حول سه نقش اصلی سازمان‌دهی می‌کند.

• سرورهای MCP
• کلاینت‌های MCP
• و هاست‌های MCP

در صورت تمایل به آشنایی بیشتر و عملی با MCP پیشنهاد می‌کنیم که فیلم آموزش ساخت دستیار هوشمند با Ollama و پروتکل MCP، اجرای پروژه عملی LLM + گواهینامه را در فرادرس مشاهده کنید. در این فیلم روش استفاده از این پروتکل و اجرای آن را به شکل عملی و پروژه محور بررسی می‌کنیم. برای کمک به ساده‌تر شدن کار، لینک دسترسی مستقیم به این فیلم آموزشی را در پایین نیز قرار داده‌ایم.

نقش‌های معماری MCP از طریق «کانال‌های ارتباطی همیشه‌باز» (Persistent Communication Channels) به یکدیگر متصل می‌شوند. معماری کلاینت-سرور به ابزارهای هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا جریان‌های کاری چندمرحله‌ای را اجرا کرده و اطلاعات را بین مراحل مختلف حفظ کنند.

در جدول زیر به شکل خلاصه و کامل سرور، هاست و کلاینت MCP را توضیح داده‌ایم. در ادامه تمام این موارد را یک به یک به شکل کامل‌تر بررسی می‌کنیم.

به عنوان نمونه‌ای از استفاده عامل‌های هوش مصنوعی از مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانیم به پروژه پیاده‌سازی هوش مصنوعی سخنگو با پایتون اشاره کنیم. در صورت تمایل به اجرا و بررسی این پروژه پیشنهاد می‌کنیم که مطلب مربوط به آن را در مجله فرادرس مطالعه کنید.

وظایف سرورهای MCP چیست؟

سرورهای MCP داده‌ها و ابزارها را از طریق رابط‌های استاندارد ارائه می‌دهند. آن‌ها می‌توانند در محیط‌های زیر اجرا شوند.

• فضای ابری
• سرور‌های محلی (On-Premises)
• یا ترکیبی

هر سرور، فهرستی از منابع نام‌گذاری شده، ابزارهای قابل فراخوانی، پرامپت‌ها و «قلاب‌های اعلان» (Notification Hooks) را منتشر می‌کند. این منابع می‌توانند شامل اسناد، سطرهای پایگاه داده، فایل‌ها و خروجی‌های پایپ‌لاین‌های انتقال داده باشند.

سرورهای MCP از متدها و اعلان‌های استاندارد استفاده کرده و برای عملیات‌های زمان‌بر از «ارسال جریانی» (Streaming) پشتیبانی می‌کنند. این سرورها اطلاعات را در قالبی قابل فهم برای ماشین ارائه می‌دهند. در نتیجه، هاست‌های MCP و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند هنگام اجرا قابلیت‌ها و ابزارهای سرور را شناسایی کنند و بدون اطلاع قبلی از آن‌ها به سرور متصل شوند.

محبوب‌ترین سرورهای MCP، سیستم‌های هوش مصنوعی را به سرویس‌های بیرونی مانند موارد زیر متصل می‌کنند.

• «گوگل درایو» (Google Drive)
• «اسلک» (Slack)
• «گیت هاب» (GitHub)
• پایگاه‌های داده PostgreSQL
• و غیره

هر سرور در اکوسیستم MCP می‌تواند به طور هم‌زمان از چندین کلاینت پشتیبانی کند.

نحوه کار کلاینت‌های MCP چیست

در این قسمت از مطلب توضیح داده‌ایم روش کار کلاینت‌های MCP چیست. کلاینت‌های MCP بخشی از برنامه‌های میزبان هستند و درخواست‌های کاربر یا مدل هوش مصنوعی را به پیام‌های قابل فهم برای پروتکل MCP تبدیل می‌کنند. هر کلاینت معمولا به یک سرور MCP متصل می‌شود و وظیفه مدیریت اتصال، احراز هویت و انتقال داده‌ها را بر عهده دارد

کلاینت‌های MCP اعلان‌های ناهمگام و جریان‌های داده زنده را مدیریت می‌کنند و با ارائه API محلی یکپارچه، پیچیدگی اتصالات را کاهش می‌دهند. در هر میزبان MCP می‌توان چندین کلاینت داشت و هر کلاینت می‌تواند هم‌زمان به سرور MCP متفاوتی متصل شود.

این کلاینت‌ها به عامل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند بدون درگیر شدن با ساختار داخلی سرویس‌های بیرونی با آن‌ها کار کنند. کلاینت به طور خودکار تمام پروتکل‌های ارتباطی، مدیریت خطا و قوانین «تلاش مجدد» (Retry) را مدیریت می‌کند.

نقش هاست‌های MCP چیست

هاست یا میزبان‌های MCP بخش اصلی برنامه‌های هوش مصنوعی هستند. آن‌ها ارتباط بین کلاینت‌ها و سرورهای MCP را مدیریت می‌کنند و هماهنگی لازم را بین آن‌ها انجام می‌دهند. از جمله هاست‌های MCP می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

• Claude Desktop
• Claude Code
• «محیط‌های توسعه» (IDE) مجهز به هوش مصنوعی
• و سایر پلتفرم‌های اجرای عامل‌های هوش مصنوعی

هاست MCP، پرامپت‌ها، وضعیت گفتگو و پاسخ‌های کلاینت را جمع‌آوری می‌کند و از آن‌ها برای مدیریت فرایندهای وابسته به چند ابزار استفاده می‌کند.

میزبان MCP تصمیم می‌گیرد چه زمانی ابزارها را فراخوانی کند، اطلاعات بیشتری بخواهد یا اعلان‌ها را نشان دهد. این کنترل مرکزی به مدل‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهد بدون کدنویسی اختصاصی برای هر سرویس، با انواع سرورهای MCP کار کنند. در واقع، هدف اصلی پروتکل MCP را می‌توان «امکان اتصال دستیارهای هوش مصنوعی به سیستم‌های مختلف از طریق استاندارد مشترک» در نظر گرفت.

نحوه تبادل اطلاعات و ارتباط دوطرفه

ارتباط بین کلاینت و سرور در این پروتکل به صورت دوطرفه انجام می‌شود. کلاینت‌های MCP متدها را برای دریافت منابع یا اجرای ابزارها فراخوانی می‌کنند و سرورهای MCP نتایج را برمی‌گردانند. همزمان با این کار، اعلان‌هایی هم درباره اطلاعات مرتبط می‌فرستند.

سرورهای MCP نیز می‌توانند درخواست‌هایی را آغاز کنند. مثلا از هاست‌های MCP بخواهند برای نمونه چند گزینه‌ ارائه دهند یا از کاربران اطلاعات بگیرند. این قابلیت دوطرفه، پروتکل زمینه را از الگوی سنتی و یک‌طرفه API متمایز می‌سازد.

الزامات فنی MCP چیست؟

از نظر فنی برای پیاده‌‌سازی MCP لازم است به چند مسئله مهم توجه کنیم. رعایت اصول در کنار فراهم کردن نیازمندی‌های فنی به پیاده‌سازی درست این سیستم کمک می‌کند.

• نیازمندی‌های امنیتی و حفاظت در برابر تهدیدات
• نیازمندی‌های زیرساختی و سیستمی
• نیازمندی‌های پیاده‌سازی و عملیاتی

در ادامه تمام موارد بالا را یک به یک توضیح داده‌ایم.

نیازمندی‌های امنیتی و حفاظت در برابر تهدیدها

برای رعایت اصول امنیت سایبری در این حوزه، توجه به چند نکته ضروری است.

• سیستم‌های MCP برای اتصال از راه دور باید از پروتکل TLS استفاده کنند و برای دسترسی به ابزارها مجوزهای سخت‌گیرانه‌ای داشته باشند.
• اعتبارسنجی باید فقط در محدوده مورد نیاز انجام شود تا از سیستم در برابر تهدیدهای امنیتی محافظت شود.
• MCP به محدود کردن «نرخ درخواست‌ها» (Rate Limiting) و بررسی دقیق ورودی‌ها با استفاده از «JSON Schema» در سمت کلاینت و سرور نیاز دارد. این کار از «حملات تزریق کد» (Injection Attacks) و درخواست‌های نادرست جلوگیری می‌کند.
• «ثبت وقایع» (Audit Logs)، تغییر مرتب توکن‌ها و رعایت «اصل حداقل دسترسی» برای مدیریت اتصالات طولانی‌مدت ضروری است.
• سازمان‌ها باید از رمزنگاری داده‌ها هنگام انتقال و ذخیره‌سازی، ماسک‌کردن داده‌های حساس و دسترسی‌های محدود استفاده کنند.

نیازمندی‌های زیرساختی و سیستمی

سازمان‌های استفاده کننده از MCP به زیرساخت‌های پردازشی و شبکه‌ای مناسبی برای میزبانی مدل‌های زبانی بزرگ، سرورهای MCP و منابع داده متصل نیاز دارند. این زیرساخت‌ها شامل موارد زیر است:

• قدرت پردازشی کافی (GPU یا CPU) و حافظه رم مناسب
• سرعت بالای «ورودی/خروجی دیسک» (Disk I/O)
• اتصالات شبکه‌ای سریع و کم‌تاخیر میان بخش‌های مختلف معماری کلاینت-سرور

پلتفرم‌های ابری باید از «افزایش یا کاهش خودکار ظرفیت» (Autoscaling) برای نمونه‌های مدل و سرورهای MCP پشتیبانی کنند. «لایه انتقال داده» (Transport Layer) نیز باید از «STDIO» برای اجراهای محلی و کانال‌هایی مانند «HTTP/SSE» و «وب سوکت» (WebSocket) برای سیستم‌های توزیع‌شده و مجزا پشتیبانی کند.

نیازمندی‌های پیاده‌سازی و عملیاتی

پیاده‌سازی MCP نیازمند موارد زیر است.

• تبادل پیام بر پایه JSON-RPC 2.0
• «نقاط پایانی» (Endpoints) برای شناسایی
• و اسکیمای مشخص برای منابع و ابزارها

برای حفظ پایداری سیستم در محیط تولید، توجه به موارد زیر، ضروری است.

• مدیریت خطا
• کنترل مکانیزم‌های اتصال مجدد
• و کنترل «فشار بازگشتی» (Backpressure)

سازمان‌ها باید با استفاده از معیارهای سنجش، گزارش مربوط به ردگیری‌ و لاگ‌های وضعیت جریان‌های باز، زمان پاسخ‌دهی و میزان مصرف منابع را پایش کنند. در ضمن، استفاده از قوانینی برای مدیریت محدودیت دسترسی، محدودکننده‌های نرخ درخواست و «قطع‌کننده‌های خودکار» (Circuit Breakers) از وارد شدن بار اضافی به سیستم‌های متصل جلوگیری می‌کند.

مزایای MCP برای توسعه و خودکارسازی

مهم‌ترین هدف از تعریف پروتکل MCP، ایجاد استاندارد مشترکی برای ارتباط عامل‌های هوش مصنوعی و مدل‌های زبانی با منابع داده، ابزارها و سرویس‌های مختلف است. در این بخش از مطلب توضیح داده‌ایم که مهم‌ترین مزیت‌های استفاده از MCP چیست.

کاهش پیچیدگی توسعه با اتصالات استاندارد

MCP به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد رابط سرور یکسانی بسازند. هاست‌های MCP و مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند از این رابط به شکل تکراری، بارها و بارها استفاده کنند.

استفاده از منابعی با نوع‌های مشخص و JSON Schema، نیاز به کدنویسی سفارشی برای تغییر فرمت داده‌ها، اعتبارسنجی و مدیریت خطا را کاهش می‌دهد. همچنین اتصالات محلی STDIO و «اتصالات ارسالی از راه دور» (Remote Streaming Transports) به تیم‌ها اجازه می‌دهند بدون تغییر منطق هاست MCP، بین سیستم‌های محلی، ابری یا ترکیبی جابه‌جا شوند. این انعطاف‌پذیری به تیم‌ها کمک می‌کند در محیط‌های مختلف، سریع‌تر عامل‌های هوش مصنوعی را توسعه دهند.

خودکارسازی جریان‌های کاری پیچیده

پروتکل MCP از کانال‌های ارتباطی همواره‌باز و «Stateful» استفاده می‌کند. این کانال‌ها به سیستم‌های هوش مصنوعی اجازه می‌دهند در طی فرایند پیوسته، داده‌ها را جستجو و تغییر دهند و روی چند سرویس خارجی کار کنند. ارسال تدریجی نتایج در عملیات‌های زمان‌بر، باعث می‌شود عامل‌های هوش مصنوعی بتوانند مسیرهای کاری جدیدی را انتخاب کنند یا از کاربران انسانی نظر بگیرند.

سازمان‌ها با ترکیب کردن اطلاعات اندیس‌گذاری‌شده‌ای مانند RAG با جستجوهای معتبر MCP می‌توانند پاسخ‌هایی سریع و دقیق بدست بیاورند. در نتیجه:

• قوانین کنترلی و مدیریتی حفظ می‌شوند.
• ابزارهای هوش مصنوعی اجازه دارند از پایگاه‌های دانش ثابت و منابع داده پویا به طور هم‌زمان استفاده کنند.

راهنمای پیاده‌سازی MCP در سازمان

در این بخش از مطلب، چند مورد از مهم‌ترین نکات سخت‌افزاری، نرم‌افزاری و منطقی را درباره پیاده‌سازی درست MCP توضیح می‌دهیم.

روش درست آماده‌سازی زیرساخت برای پیاده سازی MCP چیست؟

برای استفاده بهتر از MCP باید نکات زیر را در نظر بگیرید.

• از توانایی زیرساخت برای میزبانی LLM، سرورهای MCP و منابع داده متصل مطمئن شوید.
• قدرت پردازشی GPU یا CPU، حافظه رم و سرعت شبکه کافی برای معماری کلاینت-سرور فراهم کنید.
• پلتفرم‌های ابری را با قابلیت افزایش یا کاهش منابع و «مقیاس‌پذیری خودکار» (Autoscaling) انتخاب کنید.
• برای تمام اتصالات از راه دور میان کلاینت‌ها و سرورهای MCP از TLS استفاده کنید.
• فرایند شروع، ادامه، قطع و اتصال مجدد و همچنین سلامت انتقال زنده داده را با معیارهای مشخص بررسی کنید.
• برای جلوگیری از بار اضافی روی سیستم‌های خارجی از محدودکننده‌های نرخ درخواست، «قطع‌کننده‌های خودکار» (Circuit Breakers) و «سهمیه‌ها» (Quotas) استفاده کنید.
• از HTTP/SSE و WebSocket برای اتصالات استاندارد و از STDIO برای اجزای درون سیستم‌های محلی استفاده کنید.
• داده‌های JSON و اسکیماها را در سمت سرور و کلاینت اعتبارسنجی کنید تا از حملات تزریق کد جلوگیری و مدیریت خطاها به درستی انجام شود.

استفاده از منابع اوپن سورس برای توسعه MCP

اکوسیستم MCP شامل انواع «کیت توسعه نرم افزار» (Software Development Kit | SDK) برای زبان‌های برنامه نویسی مختلف است. این SDK-ها به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند تا کلاینت‌ها و سرورها را سریع‌تر بسازند. آن‌ها متدهای آماده‌ای را برای تبادل پیام‌های JSON-RPC، ارسال جریانی و بررسی اسکیما ارائه می‌دهند. بنابراین دیگر لازم نیست که کدهای مربوط به اتصال به پروتکل را بازنویسی کنیم.

ابزارهای «اوپن سورس» (Open Source) به توسعه‌دهندگان کمک می‌کنند به‌جای درگیر شدن با جزئیات فنی پیاده‌سازی پروتکل، روی منطق و قوانین اصلی کسب‌وکار تمرکز کنند.

استراتژی یکپارچه سازی برای توسعه محصول

کار را با سناریوهایی آغاز کنید که «فرایند بازگشت سرمایه» (ROI) در آن‌ها شفاف و قابل‌سنجش باشند. استراتژی یکپارچه‌سازی را نیز به صورت مرحله‌ای اجرا کنید:

1. تعداد ابزارها و سطح دسترسی آن‌ها را محدود نگه دارید.
2. داده‌های سیستم و بازخورد کاربران را جمع‌آوری کنید.
3. پس از پایدار شدن سیستم اصلی، قابلیت‌های بیشتری اضافه کنید.

برای اجرای بهتر این استراتژی، بین سرعت پاسخ‌دهی و به‌روز بودن داده‌ها تعادل برقرار کنید، از MCP برای جستجوهای زنده و از RAG برای محتوای ثابت استفاده کنید و پیش از توسعه گسترده، SLA، ثبت وقایع و مراحل بازبینی مسئولانه را مشخص کنید. این روش گام‌به‌گام ریسک را کاهش می‌دهد و اعتماد به سیستم‌های عامل‌محور را افزایش می‌دهد.

یادگیری برنامه نویسی با هوش مصنوعی در فرادرس

تکنولوژی هوش مصنوعی تقریبا در بیشتر فضا‌های تجاری، صنعتی، آموزشی، سرگرمی و غیره نفود کرده است. یکی از رایج‌ترین و بهترین کاربرد‌های این تکنولوژی در بخش‌های آموزشی است. برای مثال می‌توانیم به برنامه نویسی اشاره کنیم. نکته بسیار مهم این جاست که این ابزار نه تنها به یادگیری برنامه نویسی کمک می‌کند، بلکه در زمان اجرای پروژه‌های برنامه نویسی می‌تواند مانند دستیار حرفه‌ای و هوشیاری تمام کدها را زیر نظر گرفته و به اجرای بهتر پروژه‌ها کمک کند. در نتیجه برای باقی ماندن در فضای رقابتی بازار کار برنامه نویسی باید روش کار با این ابزارها را بلد باشیم.

فرادرس برای کمک به یادگیری روش درست استفاده از هوش مصنوعی در برنامه نویسی، مجموعه آموزشی بسیار کاربردی را تولید ومنتشر کرده است. در فهرست پایین چند مورد از فیلم‌های این مجموعه آموزشی را معرفی کرده‌ایم.

• فیلم آموزش هوش مصنوعی برای توسعه دهندگان وردپرس، پیاده سازی پروژه های عملی با ChatGPT + گواهینامه
• فیلم آموزش کاربرد ChatGPT در برنامه نویسی سی شارپ C#‎، از کدنویسی تا دیباگینگ + گواهینامه
• فیلم آموزش رایگان تعریف رنگ در HTML و CSS همراه با بررسی ۶ روش کاربردی
• فیلم آموزش کاربرد «چت جی پی تی» (ChatGPT) در برنامه نویسی پایتون، دوره مقدماتی + گواهینامه
• فیلم آموزش هوش مصنوعی ChatGPT در برنامه‌ نویسی متلب، از کدنویسی تا خطایابی + گواهینامه

برای تماشای فیلم‌های بیشتر، بر روی تصویر زیر کلیک کرده و به صفحه اصلی این مجموعه آموزشی هدایت شوید.

در بخش بعد چند مورد از باور‌های نادرست درباره MCP را بررسی می‌کنیم. بیشتر این باور‌ها به آن دلیل به وجود آمده‌اند که افراد به درستی متوجه نشدند مفهوم و وظیفه MCP چیست.

باورهای نادرست رایج

در این بخش از مطلب، چند مورد از باور‌های غلط درباره MCP را بررسی خواهیم کرد.

MCP فقط روش دیگری برای اتصال به API-ها است

واقعیت این است که MCP روشی استاندارد برای اتصال سیستم‌ها ارائه می‌کند. پروتکل MCP برخلاف فراخوانی‌های «REST» یا «RPC»، سه ویژگی زیر را تعیین می‌کند.

• عامل‌های هوش مصنوعی چگونه قابلیت‌ها را پیدا کنند.
• چگونه این عامل‌ها در جریان‌های داده عضو شوند.
• چگونه Context را بین تعاملات مختلف حفظ کنند.

این استاندارد به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد ابزارها را فقط یک بار ایجاد و سپس به روشی یکسان در اختیار چندین عامل هوش مصنوعی و ارائه‌دهنده مدل قرار دهند.

ابزارها و عامل‌های هوش مصنوعی یکسان هستند

تصور یکسان بودن ابزارها و عامل‌های هوش مصنوعی درست نیست. واقعیت این است که ابزارها توانایی‌های مجزایی هستند که از طریق سرورهای MCP ارائه می‌شوند. برای مثال می‌توان به موارد زیر اشاره کرد.

• دسترسی به پایگاه‌های داده
• عملیات روی فایل‌ها
• کار با API
• و غیره

در مقابل، «عامل‌های هوش مصنوعی» (AI Agents) برنامه‌های کامپیوتر تصمیم‌گیرنده‌ای هستند که برای انجام مستقل وظایف، ابزارهای موجود را پیدا کرده و آن‌ها را مدیریت و استفاده می‌کنند.

MCP فقط برای فراخوانی ابزارها استفاده می‌شود

در واقع، MCP اتصالات کامل به منابع داده بیرونی را مدیریت می‌کند و این کار، فراتر از استفاده ساده از ابزارها است. MCP از این موارد پشتیبانی می‌کند.

• «جریان دائمی اعلان‌ها» (Streaming Notifications)
• دسترسی امن به «مخازن محتوا» (Content Repositories)
• «پایگاه‌های داده برداری» (Vector Stores)

همچنین قوانین یکسانی را برای اجرای عملیات‌های زمان‌بر و مدیریت خطا ارائه می‌دهد. این روش، مدیریت، نظارت و کنترل دسترسی را در کنار قابلیت‌های هوش مصنوعی ساده‌تر می‌کند.

جمع‌بندی

در این مطلب از مجله فرادرس به بررسی جامع «پروتکل زمینه مدل» یا همان (Model Context Protocol | MCP) پرداختیم و نقش آن را در استانداردسازی ارتباط عامل‌های هوش مصنوعی با منابع داده خارجی تحلیل کردیم. متوجه شدیم که این پروتکل متن‌باز مانند پورت USB-C برای هوش مصنوعی عمل می‌کند و به مدل‌ها اجازه می‌دهد بدون نیاز به اتصالات ثابت و کدهای تکراری، به اطلاعات زنده و سیستم‌های بیرونی دسترسی داشته باشند.

بعد از اینکه فهمیدیم MCP چیست، تفاوت‌های کلیدی این پروتکل را با API-های سنتی و روش RAG مرور کردیم و دیدیم که چطور امکان تعامل دوطرفه، شناسایی پویای ابزارها و کاهش توهم مدل را فراهم می‌سازد. استانداردسازی اتصالات در MCP نه تنها پیچیدگی‌های فنی توسعه را کاهش می‌دهد، بلکه بستر قدرتمندی را برای خودکارسازی جریان‌های کاری پیچیده و ساخت سیستم‌های هوش مصنوعی عامل‌محور فراهم می‌کند.