أساسيات الذكاء الاصطناعي

ما هو بروتوكول سياق النموذج (MCP)؟ المعيار الذي يربط الذكاء الاصطناعي بالأدوات والبيانات

يوفر بروتوكول سياق النموذج لتطبيقات الذكاء الاصطناعي طريقة معيارية لاكتشاف واستخدام الأدوات والبيانات والموجهات وغيرها من القدرات. يشرح هذا الدليل بنية MCP، والبدائل الأساسية، وحدود الأمان، وموقعه في طبقة الوكيل.

mm
أضف Unite.AI إلى مصادرك المفضلة على Google

بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح يتيح لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الاتصال بالأدوات الخارجية والبيانات والمطالبات وغيرها من القدرات عبر واجهة موحدة. بدلاً من بناء تكامل مخصص لكل تركيبة من النموذج والنظام، يمكن للمطورين تنفيذ بروتوكول مشترك بين مضيف الذكاء الاصطناعي وخادم MCP.

غالبًا ما يوصف MCP بأنه موصل عالمي للذكاء الاصطناعي، لكن التشبيه غير مكتمل. لا يقتصر البروتوكول على نقل البيانات فقط. فهو يحدد كيفية قيام المشاركين بإنشاء القدرات، وكشف الموارد والإجراءات، وتبادل الرسائل المهيكلة، والحفاظ على حدود الأمان. وهذا يجعله جزءًا مهمًا من البنية التحتية الناشئة للمساعدين والوكالات الذكائية.

لماذا يوجد MCP

النموذج بمفرده لا يستطيع رؤية المستندات الخاصة بالشركة، أو فحص مستودع محلي، أو الاستعلام عن قاعدة بيانات حية، أو استدعاء خدمة داخلية. تاريخيًا كان المطورون يربطون تلك القدرات عبر إضافات منفردة وواجهات برمجة تطبيقات مخصصة لكل تطبيق.

هذا النهج يخلق مشكلة تكامل. إذا احتاج عشرة تطبيقات ذكاء اصطناعي للاتصال بعشرة أنظمة، قد ينتهي الأمر بالفرق إلى صيانة العشرات من المحولات المخصصة. كل محول يمكن أن يمثل الأدوات والسياق والمصادقة والأخطاء والتحديثات بطرق مختلفة.

يُنشئ MCP عقدًا مشتركًا. يمكن لتطبيق متوافق مع MCP التواصل مع خوادم MCP التي تكشف عن القدرات بصيغة معروفة. تُعرّف مواصفة Model Context Protocol البروتوكول، بينما يقرر المضيفون والخوادم الفرديون أي الميزات وسياسات الأمان التي يدعمونها.

معمارية MCP

01المضيف يبدأ

02العميل يتصل

03الخادم يصف

04تم استدعاء البدائية

05النتيجة تُرجع
يصبح الطلب نتيجة من خلال خمس عمليات قابلة للملاحظة.

يفصل MCP بين محادثة تطبيق الذكاء الاصطناعي ومنطق النموذج ومنطق التكامل المطلوب لكل مصدر بيانات أو خدمة. قد يحتفظ المضيف بعدة اتصالات عميل في آنٍ واحد — واحدة لخادم نظام ملفات، واحدة لخادم قاعدة بيانات، وأخرى لتطبيق تجاري — مع عرض قدراتهم على النموذج عبر واجهة موحدة.

الخادم ليس بالضرورة خدمة إنترنت عن بُعد. يمكن تشغيله محليًا بجانب تطبيق سطح مكتب، داخل شبكة الشركة، أو كخدمة عن بُعد. يغيّر اختيار النشر هذا وسيلة النقل وحدود الثقة، لكن لا يغير العلاقة المركزية: يكتشف العميل القدرات من الخادم ويتبادل معه رسائل مهيكلة.

يستخدم MCP بنية مضيف-عميل-خادم.

  • المضيف: تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي يتفاعل معه المستخدم، مثل المساعد، بيئة الترميز، أو منصة الوكيل.
  • العميل: مكوّن بروتوكول أنشأه المضيف للحفاظ على اتصال مع خادم MCP معين.
  • الخادم: برنامج يكشف عن الأدوات أو الموارد أو المطالبات المختارة لعملاء MCP.

يمكن للمضيف الاتصال بعدة خوادم في آنٍ واحد. قد يوفر خادم واحد الوصول إلى مستودع ملفات، وآخر إلى نظام إدارة مشاريع، وثالث إلى قاعدة بيانات داخلية. يظل المضيف مسؤولًا عن تجربة المستخدم، وتنسيق النموذج، والموافقة، والمعلومات التي توضع في سياق النموذج.

تُهيكل الرسائل باستخدام اتفاقيات JSON-RPC. أثناء التهيئة، يتفاوض المشاركون على إصدارات البروتوكول والقدرات. هذه المفاوضات مهمة لأن العملاء والخوادم لا تحتاج إلى تنفيذ كل ميزة اختيارية.

الأدوات والموارد والمطالبات

مُعرّف
عقد MCP

يوحد الوصول

يبدل المزودين
اختصار
محول مخصص

يُبرمج الوصول صلبًا

يقفل التكامل
آلية التعريف تحافظ على السلطة والدليل؛ الاختصار يزيل الحد الفاصل الذي يجعل المصطلح ذا معنى.
المضيف تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي ينسق تجربة المستخدم والأذونات.
العميل اتصال البروتوكول الذي يحتفظ به المضيف لخادم واحد.
الخادم البرنامج الذي يُظهر الأدوات أو الموارد أو المطالبات.
النتيجة بيانات مُهيكلة تُعاد إلى المضيف بعد استدعاء مُعتمد.

يقوم MCP بتنظيم القدرات التي يوفرها الخادم إلى عدة بدائل أساسية. الثلاثة الأكثر شيوعًا هي الأدوات والموارد والمطالبات.

الأدوات

الأداة هي دالة قابلة للتنفيذ يمكن لتطبيق الذكاء الاصطناعي استدعاؤها. تشمل الأمثلة البحث في قاعدة بيانات العملاء، إنشاء قضية، تشغيل استعلام، أو استرجاع المخزون الحالي. تتضمن تعريف الأداة اسمًا ووصفًا ومخطط إدخال حتى يعرف النموذج وبيئة التشغيل ما هي الوسائط المتوقعة.

يمكن لاستخدام الأداة تغيير الأنظمة الخارجية، لذا يجب على المضيفين عرض أوصاف ذات معنى، والتحقق من صحة المدخلات، وتطبيق الأذونات، وطلب التأكيد للإجراءات ذات العواقب.

الموارد

المورد هو سياق يمكن للتطبيق قراءته، مثل ملف، سجل قاعدة بيانات، صفحة توثيق، أو تقرير مُولَّد. تستخدم الموارد معرّفات ويمكنها كشف بيانات وصفية مثل الاسم ونوع الوسائط. توفر للمضيفين طريقة موحدة لاكتشاف المعلومات واسترجاعها دون التظاهر بأن كل عملية قراءة هي إجراء.

المطالبات

المطالبات هي قوالب أو سير عمل قابلة لإعادة الاستخدام يتيحها الخادم للمضيف. يمكنها مساعدة المستخدمين على استدعاء قدرة بشكل صحيح، وتوفير وسائط مُهيكلة، أو دمج تعليمات متخصصة في المجال مع السياق ذي الصلة.

يدعم MCP أيضًا القدرات في الاتجاه المعاكس. بناءً على ما يتم التفاوض عليه، قد يطلب الخادم من المضيف الحصول على إكمالات النموذج أو إدخال المستخدم. المبدأ التصميمي المهم هو التفاوض الصريح على القدرات بدلاً من افتراض أن كل مشارك يمكنه تنفيذ كل عملية.

ماذا يحدث أثناء استدعاء أداة MCP؟

تخيل مساعد برمجة يعتمد على الذكاء الاصطناعي متصل بخادم تحليل المستودعات.

  1. يتصل المضيف بخادم MCP ويتفاوض على القدرات المدعومة.
  2. يطلب العميل قائمة الأدوات المتاحة.
  3. يعيد الخادم تعريفات أدوات مُهيكلة، بما في ذلك مخططات الإدخال الخاصة بها.
  4. يُتيح المضيف أوصاف الأدوات المختارة للنموذج.
  5. يقترح النموذج استدعاء أداة، مثل البحث عن مراجع دالة.
  6. يفحص المضيف السياسات، وعند الضرورة، يطلب موافقة المستخدم.
  7. يرسل العميل الطلب المُتحقق منه إلى الخادم.
  8. ينفذ الخادم العملية ويعيد محتوى مُهيكل أو خطأ.
  9. يقرر المضيف أي جزء من النتيجة يُقدَّم للنموذج للخطوة التالية.

يقوم MCP بتوحيد عملية التبادل، لكنه لا يحدد ما إذا كان يجب الوثوق بالنموذج لاستدعاء أداة. هذا القرار يعود إلى المضيف وطبقة سياساته.

MCP لا يحل محل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)

غالبًا ما يلتف خادم MCP حول واجهات برمجة التطبيقات الحالية، مجموعات أدوات تطوير البرمجيات، أدوات سطر الأوامر، أو مشغلات قواعد البيانات. لا تزال تلك الواجهات الأساسية تقوم بالعمل الفعلي. يضيف MCP طبقة اكتشاف وتفاعل موجهة للذكاء الاصطناعي فوقها.

يوضح هذا الاختلاف سبب تكامل MCP مع REST وGraphQL وغيرها من واجهات التطبيقات. يمكن لخدمة الدفع الاحتفاظ بواجهة برمجة التطبيقات الناضجة الخاصة بها بينما يكشف خادم MCP عن مجموعة محدودة بعناية من العمليات مع أوصاف ومخططات صديقة للنموذج.

MCP مقابل استدعاء الدوال

استدعاء الدالة أو الأداة هو قدرة للنموذج: يمكن للنموذج إرجاع طلب مُهيكل لاستدعاء دالة. MCP هو بروتوكول لاكتشاف والتواصل مع مزودي الأدوات والسياق.

غالبًا ما يعمل الاثنان معًا. يخبر خادم MCP المضيف بالأدوات الموجودة. يقدم المضيف التعريفات المختارة للنموذج. يُصدر النموذج استدعاء أداة. ثم يستخدم المضيف MCP لإرسال ذلك الطلب إلى الخادم المناسب.

MCP مقابل Agent2Agent

يقوم MCP بربط تطبيق الذكاء الاصطناعي بالقدرات والسياق. يركز Agent2Agent، أو A2A، على التواصل بين الوكلاء المستقلين الذين قد تكون مملوكة لأنظمة أو منظمات مختلفة.

يمكن لنظام عملي أن يستخدم كليهما. قد يستخدم وكيل MCP للوصول إلى أدواته وبياناته، ثم يستخدم A2A لتفويض مهمة أكبر إلى وكيل آخر. يجيب MCP: “كيف يمكن لهذا التطبيق استخدام تلك القدرة؟” ويجيب A2A: “كيف يمكن لهذه الوكلاء تنسيق العمل؟”

مخاطر الأمان والضوابط

01تحقق من الهوية

02طلب الموافقة

03نطاق ضيق

04استدعاءات التدقيق

05إلغاء الوصول
الفشل في الوقاية: الاتصال القياسي ليس حدًا أمنيًا؛ يجب على المضيف أن يصرح بكل قدرة.
تتبع الضوابط نفس الترتيب من اليسار إلى اليمين كما يكتسب النظام الصلاحية.

يحافظ المضيف الآمن على قائمة سماح صريحة للخوادم والأدوات، ويعرض موافقة ذات معنى عند منح الوصول، ويربط كل استدعاء بالمستخدم أو هوية عبء العمل التي صرحت به. يجب أن تكون مخططات الأدوات ضيقة بما يكفي لرفض الوسائط غير المتوقعة، بينما يجب أن تسجل سجلات التدقيق الخادم والقدرة والمدخلات وحالة النتيجة ومسار الموافقة.

الموارد والنتائج المسترجعة من الأدوات هي أيضًا سطح حقن الموجه. قد يحتوي مستند يُقرأ عبر MCP على نص يطلب من النموذج تجاهل تعليماته أو استخراج البيانات. يجب على المضيف الحفاظ على التمييز بين المحتوى غير الموثوق به وسياسة النظام، ويجب أن يمنع مخرجات خادم واحد من توسيع صلاحيات خادم آخر بصمت.

تحسين التوحيد القياسي للتشغيل البيني، لكنه لا يجعل الخادم موثوقًا. يمكن لخادم MCP أن يكشف عن بيانات حساسة، أو أوصاف أدوات مضللة، أو إجراءات غير آمنة، أو تبعيات مخترقة. كما يمكن أن يحتوي المحتوى غير الموثوق المسترجع عبر مورد على تعليمات حقن موجه تهدف إلى التلاعب بالنموذج.

تشمل الضوابط المهمة:

  • أقل امتياز: امنح كل خادم فقط البيانات الاعتمادية والنطاق اللازم لغرضه.
  • ثقة الخادم: تحقق من المصدر، الكود، الملكية، ومسار التحديث للخوادم قبل ربطها.
  • شفافية المستخدم: اجعل واضحًا أي خادم سيتلقى البيانات وأي إجراء سيقوم به.
  • التحقق من صحة الإدخال: طبق المخططات وقواعد الأعمال خارج النموذج.
  • حدود الموافقة: تأكد من الإجراءات الحساسة أو الخارجية أو المالية أو المدمرة.
  • تقليل البيانات: تجنب إرسال المستندات أو المحادثات بالكامل عندما تكون الحاجة فقط إلى جزء صغير.
  • التسجيل والإلغاء: سجّل الاستدعاءات، راقب الشذوذ، واجعل بيانات الاعتماد والاتصالات سهلة الإلغاء.

يواصل مشروع MCP صقل معماريته وإرشادات الأمان الخاصة به. يوضح تحديث المواصفات 2026 الخاص بالمشروع كيف يتطور المعيار حول بنية أساسية أبسط، وتفويض، ونشر إنتاجي.

متى ينبغي للمطورين استخدام MCP؟

يُعد MCP مناسبًا بقوة عندما يحتاج عدة عملاء للذكاء الاصطناعي إلى اتصال ثابت بنفس القدرة، أو عندما يجب أن تكون الأدوات قابلة للاكتشاف أثناء التشغيل، أو عندما يرغب فريق في فصل تنسيق الذكاء الاصطناعي عن شفرة التكامل الخاصة بالنظام.

قد يظل استدعاء الدالة المباشر أبسط لتطبيق صغير بواجهة خلفية واحدة محكومة بإحكام. يتطلب اعتماد البروتوكول عملًا تشغيليًا خاصًا به: إدارة دورة حياة الخادم، اختبار التوافق، المصادقة، الرصد، والحوكمة.

ما يجب تذكره حول ما هو بروتوكول سياق النموذج (MCP)

MCP هو لغة مشتركة بين تطبيقات الذكاء الاصطناعي والأدوات والسياق المحيط بها. تكمن قيمته في استبدال اتفاقيات التكامل المنعزلة ببروتوكول قابل للاكتشاف، منظم، وقابل للتوسيع.

المعيار لا يلغي الحاجة إلى هندسة دقيقة. لا يزال على المضيفين أن يقرروا أي الخوادم يثقون بها، أي القدرات يكشفونها، ما البيانات التي يشاركونها، ومتى يجب على شخص ما الموافقة على إجراء. يجعل MCP الاتصالات قابلة للنقل؛ وتضمن الحوكمة أمانها وفائدتها.

ثيو ناش هو خبير في مجال الذكاء الاصطناعي في Unite.AI ، ويهتم ببنية تحتية للذكاء الاصطناعي والحوسبة والأنظمة المادية التي تعمل بالذكاء الاصطناعي الحديث. يركز عمله على الأسس الفنية خلف حمولات الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع ، بما في ذلك مراكز البيانات والمسرعات والشبكات وبرامج التطبيقات التي تربطها معًا.
بمنظور تحليلي ومهندس مدفوع ، يفحص ثيو كيف تتيح التطورات في وحدات معالجة الرسومات والصمامات المخصصة وعمليات الذاكرة والأنظمة الموزعة لأجيال جديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي. يهتم بشكل خاص بالتضحيات في الأداء والكفاءة في استهلاك الطاقة وال قابلية للتوسيع والقيود العملية التي تشكل النشر الفعلي للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي.
المقالات التي كتبها ثيو ناش يتم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي ومراجعتها بواسطة فريق التحرير في Unite.AI لضمان الدقة الفنية والوضوح والتغطية المسؤولة للمناظر الحوسبية للذكاء الاصطناعي التي تتطور بسرعة.