پروتکل زمینه مدل (MCP)

هوش مصنوعی (AI) به سرعت در حال تغییر است و ظرفیت مدل‌ها برای درک زبان دشوار و استدلال در رسانه‌های ارتباطی مختلف به طور چشمگیری بهبود یافته است. با این حال، یک مسئله مهم با قوی‌تر شدن این سیستم‌های هوش مصنوعی پدیدار شده است: چگونه می‌توانیم این مدل‌ها را به ابزارها و منابع داده مختلفی که برای ارزشمند بودن واقعی به روشی ایمن و مؤثر نیاز دارند، پیوند دهیم؟

زمانی را تصور کنید که هر ابزار الکتریکی به یک کابل منحصر به فرد نیاز داشت. برای مثال، هر جفت هدفون به یک اتصال‌دهنده مجزا نیاز داشت و شارژر لپ‌تاپ شما با شارژر تلفن شما کار نمی‌کرد. این‌گونه بود قبل از اینکه استانداردهایی مانند USB-C برای یکسان‌سازی همه اتصالات از راه برسند. اکنون نیز یکپارچگی مشابهی در بخش هوش مصنوعی وجود دارد و توسعه‌دهندگان باید اتصال‌دهنده‌های مخصوص خود را برای هر مدل و ترکیب منبع داده ایجاد کنند.

و امروز ما پروتکل زمینه مدل (MCP) را داریم، یک پروتکل باز که به سرعت در حال تبدیل شدن به "USB-C هوش مصنوعی" است. همانطور که USB-C امکان اتصال انواع دستگاه‌های فیزیکی را فراهم می‌کند، MCP یک رویکرد مشترک برای اتصال به ابزارها و منابع داده در اختیار مدل‌های هوش مصنوعی قرار می‌دهد. این رویکرد خلاقانه با بهبود امنیت و انعطاف‌پذیری و تسهیل همکاری، روش ایجاد برنامه‌های هوش مصنوعی را تغییر می‌دهد.

به عنوان کسی که به طور گسترده با چارچوب‌های مختلف یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی کار کرده‌ام (از جمله کارم در عامل‌های هوش مصنوعی با AutoGen در Azure Functions)، از اینکه می‌بینم MCP چگونه به چالش‌های اساسی اتصال هوش مصنوعی رسیدگی می‌کند، هیجان‌زده‌ام. در این مقاله، به بررسی عمیق اینکه MCP چیست، چگونه کار می‌کند و چرا نشان‌دهنده پیشرفت چشمگیری برای توسعه هوش مصنوعی است، می‌پردازیم.

قبل از اینکه در مورد مشکلی که MCP به آن می‌پردازد بحث کنیم، اجازه دهید در مورد پاسخ آن صحبت کنیم. وضعیت کنونی هوش مصنوعی با تکثیر مدل‌ها مشخص می‌شود:

1. توسعه‌دهندگان باید یک محیط هوش مصنوعی همیشه در حال گسترش را از مدل‌های GPT OpenAI گرفته تا Claude Anthropic، Llama متا و مدل‌های تخصصی بی‌شمار دیگر مدیریت کنند.
2. ابتکارات هوش مصنوعی باید بتوانند چندین نوع داده، از جمله پایگاه‌های داده، فایل‌ها، APIها، پایگاه‌های دانش و جریان‌های اطلاعاتی بی‌درنگ را مدیریت کنند.
3. هر یک از این انواع داده‌ها، سیاست‌های دسترسی و دستورالعمل‌های امنیتی خاص خود را دارند.
4. پیچیدگی یکپارچه‌سازی ابزار: هوش مصنوعی باید به گونه‌ای یکپارچه شود که برای هر ترکیب خاص باشد تا بتواند از ابزارهایی از جمله ماشین‌حساب‌ها، مفسرهای کد یا خدمات تخصصی استفاده کند.
5. دسترسی مدل‌های هوش مصنوعی به داده‌های خصوصی نگرانی‌های جدی امنیتی و حریم خصوصی را ایجاد می‌کند که باید مطابق با هدف مورد نظر رسیدگی شوند.

این امر باعث اختلال در اکوسیستم می‌شود و به جای استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد ارزش، توسعه‌دهندگان زمان بیشتری را صرف ایجاد و مدیریت یکپارچه‌سازی‌ها می‌کنند. هر مدل یا منبع داده جدید دارای کد اتصال منحصر به فردی است. بنابراین، هنگامی که مدل‌ها تکامل می‌یابند، بخش زیادی از یک برنامه باید تغییر کند.