MCP چیست

فرض کنید از یک هوش مصنوعی می خواهید اطلاعات فروش ماه گذشته را بررسی کند، چند نکته مهم را از بین داده ها بیرون بکشد و در نهایت یک گزارش تحویل بدهد. اگر هوش مصنوعی فقط به متن هایی که در اختیارش گذاشته اید دسترسی داشته باشد، نمی تواند به تنهایی وارد پنل فروشگاه شود، اطلاعات را از پایگاه داده بخواند یا فایل مورد نظرتان را باز کند. اینجا پای MCP به میان می آید.

MCP مخفف Model Context Protocol است؛ یک پروتکل استاندارد که به مدل های هوش مصنوعی کمک می کند به ابزارها، منابع اطلاعاتی و سرویس های مختلف متصل شوند. به زبان ساده، MCP راهی برای ارتباط دادن هوش مصنوعی با ابزارهایی است که برای انجام یک کار واقعی به آن ها نیاز دارد. در این مقاله از هاستینگ اترنوکلود به تمام اطلاعاتی که برای استفاده از MCP نیاز دارید می پردازیم.

MCP دقیقا چیست؟

تا قبل از مطرح شدن MCP، اتصال یک مدل هوش مصنوعی به هر ابزار معمولا به پیاده سازی جداگانه نیاز داشت. برای مثال، اگر توسعه دهنده ای می خواست دستیار هوش مصنوعی خود را به یک پایگاه داده، یک سرویس مدیریت فایل و یک ابزار مدیریت پروژه وصل کند، باید برای هر کدام روش ارتباطی مشخصی طراحی می کرد. این کار شدنی بود، اما با اضافه شدن ابزارهای بیشتر، نگهداری و توسعه سیستم پیچیده تر می شد.

MCP با هدف استاندارد کردن این ارتباط طراحی شده است. به جای اینکه برای هر مدل و هر ابزار یک روش اختصاصی ساخته شود، می توان از یک پروتکل مشترک استفاده کرد؛ البته به شرطی که برنامه هوش مصنوعی و سرویس مورد نظر از آن پشتیبانی کنند.

برای درک بهتر، می توان MCP را به یک رابط استاندارد تشبیه کرد. همان طور که وجود یک استاندارد مشترک می تواند اتصال تجهیزات مختلف را ساده تر کند، MCP هم ارتباط بین برنامه های هوش مصنوعی و ابزارهای خارجی را سر و سامان می دهد. این پروتکل در ابتدا توسط شرکت Anthropic معرفی شد و بعدتر به عنوان یک پروژه متن باز توسعه پیدا کرد.

MCP چه مشکلی را حل می کند؟

یکی از محدودیت های مهم مدل های زبانی این است که به صورت پیش فرض به تمام اطلاعات و ابزارهای مورد نیاز کاربر دسترسی ندارند. ممکن است مدل بتواند درباره یک موضوع توضیح خوبی بدهد، اما برای بررسی وضعیت فعلی یک سفارش، خواندن فایل های محلی یا اجرای یک عملیات در نرم افزار دیگر به اتصال واقعی نیاز دارد. MCP برای ساده تر کردن همین بخش طراحی شده است.

برای مثال، فرض کنید یک برنامه هوش مصنوعی قرار است با چند ابزار کار کند:

• فایل های یک پروژه را بخواند و محتوای آن ها را بررسی کند.
• اطلاعات مورد نیاز را از یک پایگاه داده دریافت کند.
• از یک سرویس خارجی اطلاعات تازه بگیرد.
• در صورت داشتن مجوز، عملیاتی را در یک ابزار دیگر اجرا کند.

بدون یک روش ارتباطی استاندارد، هر اتصال ممکن است به کد و تنظیمات اختصاصی نیاز داشته باشد. MCP کمک می کند این ارتباطات با ساختار مشخص تری انجام شوند و ابزارهای سازگار، راحت تر در برنامه های مختلف مورد استفاده قرار بگیرند.

البته MCP خودش هوش مصنوعی نیست و قرار نیست به تنهایی یک مدل را باهوش تر کند. کار اصلی آن فراهم کردن مسیر ارتباطی بین مدل یا برنامه هوش مصنوعی و منابع و ابزارهای دیگر است.

MCP چگونه کار می کند؟

برای فهمیدن سازوکار MCP لازم نیست وارد جزئیات پیچیده فنی شویم. کافی است با سه بخش اصلی آن آشنا شویم.

۱. میزبان یا Host

Host همان برنامه ای است که کاربر در آن با هوش مصنوعی کار می کند. این برنامه می تواند یک دستیار هوش مصنوعی، یک محیط توسعه کد، نرم افزاری و یا سایت باشد که قابلیت استفاده از ابزارهای خارجی را دارد. Host درخواست کاربر را دریافت می کند و در صورت نیاز، استفاده از ابزارهای متصل را مدیریت می کند.

۲. کلاینت MCP

کلاینت بخشی از برنامه میزبان است که ارتباط با یک سرور MCP را برقرار و مدیریت می کند. این بخش مسئول تبادل پیام ها طبق پروتکل است. برای نمونه، یک برنامه ممکن است برای اتصال به سرویس مدیریت فایل از یک کلاینت و برای اتصال به پایگاه داده از کلاینت دیگری استفاده کند.

۳. سرور MCP

سرور MCP قابلیت ها و منابع مشخصی را در اختیار برنامه میزبان قرار می دهد. این سرور می تواند یک برنامه محلی روی کامپیوتر باشد یا از طریق شبکه در دسترس قرار بگیرد. برای مثال، یک سرور MCP ممکن است امکان جستجو در فایل ها، خواندن اطلاعات یک پروژه یا دریافت داده از یک سرویس مشخص را فراهم کند.

روند کار به این صورت است: کاربر درخواستی مطرح می کند، برنامه هوش مصنوعی تشخیص می دهد که برای پاسخ بهتر به یک ابزار نیاز دارد، سپس از طریق کلاینت MCP با سرور مربوطه ارتباط برقرار می کند. سرور نتیجه را برمی گرداند و برنامه می تواند از آن برای ادامه کار استفاده کند.

این فرایند ممکن است در یک درخواست چندین بار تکرار شود. نکته مهم این است که استفاده از ابزار باید بر اساس قابلیت های در دسترس، مجوزها و منطق برنامه انجام شود؛ MCP به خودی خود تضمین نمی کند که هوش مصنوعی همیشه ابزار مناسب را انتخاب کند.

ابزارها، منابع و دستورالعمل ها در MCP چه تفاوتی دارند؟

MCP فقط برای اجرای دستورها نیست. این پروتکل چند روش برای ارائه قابلیت ها و اطلاعات به برنامه میزبان دارد:

• Tools یا ابزارها: برای انجام یک عملیات مشخص استفاده می شوند. مثلا جستجو در یک سیستم، اجرای یک کوئری مجاز یا ثبت یک مورد جدید در نرم افزار مدیریت پروژه.
• Resources یا منابع: اطلاعاتی هستند که برنامه می تواند به آن ها دسترسی پیدا کند؛ مانند محتوای یک فایل، مستندات یک پروژه یا داده های قابل خواندن از یک منبع مشخص.
• Prompts یا الگوهای درخواست: دستورالعمل ها یا قالب های آماده ای هستند که می توانند برای انجام کارهای مشخص در اختیار برنامه قرار بگیرند.

این سه مورد کاربرد یکسانی ندارند. ابزار معمولا کاری انجام می دهد، منبع اطلاعاتی برای استفاده فراهم می کند و الگوی درخواست به شکل دهی تعامل کمک می کند. جزئیات نحوه نمایش و استفاده از آن ها هم به قابلیت های سرور و برنامه میزبان بستگی دارد.

یک مثال واقعی از کاربرد MCP

فرض کنید یک فروشگاه اینترنتی دارید و می خواهید از هوش مصنوعی برای بررسی سفارش ها کمک بگیرید. در حالت معمول، ممکن است مجبور باشید اطلاعات سفارش ها را از پنل فروشگاه خروجی بگیرید، فایل را در اختیار هوش مصنوعی بگذارید و بعد از آن بخواهید گزارش تهیه کند.

حالا تصور کنید فروشگاه شما یک سرور MCP داشته باشد که قابلیت های مشخصی برای دسترسی به اطلاعات سفارش ها ارائه می کند. در این حالت، می توانید از دستیار هوش مصنوعی بخواهید سفارش های یک بازه زمانی را بررسی کند، محصولات پرفروش را مشخص کند و مواردی را که نیاز به پیگیری دارند فهرست کند. دستیار می تواند از قابلیت های ارائه شده توسط سرور استفاده کند و بر اساس اطلاعات دریافتی پاسخ بدهد.

اگر سرور اجازه اجرای عملیات دیگری را هم داشته باشد، ممکن است بتوان کارهای بیشتری انجام داد؛ اما برای اقداماتی مانند لغو سفارش، تغییر وضعیت پرداخت یا ویرایش اطلاعات مشتری باید مجوزها و محدودیت های مشخصی وجود داشته باشد.

MCP به تنهایی چنین سیستمی نمی سازد. برای رسیدن به این نتیجه، همچنان به پیاده سازی سرور، اتصال امن به سیستم فروشگاه، تعریف دسترسی ها و برنامه ای نیاز دارید که بتواند از MCP استفاده کند.

MCP چه کاربردهایی دارد؟

کاربرد MCP به یک حوزه خاص محدود نیست. هر جا لازم باشد یک برنامه هوش مصنوعی به اطلاعات یا ابزارهای خارجی دسترسی داشته باشد، می توان از این پروتکل استفاده کرد. در ادامه به کاربرد های مهم mcp که بیشتر از بقیه کاربرد دارد می پردازیم.

برنامه نویسی و توسعه نرم افزار

یکی از کاربردهای مهم MCP در محیط های توسعه است. دستیارهای برنامه نویسی می توانند از سرورهای MCP برای دسترسی کنترل شده به فایل ها، مستندات، ابزارهای مدیریت پروژه یا سرویس های دیگر استفاده کنند.

برای مثال، توسعه دهنده می تواند از دستیار بخواهد اطلاعات یک پروژه را بررسی کند، خطای مشخصی را در فایل ها پیدا کند یا برای بررسی یک مشکل از مستندات فنی استفاده کند. اینکه دستیار دقیقا چه کارهایی انجام می دهد، به ابزارهای متصل و سطح دسترسی آن ها بستگی دارد.

اتصال هوش مصنوعی به پایگاه داده

اگر سرور MCP برای یک پایگاه داده طراحی شده باشد، می تواند عملیات مشخصی را در اختیار دستیار قرار دهد. در این صورت، کاربر ممکن است بتواند پرسش های خود را به زبان طبیعی مطرح کند و پاسخ را بر اساس داده های واقعی دریافت کند. برای نمونه، مدیر یک سایت می تواند درباره تعداد سفارش ها، وضعیت موجودی یا روند فروش سوال کند؛ به شرطی که سرور این اطلاعات را ارائه دهد و دسترسی لازم تعریف شده باشد.

نکته مهم این است که بهتر است دسترسی مستقیم و بدون محدودیت به پایگاه داده در اختیار مدل قرار نگیرد. تعریف عملیات مجاز، محدود کردن سطح دسترسی و کنترل کوئری ها بخش مهمی از طراحی چنین سیستمی است.

اتوماسیون و انجام کارهای تکراری

بسیاری از کارهای روزانه بین چند نرم افزار مختلف تقسیم شده اند. جمع آوری اطلاعات، بررسی وضعیت کارها و آماده کردن گزارش نمونه هایی از این فعالیت ها هستند.

با استفاده از MCP می توان ابزارهای مورد نیاز را به برنامه هوش مصنوعی متصل کرد تا بخشی از این فرایندها با دخالت کمتر انسان انجام شوند. البته برای اجرای یک فرایند خودکار کامل، ممکن است به زمان بندی، منطق اجرایی و سرویس های دیگری هم نیاز باشد.

مدیریت فایل ها و مستندات

در پروژه هایی که تعداد زیادی فایل، سند یا گزارش دارند، پیدا کردن اطلاعات مورد نیاز می تواند زمان بر باشد. یک سرور MCP می تواند امکان جستجو و خواندن منابع مشخص را فراهم کند تا دستیار هوش مصنوعی بتواند در پاسخ به درخواست کاربر از آن ها استفاده کند.

برای مثال، به جای اینکه چندین سند را جداگانه باز کنید، می توانید از دستیار بخواهید اطلاعات مرتبط با یک موضوع را در فایل های مجاز پیدا کند و خلاصه ای از آن ها ارائه دهد.

MCP در وردپرس چه کاربردی دارد؟

وردپرس هم از این فناوری بی نصیب نمانده است. با استفاده از MCP در وردپرس می توان دستیارهای هوش مصنوعی را به قابلیت های یک سایت وردپرسی متصل کرد تا به جای جابه جایی مداوم بین پنل مدیریت و ابزارهای مختلف، بعضی از کارها از طریق دستیار انجام شوند. برای مثال، می توان سیستمی طراحی کرد که به هوش مصنوعی اجازه دهد اطلاعات نوشته ها را بررسی کند، در محتوای سایت جستجو کند یا با رعایت سطح دسترسی، بعضی از عملیات مدیریتی را انجام دهد.

نکته جالب این است که MCP در وردپرس فقط به مدیریت محتوا محدود نمی شود. توسعه دهندگان می توانند قابلیت های اختصاصی سایت یا افزونه های خود را در اختیار دستیارهای هوش مصنوعی قرار دهند؛ برای مثال، بررسی وضعیت سفارش ها در فروشگاه ووکامرسی، دریافت اطلاعات محصولات یا کمک به عیب یابی سایت.

وردپرس برای این کار ابزارهایی مانند MCP Adapter را توسعه داده است که قابلیت های ثبت شده در سیستم Abilities API را به ابزارهای قابل استفاده برای دستیارهای هوش مصنوعی تبدیل می کند. البته برای استفاده از این امکانات باید سازگاری نسخه وردپرس، افزونه ها و برنامه هوش مصنوعی بررسی شود و دسترسی به اطلاعات حساس نیز به درستی کنترل شود.

 

تفاوت MCP با API چیست؟

این دو مفهوم به هم مرتبط هستند، اما یکسان نیستند. API راهی برای ارتباط نرم افزارها با یکدیگر است. بسیاری از سرویس های اینترنتی API دارند و از طریق آن، امکان دریافت اطلاعات یا اجرای عملیات مشخصی را فراهم می کنند.

MCP یک پروتکل استاندارد برای ارائه و استفاده از قابلیت ها و منابع از طریق برنامه های سازگار با آن است. در واقع، MCP می تواند به عنوان لایه ارتباطی بین برنامه هوش مصنوعی و ابزارها عمل کند؛ حتی ممکن است سرور MCP در پشت صحنه از API یک سرویس دیگر استفاده کند.

برای مثال، فرض کنید یک سرویس مدیریت پروژه API دارد. توسعه دهنده می تواند یک سرور MCP بسازد که قابلیت های مورد نیاز آن سرویس را به شکل ابزارهایی قابل استفاده برای دستیار هوش مصنوعی ارائه کند. در چنین شرایطی، API همچنان وظیفه ارتباط با سرویس مدیریت پروژه را انجام می دهد و MCP روش استانداردی برای در دسترس قرار دادن قابلیت های آن در محیط هوش مصنوعی فراهم می کند.

بنابراین، MCP جایگزین تمام APIها نیست؛ بلکه می تواند استفاده از آن ها را در برنامه های هوش مصنوعی ساده تر و یکپارچه تر کند.

تفاوت MCP با Function Calling چیست؟

Function Calling یا فراخوانی تابع قابلیتی است که در بعضی مدل ها و APIهای هوش مصنوعی وجود دارد. با استفاده از آن، مدل می تواند درخواست اجرای یک تابع مشخص را با آرگومان های مورد نیاز تولید کند.

برای مثال، مدل ممکن است تشخیص دهد که برای پاسخ به سوال کاربر باید تابعی به نام get_order_status را با شماره سفارش مشخص فراخوانی کند. سپس برنامه میزبان آن تابع را اجرا می کند و نتیجه را به مدل برمی گرداند.

MCP مسئله متفاوتی را هدف می گیرد. این پروتکل یک روش استاندارد برای ارتباط با سرورها و کشف یا استفاده از قابلیت های ارائه شده توسط آن ها فراهم می کند. به همین دلیل، این دو فناوری می توانند در کنار یکدیگر استفاده شوند. مدل ممکن است از Function Calling برای انتخاب و درخواست اجرای یک ابزار استفاده کند و برنامه میزبان از MCP برای برقراری ارتباط با سروری که آن ابزار را ارائه می دهد کمک بگیرد.

آیا استفاده از MCP امن است؟

پاسخ کوتاه این است که امنیت MCP به نحوه پیاده سازی، نوع ابزارهای متصل و سطح دسترسی آن ها بستگی دارد.

وقتی یک دستیار هوش مصنوعی به فایل ها، پایگاه داده یا سرویس های خارجی متصل می شود، موضوع فقط پاسخ دادن به سوال های کاربر نیست. حالا ممکن است اطلاعات حساس در دسترس قرار بگیرند یا عملیاتی انجام شوند که پیامد واقعی دارند.

برای کاهش خطرها، رعایت چند نکته ضروری است:

• دسترسی محدود: هر سرور فقط به اطلاعات و عملیاتی دسترسی داشته باشد که واقعا به آن نیاز دارد.
• احراز هویت مناسب: اتصال به سرویس های حساس باید با روش های امن احراز هویت انجام شود.
• تایید عملیات حساس: اقداماتی مانند حذف اطلاعات، ارسال پیام یا تغییر داده های مهم بهتر است به تایید کاربر نیاز داشته باشند.
• بررسی سرورهای ناشناس: نصب یک سرور MCP از منبع نامعتبر می تواند خطرناک باشد؛ به خصوص اگر به فایل ها یا اطلاعات محرمانه دسترسی داشته باشد.
• محافظت از اطلاعات محرمانه: کلیدهای API، رمزها و اطلاعات خصوصی نباید بی دلیل در اختیار مدل یا سرور قرار بگیرند.

یک نکته دیگر هم اهمیت دارد: حتی اگر سرور MCP معتبر باشد، محتوای دریافتی از فایل ها و سرویس های خارجی لزوما قابل اعتماد نیست. ممکن است یک سند شامل دستورهای مخرب یا گمراه کننده باشد که تلاش کنند رفتار مدل را تغییر دهند. این مسئله باید در طراحی و کنترل دسترسی ها در نظر گرفته شود.

پس بهتر است MCP را یک ابزار ارتباطی در نظر بگیریم، نه یک تضمین امنیتی. امن بودن سیستم نهایی به مجموعه ای از تصمیم های فنی و اجرایی وابسته است.

برای استفاده از MCP باید برنامه نویسی بلد باشیم؟

نه لزوما. اگر یک برنامه هوش مصنوعی از MCP پشتیبانی کند و سرور مورد نیاز شما از قبل آماده باشد، ممکن است فقط به نصب، تنظیم اتصال و تعیین مجوزها نیاز داشته باشید.

اما اگر بخواهید ابزار اختصاصی خودتان را بسازید، احتمالا به دانش برنامه نویسی نیاز خواهید داشت. باید مشخص کنید سرور چه قابلیت هایی ارائه می کند، به چه اطلاعاتی دسترسی دارد، درخواست ها را چگونه پردازش می کند و چه محدودیت هایی باید رعایت شوند.

برای مثال، اگر بخواهید یک دستیار هوش مصنوعی را به سیستم مدیریت محتوای سایت خود متصل کنید، می توانید با خرید سرور مجازی و طرحی که امکان جستجو در مقاله ها، خواندن اطلاعات آن ها یا انجام عملیات مشخصی را فراهم کند. در این حالت، آشنایی با APIها، احراز هویت، ساختار داده ها و اصول امنیتی کمک زیادی می کند. مستندات رسمی MCP و SDKهای آن هم نقطه شروع مناسبی برای توسعه سرور یا کلاینت اختصاصی هستند.

آیا MCP در آینده اهمیت بیشتری پیدا می کند؟

هرچه دستیارهای هوش مصنوعی از پاسخ دادن به سوال ها فراتر بروند و وارد انجام کارهای واقعی شوند، نیاز به ارتباط استاندارد با ابزارهای مختلف بیشتر می شود. MCP یکی از راهکارهایی است که این ارتباط را ساده تر می کند. به جای اینکه هر اتصال از ابتدا و به صورت اختصاصی طراحی شود، توسعه دهندگان می توانند از یک پروتکل مشترک برای ارائه قابلیت ها استفاده کنند.

البته میزان موفقیت و فراگیری MCP به عوامل مختلفی بستگی دارد؛ از جمله پشتیبانی نرم افزارها، کیفیت پیاده سازی ها، امنیت و میزان پذیرش آن در میان توسعه دهندگان. بنابراین، بهتر است آن را یک فناوری مهم و قابل توجه بدانیم، نه راه حلی که قرار است تمام مشکلات اتصال هوش مصنوعی به نرم افزارها را برطرف کند.