یک پست برچسب‌گذاری شده با "پروتکل زمینه مدل"

ما اغلب درباره مدل‌های بزرگتر، پنجره‌های زمینه بزرگتر و پارامترهای بیشتر صحبت می‌کنیم. اما پیشرفت واقعی ممکن است اصلاً به اندازه مربوط نباشد. پروتکل زمینه مدل (MCP) نمایانگر یک تغییر پارادایمی در نحوه تعامل دستیارهای هوش مصنوعی با جهان اطرافشان است و این اتفاق همین حالا در حال رخ دادن است.

مشکل واقعی با دستیارهای هوش مصنوعی​

در اینجا یک سناریو وجود دارد که هر توسعه‌دهنده‌ای با آن آشناست: شما از یک دستیار هوش مصنوعی برای کمک به اشکال‌زدایی کد استفاده می‌کنید، اما نمی‌تواند مخزن شما را ببیند. یا از آن درباره داده‌های بازار می‌پرسید، اما دانش آن ماه‌ها قدیمی است. محدودیت اساسی هوش هوش مصنوعی نیست—بلکه ناتوانی آن در دسترسی به دنیای واقعی است.

مدل‌های زبان بزرگ (LLM) مانند دانشمندان برجسته‌ای بوده‌اند که در اتاقی با تنها داده‌های آموزشی خود محبوس شده‌اند. مهم نیست چقدر باهوش می‌شوند، نمی‌توانند قیمت‌های فعلی سهام را بررسی کنند، به کدبیس شما نگاه کنند یا با ابزارهای شما تعامل داشته باشند. تا به حال.

ورود پروتکل زمینه مدل (MCP)​

MCP به طور اساسی نحوه تعامل دستیارهای هوش مصنوعی با سیستم‌های خارجی را بازتصور می‌کند. به جای تلاش برای فشرده‌سازی بیشتر زمینه در مدل‌های پارامتری بزرگتر، MCP یک روش استاندارد برای دسترسی دینامیکی هوش مصنوعی به اطلاعات و سیستم‌ها به عنوان نیاز ایجاد می‌کند.

معماری به طرز زیبایی ساده اما قدرتمند است:

• میزبان‌های MCP: برنامه‌ها یا ابزارهایی مانند Claude Desktop که مدل‌های هوش مصنوعی در آن‌ها عمل می‌کنند و با خدمات مختلف تعامل دارند. میزبان محیط اجرایی و مرزهای امنیتی را برای دستیار هوش مصنوعی فراهم می‌کند.

• مشتریان MCP: اجزایی درون یک دستیار هوش مصنوعی که درخواست‌ها را آغاز می‌کنند و ارتباط با سرورهای MCP را مدیریت می‌کنند. هر مشتری یک اتصال اختصاصی برای انجام وظایف خاص یا دسترسی به منابع خاص حفظ می‌کند و چرخه درخواست-پاسخ را مدیریت می‌کند.

• سرورهای MCP: برنامه‌های سبک و تخصصی که قابلیت‌های خدمات خاص را ارائه می‌دهند. هر سرور به طور خاص برای مدیریت یک نوع یکپارچه‌سازی طراحی شده است، چه جستجوی وب از طریق Brave، دسترسی به مخازن GitHub، یا پرس‌وجو از پایگاه‌های داده محلی. سرورهای متن‌باز وجود دارند.

• منابع محلی و راه دور: منابع داده و خدمات زیرین که سرورهای MCP می‌توانند به آن‌ها دسترسی داشته باشند. منابع محلی شامل فایل‌ها، پایگاه‌های داده و خدمات روی کامپیوتر شما هستند، در حالی که منابع راه دور شامل APIهای خارجی و خدمات ابری هستند که سرورها می‌توانند به طور امن به آن‌ها متصل شوند.

به آن به عنوان یک سیستم حسی مبتنی بر API برای دستیارهای هوش مصنوعی فکر کنید. به جای تلاش برای به خاطر سپردن همه چیز در طول آموزش، اکنون می‌توانند به بیرون دسترسی پیدا کنند و آنچه را که نیاز دارند بپرسند.

چرا این مهم است: سه پیشرفت​

1. هوش بلادرنگ: به جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، دستیارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند اطلاعات فعلی را از منابع معتبر دریافت کنند. وقتی درباره قیمت بیت‌کوین می‌پرسید، عدد امروز را دریافت می‌کنید، نه سال گذشته.
2. یکپارچه‌سازی سیستم: MCP امکان تعامل مستقیم با محیط‌های توسعه، ابزارهای کسب‌وکار و APIها را فراهم می‌کند. دستیار هوش مصنوعی شما فقط درباره کد صحبت نمی‌کند—بلکه می‌تواند مخزن شما را ببیند و با آن تعامل داشته باشد.
3. امنیت با طراحی: مدل مشتری-میزبان-سرور مرزهای امنیتی واضحی ایجاد می‌کند. سازمان‌ها می‌توانند کنترل‌های دسترسی دقیق را پیاده‌سازی کنند در حالی که از مزایای کمک هوش مصنوعی بهره‌مند می‌شوند. دیگر نیازی به انتخاب بین امنیت و قابلیت نیست.

دیدن باور کردن است: MCP در عمل​

بیایید یک مثال عملی با استفاده از برنامه Claude Desktop و ابزار MCP جستجوی Brave راه‌اندازی کنیم. این به Claude اجازه می‌دهد تا وب را در زمان واقعی جستجو کند:

1. نصب Claude Desktop​

2. دریافت کلید API Brave​

3. ایجاد یک فایل پیکربندی​

open ~/Library/Application\ Support/Claude
touch ~/Library/Application\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

و سپس فایل را به شکل زیر تغییر دهید:

{
  "mcpServers": {
    "brave-search": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-brave-search"
      ],
      "env": {
        "BRAVE_API_KEY": "YOUR_API_KEY_HERE"
      }
    }
  }
}

4. راه‌اندازی مجدد برنامه Claude Desktop​

در سمت راست برنامه، دو ابزار جدید (که در دایره قرمز در تصویر زیر برجسته شده‌اند) برای جستجوهای اینترنتی با استفاده از ابزار MCP جستجوی Brave مشاهده خواهید کرد.

پس از پیکربندی، تغییر به صورت بی‌نقص انجام می‌شود. از Claude درباره آخرین بازی منچستر یونایتد بپرسید و به جای تکیه بر داده‌های آموزشی قدیمی، جستجوهای وب در زمان واقعی انجام می‌دهد تا اطلاعات دقیق و به‌روز ارائه دهد.

تصویر بزرگتر: چرا MCP همه چیز را تغییر می‌دهد​

پیامدهای اینجا فراتر از جستجوهای ساده وب می‌روند. MCP یک پارادایم جدید برای کمک هوش مصنوعی ایجاد می‌کند:

1. یکپارچه‌سازی ابزار: دستیارهای هوش مصنوعی اکنون می‌توانند از هر ابزاری با API استفاده کنند. به عملیات Git، پرس‌وجوهای پایگاه داده یا پیام‌های Slack فکر کنید.
2. پایه‌گذاری در دنیای واقعی: با دسترسی به داده‌های فعلی، پاسخ‌های هوش مصنوعی به جای داده‌های آموزشی در واقعیت پایه‌گذاری می‌شوند.
3. قابلیت گسترش: پروتکل برای گسترش طراحی شده است. با ظهور ابزارها و APIهای جدید، می‌توانند به سرعت در اکوسیستم MCP یکپارچه شوند.

آینده MCP چیست​

ما فقط شروع به دیدن آنچه با MCP ممکن است کرده‌ایم. تصور کنید دستیارهای هوش مصنوعی که می‌توانند:

• داده‌های بازار در زمان واقعی را دریافت و تحلیل کنند
• به طور مستقیم با محیط توسعه شما تعامل داشته باشند
• به مستندات داخلی شرکت شما دسترسی پیدا کرده و آن‌ها را خلاصه کنند
• در چندین ابزار کسب‌وکار هماهنگ شوند تا جریان‌های کاری را خودکار کنند

مسیر پیش رو​

MCP نمایانگر یک تغییر اساسی در نحوه تفکر ما درباره قابلیت‌های هوش مصنوعی است. به جای ساخت مدل‌های بزرگتر با پنجره‌های زمینه بزرگتر، ما راه‌های هوشمندتری برای تعامل هوش مصنوعی با سیستم‌ها و داده‌های موجود ایجاد می‌کنیم.

برای توسعه‌دهندگان، تحلیل‌گران و رهبران فناوری، MCP امکانات جدیدی برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی باز می‌کند. این فقط درباره آنچه هوش مصنوعی می‌داند نیست—بلکه درباره آنچه می‌تواند انجام دهد است.

انقلاب واقعی در هوش مصنوعی ممکن است درباره بزرگتر کردن مدل‌ها نباشد. ممکن است درباره متصل‌تر کردن آن‌ها باشد. و با MCP، آن انقلاب همین حالا اینجاست.