AI

فك شفرة نظام بروتوكول سياق النموذج: القوة والتركيز والاستخدام في تطوير الذكاء الاصطناعي

ع
عبدالله الفضلي
· · 3 دقائق قراءة
فك شفرة نظام بروتوكول سياق النموذج: القوة والتركيز والاستخدام في تطوير الذكاء الاصطناعي

في المشهد المتطور بسرعة لتطوير الذكاء الاصطناعي، ظهر بروتوكول سياق النموذج (MCP) الخاص بـ Anthropic كمكون حاسم لتمكين الأدوات والمنصات المستقلة عن النموذج. تلخص هذه المدونة تحليلاً حديثًا أجراه إيلان شتراوس وسرولي روزنبلات وإيزوبيل مور وتيم أورايلي، ونُشر في ملحق أسيموف، والذي يبحث في الديناميكيات المتطورة لنظام MCP البيئي. تلقي الدراسة الضوء على أنماط الاستخدام ومخاطر التركيز والاتجاهات الرئيسية التي تشكل مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي من خلال تحليل مجموعة بيانات تضم 2874 خادم MCP. وتؤكد على أهمية واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة والذاكرة المرنة والشفافية لضمان عمل MCP كقوة ديمقراطية، وتعزيز الابتكار واختيار المستخدم داخل عالم الذكاء الاصطناعي.

النتائج الرئيسية حول نظام MCP البيئي

يكشف التحليل عن العديد من الأفكار الهامة حول الوضع الحالي لنظام MCP البيئي:

  • الاستخدام المركز: يتركز استخدام خادم MCP بشكل كبير. تمثل أفضل 10 خوادم ما يقرب من نصف (45.7٪) من جميع نجوم GitHub، مما يشير إلى أن عددًا صغيرًا من الخدمات يهيمن على المشهد. يشكل هذا التركيز خطر السيطرة المفرطة على النظام البيئي من خلال عدد قليل من واجهات برمجة التطبيقات القوية.
  • الفئات المهيمنة: تهيمن ثلاث فئات على استخدام MCP: قاعدة البيانات والبحث (RAG)، وأتمتة الكمبيوتر والويب، وهندسة البرمجيات. تمثل هذه الفئات معًا ما يقرب من 72.6٪ من جميع نجوم GitHub، مما يشير إلى أن المطورين يستفيدون بشكل أساسي من MCP لهذه التطبيقات المحددة.
  • عمليات القراءة / الكتابة: تدعم معظم خوادم MCP عمليات القراءة والكتابة، مما يدل على رغبة المطورين في بناء وكلاء يمكنهم التفاعل بنشاط مع بيئتهم، وليس فقط استهلاك البيانات.
  • الخوادم غير الرسمية: تسلط شعبية بعض خوادم MCP غير الرسمية الضوء على قيود واجهات برمجة التطبيقات الحالية وبراعة المطورين الذين يقومون بهندسة عكسية لواجهات برمجة التطبيقات أو يستخدمون أتمتة المستعرض لتجاوز القيود.

أهم خوادم MCP وأهميتها

يتعمق التحليل في أفضل 10 خوادم MCP، ويقدم رؤى حول وظائفها وتأثيرها:

  • GitHub و Repomix و Context7 و Framelink: تساعد هذه الخوادم في المقام الأول في تطوير البرامج من خلال جمع السياق، والسماح بتفاعلات الوكيل مع المشاريع، وتمرير مواصفات التصميم من Figma إلى النماذج.
  • Blender MCP: يسهل هذا الخادم إنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد باستخدام تطبيق Blender.
  • Activepieces و MindsDB: تعمل هذه الخوادم كبوابات إلى واجهات برمجة تطبيقات متعددة، مما يبسط التكامل مع قواعد البيانات وخدمات الأتمتة.
  • Browser Use و Playwright MCP: تؤكد هيمنة خوادم تصفح الوكيل على حاجة أنظمة الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع محتوى الويب، خاصة في غياب واجهات برمجة تطبيقات قابلة للاستخدام.

أهمية نقاط الوصول المتعددة والشفافية

يؤكد المؤلفون على أهمية نقاط الوصول المتعددة والشفافية للتخفيف من المخاطر المرتبطة بالاستخدام المركز لخادم MCP وسياسات واجهة برمجة التطبيقات التقييدية.

  • المعالجة المحلية: يمكن أن يشجع المعالجة المحلية للبيانات كلما أمكن ذلك على ضمان عدم تقييد الوظائف من قبل خوادم الطرف الثالث.
  • دعم واجهات برمجة تطبيقات متعددة: يجب أن تدعم الخوادم طرقًا متعددة للوصول إلى السياق المطلوب من خلال واجهات برمجة تطبيقات متنافسة لتجنب الاعتماد على مزود واحد.
  • الشفافية والإفصاح: يجب على المطورين الذين يقومون بتشغيل خوادم MCP الشائعة الإبلاغ عن إحصائيات الاستخدام ورفض الوصول وسياسات تحديد المعدل للمساعدة في تحديد الاختناقات الناشئة.

خاتمة

يؤكد التحليل على إمكانات MCP كقوة ديمقراطية في تطوير الذكاء الاصطناعي ولكنه يسلط الضوء أيضًا على مخاطر التركيز وسياسات واجهة برمجة التطبيقات التقييدية. من خلال تعزيز واجهات برمجة التطبيقات المفتوحة والذاكرة المرنة والشفافية ونقاط الوصول المتعددة، يمكن أن يتطور نظام MCP البيئي إلى بيئة أكثر تنافسية وابتكارًا، مما يعزز في النهاية اختيار المستخدم ويمنع إنشاء اختناقات جديدة في مشهد الذكاء الاصطناعي. تقدم الدراسة رؤى قيمة للمطورين وصانعي السياسات والباحثين الذين يسعون إلى فهم وتشكيل مستقبل تطوير الذكاء الاصطناعي.


المصدر: Radar > Topics, Asimov’s Addendum