ما هو بروتوكول Model Context (MCP)؟

البوابةبروتوكول سياق النموذج (MCP) هو معيار مفتوح تم تطويره بواسطة @AnthropicAIالذي يقدم طريقة ثورية لربط نماذج الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية والأدوات. في البداية، كان تأثير المعيار بطيئًا، ولكن منذ @OpenAIاعتمدت مبكرًا في بداية هذا العام وقد ارتفعت بشكل كبير في الاعتماد. غالبًا ما يُشبه بمنفذ 'USB-C' لوكلاء الذكاء الاصطناعي' - حيث يوفر طريقة موحدة لربطهم بأدوات ومصادر بيانات مختلفة، مما يبسط كيفية تفاعل الذكاء الاصطناعي مع الموارد الخارجية.

بدلاً من أن يقوم المطورون بإنشاء تكاملات مخصصة لكل مصدر بيانات أو أداة، ينشئ MCP بروتوكول اتصال موحد بين نماذج الذكاء الاصطناعي (العملاء) ومزودي البيانات/الأدوات (الخوادم). الهدف هو مساعدة النماذج الرائدة على إنتاج استجابات أفضل وأكثر صلة من خلال ربطها بالأنظمة التي تحتوي على البيانات، بما في ذلك مستودعات البيانات، وأدوات الأعمال، وبيئات التطوير.

في جوهرها، يعالج MCP القيد الأساسي لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) المعزولة عن البيانات في الوقت الفعلي وعدم قدرتها على اتخاذ إجراءات مباشرة خارجيًا. يتيح MCP لأنظمة الذكاء الاصطناعي اكتشاف الأدوات المتاحة والتفاعل معها ديناميكيًا، ودعم التواصل المستمر ذهابًا وإيابًا بين النماذج والأنظمة الخارجية. وهذا مهم وقوي بشكل خاص في تمكين وكلاء الذكاء الاصطناعي الذاتيين من امتلاك قدرات أكثر صلابة، وخصوصا في مجال DeFi.

كيف يحسن MC وكلاء الذكاء الاصطناعي في DeFi

يزيد MCP بشكل كبير من قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي في DeFi من خلال تبسيط كيفية معالجة الوكلاء للبيانات في الوقت الحقيقي والتفاعل معها. يسمح MCP لوكلاء الذكاء الاصطناعي بالوصول بشكل ديناميكي إلى تيارات بيانات خارجية، مثل بيانات السوق، من مصادر مثل قواعد البيانات العلاقية وواجهات برمجة التطبيقات. يجعل هذا الأمر من السهل على الوكلاء استيعاب أحدث التطورات، ويعزز قدرتهم على اتخاذ قرارات مستنيرة. من خلال دمج مصادر البيانات المختلفة في الوقت الحقيقي، يمكن للوكلاء تحليل نقاط البيانات المعقدة والتكيف مع تغيرات ظروف السوق - وهو مهمة حرجة لحالات الاستخدام مثل توفير السيولة.

يعزز MCP أيضًا كفاءة وكلاء الذكاء الاصطناعي من خلال تمكين الأدوات من اتخاذ إجراءات. يمكن للوكلاء لا يقومون فقط بسحب البيانات من الأنظمة الخارجية ولكن أيضًا بدفع التحديثات أو الإجراءات إلى تلك الأنظمة، مثل تنفيذ العقود الذكية أو تحديث وضع السيولة. يمنح هذا الوكلاء القدرة على تنفيذ استراتيجيات DeFi بشكل ذاتي، مما يجعلهم ممثلين أكثر كفاءة في المجال. من خلال القضاء على الحاجة إلى التكاملات المخصصة لكل أداة أو مصدر بيانات، يقلل MCP من التعقيد ويسرع من نشر حلول DeFi التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي. يتيح ذلك للوكلاء التكيف والتوسع والاستجابة بسرعة للفرص الجديدة، مما يزيد من كفاءة العمليات في مجال DeFi بشكل عام.

MCP رائع لتوفير هذه القدرات الأساسية للوكلاء - أدوات للحصول على البيانات واتخاذ إجراءات. ومع ذلك، فإنه لا يتناسب تمامًا مع الوكلاء للتنسيق أو التواصل مع بعضهم البعض. على عكس الأدوات، لم يتم تصميم الوكلاء لمتابعة الأوامر الصارمة عبر واجهة برمجة ثابتة. إنهم مرنون بطبيعتهم، مستخدمين اللغة الطبيعية لتنفيذ مجموعة من القدرات وتنظيم التفاعلات التي غالبًا ما تشمل حالات مشتركة. أوضح ذلك في القسم "تسريع MCP لحاجة تنسيق سرب الوكيل" أدناه.

بالنسبة لأولئك الذين هم جدد لهذه الفكرة، صوت رائد في الصناعة @S4mmyEthقد كتب مقالاً مفصلاً عن MC، وصفه بأنه "فتح رئيسي للعملات المشفرة والذكاء الاصطناعي مفتوح المصدر" - يمكنك العثور على تلك القطعة أدناه.

اعتماد MCP في جميع الصناعات

ويب 3 وبلوكشين

Web3 هو مرتع طبيعي للابتكار، ويصبح بسرعة ملعب اختبار لأنظمة الذكاء الاصطناعي والمنهجيات. هذا هو نفس الأمر مع MCP، الذي يعزز التكامل بين الذكاء الاصطناعي والبلوكتشين ويمهد الطريق لأنظمة ذكية للتفاعل بكفاءة مع التطبيقات اللامركزية، مما يفتح آفاقًا جديدة في Web3، كما لوحظ مؤخرًا من قبل@aelfblockchain.

هناك العديد من المشاريع المثيرة في نظام Web3 التي تتجه نحو MCP، وتشمل:

@Arcdotfun- الإطار الرئيسي Rust لوكلاء الذكاء الاصطناعي في Web3 قد أعلن للتو Ryzome، متجر تطبيقات عالمي للذكاء الاصطناعي، مدعوم من قبل MCP، الذي يوحد التواصل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والخدمات الرقمية. وهذا يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول بسهولة إلى خدمات Web 2 و Web 3 دون تكاملات معقدة.

@heurist_ai- سحابة AI-as-a-Service المركزية، قد أصدرت عددًا من الأدوات التي يمكن الوصول إليها بواسطة MCP مثل التكامل ل @getmasafi بيانات X.

تحقق من Github الخاص بهم للحصول على نظرة عميقة علىإطار الوكيل.

@UnifaiNetwork- شركة ناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي Web3 قد وضعت نفسها كـ MC لـ Web3، بناء مجموعة غنية من الإضافات MC مفتوحة المصدر مع قدرات تشمل، دفع المحفظة، تبديلات، استراتيجيات إدارة السيولة، مراهنات مدعومة بالذكاء الاصطناعي، والمزيد.

@StoryProtocol- بلوكشين IP الخاص بالعالم، أعلنت مؤخرًا أيضًا عن تكامل مع MC لتسهيل على وكلاء الذكاء الاصطناعي الحصول على معلومات حول المعاملات والتراخيص والملكية في بيئتهم، بالإضافة إلى السماح للوكلاء بإنشاء ونقل الملكية الفكرية.

تمكين الفرق الابتكارية في هذا المجال من تفعيل LLMs للتفاعل بكفاءة مع البيانات الخاصة بالبلوكشين في الوقت الحقيقي، وإجراء عمليات التدقيق الأمني على العقود الذكية، وتتبع مقاييس الرموز، وحتى تيسير عمليات التداول على السلسلة بضمانات سليمة.

التجارة الإلكترونية والتجزئة

في مجال التجارة الإلكترونية والتجزئة، يُحول MCP كيفية تواصل وكلاء الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات والأدوات، مما يحسن كفاءة العمليات وتجارب العملاء على حد سواء. تقوم وظائف مثل البحث عن المنتجات، وتتبع الطلبات، وتوصيات الأسعار بتبسيط العمليات وتعزيز تجربة التسوق العامة.

التكاملات المبكرة لـ MC في الفضاء تتضمن:

@Shopifyمتاجردمج MCPلإدارة المنتجات والعملاء والطلبات والمزيد بسهولة باستخدام مكالمات واجهة برمجة التطبيقات البسيطة إلى واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم.

@blocksواحد من أبرز مزودي الدفع استخدمMCP لبناء وكيل ذكاء اصطناعي قابل للتوسيع مفتوح المصدر، والذي يسمى Goose، الذي يساعد في تثبيت، تنفيذ، تحرير، واختبار الشيفرة مع أي LLM.

@WooCommerceتم تضمينهخوادم MCPلتحسين التفاعل مع متاجرهم، مما يتيح أدوات شاملة لإدارة المنتجات والطلبات والعملاء والشحن والضرائب والخصومات وتكوين المتجر.

الشركات B2B

في قطاع الشركات، هناك اعتماد ملحوظ على MC لعمليات الأعمال وسير العمل. لقد شهد MC اعتمادًا عبر أبرز العروض التجارية للشركات بما في ذلك:

@OpenAI قامت بدمج التكنولوجيالتحسين التواصل الموحد بين وكلاء الذكاء الاصطناعي والأنظمة الخارجية، وتبسيط سير العمل في الشركات وتقليل التكاليف التنموية.

@Microsoft تم تضمينهMCP في منتجات مثل Copilot Studioونواة دلالية، مما يتيح للصانعين الاتصال مباشرة بخوادم المعرفة وواجهات برمجة التطبيقات الحالية. يتم إضافة الإجراءات والمعرفة تلقائيًا إلى الوكيل - وتُحدَّث باستمرار مع تطوير الوظائف.

@DatabricksاعتمدتMCPالخادم الذي يتصل بواجهة برمجة التطبيقات الخاصة بهم، مما يسمح لنظم إدارة العمليات الطويلة بتشغيل استعلامات SQL، وقائمة الوظائف، والحصول على حالة الوظيفة المحدثة.

أدوات التطوير والهندسة

كان تطوير البرمجيات واحدًا من أقدم وأكثر المعتمدين قوةً على بروتوكول MC. كما يشير NSHipster في مقالة حديثة، "بروتوكول خادم اللغات (LSP) غيّر كيفية تكامل لغات البرمجة مع أدوات المطورين. يهدف بروتوكول سياق النموذج (MCP) إلى القيام بالشيء نفسه لجيل جديد من أدوات الذكاء الاصطناعي."

بعض أدوات التطوير والهندسة الرئيسية التي تدعم الآن تكامل MC.

@zeddotdev @Replit @codeiumdevو @Sourcegraph يعملون مع MCPلتعزيز منصاتهم، من خلال تمكين الوكلاء من استرداد معلومات بشكل أفضل لفهم السياق المحيط بمهمة البرمجة، مما ينتج عنه كود أكثر دقة ووظيفية.

@github خوادم MCPتوفير تكامل سلس مع واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بهم، مما يتيح التشغيل المتقدم وإمكانيات التفاعل للمطورين والأدوات.

تكاملات IDE لتحليل الشفرةوجيل، تحويل الذكاء الاصطناعي من مساعد سلبي إلى شريك نشط وتعاوني في عملية تطوير البرمجيات.

توسيع النطاق والتأثير لـ MCP لأنظمة الذكاء الاصطناعي

انتشار MC السريع عبر الصناعات يسلط الضوء على قيمته كبروتوكول موحد لتفاعل أدوات الذكاء الاصطناعي. كانت مبادرة Anthropic في الأصل، ولكنها تطورت الآن إلى نظام بيئي مفتوح مع آلاف من خوادم المجتمع المبنية والتكاملات من الشركات التكنولوجية الكبرى. في الآونة الأخيرة، شهدنا نموا هائلا في إمكانية الوصول إلى خوادم MC، مع أكثر من 300 متاحة خصيصا لوكلاء الذكاء الاصطناعي، كما هو موضح بواسطة @Sumanth_077أدناه.

مع نضوج MC، نرى:

1. التكاملات المبسطة - استبدال الموصلات المخصصة بواجهات معيارية.
2. الأمان المعزز من خلال المصادقة على مستوى البروتوكول ومراقبة الوصول.
3. بيئة مطورين مزدهرة تقوم بإنشاء أدوات متخصصة وروابط.
4. التوافق عبر المنصات بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة والتطبيقات.

تسرع MCP الحاجة إلى تنسيق سرب الوكلاء

بينما يحل MCP مشكلة الاتصال بين وكلاء الذكاء الاصطناعي الفرديين ومصادر البيانات، إلا أنه لا يعالج تحدي التنسيق بين عدة وكلاء متخصصين. هنا حيث @TheoriqAIيأتي.

لقد كانت Theoriq تدعم استخدام أسراب الوكلاء (التي كنا نشير إليها بالمجموعات قبل أن ينتشر مصطلح الأسراب) على مدى السنتين الماضيتين. وبينما نقوم بتطوير بروتوكول Theoriq، وهو بروتوكول متعدد الوكلاء للتمويل القائم على الذكاء الصناعي، نحن نضع الأساس للوكلاء للتواصل والتعاون والتنفيذ في المهام المالية المعقدة. نحن بالفعل نواجه هذا التحدي بجدية، من خلال بناء أسراب توفير السيولة على السلسلة (OLP) التي تم بناؤها على البروتوكول وتقديم قيمة مالية لنظام البيتكوين المالي اللامركزي ولاعبيه. المزيد حول ذلك أدناه.

سيستمر وكلاء متخصصون في الظهور ويصبحون فعالين في المهام التي تم بناؤهم من أجلها، ونظرًا لأن كل منهم يستفيد من نقاط الاتصال MC، فإنهم سيحتاجون لا يزالون بحاجة إلى "سكك للتواصل" مع بعضهم البعض. ستكون إضافة العديد من المكونات الإضافية MC إلى وكيل عام أقل فعالية من وجود وكلاء متخصصين يتواصلون من خلال بروتوكول منسق.

إضافة MC تجعل من الأسهل على الوكلاء الاتصال بالمصادر الخارجية، وإضافة هذه القدرة إلى ما يعمل عليه Theoriq، سيزيد فقط من قدرات الوكلاء.

يتناول بروتوكول Theoriq هذا التحدي على المستوى التالي بواسطة:

1. تمكين التواصل بين الوكلاء - بينما يربط MCP الوكلاء بمصادر البيانات، يربط Theoriq الوكلاء ببعضهم البعض بطريقة تقلل من الثقة، بما في ذلك التواصل الداعم وطويل الأمد. يسمح MCP فقط للوكيل ببدء طلبات للحصول على معلومات، ولكن Theoriq يسمح للوكلاء بالاتصال بهم مرة أخرى عندما يحدث حدث هام (مثل تغيير في السوق أو خبر عاجل).
2. توفير آليات التنسيق - تسمح أسراب Theoriq للوكلاء المتخصصين بالعمل معًا على مهام معقدة مثل توفير السيولة - يمكنهم التواصل باللغة الطبيعية مع دلالات غنية بينما يتبع MCP نموذج API تقليديًا مع قدرات محددة بشكل أكثر صرامة.
3. إنشاء حوافز اقتصادية - على عكس MC ، يستخدم Theoriq اقتصاد الرمز المميز والدفع لتحفيز مساهمات العملاء عالية الجودة والمشاركة مع النتائج المالية.
4. تأمين تفاعلات الوكيل - تضمن الهندسة المعمارية لـ Theoriq على السلسلة/خارجها تواصل وكلاء آمن وقابل للتحقق متجاوزًا ما يقدمه MC.
5. دعم اكتشاف الوكيل وسمعة - يتيح Theoriq للوكلاء اكتشاف بعضهم البعض استنادًا إلى القدرات وسجلاتهم، مما يعزز التعاون الأكثر فعالية.

MCP كطبقة الأدوات الوكيلة، Theoriq كطبقة التنسيق

بروتوكول سياق النموذج قد ظهر كبنية أساسية تربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالبيانات والأدوات. إنه يوحد كيفية تفاعل الوكلاء مع العالم الخارجي، مما يجعل الوكلاء المتخصصين والقادرين متزايدي الجدوى والقيمة.

ومع ذلك، مع انتشار هؤلاء الوكلاء المتخصصين، ينمو الحاجة إلى التنسيق بينهم. يملأ Theoriq هذه الثغرة الحرجة من خلال توفير "القضبان" للاتصال بين الوكلاء، مما يمكّن الأنظمة المتعددة المتقدمة للوكلاء من التعامل مع تحديات معقدة مثل توفير السيولة على السلسلة.

تجميع MCP للتواصل بين العوامل والعالم و Theoriq لتنسيق العوامل يخلق أساسًا قويًا للاقتصاد العامل الناشئ. تسمح هذه التآزر بالتميز المتخصص بدلاً من التوسط التعميمي، مشيرًا إلى الطريق نحو نظام بيئي للذكاء الاصطناعي أكثر كفاءة وقدرة وتقليل للثقة. نتوقع أن جميع الأطر الرائدة للعوامل الاصطناعية في Web3 ستعتنق MCP، تمامًا كما فعل Rig. وبما أننا نتعاون مع تلك الأطر لدمج Theoriq لتنسيق السرب، نتوقع زيادة قيمة كل من MCP و Theoriq.

اخلاء المسؤوليه:

1. تم نقل هذه المقالة من [MCRon Bodkin]. جميع حقوق الطبع والنشر تعود إلى الكاتب الأصلي [Ron Bodkin]. إذا كانت هناك اعتراضات على هذه الإعادة طباعتها، يرجى الاتصال بالبوابة تعلمالفريق، وسوف يتولى التعامل معها على الفور.
2. إخلاء المسؤولية عن المسؤولية: الآراء والآراء الواردة في هذه المقالة تعبر فقط عن رأي الكاتب ولا تشكل أي نصيحة استثمارية.
3. فريق بوابة ليرن يقوم بترجمة المقالة إلى لغات أخرى. يُمنع نسخ أو توزيع أو سرقة المقالات المترجمة ما لم يذكر.