پروتکل زمینه مدل (MCP) چیست و چه نقشی در هوش مصنوعی دارد؟

پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol یا MCP) یک استاندارد مهم و جدید در دنیای هوش مصنوعی است که اتصال ابزارها و منابع بیرونی به مدل‌های هوش مصنوعی را ساده و سریع می‌کند. کسب‌وکارها اکنون با MCP می‌توانند عامل‌های هوش مصنوعی را بهتر مدیریت و کاراتر کنند. در این مقاله با ساختار MCP، نقش آن در اتوماسیون هوشمند و پاسخ به سوالات رایج آشنا می‌شویم.

پروتکل زمینه مدل (MCP) چیست؟

پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol یا MCP) به عنوان یک لایه استاندارد برای ارتباط بین برنامه‌های هوش مصنوعی و سرویس‌های خارجی (مانند ابزارها، پایگاه‌های داده یا قالب‌های آماده) معرفی شده است. MCP امکان یکپارچگی و تبادل داده روان بین مدل‌های هوش مصنوعی و منابع مختلف را برقرار می‌کند.

اگر تجربه ساخت عامل‌های چندگانه هوش مصنوعی را داشته‌اید، احتمالا با مشکلاتی مثل ناسازگاری ابزارها یا خطاهای پردازش خروجی مواجه شده‌اید. MCP دقیقا برای حل همین چالش‌ها وارد عمل شده است تا بتوان عامل‌های هوش مصنوعی را نسبت به زمینه اطلاعاتی آگاه و همراه با استانداردسازی استفاده از ابزارها مدیریت کرد.

چرا MCP اهمیت دارد؟

احتمالا این سوال برایتان پیش آمده که چرا عامل‌های هوش مصنوعی بدون MCP نمی‌توانند وظایف پیچیده‌تر را دقیق اجرا کنند؟ بدون MCP، انواع ابزارها هر کدام ساختار متفاوتی دارند و کوچک‌ترین تغییر در یک API یا ابزار می‌تواند باعث قطع شدن کل روند اتوماسیون شود. MCP استانداردی واحد و منعطف بین مدل‌های هوش مصنوعی و ابزارها فراهم می‌کند و توسعه و نگهداری سیستم را ساده‌تر می‌سازد.

تشبیه MCP: پورت USB-C در نرم‌افزار

همانطور که پورت USB-C در سخت‌افزار، اتصال دستگاه‌های مختلف را استاندارد و ساده کرده است، MCP هم به مدل هوش مصنوعی امکان می‌دهد تا با هر ابزار یا پایگاه داده‌ای ارتباط یکنواخت برقرار کند.

عملکرد عامل‌های هوش مصنوعی با MCP

عامل هوش مصنوعی (AI Agent)، سیستمی است که می‌تواند به صورت خودکار و مستقل برای کاربر، کار انجام دهد. با ترکیب مدل‌های زبانی بزرگ (مانند Granite، Gemini یا Llama) و ابزارهای خارجی از طریق MCP، این عامل‌ها می‌توانند به روش‌های بسیار متنوعی کار کنند:

• انجام پیش‌بینی متن‌های بعدی
• پاسخ به سوالات عمومی و تحلیلی
• تحلیل احساسات در متن (Sentiment Analysis)
• ترجمه زبان‌ها

اما برای دسترسی به داده‌های به‌روز یا سرویس‌های اختصاصی، عامل به ابزارهای بیرونی نیاز دارد که اینجا MCP نقش اساسی ایفا می‌کند.

مزایای MCP برای کسب‌وکارها و تیم‌های فنی

پروتکل زمینه مدل (MCP) راهکاری نوین برای حل مشکلات یکپارچه‌سازی و مدیریت ابزارهای مختلف نرم‌افزاری در کنار مدل‌های هوش مصنوعی است. مزایای اصلی MCP:

• یکپارچگی آسان ابزارها و سرویس‌های مختلف با مدل‌های هوش مصنوعی
• کاهش بار توسعه و نگهداری توسط تیم‌های فنی
• افزایش پایداری سیستم و کاهش ریسک خطاهای اتصال
• تسریع توسعه عامل‌های چندگانه و هوشمند
• امکان اتصال سریع به منابع بیرونی مانند Slack، GitHub یا پایگاه داده‌ها

با ایلاچت برای کسب‌وکار خود در کمترین زمان و بدون دانش فنی یک چت‌بات پشتیبانی هوش مصنوعی بسازید و تجربه کاربری خود را ارتقا دهید.

ساختار معماری MCP

معماری MCP شامل سه بخش اصلی است:

۱. میزبان MCP (MCP Host)

برنامه اصلی هوش مصنوعی یا سرویس میزبان، درخواست کاربر را دریافت کرده و از طریق لایه MCP به منابع متصل می‌شود. نمونه‌هایی از میزبان می‌توان به IDE‌هایی مانند Cursor یا Claude Desktop اشاره کرد.

۲. مشتری MCP (MCP Client)

مشتری MCP درخواست‌ها را به فرمت قابل فهم برای پروتکل تبدیل و منتقل می‌کند. هر میزبان می‌تواند چند مشتری MCP داشته باشد. نمونه‌هایی از مشتری MCP عبارتند از IBM BeeAI، Microsoft Copilot Studio و Claude.ai. مشتری MCP وظیفه مدیریت نشست‌ها، خطاها و اعتبارسنجی پاسخ‌ها را نیز دارد.

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی عاملی (Agentic AI) چیست و چگونه کار می‌کند؟

۳. سرور MCP (MCP Server)

سرور MCP مسیول پردازش درخواست‌ها و تامین زمینه (Context) اطلاعاتی برای مدل است. این سرورها معمولا روی پلتفرم‌هایی مثل GitHub و با زبان‌هایی مانند Python یا Java ارایه می‌شوند و می‌توانند به منابع داخلی و خارجی متصل شوند.

انواع منابع سرور MCP:

• Resources (منابع): بازیابی اطلاعات از پایگاه داده داخلی یا خارجی
• Tools (ابزارها): انجام عملیات مانند گرفتن داده با API
• Prompts (دستورات آماده): قالب‌های قابل بازاستفاده برای ارتباط با مدل و سرور

پروتکل انتقال داده MCP

ارتباط مشتری و سرور در MCP معمولا از طریق دو روش صورت می‌گیرد:

• Standard Input/Output (stdio): مناسب برای منابع محلی و سبک
• Server-Sent Events (SSE): مناسب برای منابع دور و ارتباط چندگانه همزمان

در هر دو حالت، انتقال پیام بر اساس فرمت JSON-RPC و به شکل قابل استفاده برای سیستم‌های مختلف صورت می‌گیرد.

کاربردهای واقعی MCP

به کمک MCP، می‌توانید نمونه‌های پیشرفته ای از عامل‌های چندگانه هوش مصنوعی را برای:

• هماهنگی بین تیم‌ها
• خودکارسازی ارتباط با ابزارهای مختلف (مانند Slack، GitHub)
• غنی‌سازی مدل با اتصال سریع به پایگاه‌های داده و منابع اطلاعاتی
• توسعه سامانه‌های پشتیبانی مشتریان، مثل ایلاچت (Ilachat)

مورد استفاده قرار دهید.

MCP و آینده اتوماسیون هوشمند

پروتکل زمینه مدل روز به روز به بلوغ بیشتری می‌رسد و به استانداردی کلیدی برای تلفیق ابزارها با عامل‌های هوش مصنوعی تبدیل خواهد شد. با پذیرش هرچه بیشتر MCP در صنعت، اتوماسیون هوشمند و فرایندهای بدون دخالت مستقیم انسان بیش از پیش توسعه خواهد یافت.

بیشتر بخوانید: RAG چیست؟ معرفی کامل و کاربردهای آن

برای ساخت چت‌بات پیشرفته یا هماهنگی نرم‌افزارها با مدل‌های هوش مصنوعی، بهره‌گیری هوشمندانه از MCP می‌تواند مزیت رقابتی ویژه‌ای ایجاد کند.

پرسش‌های رایج درباره پروتکل زمینه مدل (MCP)

جمع‌بندی کوتاه و کاربردی

پروتکل زمینه مدل (MCP) مسیر استانداردسازی و یکپارچگی ابزارها با مدل‌های هوش مصنوعی را هموار کرده؛ امنیت و پایداری سیستم‌ها را بالا می‌برد و توسعه نرم‌افزارهای هوشمند را تسریع می‌کند. با MCP، کسب‌وکارهای هوشمند و ابزارهایی مانند ایلاچت می‌توانند تجربه بهتری به مشتریان ارایه دهند. اگر به توسعه هوش مصنوعی فکر می‌کنید، MCP را فراموش نکنید.

منبع: IBM Think