پروتکل زمینه مدل (MCP)؛ انقلابی در یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی
پروتکل زمینه مدل (Model Context Protocol یا MCP) از زمان معرفی آن توسط شرکتی مانند Anthropic در اواخر سال 2024، به یکی از موضوعات پر بحث در حوزه یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی تبدیل شده است. اگر در فضای هوش مصنوعی فعال باشید، به احتمال زیاد با نظرات متنوعی از توسعه‌دهندگان مواجه شده‌اید که برخی آن را یک دستاورد بزرگ و دیگران به تحلیل نقص‌های آن پرداخته‌اند. واقعیت این است که هر دو دیدگاه حاوی قسمتی از حقیقت هستند.
یکی از الگوهایی که در پذیرش MCP مشاهده می‌شود، انتقال از شک و تردید به پذیرش آن است؛ زیرا این پروتکل مشکلات واقعی معماری را که روش‌های دیگر قادر به حل آن نیستند، برطرف می‌کند. توسعه‌دهندگانی که به دنبال استفاده از MCP در محیط‌های تولیدی هستند، معمولاً با پیاده‌سازی‌هایی نظیر GPT های سفارشی OpenAI و ارتباطات کدنویسی شده به خدماتی از قبیل Google Drive آشنا هستند. در واقع، MCP نه تنها به عنوان یک جایگزین برای این رویکردها مطرح شده، بلکه می‌تواند با APIهای موجود کار کند.
با وجود هیاهوی فراوانی که پیرامون MCP به راه افتاده، حقیقت این است که این پروتکل تغییرات تکنیکی شگرفی به وجود نمی‌آورد. MCP به‌طور اساسی APIهای موجود را به گونه‌ای بسته‌بندی می‌کند که برای مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) قابل درک باشد. برای پروژه‌های کوچک یا شخصی، انتقاد به این که MCP آن‌چنان مهم نیست، به‌طور نسبی منصفانه است.
مزیت عملی کاربرد MCP زمانی بارز می‌شود که ابزاری نظیر یک ابزار تحلیلی را توسعه می‌دهید که نیازمند اتصال به منابع داده در اکوسیستم‌های مختلف است. بدون MCP، مجبور به نوشتن ادغام‌های سفارشی برای هر منبع داده و هر LLM خواهید بود، در حالی که با MCP تنها یک‌بار اتصال به منبع داده را پیاده‌سازی می‌کنید و هر کلاینت هوش مصنوعی سازگار می‌تواند از آن استفاده کند.
به علاوه، پیاده‌سازی محلی MCP با استفاده از زبان برنامه‌نویسی stdio به‌راحتی انجام می‌شود، اما کاربرانی که با تکنیک‌های فنی آشنا نیستند، ممکن است با مشکلاتی مواجه شوند. پیاده‌سازی از راه دور، به‌طور طبیعی، به مقیاس‌پذیری می‌پردازد اما پیچیدگی‌های حمل و نقل را در پی دارد.
انجام پیاده‌سازی‌های مسئولانه و تأمین امنیت با توجه به نیازهای متغیر احراز هویت از جمله چالش‌های مورد انتظار در پیاده‌سازی‌های از راه دور است. پروتکل OAuth 2.1 به عنوان یک استاندارد ثابت ارائه شده، اما همواره در پیاده‌سازی تفاوت‌هایی وجود خواهد داشت.
یکی از بزرگترین چالش‌ها با MCP، اجرای ابزارهایی است که برای کارایی، نیاز به مجوزهای گسترده‌ای دارند. حتی اگر به‌روش‌های مناسب پایبند باشید، MCP شما ممکن است به داده‌های حساس دسترسی پیدا کند و یا عملیات ویژه را انجام دهد؛ بنابراین رعایت بهترین شیوه‌ها در امنیت داده‌ها بسیار حائز اهمیت است.
سؤالی که ممکن است برای بسیاری مطرح شود این است که چرا به پروتکلی که ممکن است زودگذر باشد، اعتماد کنیم؟ با این حال، نگاه به پذیرش MCP توسط شرکت‌های بزرگ نظیر گوگل، مایکروسافت و Cloudflare نشان می‌دهد این پروتکل به‌سادگی دچار انزوا نخواهد شد.
در نهایت، درجۀ پذیرش MCP در بین جامعه توسعه‌دهندگان مشخص خواهد کرد که آیا این پروتکل قادر به باقی ماندن در صدر هوش مصنوعی است و یا به تحولی جدید نیاز دارد. بنابراین، اگر به دنبال توسعه پروژه‌های هوش مصنوعی هستید، مطلوب است که در انتخاب پروتکل‌ها احتیاط کنید و به‌طور همزمان به انعطاف‌پذیری معماری خود توجه داشته باشید.