ثورة جديدة في التكامل الذكي.. ماذا يحمل "بروتوكول سياق النماذج" للمطورين؟

في عالمٍ تسعى فيه البشريّة لفهم واستغلال الذكاء الاصطناعي بأقصى إمكانيّاته، تبرز التحديات التقنية والفكرية التي تواجه تطور هذه التكنولوجيا بوتيرة غير مسبوقة.

وبينما تتنافس الشركات الكبرى في تقديم نماذج أذكى وأسرع، يبرز التساؤل حول كيفية تحقيق انسجام أعمق بين القدرات التقنية لهذه النماذج واحتياجات البشر المتغيرة باستمرار.

وفي وقت تواجه فيه تطبيقات الذكاء الاصطناعي تحديات التكامل مع الأنظمة القديمة، تبرز حلول مثل "بروتوكول سياق النماذج" (Model Context Protocol – MCP) من شركة "أنثروبيك" (Anthropic) كجسر يربط الماضي بالمستقبل.

هذا البروتوكول لا يعيد فقط تعريف العلاقة بين المستخدم ووكلاء الذكاء الاصطناعي، بل يهدف أيضا إلى تعزيز قدرة النماذج على فهم سياقات التفاعل بذكاء أعلى.

مصدر الصورة

وكلاء الذكاء الاصطناعي.. نظرة على مفهوم "تدفق العمل الوكيل"

أصبح مفهوم تدفق العمل الوكيل (Agentic Workflows) محورا أساسيا في تصميم وكلاء الذكاء الاصطناعي، حيث يعمل الوكيل كما عرّفته "أمازون ويب سيرفيسز" (AWS) كموزّع ذكي، يُقيّم استعلامات المستخدم لتحديد الإجراءات المناسبة مثل استدعاء واجهات البرمجة (APIs) أو استخدام نموذج اللغة الكبير (LLM).

كما يعتمد على أسلوب التفكير المتسلسل (CoT) لتقسيم المهام المعقدة إلى خطوات أصغر، ثم توليد مطالبات لكل مهمة فرعية، ودمج النتائج لصياغة استجابة نهائية متماسكة.

لكن في خضمّ هذا السباق نحو تطوير وكلاء أذكى وأكثر كفاءة، تبرز الحاجة إلى حلول جديدة لمعالجة التحديات المرتبطة بتكامل هؤلاء الوكلاء مع الأنظمة القديمة.

وهنا يتجلى دور "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) ليكون الحل الذي يمهد الطريق لعصر جديد من التكامل الذكي، مما يفتح الباب أمام نقلة نوعية في طريقة عمل الوكلاء الأذكياء.

ما هو "بروتوكول سياق النماذج" الذي تقدمة "أنثروبيك"؟

تستمر شركة "أنثروبيك" (Anthropic) الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي الآمن والمسؤول، في مفاجأة مستخدميها بإطلاق ميزة جديدة تلو الأخرى، حيث تنجح مرة بعد مرة في جذب انتباه مجتمع المطورين.

وفي خطوة جديدة لافتة، أعلنت في 25 نوفمبر/تشرين الثاني من العام الماضي إطلاق "بروتوكول سياق النماذج" (Model Context Protocol – MCP) ليكون معيارا مفتوح المصدر، مما يعزز مكانتها باعتبارها محورا رئيسيا في تطوير تقنيات الذكاء الاصطناعي.

يهدف هذا البروتوكول إلى تعزيز قدرة مساعدي الذكاء الاصطناعي على التواصل مع الأنظمة التي تحتوي على البيانات، مثل مستودعات المحتوى، وأدوات الأعمال، وبيئات التطوير، مما يتيح للنماذج المتقدمة منح استجابات أكثر دقة وملاءمة.

وعلى الرغم من التقدم الكبير في قدرات النماذج الذكية، فإنها لا تزال تواجه قيودا كبيرة بسبب عزلها عن البيانات الموجودة داخل أنظمة مغلقة وصوامع معلومات قديمة، حيث يتطلب كل مصدر بيانات جديد عملية تكامل مخصصة، الأمر الذي يعقّد التوسع في الأنظمة المتصلة.

هنا يأتي دور "بروتوكول سياق النماذج" (MCP)، الذي يطرح معيارا عالميا موحدا لربط أنظمة الذكاء الاصطناعي، مستبدلا التكاملات المتفرقة بحلّ شاملٍ واحد. والنتيجة هي طريقة أكثر كفاءة وموثوقية لتمكين النماذج من الوصول إلى البيانات التي تحتاج إليها بسهولة.

وقالت الشركة في موقعها الرسمي إن شركات رائدة مثل "بلوك" (Block)، و"أبولو" (Apollo) قد دمجت "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) في أنظمتها، في حين تعمل شركات أدوات التطوير مثل "زد" (Zed) و"ريبليت" (Replit) و"كوديوم" (Codeium) و"سورس غراف" (Sourcegraph) مع "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) لتعزيز منصاتها.

وهو ما يمكّن الوكلاء الأذكياء من استرجاع المعلومات ذات الصلة بشكل أفضل لفهم السياق المحيط بمهمة البرمجة، وإنتاج كود أكثر تعقيدا ووظائف مع محاولات أقل، بحسب ما أفادت الشركة.

وفي هذا السياق، علّق دهنجي ر. براسانا، المدير التنفيذي للتكنولوجيا في شركة "بلوك" (Block) مشيدا بـ"بروتوكول سياق النماذج" من "أنثروبيك" قائلا: "في بلوك، يعتبر المصدر المفتوح أكثر من مجرد نموذج تطوير. إنه أساس عملنا والتزام بإنشاء تكنولوجيا تُحدث تغييرا ذا مغزى، وتعمل كمنفعة عامة للجميع".

وأضاف: "إن التقنيات المفتوحة مثل بروتوكول سياق النماذج هي الجسور التي تربط الذكاء الاصطناعي بالتطبيقات الواقعية، مما يضمن أن الابتكار متاح وشفاف ومتجذّر في التعاون. نحن متحمسون للشراكة في بروتوكول واستخدامه لبناء أنظمة وكيلة، تزيل عبء الآلية حتى يتمكن الناس من التركيز على الإبداع".

ومن جهتها، أكدت "أنثروبيك" أنه يمكن للمطورين اليوم البدء في بناء واختبار موصلات "بروتوكول سياق النماذج" (MCP)، حيث تدعم جميع خطط "كلاود إيه آي" (Claude.ai) ربط خوادم البروتوكول بتطبيق "كلاود دسك توب" (Claude Desktop).

كما يمكن لعملاء "كلاود فور وورك" (Claude for Work) البدء في اختبار خوادم "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) محليّا، وربط "كلاود" (Claude) بالأنظمة الداخلية ومجموعات البيانات، حيث وعدت الشركة أنها ستوفر قريبا أدوات تطوير لنشر خوادم البروتوكول الإنتاجية عن بعد التي يمكن أن تخدم المؤسسات بالكامل في "كلاود فور وورك".

ولبدء البناء، كل ما عليك فعله هو اتباع الخطوات التالية:

بنية بروتوكول سياق النماذج

يعتمد "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) على بنية معقدة تعتمد نموذج "العميل الخادم" (Client-Server)، الذي تعرّفه منصة "جيكس فور جيكس" (GeeksforGeeks) التعليمية المختصة بالبرمجة، على أنه هيكل تطبيق موزّع يقسم المهام أو الأحمال بين مقدمي الموارد أو الخدمات، الذين يطلق عليهم الخوادم، وطالبي الخدمة الذين يطلق عليهم العملاء.

وفي بنية "العميل الخادم" عندما يرسل جهاز الكمبيوتر العميل طلبًا للبياناتِ إلى الخادم عبر الإنترنت، يقبل الخادم العملية المطلوبة ويعيد إرسال حزم البيانات المطلوبة إلى العميل. ولا يشارك العملاء أيًّا من مواردهم. ومن أمثلة نموذج "العميل الخادم"، نجد البريد الإلكتروني، والشبكة العالمية "الويب"، وغيرها.

وعندما نقول كلمة "عميل" فإننا نعني شخصا أو منظمة تستخدم خدمة معينة. وكذلك في العالم الرقمي، يعتبر العميل جهاز كمبيوتر مضيف، قادر على استقبال معلومات أو استخدام خدمة معينة من مقدمي الخدمة "الخوادم".

وعندما نتحدث عن كلمة "خوادم" فإننا نعني شخصا أو وسيلة تقدم شيئا. وكذلك في العالم الرقمي، يعتبر الخادم جهاز كمبيوتر عن بعد يوفر البيانات أو الوصول إلى خدمات معينة.

وتتألف هذه البنية من ثلاث مكونات رئيسية:

من جهة مماثلة، يتيح بروتوكول سياق النماذج (MCP) تدفق البيانات في كلا الاتجاهين بين نماذج الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الخارجية. هذا الأمر يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي أكثر تفاعلا ووعيًا بمحيطها.

حيث يعمل البروتوكول كطبقة أساسية لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع أدوات متنوعة، وهو أمر ضروري لتطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر دقة ووظيفيّة.

ولتعزيز هذه الإمكانية، يقوم بتوفير إطار عمل مفتوح المصدر يبسط تكامل الأدوات للمطورين، مما يقلل الحاجة إلى تنفيذات مخصصة لكل مصدر بيانات جديد.

وقد تمّ تصميمه للعمل عبر بيئات متنوعة، بما في ذلك منصات البرمجة المنخفضة الكود وخدمات السحابة، مما يوفر مرونة وقابلية للتكيف.

وقد طورت شركة "أنثروبيك" بالفعل حزم تطوير البرمجيات (SDKs) للغات بايثون (Python) و"تايب سكريبت" (TypeScript)، إضافة إلى خوادم مسبقة البناء للأنظمة المؤسسية مثل "غوغل درايف" (Google Drive) و"جت هاب" (GitHub) و"بوست غرس" (Postgres).

مصدر الصورة

كيف يعيد بروتوكول سياق النماذج تعريف حدود وكلاء الذكاء الاصطناعي؟

تتعدّد الأطر المستخدمة في بناء وكلاء الذكاء الاصطناعي، إلا أن معظمها يعتمد على أدوات تستفيد من قدرات استدعاء الوظائف لنموذج اللغة الكبير (LLM).

وعلى الرغم من صحة هذه الطريقة، فإنها تقيد قدرة نموذج اللغة الكبير على ربط الأدوات والوظائف المتعددة بمطالبة أو استعلام واحد.

وهنا تأتي تقنية "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) من "أنثروبيك" (Anthropic) لتعزّز بشكل كبير قدرات وكلاء الذكاء الاصطناعي، من خلال تمكين التواصل المباشر الثنائي الاتجاه مع الأنظمة الخارجية.

حيث تتيح للوكلاء الوصول إلى المعلومات الحية من قواعد البيانات الخارجية، وإدارة أنظمة الملفات، والتفاعل بسلاسة مع منصات مثل "جيت هاب" (GitHub).

ونتيجة لذلك، يصبح بإمكان وكلاء الذكاء الاصطناعي تنفيذ مهام معقدة بشكل مستقل، مثل تبسيط سير عمل تطوير البرمجيات، وهو ما يساهم في زيادة الكفاءة وتقليل الحاجة إلى التدخل البشري.

ومن خلال تسهيل هذه التفاعلات، يمكّن "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنجاز عمليات معقدة عبر مجالات متنوعة، الأمر الذي يُعدّ خطوة كبيرة نحو تطور سير عمل هؤلاء الوكلاء.

بين الماضي والحاضر.. كيف يعيد "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) صياغة الدور الذي أدّته "إس أو إيه" (SOA)؟

بينما يركز "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) على دمج الذكاء الاصطناعي بفعالية، يجدر النظر إلى بروتوكولات "إس أو إيه" (SOA) التي ساهمت سابقا في تشكيل بنية المؤسسات.

وتُعرّف العمارة الموجهة نحو الخدمات (Service-Oriented Architecture – SOA) وفقا لموقع "أمازون ويب سيرفيسز" (AWS)، بأنها منهجية لتطوير البرمجيات تعتمد على استخدام مكوّنات برمجية تعرف بالخدمات لإنشاء تطبيقات الأعمال.

حيث تقدم كل خدمة وظيفة أو قدرة تشغيلية محددة، ويمكن لهذه الخدمات أن يتواصل بعضها مع بعض عبر منصات ولغات مختلفة، ويتيح ذلك للمطورين إعادة استخدام الخدمات في أنظمة متعددة، أو دمج العديد من الخدمات المستقلة لتنفيذ مهام معقدة.

على سبيل المثال، يمكن استخدام خدمة مصادقة واحدة لتلبية احتياجات مصادقة المستخدمين في عمليات تجارية متعددة، أو خدمة تسجيل موحدة لتسجيل المرضى في أنظمة الرعاية الصحية المختلفة، مثل إدارة المرضى والسجلات الصحية الإلكترونية (EHR).

وقد صممت بروتوكلات "إس أو إيه" (SOA) مثل "إس أو إيه بي" (SOAP) و "دبليو إس دي إل" (WSDL) و"دبليو إس -*" (WS-*)، لتسهيل التواصل بين خدمات الويب باستخدام رسائل قائمة على "إكس إم إل" (XML).

وبرزت هذه البروتوكولات بفضل ميزات مثل الأمان القوي، وإدارة الأخطاء بشكل موثوق به، ومعايير شاملة لوصف الخدمات، الأمر الذي جعلها الخيار الأمثل للتطبيقات المؤسسية.

على الجانب الآخر، يظهر "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) من "أنثروبيك" كحلّ مخصص لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية، موفرا تواصلا ثنائي الاتجاه وتفاعلات ديناميكية تواكب متطلبات الذكاء الاصطناعي.

حيث يركز على تبسيط الدمج بين الذكاء الاصطناعي وأدوات ومنصات متنوعة بشكل يتجاوز حدود "إس أو إيه" (SOA) التقليدية.

ففي حين أن بروتوكولات "إس أو إيه" (SOA) كانت حجر الزاوية في تحقيق التوافق بين الأنظمة المختلفة، يأتي "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) لمواجهة التحديات الفريدة لدمج نماذج الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات المتعددة.

إذ إن تركيزه على التواصل الثنائي الاتجاه ودمج الذكاء الاصطناعي يجعله مناسبا بشكل خاص للمشهد الناشئ للتطبيقات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي.

مصدر الصورة

التحديات والقيود

يتمتع "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) بالقدرة على أن يصبح عنصرا أساسيا في تسريع وتسهيل سير العمل الخاص بالذكاء الاصطناعي، خاصة في بيئات تستخدم أنظمة ذكاء اصطناعي مستقلة وموجهة نحو الأهداف.

فهو قادر على تمكين الوكلاء الأذكياء من اتخاذ قرارات مستنيرة بناء على بيانات حقيقية في الوقت الفعلي، قادمة من مصادر متنوعة.

كما تعزز قدرته في الحفاظ على السياق عبر أدوات ومجموعات بيانات مختلفة تطوير وكلاء أكثر استقلالية، مما يساهم في تسهيل تنسيق سير العمل المعقد الذي يعتمد على الذكاء الاصطناعي.

ولكن، في الشق الآخر، نجاح تبني بروتوكولات مثل "بروتوكول سياق النماذج" (MCP) يعتمد بشكل كبير على التعاون الصناعي والجهود المشتركة لتوحيد المعايير، إذ تضمن هذه المعايير القياسية أن الأنظمة الذكية قادرة على العمل عبر منصات وولايات قضائية متنوعة، وهو أمر بالغ الأهمية للشركات العالمية.

وفي نفس الوقت، تعزز هذه المعايير الثقة من خلال ضمان أن تكون أنظمة الذكاء الاصطناعي شفافة، وموثوقا بها وآمنة، وتقلل من تعقيدات الامتثال، مما يسرع الابتكار ويتيح تطوير منتجات الذكاء الاصطناعي بشكل أسرع.

ويمكن أن تشمل مبادئ العدالة والمساءلة، وعدم التمييز في الأنظمة الذكية. كذلك تسهل المعايير الدولية الوصول إلى الأسواق، خاصة بالنسبة للمؤسسات الصغيرة.

في السياق ذاته، تعد مشاركة الكيانات الرائدة في مجال الذكاء الاصطناعي، مثل " أوبن إيه آي " و" غوغل " و" مايكروسوفت " و" ميتا " و"ميسترال" (Mistral) خطوة محورية في تعزيز التوحيد واعتماد بروتوكولات مثل "سياق النماذج" (MCP).

حيث يمكن أن يؤدي دعم هذه الشركات إلى تطوير أنظمة قادرة على التفاعل المتبادل، تتماشى مع المعايير المشتركة، وهو ما يقلل من التفتت ويعزز الابتكار.

من جهة مماثلة، عند رسم أوجه التشابه مع تطور بروتوكولات مثل "إس أو إيه بي" (SOAP) و"دبيلو إس دي إل" (WSDL) ومجموعة "دبليو إس -*" (WS-*) في سياق هندسة البرمجيات الخدمية (SOA)، نجد أن القبول الصناعي كان عاملا أساسيا في ترسيخ هذه البروتوكولات كتقنيات أساسية لخدمات الويب.

وكذلك، يمكن أن يؤدي التأييد الجماعي لـ"بروتوكول سياق النماذج" (MCP) من قبل اللاعبين الرئيسيين في مجال الذكاء الاصطناعي إلى تسريع دمجه في الأنظمة الذكية، مما يساهم في بناء بيئة متكاملة وفعالة للذكاء الاصطناعي.

يبدو أن "بروتوكول سياق النماذج" من "أنثروبيك" لن يكون مجرد فرصة تقنية، بل سيكون بداية رحلة جديدة لإعادة تشكيل الطريقة التي يتفاعل بها الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة المعقدة.

إنها لحظة مفصليّة قد تنقلنا إلى عالم يصبح فيه الذكاء الاصطناعي أكثر من مجرد أداة، فيكون شريكا حقيقيا في بناء المستقبل.

هذا الابتكار الجريء لا يعزز فاعلية العمل وحسب، بل يفتح أمام المطورين بوابات جديدة للإبداع، مما يمكنهم من تصميم تطبيقات ذكية تفهم السياقات بشكل عميق ومرن. وبفضل كونه نموذجًا مفتوح المصدر، سيمنح الجميع فرصة للابتكار بلا حدود، مما يوجِد مجالا رحبا لتقديم حلول جديدة تتسم بالذكاء والتفكير المتقدم.

في رأيك، هل سيعيد الذكاء الاصطناعي المدمج بشكل أعمق مع الأنظمة المعقدة صياغة طرق العمل التي اعتدناها، أم أن المطورين البشر، بتفكيرهم ورؤيتهم الفريدة سيكونون القوّة الحقيقية التي توجه هذا التحول المذهل؟