راهنمای کامل پروتکل MCP: آینده یکپارچه‌سازی AI

MCP چیست؟

پروتکل Model Context Protocol یا MCP یک استاندارد باز برای ارتباط بین برنامه‌های کاربردی و مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) است. این پروتکل توسط Anthropic توسعه داده شده و هدف آن استانداردسازی نحوه تعامل ابزارها و سرویس‌ها با مدل‌های هوش مصنوعی است.

چرا MCP مهم است؟

#

۱. استانداردسازی

قبل از MCP، هر سرویس روش خاص خود را برای ارتباط با LLMها داشت. MCP یک زبان مشترک ایجاد می‌کند.

#

۲. امنیت بیشتر

با MCP، کنترل دسترسی و مجوزها به صورت استاندارد مدیریت می‌شود.

#

۳. قابلیت توسعه

افزودن ابزارها و سرویس‌های جدید بسیار ساده‌تر شده است.

معماری MCP

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│   Application   │────▶│   MCP Server    │
└─────────────────┘     └─────────────────┘
                               │
                               ▼
                        ┌─────────────────┐
                        │      LLM        │
                        └─────────────────┘

پیاده‌سازی MCP در Python

from mcp import MCPServer, Tool
server = MCPServer()
@server.tool("database_query")
async def query_database(query: str) -> dict:
    # Execute query and return results
    return {"status": "success", "data": results}
server.run()

نتیجه‌گیری

MCP گام بزرگی به سمت استانداردسازی تعامل با هوش مصنوعی است. در ویرا داده گستر، ما از این پروتکل برای ایجاد راهکارهای هوشمند و یکپارچه استفاده می‌کنیم.