فهم MCP و A2A: بروتوكولات السياق لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة

جدول المحتويات

• ما هو MCP؟
• لماذا يهم MCP
• المفاهيم الأساسية لـ MCP
• كيف يعمل MCP داخلياً
• الأدوات والأطر
• MCP في العمل
• مقارنة MCP و A2A
• مستقبل بروتوكولات السياق

مع ازدياد تطور نماذج الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، تصبح قدرتها على فهم السياق والحفاظ عليه أمراً حاسماً لتقديم تفاعلات متماسكة وذات صلة ومفيدة. غالباً ما كانت الطرق التقليدية لإدارة السياق غير متسقة، مما أدى إلى أنظمة مجزأة وقابلية تشغيل متبادل محدودة. للتغلب على هذه القيود، ظهرت بروتوكولات موحدة مثل بروتوكول سياق النموذج (MCP) وبروتوكول الوكيل إلى الوكيل (A2A)، مما يوفر أطراً منظمة لإدارة السياق وتبادله.

ما هو MCP؟

بروتوكول سياق النموذج (MCP)، الذي طورته Anthropic، هو بروتوكول مفتوح يوحد كيفية توفير التطبيقات للسياق لنماذج اللغة الكبيرة. فكر في MCP كـ منفذ USB-C لتطبيقات الذكاء الاصطناعي - تماماً كما يوفر USB-C طريقة موحدة لتوصيل الأجهزة بمختلف الملحقات، يوفر MCP طريقة موحدة لتوصيل نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والأدوات والأنظمة الخارجية المختلفة.

الهدف الأساسي لـ MCP هو توفير طريقة متسقة وموثوقة وقابلة للتطوير للتعامل مع السياق، الذي يشمل تاريخ المحادثة وتفاعلات الأدوات وحالات الوكيل وغيرها من المعلومات الحيوية للتواصل الفعال للذكاء الاصطناعي.

الخصائص الرئيسية لـ MCP:

1. هيكل موحد: يحدد تنسيقاً مشتركاً لكائنات السياق
2. تكامل الأدوات: يوفر آليات لتعريف الأدوات واستدعائها ومعالجة استجاباتها بشكل متسق
3. إدارة الذاكرة: يتضمن هياكل للحفاظ على تاريخ المحادثة
4. دعم البيانات الوصفية: يسمح بمعلومات إضافية حول السياق والتفاعل
5. التسلسل/إلغاء التسلسل: يحدد طرقاً قياسية لتحويل كائنات السياق للنقل

لماذا يهم MCP

يعالج MCP تحديات حرجة في تطوير الذكاء الاصطناعي:

• إدارة السياق المعقد: يحتاج الذكاء الاصطناعي الحديث إلى تتبع أنواع مختلفة من السياق. يوفر MCP طريقة منظمة لإدارة هذا التعقيد
• التوحيد والتشغيل المتبادل: يستبدل MCP المناهج المخصصة المجزأة بمعيار، مما يمكّن تبادل السياق السلس
• تكامل الأدوات المبسط: يوحد MCP تعريفات الأدوات واستدعاءاتها
• تجربة مستخدم محسنة: محادثات أكثر تماسكاً وقدرات ذكاء اصطناعي معززة

المفاهيم الأساسية لـ MCP

يُبنى MCP على عدة مفاهيم أساسية:

• كائن السياق: الحاوية المركزية التي تحمل جميع المعلومات ذات الصلة للنموذج
• سلاسل الذاكرة / المواضيع: تسلسلات مرتبة من الرسائل تمكّن الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على استمرارية المحادثة

{
  "memory": {
    "messages": [
      {
        "role": "system",
        "content": "أنت مساعد مفيد."
      },
      {
        "role": "user",
        "content": "كيف الطقس اليوم؟",
        "timestamp": "2024-03-24T14:30:00Z"
      },
      {
        "role": "assistant",
        "content": "أحتاج إلى التحقق من ذلك لك.",
        "timestamp": "2024-03-24T14:30:05Z"
      }
    ]
  }
}

• استدعاءات الأدوات واستجاباتها: طلبات منظمة من الذكاء الاصطناعي إلى الأدوات الخارجية والبيانات المُرجعة
• حالات الوكيل / سياق التنفيذ: معلومات حول الحالة الحالية للوكيل وأهدافه وتقدم المهمة

كيف يعمل MCP داخلياً

فهم العمليات الداخلية لـ MCP هو مفتاح التنفيذ الفعال:

1. إنشاء السياق وتهيئته: يُنشأ كائن سياق جديد في بداية الجلسة

const context = new MCPContext({
  metadata: {
    sessionId: "session-123",
    userId: "user-456",
    timestamp: Date.now(),
    systemSettings: { temperature: 0.7, maxTokens: 2000 }
  },
  tools: [ /* تعريفات الأدوات */ ],
  memory: { messages: [] },
  systemInstructions: "أنت مساعد مفيد..."
});

2. معالجة مدخلات المستخدم: يُستقبل إدخال المستخدم ويُضاف إلى ذاكرة السياق
3. تفاعل النموذج: يُسلسل كائن السياق ويُرسل إلى LLM
4. تنفيذ الأدوات: إذا طلب النموذج استدعاءات أدوات، تُنفذ طبقة MCP
5. توليد الاستجابة: يُولد النموذج استجابة نهائية مستنيرة

الأدوات والأطر

نظام بيئي متنامٍ يدعم تنفيذ MCP:

• مكتبات التنفيذ: MCP.js (JavaScript/TS)، PyMCP (Python)، MCP-Go (Go)
• سجلات الأدوات: مراكز لمشاركة واكتشاف تعريفات الأدوات
• أدوات التطوير/الاختبار: بيئات تفاعلية ومصححات أخطاء وأطر اختبار

MCP في العمل

فكر في ذكاء اصطناعي لدعم عملاء التجارة الإلكترونية يستخدم MCP:

1. تعريف مخططات الأدوات: أنشئ تعريفات لأدوات مثل get_order_details، track_shipment، process_return
2. تنفيذ معالجات الأدوات: اكتب دوال تتصل بأنظمة الخلفية
3. تهيئة سياق MCP: عند بدء العميل للدردشة، أنشئ سياق MCP مع تعليمات النظام والأدوات المتاحة
4. تدفق التفاعل:
   • العميل: "أين طلبي #ABC123؟"
   • الذكاء الاصطناعي (باستخدام MCP): يحدد النية، يستخرج معرف الطلب، يقرر استخدام get_order_details
   • طبقة MCP: تجري استدعاء الأداة وتحدث السياق
   • الذكاء الاصطناعي: يصيغ استجابة نهائية باستخدام جميع المعلومات المجمعة

مقارنة MCP و A2A

بينما يركز MCP على سياق العميل-LLM، يوحد بروتوكول الوكيل إلى الوكيل (A2A) (الذي طورته Google) التواصل بين وكلاء الذكاء الاصطناعي في أنظمة متعددة الوكلاء.

نظرة عامة على A2A:

• التركيز: التعاون بين وكلاء الذكاء الاصطناعي المتخصصين
• البنية: قائمة على المهام، مع دورات حياة وحالات محددة
• التواصل: مصمم للمحادثات متعددة الأدوار

الاختلافات الرئيسية:

نقاط القوة المتكاملة:

MCP و A2A ليسا متعارضين. يمكن استخدامهما معاً:

• MCP: يعالج تكامل الأدوات داخل كل وكيل فردي
• A2A: يعالج التواصل وتنسيق المهام بين الوكلاء

مستقبل بروتوكولات السياق

بروتوكولات السياق مثل MCP و A2A تتطور:

• التشغيل المتبادل والتوحيد: جهود نحو التوافق عبر البروتوكولات
• إدارة السياق المحسنة: تقنيات أكثر تطوراً للتعامل مع السياقات الكبيرة
• تكامل الأدوات الأغنى: اكتشاف ديناميكي للأدوات وتركيب أدوات متعددة
• سياق متعدد الوسائط: دعم للصور والصوت والمعلومات المكانية
• السياق كخدمة: ظهور محتمل لخدمات سحابية متخصصة لإدارة السياق

الخلاصة

يوفر MCP إطاراً موحداً حاسماً لإدارة السياق وتفاعلات الأدوات بين العملاء ونماذج اللغة الكبيرة. إنه يمكّن من تطوير تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر قدرة وتماسكاً وتكاملاً. مقارنة بـ A2A، الذي يركز على تواصل الوكيل البيني، يتفوق MCP في هيكلة التفاعل بين المستخدم/العميل ونموذج ذكاء اصطناعي واحد. مع نضج مشهد الذكاء الاصطناعي، ستكون بروتوكولات مثل MCP (وربما A2A) لبنات أساسية لإنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي متطورة وموثوقة وسهلة الاستخدام.

الخطوات التالية

للاستفادة من هذه البروتوكولات:

• استكشف MCP: تعمق في الوثائق الرسمية، جرب البرامج التعليمية، تجربة المكتبات مثل MCP.js أو PyMCP
• تحقق من A2A: راجع مستودع GitHub، اقرأ مدونات المطورين، وجرب أمثلة متعددة الوكلاء
• فكر في كليهما: ابدأ بـ MCP لتكامل الأدوات داخل الوكلاء وقدم A2A إذا كان تطبيقك يتطلب تعاون متعدد الوكلاء
• ابق مطلعاً: تابع المنظمات الرئيسية (Anthropic، Google)، واحضر المؤتمرات، وجرب الإصدارات الجديدة

من خلال فهم وتنفيذ بروتوكولات السياق هذه، يمكن للمطورين بناء الجيل القادم من تطبيقات الذكاء الاصطناعي القوية والواعية بالسياق.

المرجع: DevRel As Service, "MCP vs A2A: Understanding Context Protocols for AI Systems"