كيفية تنفيذ بروتوكول سياق النموذج في سير عملك

لقد قمت بتوصيل واجهات برمجة التطبيقات (API) وتجهيز روبوتات Slack وطلبت من ChatGPT أن يتصرف كزميل في الفريق.

ولكن بدون سياق حقيقي، فإن الذكاء الاصطناعي مجرد تخمين. إنه يتعطل عندما تتغير أدواتك ويصاب بالهلوسة عندما لا تكون بياناتك مخططة بوضوح أو يمكن الوصول إليها.

بروتوكول سياق النموذج (MCP) يغير ذلك. فهو يخلق لغة مشتركة بين نموذجك ومجموعتك: منظمة وسياقية ومصممة للتوسع. يتيح لك MCP التوقف عن شحن الذكاء الاصطناعي الذي يتصرف بذكاء والبدء في بناء ذكاء اصطناعي ذكي.

في هذه المدونة، سوف نفهم بروتوكول سياق النموذج (MCP) بالتفصيل وكيفية تنفيذه. بالإضافة إلى ذلك، سوف نستكشف كيف يعمل ClickUp كبديل لبروتوكولات MCP. هيا بنا نبدأ! 🤖

ما هو بروتوكول سياق النموذج؟

يحدد البروتوكول العوامل الخارجية التي تؤثر على النموذج، مثل:

بعبارات بسيطة، فإنه يمهد الطريق لتشغيل النموذج بفعالية ويضمن أنه سليم من الناحية التقنية وملائم وقابل للاستخدام في السيناريو الذي تم تصميمه من أجله.

MCP مقابل LangChain

LangChain هو إطار عمل سهل الاستخدام للمطورين لإنشاء تطبيقات تستخدم وكلاء LLM. من ناحية أخرى، MCP هو بروتوكول يعمل على توحيد طريقة توصيل السياق إلى النماذج عبر الأنظمة.

تساعدك LangChain على البناء، وتساعد MCP الأنظمة على التواصل مع بعضها البعض. دعونا نفهم الفرق بين الاثنين بشكل أفضل.

MCP مقابل RAG

يعمل كل من RAG و MCP على تحسين LLMs بالمعرفة الخارجية ولكنهما يختلفان في التوقيت والتفاعل.

بينما يسترد RAG المعلومات قبل أن يولد النموذج استجابة، يسمح MCP للنموذج بطلب البيانات أو تشغيل الأدوات أثناء التوليد من خلال واجهة موحدة. دعونا نقارن بينهما.

إذا كنت تقوم ببناء مزيج من RAG + MCP، فابدأ بنظام إدارة معرفة نظيف داخل ClickUp.

يمكنك تطبيق قالب قاعدة المعرفة من ClickUp لتنظيم المحتوى الخاص بك بشكل متسق. يساعد ذلك وكلاء الذكاء الاصطناعي لديك على استخراج معلومات دقيقة ومحدثة دون الحاجة إلى البحث في فوضى المعلومات.

احصل على نموذج مجاني

MCP مقابل وكلاء الذكاء الاصطناعي

بينما MCP هي الواجهة، تعمل أنواع مختلفة من وكلاء الذكاء الاصطناعي كفاعلين.

تعمل نماذج MCP على توحيد طريقة وصول الوكلاء إلى الأدوات والبيانات والسياق، حيث تعمل كموصل عالمي. يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي هذا الوصول لاتخاذ القرارات وأداء المهام والتصرف بشكل مستقل.

❗️كيف يبدو وجود وكيل ذكاء اصطناعي يفهم كل أعمالك؟ انظر هنا. 👇🏼

أهمية السياق في نماذج الذكاء الاصطناعي

بالنسبة لأنظمة الذكاء الاصطناعي الحديثة، يعد السياق أساسيًا. يتيح السياق لنماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي تفسير نية المستخدم وتوضيح المدخلات وتقديم نتائج دقيقة وذات صلة وقابلة للتنفيذ. بدونه، تهلوس النماذج وتسيء فهم المطالبات وتولد مخرجات غير موثوقة.

في العالم الحقيقي، يأتي السياق من مصادر متنوعة: سجلات CRM، وسجلات Git، وسجلات الدردشة، ومخرجات API، والمزيد.

قبل MCP، كان دمج هذه البيانات في سير عمل الذكاء الاصطناعي يعني كتابة موصلات مخصصة لكل نظام [نهج مجزأ وعرضة للأخطاء وغير قابل للتطوير].

يحل MCP هذه المشكلة من خلال تمكين طريقة منظمة وقابلة للقراءة آليًا لنماذج الذكاء الاصطناعي للوصول إلى المعلومات السياقية، سواء كانت سجل إدخالات المستخدم أو مقتطفات الأكواد أو بيانات الأعمال أو وظائف الأدوات.

هذا الوصول الموحد ضروري للتفكير الوكالي، حيث يتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي التخطيط والتصرف بذكاء باستخدام بيانات ملائمة في الوقت الفعلي.

بالإضافة إلى ذلك، عندما يتم مشاركة السياق بشكل فعال، يتحسن أداء الذكاء الاصطناعي بشكل عام:

كيف يعمل بروتوكول سياق النموذج؟

يتبع MCP بنية العميل-الخادم، حيث تطلب تطبيقات الذكاء الاصطناعي (العملاء) أدوات أو بيانات أو إجراءات من أنظمة خارجية (خوادم). فيما يلي تفصيل مفصل لكيفية عمل MCP في الممارسة العملية. ⚒️

🧩 إنشاء الاتصال

عندما يبدأ تشغيل تطبيق الذكاء الاصطناعي (مثل Claude أو Cursor)، فإنه يقوم بتهيئة عملاء MCP الذين يتصلون بخادم MCP واحد أو أكثر. يمكن أن تمثل هذه الأحداث المرسلة من الخادم أي شيء بدءًا من واجهة برمجة تطبيقات الطقس إلى الأدوات الداخلية مثل أنظمة CRM.

👀 اكتشاف الأدوات والقدرات

بمجرد الاتصال، يقوم العميل باكتشاف القدرات، ويسأل كل خادم: ما هي الأدوات أو الموارد أو المطالبات التي توفرها؟

يستجيب الخادم بقائمة من قدراته، والتي يتم تسجيلها وإتاحتها لنموذج الذكاء الاصطناعي لاستخدامها عند الحاجة.

🧠 تحديد الحاجة إلى سياق خارجي

عندما يدخل المستخدم بيانات (على سبيل المثال، ما هو الطقس في شيكاغو؟)، يقوم نموذج الذكاء الاصطناعي بتحليل الطلب ويدرك أنه يتطلب بيانات خارجية في الوقت الفعلي غير متوفرة في مجموعة التدريب الخاصة به.

يختار النموذج أداة مناسبة من إمكانيات MCP المتاحة، مثل خدمة الطقس، ويقوم العميل بإعداد طلب لهذا الخادم.

✅ تنفيذ الاستجابات والتعامل معها

يرسل العميل طلبًا إلى خادم MCP، محددًا ما يلي:

يقوم خادم MCP بمعالجة الطلب وتنفيذ الإجراء المطلوب (مثل الحصول على معلومات الطقس) وإرجاع النتيجة بتنسيق قابل للقراءة آليًا. يقوم عميل الذكاء الاصطناعي بدمج هذه المعلومات المرجعة.

ثم يولد النموذج استجابة بناءً على كل من البيانات الجديدة والموجه الأصلي.

استرجع المعلومات من مساحة العمل الخاصة بك باستخدام ClickUp Brain

التحديات الشائعة في إدارة السياق في الذكاء الاصطناعي

تعد إدارة السياق في أنظمة الذكاء الاصطناعي أمرًا بالغ الأهمية ولكنه بعيد كل البعد عن البساطة.

تواجه معظم نماذج الذكاء الاصطناعي، بغض النظر عن البنية أو الأدوات، مجموعة من العقبات الشائعة التي تحد من قدرتها على التفكير بدقة واتساق. تشمل هذه العقبات ما يلي:

تكشف هذه المشكلات عن الحاجة إلى إدارة سياق موحدة وفعالة، وهو ما تهدف بروتوكولات MCP إلى معالجته.

بروتوكول سياق النموذج في العمل

يسهل MCP دمج مصادر المعلومات المتنوعة، مما يضمن أن يقدم الذكاء الاصطناعي استجابات دقيقة ومناسبة للسياق.

فيما يلي بعض الأمثلة العملية التي توضح كيفية تطبيق MCP في سيناريوهات مختلفة. 👇

1. مساعدون مدعومون بالذكاء الاصطناعي

أحد أكثر تطبيقات مساعدات الذكاء الاصطناعي استخدامًا هو GitHub Copilot، وهو مساعد ذكاء اصطناعي يساعد المطورين على كتابة الأكواد البرمجية وتصحيحها.

عندما يكتب المطور وظيفة، يحتاج Copilot إلى الوصول إلى:

2. المساعدون الافتراضيون

تعتمد المساعدات الافتراضية مثل Google Assistant أو Amazon Alexa على السياق لتقديم ردود ذات مغزى. على سبيل المثال:

حسّن سير عملك باستخدام ClickUp Brain

3. أنظمة إدارة المعرفة

تساعد أدوات إدارة البيانات المدعومة بالذكاء الاصطناعي، مثل IBM Watson، المؤسسات على استرداد المعلومات الهامة من قواعد البيانات الضخمة أو مستودعات المستندات:

قم بتنظيم وتصفية والبحث في معرفة شركتك باستخدام ClickUp Enterprise Search

4. الرعاية الصحية

في مجال الرعاية الصحية، توفر منصات مثل Babylon Health استشارات افتراضية للمرضى. تعتمد أنظمة الذكاء الاصطناعي هذه بشكل كبير على السياق:

كيفية تنفيذ بروتوكول سياق النموذج

يتيح تنفيذ بروتوكول سياق النموذج لتطبيق الذكاء الاصطناعي الخاص بك التفاعل مع الأدوات والخدمات ومصادر البيانات الخارجية بطريقة معيارية ومعيارية.

إليك دليل تفصيلي لإعداده. 📋

الخطوة رقم 1: تحديد الأدوات والموارد والمعالجات

ابدأ بتحديد الأدوات والموارد التي سيوفرها خادم MCP الخاص بك:

ثم قم بتنفيذ المعالجات. وهي وظائف تعالج طلبات الأدوات الواردة من العميل:

الخطوة رقم 2: إنشاء أو تكوين خادم MCP

استخدم إطار عمل مثل FastAPI أو Flask أو Express لعرض أدواتك ومواردك كنقاط نهاية HTTP أو خدمات WebSocket.

من المهم:

الخطوة رقم 3: إعداد عميل MCP

عميل MCP هو جزء من نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك (على سبيل المثال، Claude أو Cursor أو وكيل مخصص) الذي يتواصل مع الخادم الخاص بك.

عند بدء التشغيل، يتصل العميل بخادم MCP ويحصل على الإمكانات المتاحة (الأدوات/الموارد) عبر نقطة النهاية /capabilities. ثم يسجل هذه الأدوات للاستخدام الداخلي، بحيث يمكن للنموذج تحديد الأداة التي سيتم استدعاؤها أثناء الجلسة.

الخطوة رقم 4: اختبر باستخدام عميل متوافق مع MCP

قبل البدء في التشغيل، اختبر خادم MCP البعيد باستخدام عميل ذكاء اصطناعي حقيقي:

يساعد ذلك في ضمان التكامل السلس مع أدوات العمل ويمنع أخطاء وقت التشغيل في الإنتاج.

الخطوة رقم 5: إضافة الأمان والأذونات وقابلية المراقبة

لحماية الأدوات أو البيانات الحساسة:

بهذه الطريقة، يمكنك إنشاء أنظمة ذكاء اصطناعي قوية ومرنة تعمل على توسيع نطاق الوصول إلى السياق بشكل نظيف دون الحاجة إلى كتابة تكاملات مخصصة لكل أداة أو حالة استخدام.

قيود نماذج MCP

على الرغم من أن بروتوكولات سياق النموذج تحل التحديات الرئيسية لمشاركة السياق، إلا أنها تأتي مع مزايا وعيوب خاصة بها:

كيف يعمل ClickUp AI كبديل لبروتوكولات سياق النموذج

توفر بروتوكولات سياق النموذج طريقة منظمة لأنظمة الذكاء الاصطناعي لاسترداد السياق الخارجي من خلال مكالمات موحدة. ومع ذلك، قد يكون إنشاء هذه الأنظمة وصيانتها أمرًا معقدًا، خاصة في بيئات العمل الجماعي.

يتبع ClickUp نهجًا مختلفًا. فهو يدمج السياق مباشرة في مساحة العمل الخاصة بك حيث يتم العمل فعليًا. وهذا يجعل ClickUp طبقة تحسين ونظام وكيل متكامل بعمق ومُحسّن للفرق.

دعونا نفهم هذا بشكل أفضل. 📝

بناء الذاكرة في مساحة العمل

في قلب قدرات الذكاء الاصطناعي لـ ClickUp يوجد ClickUp Brain، وهو محرك مدرك للسياق يعمل كنظام ذاكرة مدمج.

على عكس بروتوكولات MCP التقليدية التي تعتمد على سجل موجهات سطحي أو قواعد بيانات خارجية، يفهم Brain بنية مساحة العمل الخاصة بك ويتذكر المعلومات المهمة عبر المهام والتعليقات والجداول الزمنية والمستندات. يمكنه:

أتمتة الإجابات وتوزيع المهام والإجراءات

بينما تتطلب عمليات تنفيذ MCP ضبطًا مستمرًا للنموذج، فإن ClickUp، باعتباره برنامجًا لأتمتة المهام، يجمع بين اتخاذ القرار والتنفيذ في نفس النظام.

باستخدام ClickUp Automations، يمكنك تشغيل الإجراءات بناءً على الأحداث والظروف والمنطق دون كتابة سطر واحد من التعليمات البرمجية. يمكنك أيضًا استخدام ClickUp Brain لإنشاء أتمتة إدخال البيانات المخصصة باللغة الطبيعية، مما يسهل إنشاء سير عمل مخصص.

استفد من ClickUp Brain لإنشاء مشغلات مخصصة باستخدام ClickUp Automations

بناءً على هذا الأساس، تقدم وكالات ClickUp Autopilot مستوى جديدًا من الاستقلالية الذكية. تعمل هذه الوكالات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على:

تحويل المعلومات إلى سياق قابل للتنفيذ

يستخدم ClickUp، باعتباره وكيلًا للذكاء الاصطناعي، بيانات مساحة العمل الحالية لديك للتصرف بشكل أكثر ذكاءً دون الحاجة إلى الإعداد. إليك كيفية تحويل كل تلك المعلومات من مساحة العمل إلى سياق جاهز للتنفيذ:

شاهد الحقول المخصصة المدعومة بالذكاء الاصطناعي أثناء العمل هنا. 👇🏼

مستقبل بروتوكولات سياق النموذج

مع استمرار تحول الذكاء الاصطناعي من روبوتات الدردشة الثابتة إلى أنظمة ديناميكية متعددة الوكلاء، سيصبح دور بروتوكولات سياق النموذج (MCP) أكثر أهمية. بدعم من أسماء كبيرة مثل OpenAI و Anthropic، تعد بروتوكولات سياق النموذج (MCP) بالتوافقية بين الأنظمة المعقدة.

لكن هذا الوعد يطرح أسئلة كبيرة. 🙋

بالنسبة للمبتدئين، معظم تطبيقات MCP اليوم هي من فئة العروض التوضيحية، وتستخدم نقل الاستوديو الأساسي، وتفتقر إلى دعم HTTP، ولا تقدم أي مصادقة أو تفويض مدمج. وهذا أمر غير مقبول بالنسبة لاعتمادها في المؤسسات. تتطلب حالات الاستخدام في العالم الحقيقي الأمان والقابلية للمراقبة والموثوقية والتوسع المرن.

لسد هذه الفجوة، ظهر مفهوم MCP Mesh. وهو يطبق أنماط شبكة الخدمات المثبتة (مثل تلك المستخدمة في الخدمات الصغيرة) على البنية التحتية لبروتوكول سياق النموذج. يساعد MCP Mesh أيضًا في تأمين الوصول والاتصال وإدارة حركة المرور والمرونة والاكتشاف عبر عدة خوادم موزعة.

في الوقت نفسه، تثبت المنصات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي مثل ClickUp أن نماذج السياق المدمجة بعمق في التطبيق يمكن أن توفر بديلاً أكثر عملية في البيئات التي تركز على الفريق.

في المستقبل، قد نشهد ظهور بنى هجينة، مما يمهد الطريق لوكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتمتعون بالوعي والقدرة على التنفيذ.

بروتوكولات التجارة من أجل الإنتاجية مع ClickUp

يعمل بروتوكول سياق النموذج على توحيد طريقة وصول الذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة الخارجية، ولكنه يتطلب إعدادًا تقنيًا معقدًا.

على الرغم من قوة بروتوكول MCP، إلا أنه يتطلب إعدادًا تقنيًا، مما يزيد من وقت التطوير والتكاليف والتحديات المستمرة في الصيانة.

يقدم ClickUp بديلاً عمليًا مع ClickUp Brain و Automations المدمجين في مساحة العمل الخاصة بك.

فهو يفهم سياق المهمة وبيانات المشروع ونية المستخدم تلقائيًا. وهذا يجعل ClickUp حلاً مثاليًا منخفض التكلفة للفرق التي ترغب في الحصول على ذكاء اصطناعي قابل للتطوير ومدرك للسياق دون تكاليف هندسية إضافية.

✅ اشترك في ClickUp اليوم!