بروتوكول سياق النماذج (MCP)

ما هو بروتوكول سياق النماذج؟

بروتوكول سياق النماذج، أو MCP، هو بروتوكول مفتوح وموحد. يمكنك استخدامه لإنشاء تواصل منظم وموثوق بين برامج العميل وخوادم نماذج اللغة (LLM). بخلاف واجهات البرمجة التقليدية، يمنحك MCP طريقة متسقة لتبادل السياق، الأدوات، والموارد. هذا يعني أنه يمكنك ربط أنظمة الذكاء الاصطناعي من شركات مختلفة دون مواجهة مشاكل توافق. يحدد MCP كيفية تغليف وإرسال ليس فقط المطالبات، بل أيضًا المعلومات الإضافية مثل البيانات الوصفية، أوصاف الأدوات، وروابط الموارد. هذا يجعل التواصل متوقعًا وسهل التوسعة عند الحاجة لإضافة ميزات جديدة.

كيف يرتبط MCP بتطوير خوادم بايثون

عند استخدامك MCP في مشاريع خوادم بايثون، تتجنب الارتباك الناتج عن العمل مع واجهات مخصصة أو غير اعتيادية. الخوادم المتوافقة مع MCP تعرف كيفية قراءة ومعالجة هذه الطلبات المنظمة. هذا النهج يساعدك على تقليل وقت التكامل ويسهل صيانة الكود. يمكنك بناء تطبيقات ذكاء اصطناعي بسرعة، وتوسيعها، والعمل مع أي عميل يدعم MCP بغض النظر عن نظام الذكاء الاصطناعي المستخدم. الطريقة الواضحة التي يستخدمها MCP لتعريف السياق، الموارد، والأدوات تعني أنك تكتب كود تحويل أقل وتبني على قاعدة قوية من المكونات القابلة لإعادة الاستخدام.

المبادئ الأساسية والهيكلية

يتكون MCP من عدة أجزاء رئيسية:

• الخوادم: هي الأنظمة التي تشغل نقاط نهاية MCP. تستقبل تفاصيل السياق، طلبات الأدوات، ونداءات الموارد من العملاء.
• الموارد والأدوات: هي ميزات معيارية، مثل الآلات الحاسبة أو محركات البحث، يتيحها الخادم من خلال MCP. يمكن للعملاء ونماذج اللغة استخدامها حسب الحاجة.
• السياق والمطالبات: يتيح MCP إرسال سياق مفصل، بما في ذلك تعليمات المستخدم، تاريخ المحادثة، ومعلومات إضافية. هذا يدعم استجابات نموذج أكثر دقة وشخصية.
• قابلية التوسعة: يمكنك توسيع MCP بإضافة أدواتك، مواردك، أو طرقك الخاصة لتنظيم السياق. هذا يسهل دعم سير عمل ذكاء اصطناعي جديد حسب الحاجة.

عند البناء باستخدام منهجية MCP المعتمدة على المخططات، تجهز مشاريع بايثون الخاصة بك للتغييرات المستقبلية. الخوادم المتوافقة مع MCP يمكنها العمل بسلاسة مع نماذج اللغة الجديدة وأدوات الذكاء الاصطناعي مع صدورها. يساعدك هذا البروتوكول على التركيز على التنظيم، القابلية للتكيف، وضمان تكامل جميع أنظمة الذكاء الاصطناعي معًا.

مكتبات بايثون كأساسيات خادم MCP

يعد بناء خادم بروتوكول سياق النماذج (MCP) باستخدام بايثون أكثر فعالية عند استخدام مكتبات محددة تدعم البروتوكول، تتعامل مع الطلبات بكفاءة، وقابلة للتوسع مع زيادة المستخدمين أو المهام.

حزمة MCP Python SDK

حزمة MCP Python SDK هي الأداة الرئيسية التي تحتاجها لإنشاء خوادم تتبع قواعد MCP. توفر لك هذه الحزمة ميزات للتحقق من تنسيقات البيانات (التحقق من المخطط)، إدارة السياق، ومعالجة منطق البروتوكول. من خلالها، يمكنك تعريف الموارد وإعداد الأدوات بسرعة. تساعد الحزمة في التأكد من توافق الخادم مع أحدث معايير MCP. نظرًا لأنها تدير معظم منطق البروتوكول عنك، ستقضي وقتًا أقل في كتابة كود مخصص وتحديث الخادم مع كل تغيير في البروتوكول.

أطر الويب الأساسية: FastAPI و Flask

FastAPI

FastAPI هو إطار ويب حديث وسريع ويعمل بشكل جيد مع خوادم MCP. يدعم البرمجة غير المتزامنة، مما يعني أن الخادم يستطيع معالجة العديد من الطلبات في نفس الوقت دون تعطل. ينشئ FastAPI توثيق OpenAPI تلقائيًا ويفحص بياناتك باستخدام pydantic. لأنه يستخدم بيئة ASGI (واجهة بوابة الخادم غير المتزامنة) ويتجنب المهام المعيقة، يمكنه معالجة العديد من الطلبات المتزامنة. هذا يجعله خيارًا قويًا للتطبيقات التي تعتمد على الذكاء الاصطناعي أو تحتاج لإدارة الكثير من السياق في وقت واحد.

Flask

Flask هو إطار ويب شهير آخر. يختاره الكثيرون لبساطته وسهولة استخدامه. بشكل افتراضي، يتعامل Flask مع طلب واحد في كل مرة، وهو ما يناسب التطبيقات البسيطة أو عندما لا تحتاج المهام للتشغيل المتزامن. إذا أردت لـ Flask معالجة أكثر من مهمة في وقت واحد، يمكنك إضافة مكتبات إضافية. Flask خيار جيد عند رغبتك في بناء نموذج أولي سريع أو خادم لا يحتاج لمعالجة مستخدمين كثر في نفس الوقت.

التزامن غير المتزامن: asyncio و trio

asyncio

تأتي مكتبة asyncio مع بايثون وتتيح لك كتابة كود غير متزامن. تسمح لك باستخدام أوامر async و await، مما يساعد خادمك على الاستجابة للعديد من الطلبات وأداء أعمال في الخلفية دون انتظار انتهاء مهمة واحدة قبل بدء الأخرى. إذا كنت تستخدم FastAPI أو تبني تطبيق ASGI خاص بك، تساعدك asyncio في إدارة عدة وظائف في وقت واحد، مثل تنفيذ الأعمال في الخلفية أو إجراء مكالمات لأنظمة أخرى، دون الحاجة لمزيد من الخيوط.

trio

trio مكتبة أخرى للبرمجة غير المتزامنة لكنها توفر مزايا إضافية. تستخدم التزامن الهيكلي، مما يسهل تنظيم وإلغاء مجموعات المهام بشكل آمن. trio تحسّن معالجة الأخطاء وتجعل إدارة الأعمال غير المتزامنة المعقدة أبسط. يختار المطورون trio لخوادم MCP التي تحتاج سيطرة دقيقة عند تشغيل العديد من المهام في وقت واحد.

الأساس لخوادم MCP قابلة للتوسع

عند جمع حزمة MCP Python SDK مع FastAPI (أو Flask) وإضافة asyncio أو trio، تحصل على بنية قوية لخادم MCP الخاص بك. هذا المزيج يدعم التواصل المنظم ويجهز الخادم لميزات متقدمة واتصالات جديدة وتشغيل على نطاق أوسع.

مكتبات وأدوات متقدمة لتعزيز وظائف الخادم

تسلسل البيانات والتحقق منها

للحفاظ على موثوقية الخادم القائم على البروتوكول، تحتاج إلى تحقق دقيق من البيانات. يمكنك استخدام pydantic، التي تقرأ تعليقات أنواع بايثون لفحص وتحليل البيانات أثناء التشغيل. تتطلب هذه الأداة قوة معالجة قليلة وتعمل بشكل جيد لإنشاء تنسيقات رسائل صارمة لرسائل MCP ومدخلات الأدوات. تستخدم pydantic أساليب تحليل حديثة، وتظهر المقارنات أنها تستطيع التحقق من نماذج البيانات الشائعة في أقل من ميلي ثانية. يساعدك هذا في اكتشاف أنواع البيانات الخاطئة وحظر الطلبات المخالفة للقواعد.
marshmallow أداة أخرى لإدارة نقل البيانات من وإلى النظام. تدعم حقول بيانات مخصصة، تنظم البيانات المعقدة في هياكل متداخلة، وتتيح لك تنفيذ خطوات إضافية قبل أو بعد المعالجة. هذا مفيد عند الحاجة لتحويل أو تنظيف البيانات عند دخولها إلى خادم MCP.

التواصل الآني: Websockets و SSE

تحتاج العديد من أنظمة الذكاء الاصطناعي التفاعلية إلى تحديثات فورية. باستخدام websockets، يمكن لخادمك وعملائك إرسال الرسائل في أي وقت عبر اتصال TCP واحد. يتيح هذا بث الردود، إرسال تحديثات حية من الأدوات، أو تنفيذ مهام نموذجية مشتركة مع آخرين. تظهر الاختبارات أن اتصالات websocket عادة تحافظ على تأخير أقل من 50 ميلي ثانية، وهو أسرع بكثير من طرق long-polling أو طلبات HTTP العادية للتواصل المستمر.

إذا كنت تحتاج فقط لإرسال التحديثات من الخادم إلى العميل، يمكن أن تساعدك Server-Sent Events (SSE). تستخدم SSE اتصالات HTTP بسيطة تدعمها معظم المتصفحات. تعمل بشكل جيد لإرسال الرسائل باتجاه واحد، مثل الإشعارات أو التحديثات، وتحافظ على موارد الخادم منخفضة عندما لا تحتاج إلى تواصل ثنائي الاتجاه.

الأمان والمصادقة

لحماية سياقات النماذج وبيانات المستخدمين، تحتاج إلى مصادقة قوية. تساعدك Authlib في إعداد OAuth2 و OpenID Connect. هذه طرق شائعة للسماح بتسجيل دخول المستخدمين بأمان وإدارة الرموز التي تحدد الوصول. تتبع Authlib المعايير المتبعة وتجعل من الأسهل الاتصال بمزودي الهوية المختلفين، مع تقليل نقاط الضعف الأمنية.

لإدارة الجلسات، تتيح لك PyJWT استخدام رموز JSON Web Tokens. هذه الرموز موقعة تشفيرياً، بحيث يمكنك التحقق بسرعة من هوية المستخدم وما يمكنه فعله، دون الحاجة للاستعلام من قاعدة البيانات في كل مرة. تدعم PyJWT طرق توقيع متقدمة مثل RS256 و HS512، مما يلبي المتطلبات الأمنية الصارمة الموضحة في الأبحاث والإرشادات الصناعية.

عند استخدام pydantic و marshmallow و websockets و SSE و Authlib و PyJWT في خادم MCP الخاص بك، تجهز تحقق بيانات قوي، تواصل فوري سريع، ومصادقة آمنة. كل مكتبة تتعامل مع مهمة محددة، مما يساعدك في إبقاء الخادم معيارياً، سهل الصيانة، وجاهزًا للإنتاج.

استراتيجيات التكامل لخوادم MCP

يساعد التكامل الفعال خوادم MCP على التفاعل مع الخدمات الخارجية، إدارة البيانات، والنشر بشكل موثوق. ستجد هنا استراتيجيات محددة، شروحات واضحة، وأمثلة عملية لكل مكتبة رئيسية مستخدمة في تطوير خوادم MCP الحديثة ببايثون.

الاتصال بواجهات برمجة التطبيقات الخارجية

غالبًا ما تحتاج خوادم MCP إلى بيانات من مصادر خارجية لتحسين سياق النماذج. يمكنك استخدام مكتبة requests للاتصالات المتزامنة HTTP عندما لا تسبب العمليات المعوقة مشاكل، مثل أثناء بدء تشغيل الخادم أو في فترات المرور المنخفضة. إذا كان الخادم يحتاج للتعامل مع العديد من الطلبات في وقت واحد أو تجنب التعطيل، توفر مكتبة httpx ميزات HTTP غير متزامنة. يدعم HTTPX تجميع الاتصالات وHTTP/2، مما يحسن السرعة وإدارة البيانات للخوادم المشغولة (راجع اختبارات HTTPX لمزيد من التفاصيل حول الأداء).

مثال:

• استخدم requests.get() لجلب الموارد في السكريبتات أو الأدوات التي تعمل بشكل متزامن.
• استخدم await httpx.AsyncClient().get() داخل نقاط نهاية FastAPI غير المتزامنة لجلب البيانات بالتوازي.

تكامل قواعد البيانات

غالبًا ما تحتاج خوادم MCP لتخزين وإدارة البيانات على المدى الطويل. بالنسبة لقواعد البيانات العلائقية، توفر SQLAlchemy أداة ORM. تتيح لك هذه الأداة كتابة كود بايثون لإنشاء، قراءة، تحديث، وحذف سجلات قاعدة البيانات، كما تدير الاستعلامات المعقدة وتغييرات القاعدة. تحميك ORM الخاصة بـ SQLAlchemy من كتابة SQL خام، مما يقلل أخطاء الكود ويسهل الصيانة (راجع توثيق SQLAlchemy والدراسات حول فوائد ORM).

للتطبيقات التي تستخدم البرمجة غير المتزامنة، توفر asyncpg وصولاً مباشرًا إلى PostgreSQL مع دعم كامل للعمليات غير المتزامنة. تعمل هذه المكتبة جيدًا في الحالات التي تحتاج فيها لإدارة العديد من اتصالات قاعدة البيانات في نفس الوقت، كما في خوادم MCP المبنية على FastAPI. تظهر الاختبارات أن asyncpg يمكن أن تقلل التأخير وتعالج المزيد من الطلبات في الثانية مقارنة ببرمجيات قواعد البيانات المتزامنة.

مثال:

• استخدم ORM الخاصة بـ SQLAlchemy لتسجيل إجراءات المستخدم أو استخدام الأدوات في قاعدة البيانات.
• استخدم asyncpg للمهام المدفوعة بالأحداث التي تتطلب عمليات قاعدة بيانات غير معيقة.

النشر للإنتاج

لتشغيل واجهات MCP API لعدد كبير من المستخدمين، يعمل uvicorn جيدًا كخادم ASGI لتطبيقات FastAPI. يستخدم Uvicorn asyncio لمعالجة العديد من الطلبات في وقت واحد. بالنسبة للخوادم المبنية على أطر WSGI مثل Flask، يدير gunicorn عدة عمليات فرعية، مما يساعد تطبيقك على البقاء مستقرًا تحت ضغط الاستخدام العالي. تظهر الاختبارات العلمية أن حلقة أحداث uvicorn تعمل بكفاءة مع أعباء العمل غير المتزامنة المعتمدة على الإدخال/الإخراج. يناسب gunicorn التطبيقات المتزامنة التقليدية.

يمكنك استخدام Docker لتجميع الخادم مع تبعياته في صورة واحدة قابلة لإعادة الإنتاج. يسهل Docker نقل الخادم، ويساعد في أدوات إدارة الحاويات مثل Kubernetes، ويدعم عمليات التكامل والتسليم المستمرة (CI/CD) الموثوقة. تظهر الأبحاث أن Docker يقلل أخطاء الإعداد ويدعم سهولة التوسع عبر عدة أجهزة.

مثال:

• ابدأ خادم MCP مبني على FastAPI بالأمر: uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 80.
• ضع كود الخادم في ملف Dockerfile لبناء صور متسقة لأي بيئة.

يمكنك الجمع بين requests أو httpx للاتصال بواجهات البرمجة، SQLAlchemy أو asyncpg لتخزين البيانات، uvicorn أو gunicorn للتشغيل، وDocker للنشر. تساعدك هذه الاستراتيجيات في ربط خوادم MCP بالأنظمة الخارجية، تخزين البيانات بكفاءة، وتشغيلها بثبات في بيئات الإنتاج الواقعية.

مثال عملي – بناء خادم MCP بسيط

الخطوة 1: تثبيت الحزم المطلوبة

أولاً، استخدم pip لإضافة جميع المكتبات اللازمة لخادم MCP:

pip install fastapi uvicorn pydantic mcp-sdk

الخطوة 2: تعريف أداة حاسبة وإنشاء خادم MCP

ستستخدم FastAPI لمعالجة طلبات HTTP، وpydantic لفحص وتنظيم بيانات الإدخال، وحزمة MCP Python SDK للالتزام ببروتوكول MCP.

from fastapi import FastAPI  
from pydantic import BaseModel  
from mcp_sdk import MCPServer, Tool

app = FastAPI()  
mcp_server = MCPServer(app)

class AddInput(BaseModel):  
    a: float  
    b: float

@Tool(name="add", input_model=AddInput)  
def add(inputs: AddInput):  
    return {"result": inputs.a + inputs.b}

mcp_server.register_tool(add)

الشرح:

• FastAPI ينشئ تطبيق الويب ومسارات HTTP المطلوبة.
• pydantic يستخدم فئة AddInput للتأكد من أن مدخلات الأداة من النوع والشكل الصحيحين.
• يعلن المُزخرف Tool من MCP SDK عن دالة add كمورد MCP متوافق مع البروتوكول.
• MCPServer يربط أداتك بـ FastAPI وينشئ نقاط نهاية متوافقة مع MCP تلقائيًا.

الخطوة 3: تشغيل الخادم

ابدأ خادم ASGI باستخدام uvicorn لتفعيل نقاط نهاية MCP:

uvicorn main:app --reload

كيف يعمل

عندما يستقبل الخادم طلب MCP منسق بشكل صحيح لأداة add، يقوم FastAPI بتوجيهه إلى الدالة المناسبة. يتحقق pydantic من صحة البيانات. يدير MCP SDK جميع قواعد البروتوكول. بعدها تقوم أداة add بحساب المجموع وترسل كائن JSON بالنتيجة. يمكنك إضافة أدوات أخرى بإنشاء نماذج إدخال ودوال جديدة ثم تسجيلها مع خادم MCP.

يوفر لك هذا المثال إعدادًا كاملاً لخادم MCP بسيط يلتزم بالمعايير. تستخدم FastAPI، pydantic، حزمة MCP Python SDK، وuvicorn. يمكنك اتباع هذا النمط لبناء خوادم MCP أكبر مع المزيد من الأدوات والميزات.