خادم MCP القابل للتصديق

ما الذي يفعله خادم MCP “القابل للتصديق”؟

يعد خادم MCP القابل للتصديق بمثابة خادم لبروتوكول سياق النماذج (MCP) مصمم لتوفير مستوى عالٍ من الأمان والثقة من خلال إثبات النزاهة عن بُعد. يتيح لمساعدي الذكاء الاصطناعي وعملاء MCP التحقق من أن الخادم الذي يتفاعلون معه يشغّل نفس الكود الأصلي غير المعدل كما تم بناؤه ونشره، معتمدًا على الحوسبة السرية وبيئات التنفيذ الموثوقة (TEEs). قبل إنشاء أي اتصال، ينشئ الخادم شهادة مدعومة بالأجهزة ويوفر إثباتًا تشفيريًا (عبر RA-TLS مع SGX quote مدمج) لسلامة الكود الخاص به، مما يتيح التحقق المستقل. وهذا يضمن سير عمل ذكاء اصطناعي آمن يمكنه التفاعل بثقة مع مصادر بيانات خارجية أو خدمات أو واجهات API حساسة مع ضمان بقاء بيئة الخادم غير مخترقة.

قائمة المطالبات

لا توجد معلومات حول قوالب المطالبات في المستودع.

قائمة الموارد

لا توجد معلومات حول موارد MCP التي يعرضها الخادم متاحة في المستودع.

قائمة الأدوات

لا توجد معلومات حول الأدوات أو الوظائف التنفيذية التي يوفرها الخادم في المستودع (على سبيل المثال، لا يوجد server.py أو تعريفات أدوات).

حالات استخدام هذا الخادم MCP

• بوابة API آمنة: تتيح لوكلاء الذكاء الاصطناعي الوصول إلى واجهات API الحساسة فقط إذا تم إثبات نزاهة الخادم والتحقق منها، مما يضمن حماية البيانات.
• الوصول الموثوق إلى البيانات: إمكانية إجراء استعلامات آمنة على قواعد البيانات أو مصادر البيانات، مع إثبات بأن الكود الذي يتعامل مع البيانات غير معدل.
• الامتثال والتدقيق: توفير سجلات قابلة للتحقق وأدلة للامتثال للمتطلبات التنظيمية في معالجة البيانات من خلال إثبات سلامة الخادم.
• التحقق من سلسلة التوريد: طمأنة المستخدمين والشركاء بأن الخادم الذي يتعاملون معه يشغّل نفس الكود المنشور بالضبط، مما يقلل من مخاطر التلاعب.
• تطوير سير عمل ذكاء اصطناعي سري: تسهيل أنظمة ذكاء اصطناعي سرية من البداية للنهاية حيث لا يعالج المعلومات الحساسة إلا الكود الذي تم إثبات نزاهته.

كيفية إعداده

Windsurf

1. تأكد من المتطلبات الأساسية: ثبّت Node.js وDocker.
2. حدد موقع ملف إعداد Windsurf (غالبًا windsurf.config.json).
3. أضف خادم MCP القابل للتصديق باستخدام المقتطف التالي:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Windsurf.
5. تحقق من أن الخادم يعمل ويمكن الوصول إليه على المنفذ المحدد.

Claude

1. تأكد من تثبيت Docker.
2. ابحث عن إعدادات تكامل MCP الخاصة بـ Claude.
3. سجّل خادم MCP القابل للتصديق عبر:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ التغييرات وأعد تشغيل Claude.
5. اختبر اتصالات وكيل الذكاء الاصطناعي للتأكد من الإعداد.

Cursor

1. ثبّت Node.js وDocker.
2. افتح ملف إعدادات Cursor الخاص بخوادم MCP.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. أعد تشغيل Cursor.
5. تحقق من إمكانية اكتشاف خادم MCP القابل للتصديق بواسطة سير عمل الذكاء الاصطناعي.

Cline

1. جهّز البيئة مع Docker والمتطلبات النظامية اللازمة.
2. عدّل إعدادات خادم MCP في Cline.
3. أضف:

   {
     "mcpServers": {
       "attestable-mcp": {
         "command": "docker",
         "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"]
       }
     }
   }
   

4. احفظ الإعدادات وأعد تشغيل Cline.
5. تحقق من سجلات النظام أو الواجهة للتأكد من تسجيل الخادم بنجاح.

تأمين مفاتيح API

لتأمين مفاتيح API، استخدم متغيرات البيئة في الإعدادات الخاصة بك. مثال:

{
  "mcpServers": {
    "attestable-mcp": {
      "command": "docker",
      "args": ["run", "-p", "8000:8000", "--rm", "gsc-attestable-mcp-server"],
      "env": {
        "API_KEY": "${YOUR_API_KEY}"
      },
      "inputs": {
        "apiKey": "${API_KEY}"
      }
    }
  }
}

كيفية استخدام هذا MCP داخل سير العمل

استخدام MCP في FlowHunt

لدمج خوادم MCP في سير عمل FlowHunt الخاص بك، ابدأ بإضافة مكون MCP إلى التدفق وربطه بوكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك:

انقر على مكون MCP لفتح لوحة الإعدادات. في قسم إعدادات MCP في النظام، أدخل تفاصيل خادم MCP باستخدام هذا التنسيق:

{
  "attestable-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

بعد الإعداد، سيتمكن وكيل الذكاء الاصطناعي من استخدام هذا MCP كأداة مع إمكانية الوصول إلى جميع وظائفه وقدراته. تذكر تغيير “attestable-mcp” إلى اسم خادم MCP الفعلي الخاص بك واستبدال عنوان URL بعنوان خادم MCP الخاص بك.

نظرة عامة

استنادًا إلى المعلومات المتوفرة، فإن خادم MCP القابل للتصديق متخصص للغاية في الأمان وإثبات النزاهة عن بُعد لكنه يفتقر حاليًا إلى قوالب المطالبات أو الموارد أو الأدوات التي توفرها خوادم MCP الأكثر شمولًا. تركيزه على الإعداد والأمان قوي، لكن الميزات الموجهة للمطورين محدودة.

تقييم MCP

رأينا:
يحصل هذا الخادم على تقييم 3 من 10. فهو يوفر ميزات قوية لإثبات النزاهة والأمان، وهي قيمة للامتثال والثقة، لكنه يفتقر إلى ميزات MCP القياسية مثل المطالبات والموارد والأدوات التي تجعله أكثر قابلية للاستخدام في سير عمل تطوير الذكاء الاصطناعي التقليدي. وضعه كمصدر مفتوح غير واضح بسبب غياب ملف الترخيص، لكن تركيزه على إثبات النزاهة عن بُعد فريد ومفيد للسيناريوهات عالية الثقة.