بروتوكول MCP: معيار USB-C الذي يربط الذكاء الاصطناعي بكل شيء

جميع منصات الذكاء الاصطناعي الكبرى تتحدث الآن نفس اللغة عند الاتصال بالأدوات الخارجية. هذه اللغة هي MCP — بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol) — وقد أصبح بهدوء أهم معيار بنية تحتية في منظومة الذكاء الاصطناعي.

ما هو بروتوكول سياق النموذج؟

MCP هو معيار مفتوح أطلقته Anthropic في نوفمبر 2024 يحدد كيفية اتصال نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات الخارجية وواجهات البرمجة وقواعد البيانات والأدوات. فكّر فيه على أنه USB-C للذكاء الاصطناعي: منفذ عالمي واحد يتيح لأي تطبيق ذكاء اصطناعي التواصل مع أي نظام خارجي.

قبل MCP، كان كل تكامل ذكاء اصطناعي يُبنى بشكل مخصص. تريد من روبوت المحادثة الاستعلام من قاعدة بيانات؟ اكتب موصلاً مخصصاً. تحتاج مساعد البرمجة للوصول إلى GitHub؟ ابنِ موصلاً آخر. كل أداة، كل منصة، كل نموذج يتطلب طبقة تكامل خاصة به.

MCP يزيل هذا التشتت. يوفر بنية عميل-خادم معيارية حيث تعمل تطبيقات الذكاء الاصطناعي (المضيفات) بعملاء MCP يتواصلون مع خوادم MCP — وهي أغلفة خفيفة حول الأدوات ومصادر البيانات الخارجية.

كيف يعمل MCP من الداخل

البروتوكول مبني على ثلاثة مكونات أساسية:

الأدوات (Tools) هي وظائف قابلة للتنفيذ يمكن للذكاء الاصطناعي استدعاؤها — إرسال رسائل بريد إلكتروني، الاستعلام من قواعد البيانات، إنشاء ملفات، أو استدعاء واجهات البرمجة. تمثل الإجراءات.

الموارد (Resources) توفر وصولاً للقراءة فقط إلى البيانات — ملفات التكوين، ملفات تعريف المستخدمين، قوائم المهام، أو مستودعات المستندات. تمثل السياق.

القوالب (Prompts) هي نماذج قابلة لإعادة الاستخدام توجه تفاعل الذكاء الاصطناعي مع أدوات وبيانات محددة. تمثل أنماط سير العمل.

يتم التواصل عبر JSON-RPC، مما يجعل كل طلب واستجابة منظمة وقابلة للتنبؤ. يكشف خادم MCP عن قدراته من خلال آلية اكتشاف، مما يتيح لعملاء الذكاء الاصطناعي التعرف ديناميكياً على الأدوات المتاحة — دون الحاجة لتكاملات مشفرة مسبقاً.

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
  "id": 1
}

يستجيب الخادم بمخطط يصف معاملات كل أداة وأنواع القيم المرجعة والتوثيق. يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي بعد ذلك تحديد الأدوات التي سيستدعيها بناءً على طلب المستخدم.

لماذا فاز MCP

عندما نشرت Anthropic MCP كمصدر مفتوح، رفضه المشككون باعتباره معياراً آخر محكوم عليه بالفشل. بعد أربعة عشر شهراً، تروي الأرقام قصة مختلفة:

• أكثر من 10,000 خادم MCP عام نشط يغطي أدوات المطورين حتى النشر المؤسسي
• أكثر من 97 مليون تحميل شهري لحزم SDK عبر Python و TypeScript
• اعتمده ChatGPT و Cursor و Gemini و Microsoft Copilot و VS Code
• تم التبرع به لمؤسسة Agentic AI التابعة لمؤسسة Linux — أسستها Anthropic و Block و OpenAI بدعم من Google و Microsoft و AWS

فاز MCP لنفس السبب الذي فاز به USB-C: حل مشكلة حقيقية ومؤلمة بتجريد نظيف. كان المطورون يغرقون في التكاملات المخصصة. أعطاهم MCP نمطاً عالمياً — ابنِ خادماً واحداً، وسيتمكن أي عميل ذكاء اصطناعي متوافق مع MCP من استخدامه.

المنظومة في 2026

انفجرت منظومة MCP. توجد خوادم لكل شيء تقريباً:

• أدوات المطورين: GitHub و GitLab و Jira و Linear و Sentry
• قواعد البيانات: PostgreSQL و MongoDB و Redis و Supabase
• التواصل: Slack و Discord ومزودو البريد الإلكتروني
• المنصات السحابية: AWS و Google Cloud و Azure
• أدوات الأعمال: Salesforce و HubSpot و Stripe و Shopify
• أنظمة الملفات: الملفات المحلية و Google Drive و S3

يتيح سجل MCP الرسمي الآن للمطورين اكتشاف الخوادم وتقييمها وتثبيتها — بمثابة مدير حزم لقدرات الذكاء الاصطناعي.

ماذا يعني MCP للمطورين

إذا كنت تبني برمجيات في 2026، يغير MCP سير عملك بثلاث طرق:

1. وكلاء ذكاء اصطناعي يعملون فعلاً

قبل MCP، كان وكلاء الذكاء الاصطناعي عروضاً مبهرة تنهار في الإنتاج. يمكنهم التفكير في المهام لكنهم لم يستطيعوا التفاعل بشكل موثوق مع الأنظمة الحقيقية. يمنح MCP الوكلاء واجهات معيارية وقابلة للاكتشاف لقواعد البيانات وواجهات البرمجة والأدوات.

2. ابنِ مرة، اتصل في كل مكان

خادم MCP الذي تبنيه لواجهة البرمجة الداخلية يعمل مع Claude و ChatGPT و Gemini و Cursor وأي عميل متوافق مع MCP. لا حبس مع مزود واحد. لا إعادة كتابة للتكاملات عند تبديل مزودي الذكاء الاصطناعي.

3. سير عمل ذكاء اصطناعي قابل للتركيب

خوادم MCP وحدوية. يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي اكتشاف وربط عدة خوادم معاً — الاستعلام من قاعدة بيانات، تنسيق النتائج، إرسالها عبر البريد الإلكتروني، وتسجيل الإجراء — كل ذلك عبر استدعاءات بروتوكول معيارية. هذه القابلية للتركيب هي ما يجعل البرمجة الوكيلية وتنسيق الأنظمة متعددة الوكلاء عملية على نطاق واسع.

بناء أول خادم MCP

البداية بسيطة. إليك خادم MCP بسيط بلغة Python يكشف أداة طقس:

from mcp.server import Server
from mcp.types import Tool, TextContent
 
server = Server("weather-server")
 
@server.tool("get_weather")
async def get_weather(city: str) -> list[TextContent]:
    """Get current weather for a city."""
    return [TextContent(
        type="text",
        text=f"Weather in {city}: 22°C, sunny"
    )]
 
if __name__ == "__main__":
    server.run()

تتولى حزم SDK الرسمية لـ Python و TypeScript النقل والتسلسل والاكتشاف تلقائياً. تركز أنت على المنطق، ويتولى MCP التوصيلات.

اعتبارات الأمان

تأتي قوة MCP مع مسؤولية. الخوادم لديها وصول إلى أنظمة حساسة — قواعد بيانات وواجهات برمجة وأنظمة ملفات — لذا الأمان حاسم:

• المصادقة: MCP لا يفرض المصادقة بشكل افتراضي. يجب أن تُنفذ خوادم الإنتاج OAuth 2.0 أو التحقق من مفاتيح API.
• العزل: شغّل خوادم MCP بأقل صلاحيات. خادم GitHub لا يجب أن يصل إلى قاعدة بياناتك.
• التحقق من المدخلات: عامل جميع استدعاءات الأدوات المولدة من الذكاء الاصطناعي كمدخلات غير موثوقة.
• تسجيل التدقيق: سجّل كل استدعاء أداة للامتثال وتصحيح الأخطاء.

الطريق إلى الأمام

يتطور MCP بسرعة. أضاف إصدار المواصفات في نوفمبر 2025 العمليات غير المتزامنة والامتدادات الرسمية ودعم البث المحسّن. تشمل خارطة الطريق:

• تكامل بروتوكول وكيل-إلى-وكيل (A2A) للتنسيق بين الوكلاء
• مصادقة معيارية مدمجة في البروتوكول
• اشتراكات في الوقت الفعلي لسير عمل ذكاء اصطناعي مدفوع بالأحداث

كما قال أحد المطورين على X: "2025 كانت 'الذكاء الاصطناعي يستطيع عمل عروض رائعة'. 2026 هي 'الذكاء الاصطناعي يستطيع أداء عملك الفعلي'. الفجوة بين هاتين الجملتين هي حيث يخلق MCP القيمة."

ابدأ الآن

أفضل طريقة لفهم MCP هي استخدامه. إذا كنت تعمل مع أدوات البرمجة بالذكاء الاصطناعي، فالاحتمال كبير أنك تستخدم MCP بالفعل دون أن تعلم — أدوات مثل Claude Code و Cursor تعتمد على خوادم MCP تحت الغطاء.

للتعمق أكثر:

1. استكشف المواصفات الرسمية على modelcontextprotocol.io
2. تصفح سجل MCP للخوادم الموجودة
3. ابنِ خادماً بسيطاً باستخدام حزمة SDK لـ Python أو TypeScript
4. انضم للمجتمع على GitHub في modelcontextprotocol

MCP ليس مجرد بروتوكول. إنه طبقة البنية التحتية التي تجعل عصر الذكاء الاصطناعي الوكيلي ممكناً — وفهمه أصبح سريعاً مهارة أساسية للمطورين.