خادم جوجل درايف MCP: كيفية استخدامه

يتطور مشهد تطوير البرمجيات بسرعة، حيث يلعب الذكاء الاصطناعي (AI) دورًا محوريًا متزايد الأهمية. لكي يكون الذكاء الاصطناعي فعالاً حقًا، خاصة في مهام البرمجة المعقدة، يحتاج إلى الوصول إلى البيانات والسياق ذي الصلة. هذا هو المكان الذي تأتي فيه خوادم بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol - MCP)، حيث تعمل كجسور تربط نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر بيانات متنوعة. من خلال تمكين الذكاء الاصطناعي من الاستفادة من معلومات محددة، تعزز خوادم MCP قدراته بشكل كبير، مما يؤدي إلى مساعدة أكثر دقة ووعيًا بالسياق.

يتناول هذا المقال اثنين من خوادم MCP هذه. أولاً، سنستكشف خادم Google Drive MCP، وهو أداة للوصول العام إلى الملفات يمكنها تعزيز مساعي البرمجة بالذكاء الاصطناعي. بعد ذلك، سنقدم خادم Apidog MCP، وهو حل متخصص من Apidog مصمم لإحداث ثورة في تطوير واجهات برمجة التطبيقات (API) عن طريق ربط مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك مباشرة بالذكاء الاصطناعي، مما يمهد الطريق لتطوير قوي بمساعدة واجهة برمجة التطبيقات.

فهم واستخدام خادم Google Drive MCP لتعزيز البرمجة بالذكاء الاصطناعي

يعد خادم Google Drive MCP أداة قيمة للمطورين الذين يتطلعون إلى دمج ملفات Google Drive الخاصة بهم مع بيئات التطوير المتكاملة (IDEs) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. تتمثل وظيفته الأساسية في السماح لوكلاء الذكاء الاصطناعي بسرد وقراءة والبحث في الملفات المخزنة في Google Drive الخاص بك، وبالتالي توفير مصدر غني بالسياق لمهام البرمجة المختلفة بالذكاء الاصطناعي.

المكونات والقدرات الرئيسية لخادم Google Drive MCP

يقدم خادم Google Drive MCP مكونات بسيطة وفعالة:

الأدوات:

• search: هذه هي الأداة الرئيسية المقدمة. يمكنك إدخال استعلام بحث (سلسلة نصية)، ويعيد الخادم أسماء الملفات وأنواع MIME للملفات المطابقة داخل Google Drive الخاص بك. هذا مفيد للغاية لتحديد موقع مستندات محددة، أو مقتطفات تعليمات برمجية، أو ملفات بيانات قد يحتاجها الذكاء الاصطناعي.

الموارد:

• الملفات (gdrive:///<file_id>): يمنح الخادم الوصول إلى جميع أنواع الملفات المخزنة في Google Drive.

ميزة كبيرة هي تعامله مع ملفات Google Workspace:

• يتم تصدير مستندات Google تلقائيًا إلى Markdown.
• يتم تحويل جداول بيانات Google إلى CSV.
• تصبح عروض Google التقديمية نصًا عاديًا.
• يتم تصدير رسومات Google كصور PNG.
• يتم توفير أنواع الملفات الأخرى بتنسيقها الأصلي.

هذه القدرة على الوصول إلى أنواع ملفات متنوعة ومعالجتها تجعل خادم Google Drive MCP أصلًا متعدد الاستخدامات للتطوير بمساعدة الذكاء الاصطناعي، مما يسمح للذكاء الاصطناعي بسحب المعلومات من خطط المشاريع، والوثائق، ومجموعات البيانات، والمزيد.

خطوة بخطوة: البدء باستخدام خادم Google Drive MCP

يتضمن إعداد خادم Google Drive MCP بضع خطوات أولية، تركز بشكل أساسي على تهيئة منصة Google Cloud:

1. إعداد مشروع Google Cloud:

• أنشئ مشروع Google Cloud جديدًا عبر Google Cloud Console.
• قم بتمكين Google Drive API لمشروعك.
• قم بتهيئة شاشة موافقة OAuth. للاختبار، شاشة "داخلية" كافية.
• الأهم من ذلك، أضف نطاق OAuth: https://www.googleapis.com/auth/drive.readonly. هذا يضمن أن الخادم لديه وصول للقراءة فقط إلى Drive الخاص بك.
• أنشئ معرف عميل OAuth لنوع التطبيق "Desktop App".
• قم بتنزيل ملف JSON الذي يحتوي على مفاتيح OAuth لعميلك. أعد تسمية هذا الملف إلى gcp-oauth.keys.json. تشير المواد المرجعية إلى وضعه في servers/gcp-oauth.keys.json إذا كنت تعمل ضمن بنية المستودع الخاص به.

2. بناء الخادم (إذا كان قابلاً للتطبيق):

• إذا كنت تقوم بالتشغيل من المصدر، فقد تحتاج إلى بنائه باستخدام npm run build أو npm run watch.

3. عملية المصادقة:

• للمصادقة وحفظ بيانات الاعتماد الخاصة بك، قم بتشغيل الخادم باستخدام وسيطة auth (على سبيل المثال، node ./dist auth إذا كنت تقوم بتشغيل إصدار مبني من موقعه النموذجي).
• سيؤدي هذا الإجراء إلى فتح تدفق مصادقة في متصفح النظام الخاص بك.
• أكمل عملية المصادقة عن طريق تسجيل الدخول إلى حساب Google الخاص بك ومنح الأذونات اللازمة.
• عند المصادقة الناجحة، سيتم حفظ بيانات الاعتماد محليًا (على سبيل المثال، servers/.gdrive-server-credentials.json).

دمج خادم Google Drive MCP مع بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك

بمجرد الإعداد والمصادقة، يمكنك دمج خادم Google Drive MCP في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) المدعومة بالذكاء الاصطناعي. إليك مثال على التهيئة لـ VS Code باستخدام NPX، وهي طريقة شائعة ومباشرة:

{
  "mcp": {
    "servers": {
      "gdrive": {
        "command": "npx",
        "args": [
          "-y",
          "@modelcontextprotocol/server-gdrive"
        ],
        "env": {
          "GDRIVE_CREDENTIALS_PATH": "/path/to/.gdrive-server-credentials.json"
        }
      }
    }
  }
}

تذكر استبدال "/path/to/.gdrive-server-credentials.json" بالمسار الفعلي لملف بيانات الاعتماد المحفوظ الخاص بك.

مع هذا التكامل، يمكن لمساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك الاستفادة من خادم Google Drive MCP للوصول إلى وثائق المشروع، أو استرداد مقتطفات التعليمات البرمجية التي قمت بحفظها، أو تحليل البيانات من جداول البيانات، مما يعزز بشكل كبير فائدته في سير عمل البرمجة بالذكاء الاصطناعي.

إحداث ثورة في تطوير واجهات برمجة التطبيقات: تقديم خادم Apidog MCP

بينما يوفر خادم Google Drive MCP فائدة واسعة للمساعدة المستندة إلى الملفات من الذكاء الاصطناعي، تتطلب المجالات المتخصصة مثل تطوير واجهات برمجة التطبيقات نهجًا أكثر تخصيصًا. هذا هو المكان الذي يتألق فيه خادم Apidog MCP، حيث يقدم حلاً قويًا لربط مواصفات واجهات برمجة التطبيقات التفصيلية الخاصة بك مباشرة بالذكاء الاصطناعي، وبالتالي تعزيز عملية تطوير واجهات برمجة التطبيقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي.

ما هو خادم Apidog MCP؟

خادم Apidog MCP هو أداة قوية من Apidog، وهي منصة شاملة لتطوير واجهات برمجة التطبيقات. تسمح لك باستخدام مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك كمصدر بيانات مباشر لبيئات التطوير المتكاملة (IDEs) المدعومة بالذكاء الاصطناعي مثل Cursor أو VS Code مع المكونات الإضافية المناسبة. هذا يعني أن مساعد الذكاء الاصطناعي الخاص بك يمكنه الوصول إلى وفهم تفاصيل تصميم واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك - نقاط النهاية، المخططات، المعلمات، الاستجابات، والمزيد - مما يؤدي إلى:

• تسريع التطوير: يمكن للذكاء الاصطناعي توليد التعليمات البرمجية الأساسية (boilerplate code)، كائنات نقل البيانات (DTOs)، وتطبيقات الخدمات بشكل أسرع بكثير.
• سير عمل فعال: يمكن أتمتة المهام المملة مثل تحديث كائنات نقل البيانات (DTOs) بناءً على تغييرات المواصفات.
• جودة تعليمات برمجية محسنة: تعتمد التعليمات البرمجية التي يولدها الذكاء الاصطناعي على مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الفعلية الخاصة بك، مما يضمن التوافق ويقلل الأخطاء.
• تبسيط البرمجة بالذكاء الاصطناعي لواجهات برمجة التطبيقات: تصبح المطالبات أكثر فعالية حيث أن الذكاء الاصطناعي لديه سياق دقيق.

كيف يعزز خادم Apidog MCP تطوير واجهات برمجة التطبيقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي

بمجرد تهيئة خادم Apidog MCP، فإنه يقرأ ويخزن تلقائيًا جميع بيانات مواصفات واجهة برمجة التطبيقات من مصدرك المختار (مثل مشروع Apidog، ملف OpenAPI) على جهازك المحلي. يمكن للذكاء الاصطناعي بعد ذلك استرداد هذه البيانات واستخدامها بسلاسة.

تخيل أنك توجه الذكاء الاصطناعي الخاص بك بمطالبات مثل:

• *"استخدم MCP لجلب مواصفات واجهة برمجة التطبيقات وتوليد سجلات Java لمخطط 'المنتج' وجميع المخططات ذات الصلة."*
• *"بناءً على مواصفات واجهة برمجة التطبيقات، أضف حقلي 'price' و 'stock' الجديدين إلى كائن نقل البيانات 'Product'."*
• *"أضف تعليقات Javadoc لكل حقل في فئة 'Product' بناءً على وصفه في مواصفات واجهة برمجة التطبيقات."*
• *"توليد جميع تعليمات Spring Boot MVC البرمجية (Controller, Service, Repository) المتعلقة بنقطة النهاية '/users' وفقًا لمواصفات واجهة برمجة التطبيقات."*

يجعل Apidog MCP مثل هذه التفاعلات فعالة للغاية لأن الذكاء الاصطناعي لا يخمن؛ إنه يعمل من مصدر الحقيقة الوحيد لتصميم واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك.

إعداد خادم Apidog MCP: دليل خطوة بخطوة

البدء باستخدام خادم Apidog MCP أمر بسيط. إليك دليل يركز على استخدام مشروع Apidog كمصدر بيانات، وهو سيناريو شائع لمستخدمي Apidog:

المتطلبات الأساسية:

• Node.js: الإصدار 18 أو أحدث (يوصى بأحدث إصدار LTS).
• بيئة تطوير متكاملة (IDE) تدعم MCP: مثل Cursor أو VS Code مع المكون الإضافي Cline.

خطوات التهيئة:

الحصول على رمز وصول API ومعرف المشروع من Apidog:

رمز وصول API:

• افتح Apidog، حرك المؤشر فوق صورة ملفك الشخصي (أعلى اليمين).
• حدد Account Settings ← API Access Token.
• انقر فوق Create a new API access token. انسخ هذا الرمز.

معرف المشروع:

• افتح مشروعك الهدف في Apidog.
• انقر فوق "Project Settings" في الشريط الجانبي الأيسر.
• انسخ Project ID من علامة التبويب "Basic Settings".

تهيئة MCP في بيئة التطوير المتكاملة (IDE) الخاصة بك (مثال: Cursor على Windows):

• في Cursor (أو بيئة التطوير المتكاملة المتوافقة الخاصة بك)، انتقل إلى إعدادات MCP. غالبًا ما يتم العثور على ذلك عبر أيقونة الإعدادات، ثم تحديد "MCP" أو "Model Context Protocol".
• انقر فوق "+ Add new global MCP server".

• سيتم تقديم ملف تهيئة JSON لك عادةً (على سبيل المثال، mcp.json). الصق التهيئة التالية، مع استبدال العناصر النائبة:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

لمستخدمي macOS/Linux، التهيئة أبسط قليلاً حيث لا يلزم cmd و /c:

{
  "mcpServers": {
    "API specification": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "apidog-mcp-server@latest",
        "--project=<project-id>"
      ],
      "env": {
        "APIDOG_ACCESS_TOKEN": "<access-token>"
      }
    }
  }
}

التحقق من التهيئة:

• بعد حفظ التهيئة، اختبر الاتصال. طريقة جيدة هي فتح محادثة مع الذكاء الاصطناعي الخاص بك (في وضع الوكيل إذا كان قابلاً للتطبيق) واسأل: الرجاء جلب مواصفات واجهة برمجة التطبيقات عبر MCP وإخباري بعدد نقاط النهاية الموجودة في المشروع.
• إذا نجح الذكاء الاصطناعي في إعادة معلومات حول واجهات برمجة تطبيقات مشروع Apidog الخاص بك، فقد تم إنشاء الاتصال!

نصيحة احترافية: يسمح لك خادم Apidog MCP بربط أي ملفات OpenAPI بالذكاء الاصطناعي.

المزايا الرئيسية لـ Apidog MCP للبرمجة بالذكاء الاصطناعي المتمحورة حول واجهات برمجة التطبيقات

يقدم خادم Apidog MCP مزايا مميزة لـ تطوير واجهات برمجة التطبيقات:

• سياق عميق لواجهة برمجة التطبيقات: يوفر للذكاء الاصطناعي وصولاً مباشرًا إلى بيانات مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الغنية، بما في ذلك نقاط النهاية، المخططات، المعلمات، هيئات الطلبات/الاستجابات، والأوصاف.
• توليد تعليمات برمجية دقيقة: يضمن أن التعليمات البرمجية التي يولدها الذكاء الاصطناعي (كائنات نقل البيانات (DTOs)، مكتبات العميل، نماذج الخادم) تتوافق تمامًا مع تصميم واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك، مما يقلل من إعادة العمل.
• مصادر بيانات متعددة الاستخدامات: بالإضافة إلى مشاريع Apidog، يدعم أيضًا استخدام وثائق واجهة برمجة التطبيقات المنشورة عبر الإنترنت بواسطة Apidog وملفات Swagger/OpenAPI المحلية أو عبر الإنترنت كمصادر بيانات.
• زيادة الكفاءة: يقوم بأتمتة مهام البرمجة المتكررة المتعلقة بعقود واجهة برمجة التطبيقات، مما يحرر المطورين للمنطق الأكثر تعقيدًا.

خادم Apidog MCP مقابل خادم Google Drive MCP: اختيار مساعد البرمجة بالذكاء الاصطناعي المناسب لاحتياجاتك

يعزز كل من خادم Google Drive MCP و خادم Apidog MCP البرمجة بالذكاء الاصطناعي من خلال توفير سياق حاسم، لكنهما يخدمان أغراضًا أساسية مختلفة. فهم الفروق بينهما يساعد في اختيار الأداة المناسبة لـ تطوير واجهات برمجة التطبيقات بمساعدة الذكاء الاصطناعي أو مهام البرمجة العامة الخاصة بك.

بينما يعد خادم Google Drive MCP ممتازًا لمهام الذكاء الاصطناعي التي تتضمن الوثائق العامة أو الملفات المخزنة في Drive الخاص بك، فإن خادم Apidog MCP هو الخيار المتخصص والأكثر قوة عندما يتعلق الأمر بتطوير واجهات برمجة التطبيقات. إنه يمكّن الذكاء الاصطناعي بفهم عميق ومنظم لمواصفات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك، وهو أمر بالغ الأهمية لتوليد تعليمات برمجية دقيقة وذات صلة بواجهة برمجة التطبيقات.

الخلاصة

تمثل خوادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) خطوة مهمة إلى الأمام في جعل الذكاء الاصطناعي شريكًا أكثر فعالية في تطوير البرمجيات. من خلال تزويد نماذج الذكاء الاصطناعي بوصول مباشر إلى مصادر بيانات محددة وذات صلة، فإنها تفتح مستويات جديدة من الإنتاجية والدقة.

لقد رأينا كيف يمكن أن يكون خادم Google Drive MCP أداة مفيدة لمهام البرمجة العامة بالذكاء الاصطناعي التي تتطلب الوصول إلى الملفات المخزنة في Google Drive. إنه يوفر طريقة ملائمة لجلب مستنداتك وجداول بياناتك وملفاتك الأخرى إلى سياق الذكاء الاصطناعي.

ومع ذلك، بالنسبة للمجال المتخصص والمعقد غالبًا لتطوير واجهات برمجة التطبيقات، يبرز خادم Apidog MCP كمغير للعبة. من خلال دمج مواصفات واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك بسلاسة - سواء كانت من مشروع Apidog، أو مستند منشور عبر الإنترنت من Apidog، أو ملف OpenAPI محلي/بعيد - مباشرة في بيئة عمل الذكاء الاصطناعي الخاصة بك، يمكّن Apidog المطورين من الاستفادة من الذكاء الاصطناعي للمهام التي كانت في السابق يدوية، عرضة للأخطاء، أو تستغرق وقتًا طويلاً.