كيفية استخدام خادم تفكير تسلسلي MCP في المؤشر

تخيل بيئة تطوير حيث يتم صياغة كودك من قبل فريق من وكلاء الذكاء الصناعي المتخصصين. يتولى كلود تصميم الهندسة المعمارية، ويقوم جمنوني بكتابة الاختبارات، ويقوم ديب سيك بتنفيذ الميزات بشكل مثالي - جميعهم يعملون في تناغم تام. هذه ليست خيالاً مستقبلياً؛ إنها قوة التفكير التسلسلي MCP المدمج مع OpenRouter. في هذا الدليل، سنوضح لك كيف تجعلها سلاحك السري لمواجهة المشاريع المعقدة.

ما هو التفكير التسلسلي MCP؟

التفكير التسلسلي MCP (بروتوكول سياق النموذج) هو نهج ثوري في حل المشكلات يعالج تحديات البرمجة المعقدة من خلال تقسيمها إلى سلسلة من الخطوات الواضحة والمنطقية والمترابطة. الأمر يتعلق بأكثر من مجرد البرمجة؛ يتعلق ببنية أفكارك واستغلال نقاط القوة لنماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة في كل مرحلة من مراحل عملية التطوير. بدلاً من الانغماس بمفردك في التنفيذ، يركز التفكير التسلسلي MCP على:

1. تعريف المشكلة بدقة: التعبير بوضوح عن المشكلة التي تحاول حلها، دون ترك مجال للغموض.

2. تقسيم المهام الفرعية إلى مهام أصغر: تفصيل المشكلة إلى مهام فرعية أصغر يمكن إدارتها ومستقلة.

3. تسلسل الاعتماد: تحديد وتنظيم التبعيات بين هذه المهام الفرعية لضمان سير منطقي للتنفيذ.

4. تدفق تنفيذ محسن: تبسيط تنفيذ هذه المهام الفرعية لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة والفعالية.

إليك لمحة سريعة عن ميزات خادم Apidog MCP:

• ينشئ أو يعدل الكود بناءً على مواصفات API الخاصة بك
• يبحث عبر محتوى مواصفات API
• يخلق نماذج بيانات وDTO تتماشى بسلاسة مع تصميم API الخاص بك
• يضيف تعليقات ووثائق ذات صلة استنادًا إلى مواصفات API

من خلال العمل كحلقة وصل بين مشاريع Apidog وCursor، يضمن خادم Apidog MCP أن مساعد الذكاء الاصطناعي لديك لديه إمكانية الوصول إلى أحدث تصميمات API. تعزز هذه التكامل ميزة Memory Bank من خلال تقديم معلومات منظمة حول API يمكن أن يشير إليها Cursor أثناء التطوير.

للمزيد من المعلومات، تحقق من الوثائق أو قم بزيارة صفحة NPM.

أيضًا، ضع في اعتبارك تجربة Apidog - بديل متكامل قوي وفعّال من حيث التكلفة لـ Postman!

كيف يحسن OpenRouter AI هذه العملية

OpenRouter AI يلعب دورا حاسما في تعزيز التفكير التسلسلي MCP. يعمل كبوابة API موحدة، موفراً الوصول إلى مجموعة متنوعة من نماذج الذكاء الاصطناعي (GPT-4، كلود، ميسترا، والمزيد). هذا يسمح لك باستغلال نقاط القوة الفريدة للنماذج المختلفة في كل خطوة من التسلسل. يحسن OpenRouter AI العملية من خلال:

• أتمتة خطوات البرمجة المتكررة: يحررك من المهام المملة عن طريق توليد كود تقني تلقائيًا، وإعداد هياكل المشاريع، وتكوين بيئات التطوير.
• توليد كود تقني: يقلل بشكل كبير من وقت التطوير من خلال إنشاء بنية الكود الأساسية والمكونات الأولية لكل مهمة بشكل تلقائي.
• اقتراح تحسينات: يقدم اقتراحات ذكية لتحسين كفاءة الكود وأدائه وأمانه.
• تصحيح في الوقت الحقيقي: يساعد في التعرف على الأخطاء وحلها بسرعة من خلال تحليل الكود في الوقت الحقيقي واقتراحات تصحيح ذكية.

تفكير تسلسلي MCP 101

ما الذي يجعل هذا مختلفًا؟

غالبًا ما تنطوي البرمجة القياسية باستخدام الذكاء الاصطناعي على محادثات نموذج واحد، حيث يكون نموذج ذكاء اصطناعي واحد مسؤولاً عن المهمة الكاملة. في المقابل، التفكير التسلسلي يشبه خط تجميع الذكاء الاصطناعي:

المهمة --> [المخطط] --> [الباحث] --> [المبرمج] --> [المراجع]

مثال من العالم الحقيقي من موضوع المنتدى:

User: "قم بإنشاء لوحة تحكم React تعرض أسعار العملات الرقمية في الوقت الحقيقي"

1. Claude-3.5-Sonnet: ينشئ خطة الهيكلية
2. Gemini-2.0-Flash-Thinking: يبحث عن أفضل واجهات WebSocket
3. DeepSeek-R1: يقوم بتنفيذ مكونات React
4. GPT-4-Omni: يراجع الكود بحثًا عن ثغرات أمان

المكونات الرئيسية

1. شبكة خادم MCP: تدير انتقال المهام بين نماذج الذكاء الاصطناعي المختلفة.

2. بوابة OpenRouter: توجيه المهام إلى نموذج الذكاء الاصطناعي الأكثر كفاءة وملاءمة.

3. تكامل Cursor IDE: يوفر تحكمًا في سير العمل بشكل مدمج مباشرة داخل بيئة التطوير الخاصة بك.

إعداد التفكير التسلسلي MCP و OpenRouter مثل المحترفين

الخطوة 1: احصل على مفتاح API لـ OpenRouter

1. قم بزيارة OpenRouter.ai

2. قم بالتسجيل → انتقل إلى إعدادات الحساب → مفاتيح API

3. انقر على إنشاء مفتاح → انسخ إلى الحافظة

الخطوة 2: تكوين OpenRouter في Smithery AI

1. افتح Smithery AI
2. ابحث عن "OpenRouter MCP"
3. في لوحة الإعدادات، ألصق:

{
  "api_key": "your_copied_key",
  "default_model": "google/gemini-pro"  // التوصية بالاختيار المجاني
}

4. انسخ إما:

• أمر NPM:

npx -y @smithery/cli@latest install @mcpserver/openrouterai --client cursor --config "{\"openrouterApiKey\":\"YOUR_API_KEY\",\"openrouterDefaultModel\":\"deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free\"}"

• أو تكوين JSON (للإعداد اليدوي):

{
  "mcpServers": {
    "openrouterai": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@mcpserver/openrouterai",
        "--config",
        "{\"openrouterApiKey\":\"YOUR_API_KEY\",\"openrouterDefaultModel\":\"deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free\"}"
      ]
    }
  }
}

الخطوة 3: إضافة التفكير التسلسلي MCP

1. في Smithery AI، ابحث عن "خادم التفكير التسلسلي MCP"
2. اختر تنسيقك المفضل:

• تثبيت سريع باستخدام NPM:

npx -y @smithery/cli@latest install @smithery-ai/server-sequential-thinking --client cursor --key YOUR_API_KEY

• أو تكوين JSON (متقدم):

{
  "mcpServers": {
    "server-sequential-thinking": {
      "command": "cmd",
      "args": [
        "/c",
        "npx",
        "-y",
        "@smithery/cli@latest",
        "run",
        "@smithery-ai/server-sequential-thinking",
        "--key",
        "YOUR_API_KEY"
      ]
    }
  }
}

الخطوة 4: تفعيل في Cursor IDE

لمستخدمي NPM:

1. افتح Cursor → Terminal (Ctrl + j)
2. ألصق الأوامر واحدًا تلو الآخر
3. انتظر تأكيد النجاح ✅

لمستخدمي تكوين JSON:

1. افتح إعدادات Cursor (Ctrl + shift + j)
2. انتقل إلى MCP → الخوادم
3. انقر على إضافة خادم → ألصق JSON
4. احفظ → ابحث عن حالة الاتصال الخضراء ● متصل

تحقق من التثبيت:

بعد إضافة الخادم، ابحث عن نقطة خضراء بجوار "التفكير التسلسلي" في قائمة خوادم MCP، مما يدل على اتصال ناجح.

من خلال اتباع هذه الخطوات، ستقوم بدمج خوادم OpenRouter وMCP للتفكير التسلسلي في Cursor، مما يعزز بيئة التطوير الخاصة بك بأدوات متقدمة تعتمد على الذكاء الاصطناعي.

إنشاء أول سير عمل لك باستخدام OpenRouter وMCP للتفكير التسلسلي

تطوير نموذج لمشاريع React:

افتح مشروعًا جديدًا باستخدام Cursor وقم بإنشاء ملف باسم .cursor/think/react.json بالمحتوى التالي:

{
  "phases": {
    "plan": {
      "model": "google/gemini-2.0-flash-thinking-exp:free",
      "prompt": "إنشاء هندسة المكون مع واجهات TypeScript"
    },
    "code": {
      "model": "deepseek/deepseek-chat-v3-0324:free",
      "prompt": "تنفيذ ${plan.output} باستخدام React 19"
    },
    "review": {
      "model": "qwen/qwq-32b-preview:free",
      "prompt": "التحقق من مشاكل الوصول في ${code.output}"
    }
  }
}

الاستخدام: لتنفيذ سير العمل هذا، قم بتشغيل الأمر التالي:

/think react "لوحة المستخدم البسيطة"

تفصيل سير العمل:

1. مرحلة التخطيط مع Gemini 2.0 Flash Thinking: استخدم نموذج Gemini 2.0 Flash Thinking لإنشاء هندسة مكون تفصيلية باستخدام واجهات TypeScript. هذه الخطوة تضمن أساسا منظماً لمشروعك في React.
2. مرحلة البرمجة مع DeepSeek Chat V3: نفذ الهندسة المخططة باستخدام React 19 من خلال الاستفادة من نموذج DeepSeek Chat V3. هذه المرحلة تركز على ترجمة التصميم إلى مكونات كود وظيفي.
3. مرحلة المراجعة مع Qwen 32B Preview: قم بمراجعة شاملة للكود المنفذ لتحديد ومعالجة أي مشكلات وصول، مما يضمن أن التطبيق سهل الاستخدام ومتوافق مع معايير الوصول.

تنفيذ الكود: عند تنفيذ سير العمل المحدد، يقوم Cursor بالتفاعل بشكل متسلسل مع أدوات MCP (بروتوكول سياق النموذج) المحددة - التفكير التسلسلي و OpenRouter AI - لأداء المهام المعينة.

خلال هذه العملية، يقوم Cursor بطلب إذنك الصريح قبل استخدام كل خادم MCP، مما يضمن لك السيطرة على دمج هذه الأدوات في سير العمل الخاص بك في التطوير.

النتيجة: لوحة تحكم جاهزة للإنتاج في بضع دقائق مقارنة بساعات أو أيام كنت ستقضيها إذا كان عليك القيام بذلك يدويًا.

أفكار نهائية: مستقبل البرمجة هنا

التفكير التسلسلي MCP ليس مجرد اتجاه؛ إنه تحول أساسي في كيفية تعاملنا مع تطوير البرمجيات. من خلال الاستفادة من قوة نماذج الذكاء الاصطناعي المتعددة بطريقة منظمة وفعالة، يمكنك تحقيق مستويات غير مسبوقة من الإنتاجية وجودة الكود والابتكار. لن يكون كودك كما كان من قبل. احتضن مستقبل التطوير المعاونة بالذكاء الاصطناعي مع التفكير التسلسلي MCP وفتح الإمكانيات الكاملة لفريقك. النقاط الرئيسية هي القدرة على تفكيك المشاريع المعقدة إلى مهام أصغر يمكن إدارتها، وتعيين تلك المهام إلى نماذج الذكاء الاصطناعي المتخصصة في تلك المجالات، وتبسيط دورة حياة التطوير بالكامل. مع استمرار تقدم الذكاء الاصطناعي وأدوات مثل OpenRouter وCursor، فإن مستقبل تطوير البرمجيات هو بلا شك مرتبط بالتفكير التسلسلي MCP، مما يجعله مهارة أساسية لأي مطور متطلع. 🚀