ما هي خوادم MCP؟ شرح واضح

بروتوكول نموذج السياق (MCP)، الذي قدمته شركة أنثروبيك في 26 نوفمبر 2024، هو معيار مفتوح يهدف إلى سد الفجوة بين نماذج الذكاء الاصطناعي ومصادر البيانات الخارجية. يتناول هذا البروتوكول تحديًا حرجًا: حتى النماذج اللغوية الكبيرة المتقدمة (LLMs)، على الرغم من قوتها في توليد النصوص، غالبًا ما تكون معزولة عن البيانات والأدوات في الوقت الحقيقي، مما يحد من فائدتها العملية. تتيح خوادم MCP، كعناصر مدمجة، لمساعدي الذكاء الاصطناعي مثل كلود الوصول إلى الملفات، وقواعد البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، والمزيد، مما يعزز قدرتها على تقديم استجابات ذات صلة وقابلة للتنفيذ.

تكمن أهمية MCP في إمكاناته لتوحيد التكاملات، مما يقلل من التجزئة التي واجهت تطوير الذكاء الاصطناعي. من خلال توفير بروتوكول عالمي، يهدف إلى مساعدة النماذج المتقدمة على إنتاج استجابات أفضل وأكثر صلة من خلال كسر الحواجز المعلوماتية ونظم المعلومات القديمة.

اعتبارًا من 25 مارس 2025، النظام البيئي في نمو سريع، مع مساهمات مجتمعية وتبني الشركات، مثل الشركات المبكرة مثل بلوك وأبولو التي تدمج MCP في أنظمتها.

💡

هل تحتاج إلى العثور على أفضل أداة بديلة لـ Postman تدمج جميع سير عمل الاختبار API الخاصة بك في مكان واحد؟
قم بتنزيل Apidog مجانًا اليوم واكتشف كيف يمكن أن تحول سير عملك!

button

ما هي خوادم MCP؟

خوادم MCP، التي هي جزء من بروتوكول نموذج السياق (MCP)، هي برامج خاصة تساعد نماذج الذكاء الاصطناعي، مثل تلك المقدمة من أنثروبيك، على الاتصال باستخدام البيانات والأدوات الخارجية. تم تقديمها في نوفمبر 2024، وهي تتيح للذكاء الاصطناعي القيام بأكثر من مجرد توليد نصوص عبر الوصول إلى أشياء مثل الملفات على جهاز الكمبيوتر الخاص بك، وقواعد البيانات، أو حتى خدمات مثل GitHub، كل ذلك بطريقة آمنة ومعيارية.

فكر في خوادم MCP كجسور تسمح للذكاء الاصطناعي بالتفاعل مع العالم الخارجي، تمامًا كما تسمح منافذ USB لك بتوصيل أجهزة مختلفة بجهاز الكمبيوتر الخاص بك. على سبيل المثال، إذا طلبت من الذكاء الاصطناعي تلخيص مستند، فيمكنه سحب الملف مباشرة من نظامك. أو، إذا كنت بحاجة إلى إنشاء مشكلة على GitHub، يمكن للذكاء الاصطناعي القيام بذلك أيضًا بفضل خادم MCP. يمكنهم تقديم بيانات (مثل الملفات)، وأدوات (مثل استدعاءات API)، أو محادثات (إرشادات للتفاعل)، مما يجعل الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة لمهام مثل البرمجة، والبحث، أو إدارة المشاريع.

تتمثل التفاصيل غير المتوقعة في مدى سرعة نمو المجتمع، مع وجود أكثر من 250 خادمًا متوفرًا بالفعل، بما في ذلك كلا من التكاملات الرسمية ومساهمات المجتمع، مما يظهر نظامًا بيئيًا نابضًا يتوسع بسرعة.

كيف تعمل خوادم MCP (وكيف تختلف عن APIs)

MCP يعمل على نموذج العميل-الخادم، كما هو موضح في الوثائق. تشمل البنية:

مضيفو MCP: تطبيقات مثل كلود ديسكتوب، IDEs، أو أدوات الذكاء الاصطناعي التي تسعى للاستفادة من البيانات الخارجية.
عملاء MCP: عملاء البروتوكول الذين يحافظون على اتصالات آمنة، واحدة لواحدة، مع الخوادم، مما يضمن اتصالاً فعالاً.
خوادم MCP: برامج خفيفة الوزن تقوم كل منها بإظهار قدرات محددة من خلال بروتوكول نموذج السياق المعياري. تتيح هذه البنية تكاملًا سلسًا، حيث يستخدم المضيفون عملاء للاتصال بخوادم مختلفة، كل منها يقدم وظائف فريدة. يدعم البروتوكول ثلاثة أنواع رئيسية من الانكشافات:
الموارد: مصادر البيانات مثل الملفات، والمستندات، أو استعلامات قواعد البيانات التي يمكن للذكاء الاصطناعي تحميلها في سياقه. على سبيل المثال، قد يسمح خادم نظام الملفات بالوصول إلى المستندات المحلية.
الأدوات: الإجراءات التي يمكن للذكاء الاصطناعي تنفيذها، مثل إجراء استدعاءات API أو تنفيذ الأوامر. مثال على ذلك هو خادم GitHub الذي يمكّن إدارة المستودعات، والتي تم شرحها في نفس المستودع.
المحادثات: قوالب قابلة لإعادة الاستخدام لتفاعلات LLM، توجه سلوك الذكاء الاصطناعي في سيناريوهات معينة.

يستند البروتوكول إلى JSON-RPC 2.0، مما يضمن اتصالات ذات حالة وتفاوض على القدرات بين العملاء والخوادم. تتيح هذه الأساسيات التقنية التواصل القوي والآمن، مع ميزات مثل تتبع التقدم، والإلغاء، وتقرير الأخطاء مما يعزز الموثوقية.

إذن، ماذا يمكن أن تفعل خوادم MCP بالفعل؟

تم تصميم خوادم MCP لتكون متعددة الاستخدامات، تلبي مجموعة واسعة من الاحتياجات. يمكن تشغيلها محليًا أو عن بُعد، اعتمادًا على التنفيذ، وهي مبنية بمبادئ أمان أولية. يتحكم كل خادم في موارده الخاصة، مع الحفاظ على حدود نظام واضحة لمنع الوصول غير المصرح به.

هذا الأمان أمر بالغ الأهمية، خاصة عند التعامل مع البيانات الحساسة، مما يضمن أن الاتصالات آمنة وأن الأذونات تُدار بشكل صارم.

تقنيًا، تكشف الخوادم عن قدراتها من خلال نقاط نهاية JSON-RPC، مما يسمح للعملاء بالاستعلام عن الموارد المتاحة، والأدوات، والمحاضرات.

على سبيل المثال، قد يكشف خادم عن مورد "readFile" الذي يعيد محتوى ملف محدد، أو أداة "createIssue" التي تتفاعل مع واجهة برمجة تطبيقات GitHub. كما يدعم البروتوكول سلوكيات تبدأ من الخادم مثل أخذ العينات، مما يمكّن تفاعلات الذكاء الاصطناعي الوكيلة، والتي يمكن أن تكون تكرارية وديناميكية، كما هو موضح في المواصفة.

مهتم بخوادم MCP؟ يمكنك تجربة هذه الآن

نظام خوادم MCP غني ومتنامي، مع العديد من الأمثلة التي توضح فائدتها، كما هو مدرج في المستودع على GitHub - awesome-mcp-servers:

خادم نظام الملفات MCP: يتيح للذكاء الاصطناعي قراءة وكتابة الملفات، مما يكون مفيدًا للوصول إلى الملاحظات الشخصية أو البرامج النصية، كما هو موضح في التنفيذ المرجعي على GitHub - filesystem.
خادم GitHub MCP: تسهل التفاعلات مثل إنشاء القضايا أو حفظ الشيفرة، مما يعزز سير العمل للمطورين، ومفصل في GitHub - github.
خادم تجريف الويب MCP: يسمح للذكاء الاصطناعي بالبحث واستخراج المحتوى من الويب، مما يوفر بيانات في الوقت الحقيقي، كما هو مذكور في خوادم المجتمع مثل tavily-ai/tavily-mcp.
خوادم قاعدة بيانات MCP: تقدم الوصول إلى قواعد البيانات SQL أو NoSQL، مثل PostgreSQL أو MongoDB، مما يمكّن استعلامات البيانات، كما هو موضح في GitHub - postgres.
خوادم تكامل API MCP: تتصل بخدمات مثل Slack، Trello، أو واجهات برمجة تطبيقات الطقس، مما يوسع قاعدة المعرفة للذكاء الاصطناعي، مع أمثلة مثل GitHub - slack. تظهر هذه الخوادم مرونة البروتوكول، مع إضافة مساهمات المجتمع مثل خوادم إدارة Kubernetes إلى النظام البيئي، كما هو مدرج في خوادم طرف ثالث على GitHub - servers.

💡

هل ترغب في استكشاف 1000+ خادم MCP آخر؟

اعثر على المزيد في Himcp.ai!

button

ما الفرق بين خادم MCP وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)؟

بينما تسمح كل من خوادم MCP وواجهات برمجة التطبيقات التقليدية للبرمجيات بالتفاعل مع الخدمات الخارجية، تختلف أغراضها في سياق الذكاء الاصطناعي:

الغرض: واجهات برمجة التطبيقات التقليدية هي واجهات عامة للتواصل البرمجي، وغالبًا ما تستخدم لإرسال استعلامات إلى نماذج الذكاء الاصطناعي أو الوصول إلى خدمات خارجية. تم تصميم خوادم MCP خصيصًا لتوفير السياق لنماذج الذكاء الاصطناعي، مع التركيز على البيانات، والأدوات، والمحادثات في تنسيق معيارى.
التفاعل: مع واجهة برمجة التطبيقات التقليدية، يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى معرفة كيفية استدعاء الواجهة، وتحليل استجابتها، ودمج تلك المعلومات في سياقه. مع خادم MCP، يتعامل الخادم مع التفاعل مع مصدر البيانات أو الأداة ويقدم المعلومات بطريقة يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي فهمها واستخدامها بسهولة، دون الحاجة إلى معرفة تفاصيل مصدر البيانات الأساسي.
التوحيد القياسي: يوفر MCP بروتوكولاً موحدًا، مما يجعل من السهل توصيله وتطبيقه على مختلف الخوادم، بينما قد تتطلب واجهات برمجة التطبيقات التقليدية تكاملًا مخصصًا لكل خدمة.
الأمان: تم تحسين خوادم MCP للأمان، مع مصادقة مدمجة ووسائل تحكم للوصول، بينما قد تتطلب واجهات برمجة التطبيقات التقليدية تدابير أمان إضافية اعتمادًا على التنفيذ.

على سبيل المثال، في إعداد تقليدي، قد يحتاج الذكاء الاصطناعي إلى استدعاء واجهة API REST للحصول على بيانات الطقس، وتحليل استجابات JSON ودمجها في سياقه. مع خادم MCP، يمكن أن يكشف الخادم عن أداة "get_weather"، وينبغي على الذكاء الاصطناعي ببساطة استدعاؤها مع المعلمات، مما يستلم بيانات منسقة جاهزة للاستخدام.

كيف تقوم بإعداد خوادم MCP (مع كلود كمثال)

بروتوكول نموذج السياق (MCP) هو إطار قوي يمكّن

يمكن أن توفر خوادم MCP ثلاثة أنواع رئيسية من القدرات:

الموارد: بيانات شبيهة بالملفات يمكن للعملاء قراءتها (مثل استجابات API أو محتويات الملفات)
الأدوات: وظائف يمكن أن يتم استدعاؤها من قبل LLM (بتفويض من المستخدم)
المحادثات: قوالب مكتوبة مسبقًا تساعد المستخدمين في إنجاز مهام محددة

إعداد بيئتك

قبل البدء، تأكد من أنك تمتلك:

Python 3.10 أو أعلى مثبتًا
Node.js (إذا كنت تستخدم تنفيذات JavaScript/TypeScript)
معرفة أساسية ببرمجة Python أو JavaScript
فهم لنماذج LLM مثل كلود

تثبيت مدير حزم UV

UV هو مدير الحزم الموصى به لمشاريع Python MCP:

# MacOS/Linux
curl -LsSf <https://astral.sh/uv/install.sh> | sh

# تأكد من إعادة تشغيل الطرفية بعد ذلك

بناء خادم MCP

دعونا نقوم ببناء خادم طقس بسيط كمثال.

سيقدم هذا الخادم أداتين: get-alerts و get-forecast.

الخطوة 1: إعداد بنية المشروع

# إنشاء دليل جديد لمشروعنا
uv init weather
cd weather

# إنشاء بيئة افتراضية وتفعيلها
uv venv
source .venv/bin/activate  # على ويندوز: .venv\\\\Scripts\\\\activate

# تثبيت الاعتمادات
uv add "mcp[cli]" httpx

# إنشاء ملف الخادم لدينا
touch weather.py

الخطوة 2: تنفيذ الخادم

إليك تنفيذ كامل لخادم الطقس لدينا (في weather.py):

from typing import Any
import httpx
from mcpserver.fastmcp import FastMCP

# تهيئة خادم FastMCP
mcp = FastMCP("weather")

# الثوابت
NWS_API_BASE = "<https://api.weather.gov>"
USER_AGENT = "weather-app/1.0"

async def make_nws_request(url: str) -> dict[str, Any] | None:
    """قم بعمل طلب إلى واجهة برمجة التطبيقات NWS مع معالجة الأخطاء بشكل صحيح."""
    headers = {
        "User-Agent": USER_AGENT,
        "Accept": "application/geo+json"
    }
    async with httpx.AsyncClient() as client:
        try:
            response = await client.get(url, headers=headers, timeout=30.0)
            response.raise_for_status()
            return response.json()
        except Exception:
            return None

def format_alert(feature: dict) -> str:
    """تنسيق ميزة تحذير إلى سلسلة قابلة للقراءة."""
    props = feature["properties"]
    return f"""
الحدث: {props.get('event', 'غير معروف')}
المنطقة: {props.get('areaDesc', 'غير معروف')}
الشدة: {props.get('severity', 'غير معروف')}
الوصف: {props.get('description', 'لا يوجد وصف متاح')}
التعليمات: {props.get('instruction', 'لا توجد تعليمات محددة مقدمة')}
"""

@mcp.tool()
async def get_alerts(state: str) -> str:
    """احصل على تنبيهات الطقس لولاية أمريكية.

    Args:
        state: رمز الولاية الأمريكية ذي الحرفين (مثل، CA، NY)
    """
    url = f"{NWS_API_BASE}/alerts/active/area/{state}"
    data = await make_nws_request(url)

    if not data or "features" not in data:
        return "تعذر جلب التنبيهات أو لا توجد تنبيهات."

    if not data["features"]:
        return "لا توجد تنبيهات نشطة لهذه الولاية."

    alerts = [format_alert(feature) for feature in data["features"]]
    return "\\\\n---\\\\n".join(alerts)

@mcp.tool()
async def get_forecast(latitude: float, longitude: float) -> str:
    """احصل على توقعات الطقس لموقع معين.

    Args:
        latitude: خط العرض للموقع
        longitude: خط الطول للموقع
    """
    # أولاً احصل على نقطة نهاية شبكة التوقعات
    points_url = f"{NWS_API_BASE}/points/{latitude},{longitude}"
    points_data = await make_nws_request(points_url)

    if not points_data:
        return "تعذر جلب بيانات التوقعات لهذا الموقع."

    # احصل على عنوان URL للتوقعات من استجابة النقاط
    forecast_url = points_data["properties"]["forecast"]
    forecast_data = await make_nws_request(forecast_url)

    if not forecast_data:
        return "تعذر جلب التوقعات التفصيلية."

    # تنسيق الفترات في توقع واضح
    periods = forecast_data["properties"]["periods"]
    forecasts = []
    for period in periods[:5]:  # عرض فقط الفترة القادمة 5
        forecast = f"""
{period['name']}: درجة الحرارة: {period['temperature']}°{period['temperatureUnit']}
الرياح: {period['windSpeed']} {period['windDirection']}
التوقع: {period['detailedForecast']}
"""
        forecasts.append(forecast)

    return "\\\\n---\\\\n".join(forecasts)

if __name__ == "__main__":
    # تهيئة وتشغيل الخادم
    mcp.run(transport='stdio')

الخطوة 3: تشغيل خادمك

لاختبار خادمك مباشرة، قم بتشغيل:

uv run weather.py

الاتصال بكلود لسطح المكتب

كلود لسطح المكتب هو وسيلة بسيطة للتفاعل مع خوادم MCP الخاصة بك.

الخطوة 1: تثبيت كلود لسطح المكتب

تأكد من أن لديك كلود لسطح المكتب مثبتًا ومحدثًا لأحدث إصدار.

الخطوة 2: تكوين كلود لسطح المكتب

افتح تكوين تطبيق كلود لسطح المكتب في محرر نصوص:

# macOS
code ~/Library/Application\\\\ Support/Claude/claude_desktop_config.json

2. أضف تكوين الخادم الخاص بك:

{
  "mcpServers": {
    "weather": {
      "command": "uv",
      "args": [
        "--directory",
        "/ABSOLUTE/PATH/TO/PARENT/FOLDER/weather",
        "run",
        "weather.py"
      ]
    }
  }
}

تأكد من:

استخدام المسار المطلق لدليل الخادم الخاص بك
التأكد من أن الأمر يتطابق مع بيئتك (مثل، uv أو المسار الكامل لـ uv)

الخطوة 3: إعادة تشغيل كلود لسطح المكتب

بعد حفظ التكوين، أعد تشغيل كلود لسطح المكتب بالكامل.

الخطوة 4: اختبار خادمك

ابحث عن أيقونة المطرقة في الزاوية السفلية اليمنى من مربع إدخال كلود لسطح المكتب. يجب أن يؤدي النقر عليها إلى عرض أدوات خادمك.

يمكنك الآن أن تسأل كلود أسئلة مثل:

"ما هو الطقس في ساكرامنتو؟"
"ما هي تنبيهات الطقس النشطة في تكساس؟"

بناء عميل MCP مخصص لخوادم MCP الخاصة بكلود

بدلاً من استخدام كلود لسطح المكتب، يمكنك بناء عميل مخصص خاص بك.

الخطوة 1: إعداد مشروع العميل

# إنشاء دليل المشروع
uv init mcp-client
cd mcp-client

# إنشاء بيئة افتراضية
uv venv
source .venv/bin/activate  # على ويندوز: .venv\\\\Scripts\\\\activate

# تثبيت الحزم المطلوبة
uv add mcp anthropic python-dotenv

# إنشاء ملفنا الرئيسي
touch client.py

الخطوة 2: إعداد مفتاح API الخاص بك

قم بإنشاء ملف .env مع مفتاح API الخاص بك من أنثروبيك:

ANTHROPIC_API_KEY=<مفتاحك هنا>

الخطوة 3: تنفيذ العميل

إليك تنفيذ أساسي للعميل (في client.py):

import asyncio
import sys
from typing import Optional
from contextlib import AsyncExitStack

from mcp.client.stdio import ClientSession, StdioServerParameters, stdio_client
from anthropic import Anthropic
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()  # تحميل متغيرات البيئة من .env

class MCPClient:
    def __init__(self):
        # تهيئة جلسة وأشياء العميل
        self.session: Optional[ClientSession] = None
        self.exit_stack = AsyncExitStack()
        self.anthropic = Anthropic()

    async def connect_to_server(self, server_script_path: str):
        """الاتصال بخادم MCP

        Args:
            path: مسار لسكريبت الخادم (py أو js)
        """
        is_python = server_script_path.endswith('.py')
        is_js = server_script_path.endswith('.js')

        if not (is_python or is_js):
            raise ValueError("يجب أن يكون سكريبت الخادم ملفًا .py أو .js")

        command = "python" if is_python else "node"
        server_params = StdioServerParameters(command=command, args=[server_script_path], env=None)

        stdio_transport = await self.exit_stack.enter_async_context(stdio_client(server_params))
        self.stdio, self.write = stdio_transport
        self.session = await self.exit_stack.enter_async_context(ClientSession(self.stdio, self.write))
        await self.session.initialize()

        # قائمة الأدوات المتاحة
        response = await self.session.list_tools()
        tools = response.tools
        print("\\\\nمتصل بالخادم مع الأدوات:", [tool.name for tool in tools])

    async def process_query(self, query: str) -> str:
        """معالجة استعلام باستخدام كلود والأدوات المتاحة"""
        messages = [
            {
                "role": "user",
                "content": query
            }
        ]

        response = await self.session.list_tools()
        available_tools = [{
            "name": tool.name,
            "description": tool.description,
            "input_schema": tool.input_schema
        } for tool in response.tools]

        # استدعاء API أولي من كلود
        response = self.anthropic.messages.create(
            model="claude-3-5-sonnet-20241022",
            max_tokens=1000,
            messages=messages,
            tools=available_tools
        )

        # معالجة الاستجابة والتعامل مع استدعاءات الأدوات
        final_text = []
        assistant_message_content = []

        for content in response.content:
            if content.type == 'text':
                final_text.append(content.text)
                assistant_message_content.append(content)
            elif content.type == 'tool_use':
                tool_name = content.name
                tool_args = content.input

                # تنفيذ استدعاء الأداة
                result = await self.session.call_tool(tool_name, tool_args)
                final_text.append(f"[استدعاء الأداة {tool_name} مع المعلمات {tool_args}]")
                assistant_message_content.append(content)

                messages.append({
                    "role": "assistant",
                    "content": assistant_message_content
                })

                messages.append({
                    "role": "user",
                    "content": [
                        {
                            "type": "tool_result",
                            "tool_use_id": content.id,
                            "content": result
                        }
                    ]
                })

                # الحصول على الاستجابة التالية من كلود
                response = self.anthropic.messages.create(
                    model="claude-3-5-sonnet-20241022",
                    max_tokens=1000,
                    messages=messages,
                    tools=available_tools
                )

                final_text.append(response.content[0].text)

        return "\\\\n".join(final_text)

    async def chat_loop(self):
        """تشغيل حلقة محادثة تفاعلية"""
        print("\\\\nبدأ عميل MCP!")
        print("اكتب استعلاماتك أو 'exit' للخروج.")

        while True:
            try:
                query = input("\\\\nاستعلام: ").strip()
                إذا كان query.lower() == 'quit':
                    break

                response = await self.process_query(query)
                print("\\\\n" + response)
            except Exception as e:
                print(f"\\\\nخطأ: {str(e)}")

    async def cleanup(self):
        """تنظيف الموارد"""
        await self.exit_stack.aclose()

async def main():
    إذا كانت len(sys.argv) < 2:
        print("الاستخدام: python client.py <path_to_server_script>")
        sys.exit(1)

    client = MCPClient()

    try:
        await client.connect_to_server(sys.argv[1])
        await client.chat_loop()
    finally:
        await client.cleanup()

if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

الخطوة 4: تشغيل العميل

لاستخدام عميلك مع خادم الطقس الخاص بك:

uv run client.py /path/to/weather.py

استخدام خوادم MCP مسبقة البناء مع كلود لسطح المكتب

تدعم كلود لسطح المكتب مجموعة متنوعة من خوادم MCP مسبقة البناء. دعنا نرى كيف نستخدم خادم نظام الملفات كمثال.

الخطوة 1: تكوين خادم نظام الملفات

افتح إعدادات كلود لسطح المكتب وانقر على "تعديل التكوين"
قم بتحديث ملف التكوين الخاص بك بـ:

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": [
        "-y",
        "@modelcontextprotocol/server-filesystem",
        "/Users/username/Desktop",
        "/Users/username/Downloads"
      ]
    }
  }
}

استبدل username باسم المستخدم الفعلي الخاص بك، وقم بضبط المسارات حسب الحاجة.

الخطوة 2: إعادة التشغيل والاختبار

بعد إعادة تشغيل كلود لسطح المكتب، يمكنك استخدام أدوات نظام الملفات لـ:

قراءة الملفات
كتابة الملفات
البحث عن الملفات
نقل الملفات

أمثلة على المحادثات:

"هل يمكنك كتابة قصيدة وحفظها على سطح المكتب الخاص بي؟"
"ما هي بعض الملفات المتعلقة بالعمل في مجلد التنزيلات الخاص بي؟"
"هل يمكنك أخذ جميع الصور على سطح المكتب الخاص بي ونقلها إلى مجلد جديد يسمى 'الصور'؟"

الخاتمة

تمثل خوادم MCP تقدمًا كبيرًا في وظائف الذكاء الاصطناعي، مما يسد الفجوة بين نماذج اللغة القوية والأدوات الخارجية. من خلال اتباع هذا الدليل، تعلمت كيفية إنشاء وتكوين واستخدام خوادم MCP لتعزيز قدرات كلود.

يضمن النهج المعياري لبروتوكول نموذج السياق أن نماذج الذكاء الاصطناعي يمكن أن تصل إلى بيانات في الوقت الحقيقي، وتقوم بإجراءات، وتتفاعل مع الأنظمة بطريقة آمنة ومراقبة. يجعل ذلك مساعدي الذكاء الاصطناعي أكثر عملية للتطبيقات في العالم الحقيقي عبر التطوير، وتحليل البيانات، وإنشاء المحتوى، والمزيد.

مع استمرار نمو نظام MCP البيئي، يقوم المطورون بإنشاء خوادم أكثر تعقيدًا تعمل على توسيع ما هو ممكن مع الذكاء الاصطناعي. سواء كنت تستخدم خوادم مسبقة البناء أو تطور حلول مخصصة، يوفر MCP قاعدة مرنة لبناء تطبيقات ذكاء اصطناعي أكثر قدرة.

عندما تستمر في العمل مع خوادم MCP التي غالبًا ما تتضمن تكاملات API، قد ترغب في استكشاف Apidog، وهي منصة شاملة لتطوير API يمكن أن تكمل سير عمل تنفيذ MCP الخاص بك.

يقدم Apidog حلًا شاملًا لتصميم واجهات برمجة التطبيقات، والتوثيق، وتصحيح الأخطاء، والاختبار التلقائي. واجهته البديهية تسهل:

تصميم واجهات برمجة التطبيقات من خلال واجهة بصرية أو استيراد المواصفات الموجودة
توليد الوثائق تلقائيًا التي تبقى متزامنة مع الشيفرة الخاصة بك
اختبار نقاط نهاية API باستخدام بناة طلبات قوية
إنشاء سيناريوهات اختبار تلقائية لواجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك
التعاون مع أعضاء الفريق من خلال مساحات عمل مشتركة

عند تطوير خوادم MCP التي تتفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات الخارجية، يمكن أن يساعدك Apidog في التحقق من نقاط النهاية، وفهم هياكل الاستجابة، وضمان عمل تكاملاتك بشكل صحيح قبل تنفيذها في كود الخادم الخاص بك.

للبدء باستخدام Apidog إلى جانب تطوير MCP الخاص بك، قم بزيارة موقع Apidog واستكشف كيف يمكن أن يعزز سير عمل تطوير واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بك.

button

من خلال دمج خوادم MCP مع أدوات تطوير API الفعالة مثل Apidog، يمكنك إنشاء اتصالات أكثر موثوقية بين أنظمة الذكاء الاصطناعي والخدمات الخارجية، مما يجعل تطبيقات الذكاء الاصطناعي الخاصة بك أكثر قوة.