كوين 3 يدعم خادم MCP: إليك كيفية استخدامه

إذا كنت متحمسًا لـ Qwen 3 ودعمه اللامع لـ MCP (بروتوكول سياق النموذج)، فأنت على موعد مع تجربة رائعة! لقد تعمقت مؤخرًا في قدرات Qwen 3 على جهاز الكمبيوتر الخاص بي بنظام ويندوز، ودعني أخبرك - إنه يغير قواعد اللعبة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي الذين يتفاعلون مع أدوات مثل قواعد بيانات SQLite. في هذا البرنامج التعليمي، سنستكشف كيف يستفيد Qwen 3 من MCP لتسهيل حياتك البرمجية، مع مثال عملي للاستعلام عن قاعدة بيانات. سنتطرق أيضًا إلى معايير Qwen 3 المثيرة للإعجاب وسنوضح لك كيفية استخدام OpenRouter وRoo Code للبدء بسرعة. هل أنت مستعد لجعل Qwen 3 و MCP أفضل أصدقائك الجدد؟ هيا بنا نتعمق!

ما هو Qwen 3 مع دعم MCP؟

Qwen 3 هو أحدث سلسلة نماذج لغوية كبيرة من فريق Qwen في Alibaba Cloud، تم إصدارها في أواخر أبريل 2025. إنها قوة هائلة مع نماذج تتراوح من 0.6 مليار إلى 235 مليار معلمة، بما في ذلك المتغيرات الكثيفة ومتغيرات Mixture-of-Experts (MoE) مثل Qwen3-235B-A22B (22 مليار معلمة نشطة). وفقًا لموقع qwen3.org، يتنافس Qwen 3 مع أفضل النماذج مثل DeepSeek-R1، OpenAI’s o1، o3-mini، Grok-3، وGemini-2.5-Pro في مهام البرمجة والرياضيات والمهام العامة. حتى نموذج MoE الأصغر، Qwen3-30B-A3B، يتفوق على QwQ-32B على الرغم من امتلاكه 10 أضعاف عدد المعلمات النشطة الأقل - مثير للإعجاب حقًا، أليس كذلك؟

ما يجعل Qwen 3 رائعًا بشكل إضافي هو دعمه لـ MCP، والذي يسمح له بالتفاعل بسلاسة مع الأدوات الخارجية مثل قواعد بيانات SQLite والذاكرة وأنظمة الملفات. MCP (بروتوكول سياق النموذج) يسمح لـ Qwen 3 باستدعاء الأدوات المستندة إلى الخادم، مما يتيح سير عمل الوكيل حيث يمكن للنموذج جلب البيانات وتشغيل الأوامر والمزيد. المنشورات على X تتحدث بحماس عن هذه الميزة، حيث يشير المستخدمون إلى تحسينها لاستدعاء الدوال المتقدم وقدرات الوكيل. دعنا نعدها ونراها في العمل مع مثال استعلام قاعدة بيانات!

إعداد بيئتك للعمل مع Qwen 3: الأساسيات

دعنا نجهز نظامك لاستخدام Qwen 3 مع MCP. لا تقلق - سأقوم بتقسيمها خطوة بخطوة حتى لا تضيع أبدًا.

التحقق من المتطلبات الأساسية: تأكد من تثبيت هذه الأدوات:

• Python: الإصدار 3.10 أو أعلى. قم بتشغيل python --version في الطرفية. إذا كان مفقودًا، احصل عليه من python.org.
• Node.js: مطلوب لبعض خوادم MCP. تحقق باستخدام node --version أو قم بالتنزيل من nodejs.org.
• uv: الإصدار 0.4.18 أو أعلى لتشغيل خوادم MCP. تحقق باستخدام uv --version. قم بتثبيته عبر pip install uv إذا لزم الأمر.
• Git: لاستنساخ المستودعات. تحقق باستخدام git --version أو قم بالتثبيت باستخدام Homebrew (brew install git على Mac) أو winget (winget install git.git على Windows).
• SQLite: لمثالنا. قم بالتأكيد باستخدام sqlite3 --version أو قم بالتثبيت عبر Homebrew (brew install sqlite3) أو winget (winget install sqlite.sqlite).
• الأجهزة: وحدة معالجة مركزية 4+ نوى، ذاكرة وصول عشوائي 16 جيجابايت+، ومساحة تخزين حرة 10 جيجابايت+ للتعامل مع معالجة الذكاء الاصطناعي.

إنشاء مجلد مشروع: دعنا نحافظ على الأمور مرتبة:

mkdir qwen3-mcp
cd qwen3-mcp

سيكون هذا المجلد مساحة عملك لسحر Qwen 3 و MCP.

إعداد بيئة افتراضية: لتجنب تعارضات التبعية، قم بإنشاء بيئة Python افتراضية:

python -m venv venv

قم بتنشيطها:

• Mac/Linux: source venv/bin/activate
• Windows: venv\Scripts\activate

الرمز (venv) في الطرفية يعني أنك مستعد للعمل.

تثبيت Qwen-Agent لدعم MCP

يستخدم Qwen 3 إطار عمل Qwen-Agent لتمكين دعم MCP، كما هو ملاحظ على GitHub. دعنا نثبته ونعد التبعيات لمثال SQLite الخاص بنا.

تثبيت Qwen-Agent مع دعم MCP:

pip install -U "qwen-agent[gui,rag,code_interpreter,mcp]"

يقوم هذا الأمر بتثبيت Qwen-Agent مع جميع التبعيات الاختيارية، بما في ذلك [mcp] لدعم MCP، و[gui] لواجهة الويب، و[rag] لتوليد النصوص المعزز بالاسترجاع، و[code_interpreter] لتشغيل الكود.

التحقق من التثبيت: تأكد من تثبيت Qwen-Agent بشكل صحيح عن طريق تشغيل:

python -c "import qwen_agent; print(qwen_agent.__version__)"

إذا رأيت رقم إصدار (مثل 0.1.0)، فأنت جاهز للانطلاق. إذا لم يكن الأمر كذلك، أعد التثبيت أو تحقق من بيئة Python الخاصة بك.

تكوين Qwen 3 مع خادم MCP

الآن، دعنا نقوم بتكوين Qwen 3 للعمل مع خادم MCP لاستدعاء الأدوات. سنستخدم مثال SQLite من مستودع Qwen-Agent GitHub للاستعلام عن قاعدة بيانات.

إعداد خادم MCP لـ SQLite:

يستخدم المثال خادم MCP للتعامل مع تفاعلات قاعدة بيانات SQLite. أولاً، قم بإنشاء قاعدة بيانات اختبار (test.db) إذا لم يكن لديك واحدة:

sqlite3 test.db "CREATE TABLE example (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT); INSERT INTO example (name) VALUES ('Alice'), ('Bob');"

الآن، ابدأ خادم SQLite MCP:

uvx mcp-server-sqlite --db-path test.db

يقوم هذا بتشغيل خادم SQLite MCP، مما يسمح لـ Qwen 3 بالاستعلام عن test.db. حافظ على تشغيل هذه الطرفية.

تكوين Qwen 3 في الكود الخاص بك:

دعنا نكتب نص Python لاستخدام Qwen 3 مع خادم MCP، بناءً على مثال assistant_mcp_sqlite_bot.py. قم بإنشاء ملف باسم qwen3_mcp_sqlite.py:

import os
from qwen_agent.agents import Assistant
from qwen_agent.gui import WebUI

# Define the agent with Qwen 3 and MCP configuration
def init_agent_service():
    llm_cfg = {
        'model': 'qwen3-32b',  # Use Qwen 3 model
        'model_type': 'qwen_dashscope',
        'api_key': os.getenv('DASHSCOPE_API_KEY'),
    }
    tools = [{
        'mcpServers': {
            'sqlite': {
                'command': 'uvx',
                'args': ['mcp-server-sqlite', '--db-path', 'test.db']
            }
        }
    }]
    bot = Assistant(
        llm=llm_cfg,
        function_list=tools,
        name='MCP-SQLite-Bot',
        description='This bot can answer questions by SQLite database'
    )
    return bot

# Test the agent with a query
def test(query='How many tables are in the database?'):
    bot = init_agent_service()
    messages = [{'role': 'user', 'content': query}]
    for response in bot.run(messages=messages):
        print(response)

# Run a web UI for interactive testing
def app_gui():
    bot = init_agent_service()
    WebUI(bot).run()

if __name__ == '__main__':
    test()
    # Uncomment to run the web UI
    # app_gui()

يقوم هذا النص بإعداد Qwen 3 (تحديدًا qwen3-32b) للعمل مع خادم SQLite MCP. يحدد روبوتًا يمكنه الاستعلام عن قاعدة البيانات ويتضمن خيار واجهة ويب للاختبار التفاعلي.

تعيين مفتاح API لـ DashScope:

يستخدم النص خدمة DashScope من Alibaba Cloud لـ Qwen 3. ستحتاج إلى مفتاح API لـ DashScope:

• اشترك في dashscope.aliyuncs.com.
• انتقل إلى إعدادات API، قم بإنشاء مفتاح، وعيّنه كمتغير بيئة:

export DASHSCOPE_API_KEY="your-dashscope-api-key"

أضف هذا إلى ملف تعريف shell الخاص بك (مثل ~/.zshrc) وأعد تحميله باستخدام source ~/.zshrc.

استخدام OpenRouter و Roo Code لـ Qwen 3 مع MCP

إذا كنت لا ترغب في التعامل مع DashScope، يمكنك استخدام OpenRouter للوصول إلى Qwen 3 والاستفادة من خادم MCP المكون مسبقًا في Roo Code. إليك الطريقة:

الحصول على مفتاح API لـ OpenRouter:

• قم بزيارة openrouter.ai واشترك.
• انتقل إلى إعدادات حسابك، قم بإنشاء مفتاح API، وانسخه.

إعداد Roo Code مع OpenRouter:

Roo Code هي منصة تبسط سير عمل وكلاء الذكاء الاصطناعي وغالبًا ما تأتي مع خوادم MCP مكونة مسبقًا. بافتراض أن لديك Roo Code معدًا:

• قم بتكوين مفتاح API لـ OpenRouter في إعدادات Roo Code (عادةً تحت تكاملات API).
• قم بتحديث تكوين النموذج في Roo Code لاستخدام Qwen 3 عبر OpenRouter:

{
    "model": "qwen3-32b",
    "model_server": "https://openrouter.ai/api/v1",
    "api_key": "your-openrouter-api-key"
}

• يحتوي Roo Code عادةً على إعداد خادم MCP مشابه للإعداد الموجود في النص الخاص بنا. تحقق من وثائقه للتأكد من تشغيل خادم SQLite (مثل uvx mcp-server-sqlite --db-path test.db).

تشغيل نفس النص مع Roo Code:

قم بتعديل llm_cfg في النص qwen3_mcp_sqlite.py لاستخدام OpenRouter:

llm_cfg = {
    'model': 'qwen3-32b',
    'model_server': 'https://openrouter.ai/api/v1',
    'api_key': 'your-openrouter-api-key'
}

قم بتشغيل النص كما كان من قبل - سيتعامل خادم MCP في Roo Code مع استعلامات SQLite، وسيقوم Qwen 3 بمعالجتها عبر OpenRouter.

الخيار 2: تكوين Roo Code للعمل مع OpenRouter:
إذا كنت تفضل عدم استخدام نص مخصص، يمكنك بسهولة إعداد Roo Code مع OpenRouter باتباع هذه الخطوات:

1. افتح إعدادات Roo.
2. غيّر المزود الافتراضي إلى OpenRouter.
3. حدد نموذج Qwen 3.

بمجرد التكوين، ستعمل خوادم MCP الموجودة لديك في Roo Code بسلاسة مع نموذج Qwen 3.

اختبار Qwen 3 مع MCP: الاستعلام عن قاعدة بيانات

دعنا نختبر Qwen 3 مع إعداد MCP الخاص بنا عن طريق الاستعلام عن قاعدة بيانات SQLite.

تشغيل النص:

مع تشغيل خادم SQLite MCP (من الخطوة 1 في "تكوين Qwen 3 مع خادم MCP")، قم بتنفيذ النص الخاص بك:

python qwen3_mcp_sqlite.py

الاستعلام الافتراضي ("كم عدد الجداول الموجودة في قاعدة البيانات؟") يجب أن يعيد استجابة تشير إلى وجود جدول واحد (example)، نظرًا لأننا أنشأناه سابقًا.

الاختبار التفاعلي مع واجهة الويب:

قم بإلغاء التعليق عن استدعاء app_gui() في النص وقم بتشغيله مرة أخرى:

if __name__ == '__main__':
    # test()
    app_gui()

يقوم هذا بتشغيل واجهة ويب تعتمد على Gradio. افتح عنوان URL المقدم (عادةً http://127.0.0.1:7860) في متصفحك، اكتب استعلامات مثل "اذكر جميع الأسماء في جدول example"، وسيستخدم Qwen 3 خادم MCP لجلب النتائج (مثل "Alice, Bob").

فهم النتائج:

يوضح مثال SQLite كيف يستخدم Qwen 3 MCP للتفاعل مع الأدوات الخارجية. يرسل النموذج استعلامًا إلى خادم MCP، والذي يقوم بتنفيذه مقابل test.db ويعيد النتيجة. هذا الإعداد مثالي لبناء وكلاء يحتاجون إلى جلب البيانات ديناميكيًا - قوي جدًا، أليس كذلك؟

نصائح لاستخدام Qwen 3 مع MCP بفعالية

• اجعل الاستعلامات بسيطة: لمهام قاعدة البيانات، استخدم مطالبات واضحة مثل "اذكر جميع الأسماء في جدول example" للحصول على نتائج دقيقة من Qwen 3.
• مراقبة استخدام API: سواء كنت تستخدم DashScope أو OpenRouter، تتبع استخدامك لـ API لتجنب تجاوز حدود المعدل.
• استكشاف المزيد من أدوات MCP: يدعم MCP أدوات مثل الذاكرة ونظام الملفات - تحقق من GitHub الخاص بـ Qwen-Agent لمزيد من الأمثلة.
• الاختبار محليًا أولاً: استخدم واجهة الويب لاختبار الاستعلامات تفاعليًا قبل النشر في الإنتاج.

آرائي حول Qwen 3 مع MCP

بعد اللعب بـ Qwen 3 و MCP، إليك ما أعتقده:

• تكامل سلس: إعداد خادم MCP مباشر، ويتعامل Qwen 3 مع استدعاءات الأدوات كبطل.
• قوي للوكلاء: الاستعلام عن قواعد البيانات هو مجرد البداية - يفتح MCP إمكانيات لا حصر لها لسير عمل الوكيل.
• زيادة الأداء: تظهر معايير Qwen 3 أنه منافس قوي، ودعم MCP يجعله أكثر تنوعًا.

إذا واجهت أي مشاكل، تحقق مرة أخرى من مفتاح API الخاص بك وتأكد من تشغيل خادم MCP.

الخلاصة: رحلتك مع Qwen 3 و MCP

لقد فتحت للتو قوة Qwen 3 مع دعم MCP، مما يجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي الخاصين بك أكثر ذكاءً وقدرة! من الاستعلام عن قواعد البيانات إلى استكشاف أدوات MCP الأخرى، أنت مستعد لبناء أشياء مذهلة. لمزيد من التفاصيل، لا تتردد في مراجعة مستودع Qwen-Agent GitHub أو qwen3.org. استمر في الإبداع مع Qwen 3 و MCP!