أصبح بروتوكول السياق النموذجي، وهو المعيار المفتوح لربط مساعدي الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات والأدوات الخارجية، أمرًا لا غنى عنه في دوائر مطوري الذكاء الاصطناعي التي تركز على التطوير والنشر. وكيل منظمة العفو الدولية. لكن المطورين الآخرين والعديد من مديري تكنولوجيا المعلومات سمعوا للتو عن البروتوكول الجديد مفتوح المصدر الذي أصبح سريعًا المفضلة الرائدة كمعيار محتمل.
يعتقد البعض العملية التشاورية المتعددة الأطراف سيصبح قريبًا معيارًا رسميًا لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات ومصادر البيانات ومواقع الويب. ومع ذلك، يرى آخرون أنه من السابق لأوانه معرفة البروتوكول الجديد الذي سيفوز. وهذا يترك مديري تكنولوجيا المعلومات في حيرة من أمرهم ويتساءلون متى وأين وما إذا كانوا بحاجة إلى الضغط خوادم MCP في صندوق أدوات الذكاء الاصطناعي المكتظ الخاص بهم ومدى التكلفة التي قد تؤثر على ميزانيات تكنولوجيا المعلومات المنهكة بالفعل. يؤدي هذا حتماً إلى السؤال حول ما إذا كان البناء أو الشراء أكثر ذكاءً وأرخص.
قال ريشي بهارجافا، المؤسس المشارك في Descope، وهي منصة IAM للعملاء والوكلاء: “يكمن التوتر في ما إذا كان لديك القدرة المستدامة على مواكبة البروتوكولات التي لا تزال قيد المناقشة من قبل المشرفين عليها”. “هل أنت مستعد لبناء الطائرة أثناء طيرانها، أم تفضل ترقية طائرة جاهزة في منتصف الرحلة؟”
ما يزيد الضغط على قرار مدير تكنولوجيا المعلومات هو الحقيقة المثيرة للقلق وهي أن قيادة المؤسسة بدأت في التراجع عن الاستثمارات الجديدة في الذكاء الاصطناعي حيث أن عددًا قليلاً جدًا من المشاريع يصل إلى مرحلة الإنتاج. ويبدو أن تلك التي يتم نشرها ليس لها تأثير يذكر على خفض الرواتب أو خفض التكاليف الأخرى. إن قلق القيادة يعتمد على أكثر من مجرد شعور.
ان تقرير معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجدت أن 95% من طياري الذكاء الاصطناعي التوليدي في الشركات يفشلون في تحقيق نتائج أعمال مهمة. أ 2024 تقرير مجموعة بوسطن الاستشارية تعتبر أكثر تحفظًا قليلاً في معدل فشل الذكاء الاصطناعي، ولكنها لا تزال مرتفعة بشكل محبط. وينص على أن “74% من الشركات لم تظهر بعد قيمة ملموسة من استخدامها للذكاء الاصطناعي” وأن “أقلية صغيرة فقط (4% بشكل عام) تحقق باستمرار نتائج مؤثرة من الذكاء الاصطناعي”.
على الرغم من الاختلافات الطفيفة في معدلات فشل الذكاء الاصطناعي والنقاش حول أسبابها الجذرية، إلا أن الإجماع يتزايد على أن الذكاء الاصطناعي يفشل بشدة في الوفاء بوعوده. بحسب شركة SentryTech Solutions تحليل الصناعة“أكثر من 80% من المؤسسات لا ترى أي تأثير ملموس على أرباحها النهائية من استثماراتها في الذكاء الاصطناعي.” وباستخدام المزيد من الأرقام، وجدت شركة SentryTech أنه “على الرغم من العناوين الرئيسية، والضجيج، والمليارات التي يتم ضخها في تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي، فإن أربع من كل خمس شركات تحرق الأموال بشكل أساسي دون أن تظهر أي شيء مقابل ذلك”.
يعتقد بعض مطوري الذكاء الاصطناعي بقوة أن MCP يمكن أن يساعد في تحويل الذكاء الاصطناعي نحو أهداف أكثر ربحية.
قال بليك كروفورد، المؤسس المشارك والرئيس التنفيذي للتكنولوجيا في Fusion Collective، وهي شركة استشارية للذكاء الاصطناعي تركز على اكتشاف التحيز وتنفيذ التكنولوجيا المسؤولة: “إن MCP يدور حول توفير أدوات إضافية لسير العمل القائم على الذكاء الاصطناعي”. “إذا كان نظام الذكاء الاصطناعي الخاص بك يحتاج إلى التكامل مع اشتراك Slack الخاص بك، أو Google Workspace، أو حتى حساب AWS الخاص بك، على سبيل المثال، فكل ذلك يتم عبر MCP. فكر في الأمر على أنه طريقة خفيفة الوزن بشكل معقول للسماح للأنظمة الحالية “بالتوصيل” بالذكاء الاصطناعي الخاص بك.”
ومع ذلك، الآن هو الوقت المناسب لمدراء تكنولوجيا المعلومات لإلقاء نظرة فاحصة على القيمة التي يضيفها MCP إلى قدرات الذكاء الاصطناعي لشركتك وتحديد ما إذا كان سيتم المضي قدمًا وكيف ومتى.
البناء مقابل الشراء: الاعتبارات الإستراتيجية لخوادم MCP
وفقًا لأبهيشيك جاين، مدير نظام معلومات الموارد البشرية في شركة Concentrix، وهي شركة متخصصة في تقديم خدمات تكنولوجيا المعلومات واستشارات تكنولوجيا المعلومات، فإن القرار نفسه يتلخص في نفس الاعتبارات التي كان على مدراء تكنولوجيا المعلومات دائمًا أخذها في الاعتبار.
وقال جاين: “من منظور الأعمال، فإن قرار البناء مقابل الشراء لخوادم MCP يتلخص في الأولويات الإستراتيجية والرغبة في المخاطرة”. وقال إن بناء خوادم MCP داخليًا يمنحك “تحكمًا كاملاً”، لكن الشراء يوفر “السرعة والموثوقية وعبء تشغيلي أقل”.
لكن آخرين يعتقدون أنه لا يوجد سبب للتعجل في اتخاذ قرارك.
ميشال بريواتايقول المؤسس المشارك لشركة Vertus لمطور Frontier AI، إن سؤال البناء مقابل الشراء لخوادم MCP يتجاهل المشكلة الحقيقية.
وقال: “لا ينبغي لمعظم الشركات أن تفعل ذلك بعد”، موضحًا أن الشركات يجب أن تركز أولاً على أهداف العمل المحددة التي تحاول تحقيقها، بدلاً من التركيز على التطبيقات الحالية التي تعتقد أنها يجب أن تحتوي على ميزات الذكاء الاصطناعي المضافة.
قال بريواتا: “قم بالإنشاء عندما يكون لديك تطبيق ذكاء اصطناعي فعلي يتطلب تكاملًا مخصصًا للبيانات وتفهم بالضبط ما هي المعلومات الاستخباراتية التي تحاول نشرها. إذا كنت تقوم ببساطة بتوصيل ChatGPT بإدارة علاقات العملاء (CRM)، فلن تحتاج إلى MCP على الإطلاق”.
متى يجب عليك شراء خوادم MCP؟ وفقا لبريواتا، الذي تشمل مشاريعه السابقة الروبوتات الطبية التي احتضنها معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا، وأنظمة الذكاء الزراعي، والبنية التحتية الشاملة لتكنولوجيا الفضاء: “أبدًا، بصراحة”.
يقول Prywata إن النظام البيئي لـ MCP “جديد جدًا” ويخضع لسيطرة البائع. وقال: “أنت تراهن بشكل أساسي على أن الهندسة المعمارية الأنثروبولوجية ستصبح هي المعيار. قد يكون الأمر كذلك، لكن هذا رهان محفوف بالمخاطر عندما يتغير مشهد الذكاء الاصطناعي بأكمله كل بضعة أشهر”.
ومن المثير للاهتمام أيضًا أنه، على عكس الاستثمارات التقنية الأخرى، لا يوجد فرق كبير في التعقيد بين شراء وبناء خوادم MCP.
قال توم مور، رئيس قسم الهندسة في Linear، وهي أداة لإدارة المشاريع للفرق الهندسية التي تضم بين عملائها أمثال OpenAI وPerplexity: “ليس من الصعب إنشاء خادم MCP أو استخدامه بشكل خاص، وهذا أحد أسباب انطلاقته بهذه السرعة”.
تطور النظام البيئي MCP: المخاطر والفرص والحلول الناشئة
ومع ذلك، يقول مور أن MCP كخدمة هي “بالتأكيد شيء” ويشير إلى ذلك دمج بروتوكول السياق النموذجي كواحد من العديد من الأمثلة.
“هناك عدد من شركات واجهة برمجة التطبيقات (API) التي تسمح لك بتعريف واجهة برمجة التطبيقات (API) الخاصة بك كمواصفات، وهي في وضع جيد لتقديم الإنشاء التلقائي لخوادم MCP. ومع ذلك، لا يمكنك فقط تعيين واحد لواحد إلى واجهة برمجة التطبيقات التقليدية عادةً؛ هناك المزيد من الفن لكيفية وما تعرضه لـ LLM،” أضاف مور.
التطور هنا هو أنك لا تحتاج حقًا إلى “شراء” خادم MCP اليوم.
يوفر مجتمع Anthropic ومجتمع المصادر المفتوحة بالفعل العديد من خوادم MCP المعدة مسبقًا والتي تغطي أدوات الإنتاجية الشائعة (مثل Google Drive وSlack)، ومنصات المطورين (بما في ذلك Git/GitHub، وPuppeteer لأتمتة المتصفح، وما إلى ذلك)، وقواعد البيانات (مثل PostgreSQL).
وفقًا لـ Xiangpeng Wan، قائد المنتج في NetMind.AI، إذا لم يكن لدى نظام معين خادم حتى الآن، فيمكن للشركة بسهولة استئجار طرف ثالث أو بناء واحد داخليًا. نظرًا لأن MCP هو معيار مفتوح، فيمكن لأي شخص إنشاء خادم متوافق، مما يترك بالطبع مجالًا للخيارات التجارية المدفوعة. وقال إن بائعي البرامج قد يشحنون موصلات MCP الرسمية لمنتجاتهم ويقدمون دعمًا للمؤسسات.
“هذه إحدى طرق “شراء” تكامل MCP. أما بالنسبة لـ MCP كخدمة، فقد بدأ في الظهور، لكنه لا يزال مبكرًا نسبيًا في السوق، كما قال وان. وفي وقت سابق من هذا العام، طرحت Cloudflare وآخرون خيارات خادم MCP المستضافة، بحيث يمكن للمطورين النشر إلى السحابة بنقرة واحدة والسماح للمستخدمين النهائيين بمنح الوصول عبر OAuth2. وأوضح “يحول هذا MCP إلى نظام أساسي مُدار ويقلل من عبء العمليات”.
ومع ذلك، هناك مشكلة كبيرة تكمن في الاختلافات الشاسعة في الجودة بين خوادم MCP المبنية مسبقًا – يُنصح مدراء تكنولوجيا المعلومات بالنظر بعناية في جودة خادم MCP الذي يحصلون عليه.
قال جوزيف أورس، الشريك ومدير حلول الذكاء الاصطناعي في شركة Centric Consulting: “يبدو أن المؤسسات التي تدعم MCPs بطبيعتها أفضل تصميمًا من تلك التي أنشأها “المبرمجون الحيويون” الفرديون”. مساهم مبكر في FastMCP، وهو الآن المعيار الفعلي لخوادم MCP المستندة إلى Python.
ما هي المنظمات التي تدعم MCPs؟ كثيرون يفعلون ذلك – والمزيد يتبنونها كل يوم.
وفقًا لموهيث شريفاستافا، المدافع الرئيسي عن المطورين في Salesforce، يقدم AgentExchange الخاص بالشركة خوادم MCP في بيئة “تشبه متجر التطبيقات”. وقال شريفاستافا إن أي شركة تحتاج إلى ربط وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بها بخدمة معينة يمكنها “ببساطة العثور على خادم MCP جاهز والحصول عليه من السوق، مما يوفر وقتًا وجهدًا كبيرًا في التطوير”.
الخيار 3: النهج المرحلي
“عادة ما يكون من الأفضل البناء [MCP servers] قال ماركوس ماكغي، مؤسس The AI Consulting Lab: “داخل الشركة عندما يكون الامتثال أو ضبط الأداء أو سيادة البيانات من الأولويات الرئيسية للشركة. يعد شراء حل MCP المُدار أمرًا مثاليًا عندما تكون المرونة وقابلية التوسع وتكاليف التشغيل التي يمكن التنبؤ بها أكثر أهمية من التخصيص الكامل.”
ولكن كما تبين، هناك خيار ثالث. إنه نهج تدريجي بعناية للمساعدة في حماية مكالمتك في التدفق المستمر لتطورات الذكاء الاصطناعي والبروتوكول.
قال جيسي فلوريس، المؤسس والرئيس التنفيذي لشركة SuperWebPros، وهي شركة تصميم مواقع ويب تقوم ببناء مواقع ويب ذكية وتساعد عملائها على الاستعداد لعملاء الذكاء الاصطناعي لجمع المعلومات وشراء المنتجات عبر الإنترنت: “ما نشهده في الواقع عمليًا هو نهج تدريجي: الشراء للتعلم، والبناء للتميز”.
ونصح بأن تبدأ الشركات بخوادم MCP التجارية لإنشاء قدرات أساسية وفهم أنماط التكامل الفعلية؛ ثم يقومون بشكل انتقائي ببناء الأماكن التي حددوا فيها “خنادق تنافسية حقيقية”.
وأضاف فلوريس: “المقياس الرئيسي هو الوقت اللازم للتعلم الذي تم التحقق من صحته. إذا تمكنت من إثبات قيمة الأعمال من خلال البنية التحتية المشتراة خلال 90 يومًا، فقد اكتسبت المصداقية لاقتراح استراتيجية بناء تدعمها بيانات الاستخدام الفعلي”.
إنه ليس الوحيد الذي يقترح هذا أو تكتيكًا مشابهًا.
“تبدأ العديد من المنظمات بالشراء ثم استيعابها تدريجيًا [build] قال جاين: “مع نضوج قدراتهم في مجال الذكاء الاصطناعي”.
