ما أدوات MCP وكيف تستخدمها نماذج الذكاء الاصطناعي؟

أدوات MCP هي دوال يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي استدعاؤها لتنفيذ مهمة خارج المحادثة، مثل البحث في ملاحظاتك أو الاستعلام من قاعدة بيانات. توجد كل أداة على خادم MCP (Model Context Protocol، أي بروتوكول سياق النموذج)، ولها اسم ووصف قصير يساعدان النموذج على تحديد متى يستخدمها.

يُستخدم مصطلح «أداة MCP» بمعانٍ أخرى أيضًا. ففي الاستخدام اليومي، يقول الناس «أدوات MCP» وهم يقصدون خوادم MCP (التطبيقات التي توفّر الأدوات) أو الأدلة التي تُدرج تلك الخوادم. كما أن MCP Tools هو اسم برنامج يعمل من سطر الأوامر لعرض الأدوات الموجودة على خادم MCP واستدعائها.

يتناول هذا الدليل دوال البروتوكول، لا الخوادم أو الأدلة أو أدوات سطر الأوامر. ويشرح مكوّنات الأداة، وأنواع الأدوات التي توفّرها الخوادم، وأوجه اختلاف الأدوات عن الموارد والمطالبات واستدعاء الدوال. ثم يستعرض الخطوات التي يتبعها النموذج لاستخدام أداة، ويختتم بأكثر المشكلات شيوعًا المتعلقة باستخدامها.

ما أدوات MCP؟

أداة MCP هي دالة تتيح لنماذج الذكاء الاصطناعي إنجاز المهام باستخدام تطبيقات برمجية أخرى. فعلى سبيل المثال، يستخدم وكلاء الذكاء الاصطناعي ومهام سير العمل لديّ أدوات MCP لصياغة مسودات رسائل البريد الإلكتروني في Gmail (create_draft)، وإنشاء بطاقات Trello (trelloWriteCard)، وجلب نتائج البحث المباشرة من DataForSEO (serp_organic_live_advanced)، على سبيل الذكر لا الحصر.

غالبًا ما توفّر التطبيقات البرمجية عدة أدوات MCP على خوادم MCP الخاصة بها. فعلى سبيل المثال، يضم خادم MCP الخاص بـ Trello حاليًا 14 أداة MCP تُمكّن نماذج الذكاء الاصطناعي من قراءة اللوحات والقوائم وقوائم التحقق والبطاقات وغيرها وتحديثها.

ولأن MCP يوحّد طريقة وصف الأدوات وتوفيرها، يمكن لأي تطبيق ذكاء اصطناعي يدعم البروتوكول استخدام أداة MCP نفسها.

مكوّنات أداة MCP

تأتي كل أداة MCP بثلاثة عناصر:

• الاسم: مُعرّف قصير يستخدمه النموذج عند استدعاء الأداة (مثل get_event في Google Calendar).
• الوصف: شرح بلغة بسيطة لما تفعله الأداة ومتى تكون مفيدة. ويقرؤه النموذج اللغوي الكبير (LLM) ليقرر ما إذا كانت الأداة تناسب طلبك (مثل «Returns a single event on the given calendar.»).
• المدخلات: المعلومات التي تحتاجها الأداة لتعمل، مثل اسم العميل وتاريخ معيّن عند البحث في الملاحظات. وتُكتب بتنسيق JSON، ويسميها المطورون مخطط الإدخال (input schema) لأنها تحدد شكل كل مُدخل (نص أو رقم أو قائمة).

تكبير

تضيف بعض الأدوات بيانات وصفية إضافية: اسمًا للعرض، ووصفًا للنتائج التي تُرجعها (مخطط الإخراج)، وتعليقات توضيحية حول طريقة عمل الأداة.

لا يرى نموذج الذكاء الاصطناعي أبدًا الشيفرة البرمجية التي تقف وراء الأداة، بل يعتمد على ما تقوله الأداة عن نفسها، لذا فإن الاسم أو الوصف المبهم يدفع النموذج إلى اختيار الأداة الخطأ.

أنواع أدوات MCP

تنقسم أدوات MCP إلى أربع فئات بحسب وظيفتها:

• أدوات البحث والاستعلام: تعثر على المعلومات أو تسترجعها (مثل البحث في الملاحظات، أو قراءة ملف، أو الاستعلام من قاعدة بيانات).
• أدوات الإجراءات: تُنشئ شيئًا أو تغيّره في تطبيق آخر (مثل إضافة مهمة، أو إنشاء حدث في التقويم، أو فتح تذكرة دعم، أو إرسال رسالة بريد إلكتروني).
• أدوات معالجة البيانات: تحوّل البيانات أو تحللها (مثل تحليل ملف جدول بيانات أو إجراء عملية حسابية).
• أدوات النظام: تتفاعل مع النظام المحلي (مثل تنفيذ أمر في الطرفية).

أدوات MCP مقابل الموارد والمطالبات

إلى جانب أدوات MCP، يمكن لخادم MCP أن يوفّر نوعين آخرين من اللبنات الأساسية، يسميهما البروتوكول «العناصر الأولية» (primitives): الموارد والمطالبات.

تكبير

على سبيل المثال، يوفّر خادم MCP الرسمي من GitHub ما يلي:

• أداة تُسمى issue_write تُنشئ المشكلات (issues) أو تحدّثها،
• مورد يُسمى repository_content يتيح الوصول إلى الملفات الموجودة في المستودع،
• مطالبة تُسمى issue_to_fix_workflow تُعدّ خطوات الإبلاغ عن مشكلة في صورة issue، وتكليف وكيل البرمجة Copilot من GitHub بإنشاء pull request لإصلاحها.

يكمن الفرق في وظيفة كل منها وفي الجهة التي تقرر متى تُستخدم: أنت، أو تطبيق الذكاء الاصطناعي الذي تعمل فيه (مثل Perplexity)، أو نموذج الذكاء الاصطناعي الذي يعمل داخل ذلك التطبيق.

• أداة MCP تنفّذ إجراءات أو تبحث عن معلومات. ويقرر نموذج الذكاء الاصطناعي تلقائيًا متى يستدعي أداة، ثم يمرّر تطبيق الذكاء الاصطناعي الاستدعاء إلى الخادم. فنموذج الذكاء الاصطناعي هو من يختار الأدوات، بينما ينبغي لتطبيق الذكاء الاصطناعي أن يعرض عليك كل استدعاء ويتيح لك رفضه.
• المورد هو محتوى متاح على خادم MCP، مثل ملف أو مجموعة من السجلات، ولكلٍّ منها عنوانه الخاص (URI). يسأل تطبيق الذكاء الاصطناعي الخادم عن الموارد المتوفرة لديه، ويقرأ المورد الذي يحتاجه عبر عنوانه، ثم يضيف المحتوى إلى المحادثة بوصفه سياقًا.
• المطالبة هي قالب رسالة جاهز يوفّره الخادم، ويحتوي أحيانًا على فراغات تملؤها بنفسك. يعرض عليك تطبيق الذكاء الاصطناعي المطالبات المتاحة، فتختار إحداها، غالبًا في صورة أمر شرطة مائلة (slash command).

كيف تستخدم نماذج الذكاء الاصطناعي أدوات MCP

يستخدم نموذج الذكاء الاصطناعي أداة MCP عبر خمس خطوات: الاكتشاف، واختيار الأداة، والاستدعاء، والنتائج، ومعالجة الأخطاء. ويتولى تطبيق الذكاء الاصطناعي نقل كل شيء بين النموذج والخادم.

تكبير

لنفترض أنك طلبت من تطبيق الذكاء الاصطناعي التحقق من قائمة «هذا الأسبوع» في Trello، وصياغة مسودة رسالة بريد إلكتروني إلى محرّرك تتضمن آخر المستجدات. إليك ما يحدث من البداية إلى النهاية:

1. الاكتشاف: عندما يتصل تطبيق الذكاء الاصطناعي بخادم MCP عبر عملاء MCP، يطلب قائمة الأدوات المتاحة على الخادم (وهو طلب يُسمى tools/list). ولا يرى النموذج اللغوي الكبير إلا ما يمرّره التطبيق: اسم كل أداة ووصفها ومدخلاتها.
2. اختيار الأداة: يقارن نموذج الذكاء الاصطناعي طلبك بتلك الأوصاف ويختار الأدوات المناسبة. وفي هذه الحالة، هي الأداة trelloReadList من Trello لقراءة القائمة، والأداة create_draft من Gmail لكتابة رسالة البريد الإلكتروني. كما يملأ المدخلات، مثل القائمة المطلوب قراءتها.
3. الاستدعاء: يردّ النموذج بطلب منظّم لتشغيل الأداة (وهي خطوة تُسمى «استدعاء الدوال»). ويرسل تطبيق الذكاء الاصطناعي هذا الطلب إلى الخادم المناسب (طلب tools/call). وينبغي له أيضًا أن يعرض عليك الاستدعاء ويتيح لك رفضه.
4. النتائج: يشغّل الخادم الدالة ويعيد النتيجة (result)، وهي في هذه الحالة البطاقات الموجودة في قائمتك. ويضيف تطبيق الذكاء الاصطناعي النتيجة إلى المحادثة، ثم يقرر النموذج الخطوة التالية: الرد عليك أو استدعاء أداة أخرى، مثل create_draft لإنشاء رسالة بريد إلكتروني بناءً على تلك البطاقات.
5. معالجة الأخطاء: إذا عملت الأداة لكنها أخفقت، لأن القائمة غير موجودة مثلًا، يعود الخطأ ضمن النتيجة. ويمكن للنموذج قراءته وإعادة المحاولة بمدخلات مختلفة. أما إذا كان الطلب نفسه غير صالح، لأنه يستدعي مثلًا أداة غير موجودة على الخادم، فيتلقى التطبيق خطأً في البروتوكول بدلًا من ذلك. وفي هذه الحالة تقلّ احتمالية تعافي النموذج.

النقطة الأساسية هي أن النموذج يختار الأدوات بناءً على أوصافها فقط، وأن تطبيق الذكاء الاصطناعي يتولى كل التواصل مع الخوادم.

المشكلات الشائعة في أدوات MCP وكيفية تجنبها

تعود مشكلات أدوات MCP إلى أربعة أمور: عدد الأدوات المتصلة، وطريقة تسميتها ووصفها، وحجم البيانات التي تُرجعها، والخوادم التي تأتي منها.

إليك كيف تبدو كل مشكلة وما يساعد على حلها:

لماذا تحتاج أدوات MCP إلى موافقتك؟

تحتاج أدوات MCP إلى موافقتك لأنه من دونها قد يُجري نموذج الذكاء الاصطناعي تغييرات لم تقصدها أو يشارك بيانات حساسة مع خادم لا تتحكم فيه.

قد يؤدي سوء فهم الطلب أو أداة موصوفة بشكل مبهم إلى تنفيذ الإجراء الخطأ. كما أن كل استدعاء يرسل بعض معلوماتك إلى خادم.

لهذا يتوقع البروتوكول من تطبيقات الذكاء الاصطناعي إبقاء العنصر البشري في الحلقة، مع إمكانية رفض أي استدعاء لأداة.

إليك طريقة عملية لتصنيف الأدوات بحسب مقدار التحقق الذي تحتاجه:

• إجراءات القراءة فقط: البحث عن شيء ما، مثل قراءة قائمة باستخدام trelloReadList من Trello، لا يغيّر شيئًا. ويمكن تشغيل هذه الاستدعاءات دون طلب الإذن أولًا، ما دام تطبيق الذكاء الاصطناعي يعرض الأداة التي جرى تشغيلها وما بحثت عنه.
• إجراءات يمكنك التراجع عنها: إنشاء مسودة رسالة بريد إلكتروني باستخدام create_draft من Gmail أو إضافة بطاقة Trello يغيّر شيئًا يمكنك عكسه. تحقّق من المدخلات قبل تشغيل الاستدعاء.
• إجراءات لا يمكنك التراجع عنها: إرسال رسالة بريد إلكتروني باستخدام send_message من Gmail، أو حذف السجلات، أو أي شيء يتعلق بالمدفوعات أو البيانات الحساسة، لا يمكن عكسه. امنح إذنًا صريحًا لهذه الإجراءات في كل مرة.

استخدام أدوات MCP في Perplexity

يتعامل Perplexity مع أدوات MCP في الاتجاهين: إذ يمكنه استخدام الأدوات من خوادم MCP التي توصّلها، كما يوفّر أدواته الخاصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

• توصيل خوادم MCP بـ Perplexity: في خطط Pro وMax وEnterprise، يمكنك توصيل Perplexity بأي أداة خارجية أو مصدر بيانات يمتلك خادم MCP، واستخدامه في الإجابات وفي سير العمل القائم على الوكلاء في Perplexity Computer. وفي تطبيق Mac، يمكنك أيضًا توصيل خوادم MCP التي تعمل على جهاز الكمبيوتر الخاص بك
• استخدام أدوات Perplexity في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى: يوفّر خادم MCP الخاص بـ Perplexity أربع أدوات (perplexity_search وperplexity_ask وperplexity_research وperplexity_reason) لأي تطبيق ذكاء اصطناعي يدعم خوادم MCP البعيدة، مثل Claude Code. ويتيح خادم منفصل لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى إسناد المهام متعددة الخطوات إلى Perplexity Computer.

الأسئلة الشائعة حول أدوات MCP

هل MCP مجرد استدعاء للأدوات؟

لا، MCP ليس مجرد استدعاء للأدوات. فاستدعاء الأدوات هو الطريقة التي يطلب بها النموذج أداةً، أما MCP فهو الطريقة التي يعثر بها تطبيق الذكاء الاصطناعي على الأدوات ويوجّه كل استدعاء إلى الخادم الذي يشغّلها.

استدعاء الأدوات (ويُسمى أيضًا استدعاء الدوال) هو الجزء الذي يتولاه نموذج الذكاء الاصطناعي من المهمة: يرى النموذج قائمة بالأدوات ويرد بطلب لتشغيل إحداها. وباستخدام استدعاء الأدوات وحده، يتعين على كل تطبيق ذكاء اصطناعي تعريف كل أداة وتشغيلها بنفسه.

يتيح MCP للأدوات أن توجد على الخوادم، بحيث يمكن لأي تطبيق ذكاء اصطناعي يدعم MCP أن يوفّرها لنموذجه ويرسل طلبات النموذج إلى الخادم المناسب.

هل سيحل MCP محل واجهات برمجة التطبيقات (APIs)؟

لا، لن يحل MCP محل واجهات برمجة التطبيقات، لأن MCP وواجهات برمجة التطبيقات يعملان معًا. فغالبًا ما تُبنى أدوات MCP فوق واجهات برمجة تطبيقات موجودة، وعندما يستدعي النموذج أداة، يُرسل خادم MCP عادةً طلبًا إلى واجهة برمجة التطبيقات.

ما تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تدعم أدوات MCP؟

تعمل أدوات MCP في مساعدي الذكاء الاصطناعي مثل Claude وChatGPT وPerplexity، وفي أدوات التطوير مثل Visual Studio Code وCursor. وتذكر وثائق MCP هذه التطبيقات، وتشير إلى أن كثيرًا من التطبيقات الأخرى تدعمها أيضًا.

هل يجب أن يدعم نموذج الذكاء الاصطناعي نفسه MCP؟

لا. لا يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى دعم MCP لأن تطبيق الذكاء الاصطناعي هو الذي يتولى البروتوكول. فهو يتصل بالخوادم، ويمرّر أدواتها إلى النموذج، ويرسل طلبات الأدوات الصادرة عن النموذج إلى الخادم المناسب. ولا يحتاج النموذج إلا إلى دعم استدعاء الدوال.

هل بات MCP في طريقه إلى التقادم؟

لا، لا يزال MCP قيد التطوير النشط. فقد أصدر القائمون عليه إصدارًا جديدًا من مواصفات MCP في يوليو 2026، ونشروا خارطة طريق محدّثة في أغسطس 2026، تتضمن العمل على تمكين الخوادم من الكشف عن أدواتها تدريجيًا كلما ضاق نطاق المحادثة.