در دنیای فناوری اطلاعات و ارتباطات، پروتکل‌های مدل‌سازی و ارتباطی نقش کلیدی در انتقال داده‌ها و مدیریت سیستم‌های توزیع‌شده ایفا می‌کنند. Model Context Protocol (MCP) یکی از پروتکل‌های مهم در این حوزه است که با هدف تسهیل تعامل بین اجزای مختلف یک سیستم، امکان مدیریت داده‌ها و مدل‌های اطلاعاتی را فراهم می‌کند. در این مقاله، به بررسی معماری، عملکرد، کاربردها و اهمیت MCP در توسعه نرم‌افزارهای مقیاس‌پذیر می‌پردازیم.

مفهوم Model Context Protocol

Model Context Protocol (MCP) یک پروتکل ارتباطی است که به سیستم‌ها و مدل‌های نرم‌افزاری کمک می‌کند تا بتوانند زمینه (Context) داده‌ها را در حین پردازش حفظ کرده و آن را به شکلی بهینه مدیریت کنند. این پروتکل برای تبادل اطلاعات بین مدل‌های مختلف داده‌ای و سرویس‌ها در یک محیط توزیع‌شده مورد استفاده قرار می‌گیرد.

در این بخش، منظور از زمینه (Context) داده‌ها همان اطلاعات و شرایط مرتبط با داده‌های در حال پردازش است که برای تصمیم‌گیری‌های بهتر در سیستم‌های توزیع‌شده استفاده می‌شود. در واقع، Context می‌تواند شامل فراداده‌ها (Metadata)، منبع داده، وضعیت فعلی سیستم، ویژگی‌های کاربران، پارامترهای محیطی و سایر اطلاعات وابسته به داده‌ها باشد.

مثال‌هایی از زمینه (Context) داده‌ها

۱. در یک سیستم میکروسرویس
فرض کنید یک کاربر در حال خرید از یک فروشگاه آنلاین است. زمینه داده‌ها می‌تواند شامل اطلاعات حساب کاربری، تاریخچه خرید، موقعیت جغرافیایی و دستگاه مورد استفاده باشد. MCP این اطلاعات را حفظ می‌کند تا سایر سرویس‌ها مانند پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده یا اعتبارسنجی پرداخت بتوانند از آن استفاده کنند.

۲. در یک سیستم هوش مصنوعی (AI)
یک مدل یادگیری ماشین ممکن است داده‌هایی را بر اساس زمینه خاصی پردازش کند، مثلاً:

• نوع ورودی‌های قبلی که دریافت کرده است.
• پارامترهای محیطی مانند زمان اجرا، میزان مصرف حافظه یا بار پردازشی.
• داده‌های تاریخی مربوط به پیش‌بینی‌ها و خروجی‌های مدل.

۳. در اینترنت اشیا (IoT)
سنسورهای هوشمند می‌توانند داده‌های خود را همراه با زمینه ارسال کنند. مثلاً یک سنسور دما در یک گلخانه، علاوه بر ارسال مقدار دما، زمینه اطلاعاتی مانند:

• مکان فیزیکی سنسور
• وضعیت سایر سنسورها در آن منطقه
• زمان آخرین بروزرسانی اطلاعات را نیز ارائه دهد. این داده‌ها کمک می‌کنند که سیستم تصمیم‌گیری هوشمندتری داشته باشد.

۴. در پردازش ابری (Cloud Computing)
هنگام مدیریت داده‌ها در یک سیستم ابری، MCP می‌تواند اطلاعات زمینه‌ای مانند هویت کاربر، سطح دسترسی، منبع داده‌ها و تنظیمات امنیتی را همراه با داده اصلی ارسال کند تا سایر خدمات ابری بتوانند به درستی از آن استفاده کنند.

ویژگی‌های کلیدی MCP

1. حفظ Context داده‌ها: MCP امکان مدیریت داده‌ها در قالب یک زمینه خاص را فراهم می‌کند.
2. ارتباط بین مدل‌های متفاوت: این پروتکل ارتباط و هماهنگی بین مدل‌های اطلاعاتی مختلف را تسهیل می‌کند.
3. پشتیبانی از سیستم‌های توزیع‌شده: MCP برای معماری‌های میکروسرویس (Microservices) و پردازش ابری (Cloud Computing) بسیار مناسب است.
4. مقیاس‌پذیری بالا: به دلیل پشتیبانی از پردازش موازی و تعامل بین چندین مدل، MCP مقیاس‌پذیری بالایی دارد.
5. استانداردسازی انتقال داده: MCP امکان استانداردسازی در فرمت و نحوه انتقال داده‌ها را فراهم می‌کند.

چرا MCP به حفظ زمینه داده‌ها نیاز دارد؟

حفظ Context داده‌ها در MCP ضروری است، زیرا:

• کمک به پردازش هوشمندتر داده‌ها: سرویس‌ها می‌توانند بر اساس زمینه داده‌ها تصمیمات بهتری بگیرند.
• بهبود امنیت و کنترل دسترسی: اطلاعات مربوط به سطح دسترسی کاربر همراه با داده ارسال می‌شود.
• هماهنگی بهتر بین سیستم‌های توزیع‌شده: MCP تضمین می‌کند که داده‌ها نه تنها ارسال می‌شوند، بلکه با اطلاعات زمینه‌ای مناسب همراه هستند تا تفسیر آن‌ها در سمت دیگر آسان باشد.

در مجموع، Context داده‌ها در MCP همان اطلاعات وابسته و توصیف‌کننده داده‌های اصلی است که برای پردازش کارآمدتر و تصمیم‌گیری دقیق‌تر استفاده می‌شود.

معماری Model Context Protocol

MCP بر اساس مدل کلاینت-سرور (Client-Server Model) یا معماری توزیع‌شده (Distributed Architecture) کار می‌کند. در این بخش، اجزای اصلی این پروتکل را بررسی می‌کنیم.

۱. مدل ارتباطی (Communication Model)

MCP از دو بخش اصلی تشکیل شده است:

• Context Provider (ارائه‌دهنده زمینه): بخشی که داده‌ها و مدل‌ها را فراهم کرده و آماده ارائه اطلاعات به درخواست‌کنندگان است.
• Context Consumer (مصرف‌کننده زمینه): بخشی که داده‌ها را دریافت کرده و پردازش موردنظر را انجام می‌دهد.

۲. لایه‌های معماری MCP

پروتکل MCP معمولاً از سه لایه اصلی تشکیل می‌شود:

• لایه مدل‌سازی (Modeling Layer): این لایه شامل مدل‌های داده‌ای و مفاهیمی است که در سیستم توزیع‌شده تعریف شده‌اند.
• لایه ارتباطی (Communication Layer): مسئول انتقال داده‌ها بین اجزای مختلف سیستم است.
• لایه پردازش (Processing Layer): داده‌ها را پردازش کرده و تعامل بین سیستم‌های مختلف را مدیریت می‌کند.

۳. نحوه مدیریت داده‌ها در MCP

MCP از مدیریت داده‌های زمینه‌ای (Context Data Management) استفاده می‌کند تا اطلاعات مرتبط با هر درخواست را حفظ کرده و پردازش را بهینه کند. این پروتکل داده‌ها را در قالب پیام‌های قابل خواندن و پردازش‌شده منتقل می‌کند که معمولاً از JSON، XML یا فرمت‌های باینری بهینه‌شده استفاده می‌کنند.

کاربردهای Model Context Protocol

با توجه به انعطاف‌پذیری و مقیاس‌پذیری MCP، این پروتکل در بخش‌های مختلفی از فناوری اطلاعات مورد استفاده قرار می‌گیرد.

۱. سیستم‌های میکروسرویس (Microservices)

در معماری میکروسرویس، سرویس‌های مختلف باید بتوانند به طور هماهنگ با یکدیگر تعامل کنند. MCP به هماهنگ‌سازی بین سرویس‌ها کمک کرده و داده‌های زمینه‌ای را بین آن‌ها مدیریت می‌کند.

۲. اینترنت اشیا (IoT)

در اینترنت اشیا (IoT)، دستگاه‌های مختلف باید بتوانند اطلاعات خود را به شکلی استاندارد و در یک زمینه مشخص منتقل کنند. MCP امکان مدیریت داده‌های سنسورها و دستگاه‌های IoT را تسهیل می‌کند.

۳. پردازش ابری (Cloud Computing)

در محیط‌های ابری، MCP به عنوان یک پروتکل انتقال داده هوشمند عمل کرده و امکان مدیریت اطلاعات بین سرورها و سیستم‌های مختلف را فراهم می‌کند.

۴. سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

در سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (Machine Learning)، MCP می‌تواند داده‌های ورودی و خروجی مدل‌ها را در یک زمینه خاص مدیریت کند و موجب بهبود پردازش و هماهنگی بین مدل‌ها شود.

مقایسه MCP با سایر پروتکل‌ها

MCP در برابر REST و GraphQL

MCP برتری‌هایی نسبت به REST دارد، زیرا امکان مدیریت داده‌ها در زمینه خاص را فراهم کرده و انعطاف‌پذیری بیشتری برای پردازش داده‌های پیچیده دارد.

چالش‌ها و محدودیت‌های MCP

با وجود مزایای گسترده، MCP نیز مانند هر فناوری دیگری چالش‌هایی دارد که باید به آن‌ها توجه کرد:

1. پیچیدگی پیاده‌سازی: MCP به دلیل ساختار چندلایه‌ای خود، نسبت به REST پیچیده‌تر است.
2. نیاز به پردازش بیشتر: به دلیل استفاده از مدل‌های داده‌ای گسترده، پردازش درخواست‌ها در MCP ممکن است منابع بیشتری مصرف کند.
3. سازگاری با سایر پروتکل‌ها: ممکن است MCP به طور کامل با برخی از سیستم‌های قدیمی سازگار نباشد و نیاز به تبدیل داده‌ها (Data Transformation) داشته باشد.

کد پیاده‌سازی MCP در Python

در اینجا نمونه‌ای از پیاده‌سازی Model Context Protocol (MCP) را در زبان Python ارائه می‌کنیم. این پیاده‌سازی شامل ارسال و دریافت داده‌ها همراه با زمینه (Context) در یک سیستم توزیع‌شده است.

ویژگی‌های این پیاده‌سازی:

• Context Provider: ارائه‌دهنده زمینه که داده‌ها را تولید و ارسال می‌کند.
• Context Consumer: مصرف‌کننده که داده‌ها را دریافت کرده و پردازش می‌کند.
• MCP Protocol Handler: مدیریت ارسال و دریافت پیام‌های MCP.

import json
import socket

# -------------------------------------------------------------------
# Programmer       : Ebrahim Shafiei (EbraSha)
# Email           : [email protected]
# -------------------------------------------------------------------

class MCPProtocol:
    """
    Model Context Protocol (MCP) Handler for sending and receiving context-aware data.
    """
    def __init__(self, host='localhost', port=5000):
        self.host = host
        self.port = port

    def send_data(self, data, context):
        """Send data with context to the MCP server."""
        payload = json.dumps({
            'context': context,
            'data': data
        })
        
        with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
            s.connect((self.host, self.port))
            s.sendall(payload.encode('utf-8'))

    def start_server(self):
        """Start MCP server to receive context-aware data."""
        with socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) as s:
            s.bind((self.host, self.port))
            s.listen()
            print(f"MCP Server is running on {self.host}:{self.port}")
            
            while True:
                conn, addr = s.accept()
                with conn:
                    data = conn.recv(1024).decode('utf-8')
                    if data:
                        message = json.loads(data)
                        self.process_data(message['context'], message['data'])
    
    def process_data(self, context, data):
        """Process received data along with its context."""
        print("Received Context:", context)
        print("Received Data:", data)
        # Additional processing can be done here

# Example Usage
if __name__ == "__main__":
    import threading
    
    # Start MCP server in a separate thread
    server = MCPProtocol()
    threading.Thread(target=server.start_server, daemon=True).start()
    
    # Simulating a client sending data with context
    client = MCPProtocol()
    context_info = {"user": "Ebrahim", "session_id": "12345", "timestamp": "2025-03-18T12:00:00Z"}
    data_info = {"temperature": 24.5, "humidity": 60}
    
    client.send_data(data_info, context_info)

توضیحات کد

1. کلاس MCPProtocol:

   • پیاده‌سازی ارسال و دریافت داده‌های زمینه‌دار.
   • دارای دو متد send_data برای ارسال داده و start_server برای دریافت داده.
   • سرور MCP داده‌ها را دریافت و پردازش می‌کند.

2. نحوه کارکرد:

   • سرور MCP در یک Thread جداگانه اجرا می‌شود.
   • کلاینت داده‌ای شامل دمای محیط و رطوبت را همراه با زمینه (اطلاعات کاربر، جلسه و زمان) ارسال می‌کند.
   • سرور این داده‌ها را دریافت کرده و نمایش می‌دهد.

کاربرد این کد

• مدیریت داده‌های سنسورها در اینترنت اشیا (IoT).
• پردازش داده‌های کاربران در یک سیستم میکروسرویس.
• ذخیره‌سازی و تحلیل داده‌های هوش مصنوعی.

مقایسه یکپارچه‌سازی سنتی و Model Context Protocol (MCP)

تصویر زیر مقایسه‌ای بین روش سنتی یکپارچه‌سازی مدل‌ها با منابع داده و روش بهینه‌شده با استفاده از Model Context Protocol (MCP) ارائه می‌دهد.

💡توضیح تصویر فوق

بخش بالایی: یکپارچه‌سازی سنتی (Traditional Integration)

در این بخش، هر مدل (Model 1، Model 2، Model 3) به صورت مستقیم به هر منبع داده (Database، Cloud Storage، Git) متصل شده است.
این روش دارای ارتباطات N×M است، به این معنی که اگر N مدل و M منبع داده داشته باشیم، باید N×M اتصال مجزا ایجاد کنیم.

مشکلات این روش:

1. پیچیدگی زیاد: هر مدل نیاز به یکپارچه‌سازی مجزا با هر منبع داده دارد.
2. افزایش هزینه و زمان توسعه: هر اتصال جدید نیاز به نگهداری و تغییرات مداوم دارد.
3. مقیاس‌پذیری کم: افزایش تعداد مدل‌ها یا منابع داده باعث افزایش نمایی در تعداد ارتباطات می‌شود.

در مثال این تصویر:

• 3 مدل و 3 منبع داده داریم.
• در روش سنتی، 9 اتصال مجزا ایجاد شده است.

بخش پایینی: یکپارچه‌سازی با Model Context Protocol (MCP)

در این بخش، به جای اتصال مستقیم بین مدل‌ها و منابع داده، یک لایه واسط MCP اضافه شده است.
مدل‌ها و منابع داده تنها یک بار به MCP متصل می‌شوند و MCP به عنوان مدیریت‌کننده ارتباطات عمل می‌کند.

مزایای MCP:

1. کاهش تعداد ارتباطات: مدل‌ها و منابع داده فقط یک بار به MCP متصل می‌شوند، که باعث کاهش تعداد ارتباطات از N×M به N+M می‌شود.
2. مدیریت ساده‌تر: به جای تغییر تمام ارتباطات، فقط MCP نیاز به تغییر دارد.
3. افزایش مقیاس‌پذیری: اضافه کردن مدل جدید یا منبع داده فقط یک اتصال جدید به MCP نیاز دارد.

در مثال این تصویر:

• 3 مدل و 3 منبع داده داریم.
• با MCP، تنها 6 اتصال مجزا نیاز است (3 اتصال از مدل‌ها به MCP و 3 اتصال از MCP به منابع داده).

چرا MCP جایگزین بهتری است؟

📌 در روش سنتی (Traditional Integration)، مدل‌ها به‌طور جداگانه با هر منبع داده ارتباط برقرار می‌کنند.
📌 این کار باعث افزایش پیچیدگی، سربار پردازشی و مشکلات مقیاس‌پذیری می‌شود.

✅ MCP این مشکل را حل می‌کند با:

1. کاهش تعداد ارتباطات از N×M به N+M
2. مدیریت هوشمند زمینه داده‌ها (Context Management)
3. بهبود امنیت و کاهش وابستگی به پروتکل‌های مختلف

بنابراین، MCP یک راه‌حل مدرن برای جایگزینی پروتکل‌های سنتی مانند REST، GraphQL، WebSockets، gRPC و غیره است. 🚀