تكامل MCP وتنسيق الأدوات

بروتوكول سياق النموذج (MCP) يمثل مستقبل تكامل أدوات الذكاء الاصطناعي. فهم كيف تنسق أنظمة الإنتاج أدوات متعددة عبر MCP يكشف أنماطاً لبناء مساعدي ذكاء اصطناعي قابلين للتوسيع والتركيب.

ما هو MCP؟

MCP هو بروتوكول مفتوح لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بالأدوات الخارجية ومصادر البيانات:

MCP Architecture:
┌─────────────┐     ┌─────────────┐     ┌─────────────┐
│   AI Model  │◄───►│  MCP Host   │◄───►│ MCP Servers │
│ (Claude)    │     │ (Claude Code)│     │ (Tools)     │
└─────────────┘     └─────────────┘     └─────────────┘
                          │
                    ┌─────┴─────┐
                    │           │
              ┌─────┴───┐ ┌─────┴───┐
              │Filesystem│ │Database │
              └─────────┘ └─────────┘

تكوين خادم MCP

إعداد MCP في Claude Code

{
  "mcpServers": {
    "filesystem": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-filesystem", "/home/user"],
      "env": {}
    },
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": {
        "GITHUB_TOKEN": "ghp_..."
      }
    }
  }
}

أنواع الخوادم

Official MCP Servers (January 2026):
- filesystem: File operations
- github: Repository management
- postgres: Database queries
- sqlite: Local database
- slack: Messaging integration
- google-drive: Document access
- brave-search: Web search
- puppeteer: Browser automation

بروتوكول اكتشاف الأدوات

كيف يكتشف المضيفون الأدوات المتاحة:

// Request
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "method": "tools/list",
  "id": 1
}

// Response
{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 1,
  "result": {
    "tools": [
      {
        "name": "read_file",
        "description": "Read contents of a file",
        "inputSchema": {...}
      }
    ]
  }
}

أنماط تنسيق الأدوات

التنسيق المتسلسل

الأدوات تنفذ بالترتيب:

Sequential Pattern:
Task: "Read config, update value, write back"

Step 1: read_file(path="/config.json")
Step 2: Process result
Step 3: write_file(path="/config.json", content=modified)

التنسيق المتوازي

الأدوات المستقلة تعمل في وقت واحد:

Parallel Pattern:
Task: "Get weather for multiple cities"

get_weather("NYC") ─────┐
get_weather("LA")  ─────┼──► Aggregate Results
get_weather("CHI") ─────┘

التنسيق الشرطي

اختيار الأداة بناءً على النتائج:

Conditional Pattern:
search_database(query)
     │
     ├── Found ──► process_db_result()
     └── Not Found ──► search_api(query)

نظام وكلاء المهام في Claude Code

Claude Code ينسق الأدوات عبر وكلاء متخصصين:

Agent Dispatch Pattern:
┌─────────────────┐
│   Main Agent    │
└────────┬────────┘
    ┌────┴────┐
    ▼         ▼
┌───────┐ ┌───────┐
│Explore│ │ Plan  │
└───────┘ └───────┘

معالجة الأخطاء في التنسيق

أخطاء مستوى الأداة

{
  "jsonrpc": "2.0",
  "id": 2,
  "error": {
    "code": -32602,
    "message": "Invalid params: path is required"
  }
}

استرداد مستوى التنسيق

Error Recovery Strategy:
On tool failure:
1. Check error type (Transient vs Permanent)
2. Check dependency impact
3. Aggregate errors for reporting

الصلاحيات والأمان

نظام موافقة الأدوات

Permission Levels:
ALLOWED: Read, Search operations
REQUIRES_APPROVAL: Write, Delete, Network requests
NEVER_ALLOWED: Credential access, Destructive operations

أنماط العزل

{
  "permissions": {
    "filesystem": {
      "read": ["/project/**"],
      "write": ["/project/**"],
      "deny": ["/project/.env"]
    },
    "network": {
      "allow": ["api.github.com"],
      "deny": ["*"]
    }
  }
}

بناء خوادم MCP مخصصة

import { Server } from "@modelcontextprotocol/sdk/server";

const server = new Server({
  name: "custom-server",
  version: "1.0.0"
});

server.setRequestHandler("tools/list", async () => ({
  tools: [{
    name: "custom_tool",
    description: "Does something useful",
    inputSchema: {...}
  }]
}));

أفضل الممارسات

1. تقليل استدعاءات الأدوات

// Instead of multiple calls:
read_file("a.ts"), read_file("b.ts")

// Use batching:
read_files(["a.ts", "b.ts"])

2. توفير سياق غني

أوصاف مفصلة مع أمثلة تحسن اختيار الأداة.

3. التحقق قبل التنفيذ

تحقق من المعلمات والصلاحيات قبل تنفيذ الأدوات.

رؤية رئيسية: MCP يحول مساعدي الذكاء الاصطناعي من نماذج معزولة إلى أنظمة متصلة. التنسيق الفعال للأدوات يتطلب فهم التنفيذ المتسلسل مقابل المتوازي، معالجة الأخطاء المناسبة، وحدود الأمان.

الوحدة التالية، سنستكشف السلامة والحواجز والقيود في المطالبات الإنتاجية. :::