خوادم MCP موضحة: العمود الفقري الجديد للذكاء الاصطناعي من Claude لأتمتة حقيقية

في بعض الأحيان، يظهر بروتوكول جديد بهدوء في عالم التكنولوجيا ويغير كل شيء. بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو أحد هذه البروتوكولات. إنه ليس مبهرًا من الخارج، لكنه البنية التحتية الخفية التي تحول النماذج مثل Claude إلى شيء أقوى بكثير من روبوت محادثة. مع خوادم MCP، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الاتصال مباشرة بتطبيقاتك وقواعد بياناتك وأدوات السحابة وأنظمتك التجارية — بأمان، والسياق، تلقائيًا.

إذا بدا هذا مفهومًا قليلاً مجرّدًا، ففكّر فيه بهذه الطريقة: قبل MCP، كانت نماذج الذكاء الاصطناعي تستطيع التفكير وتوليد النصوص، لكنها كانت محبوسة في عزلة. الآن، مع خوادم MCP التي تعمل كنظام توصيل عالمي، يمكنها القيام. يمكنها جلب أحداث تقويمك، وتلخيص رسائل البريد الإلكتروني غير المقروءة، وتوليد التقارير، ودفع البيانات إلى Notion، أو حتى نشر الكود عبر GitHub — كل ذلك ضمن محادثة واحدة مستمرة.

في هذا الاستكشاف المطول العميق، سنفكّك ما هي خوادم MCP بالضبط، وكيف تختلف عن واجهات برمجة التطبيقات التقليدية، وكيف يمكنك نشرها وتوسيعها في بيئة الإنتاج — بشكل خاص على OpenShift باستخدام ToolHive, بيئة مطورين مصممة خصيصًا لإدارة بنية الذكاء الاصطناعي.

---

ما هي خادم MCP؟

بروتوكول سياق النموذج باختصار

MCP هي اختصار لـ بروتوكول سياق النموذج. إنه معيار اتصال يسمح لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Claude أو ChatGPT بالتفاعل بأمان مع الأنظمة الخارجية. يمكنك التفكير فيه كـ منفذ USB للذكاء الاصطناعي. قم بتوصيل المحوّل الصحيح (خادم MCP)، وفجأة يمكن لنموذجك التحدث مع أي نظام مدعوم.

كل خادم MCP يعمل كطبقة تكيف بين النموذج وخدمة محددة. على سبيل المثال:

• خادم MCP GitHub يدير التزامات وطلبات السحب والمشكلات.
• خادم MCP Slack يرسل رسائل أو يسترجع سلاسل المحادثات.
• خادم MCP PostgreSQL ينفذ استعلامات SQL أو يسترجع بيانات التحليلات.
• خادم MCP Canva أو Figma يمكنه توليد أصول التصميم أو القوالب.

من منظور النموذج، يعرض كل خادم MCP مجموعة من الأدوات — وظائف يمكن للنموذج استدعاءها كجزء من عملية تفكيره. عندما تسأل Claude أن "تلخص اجتماعات هذا الأسبوع وتحديث لوحة Notion الخاصة بي"، لا يولد النموذج نصًا فقط. بل:

1. يستدعي خادم التقويم MCP للحصول على الأحداث.
2. يستدعي خادم Notion MCP لإيجاد اللوحة الصحيحة.
3. يكتب التحديثات باستخدام استدعاءات أدوات منظمة.

كل هذا يحدث في الوقت الفعلي، مع الحد الأدنى من الإعداد من جانبك. MCP هو ما يجعل هذا التوقيت ممكنًا.

لماذا يهم MCP؟

قبل MCP، كان دمج نموذج الذكاء الاصطناعي مع سير عملك يتطلب واجهات برمجة تطبيقات مخصصة معقدة، أو نصوص هشة، أو برامج وسيطة من طرف ثالث. MCP يُوحّد هذه العملية، مما يجعل اتصال الذكاء الاصطناعي مودولاريًا وقابلًا للتوسيع. وهذا له عدة مزايا كبيرة:

• تصميم أمني أولًا: تخوّل خوادم MCP بشكل مستقل، لذا يمكنك منح أذونات دقيقة لكل أداة.
• أتمتة قابلة للتركيب: يمكنك دمج خوادم MCP متعددة لربط سير عمل معقدة.
• مرونة عبر المنصات: يمكن استخدام نفس MCP من قبل نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة تتبع البروتوكول.
• تثبيت بنقرة واحدة: بفضل ملفات DXT (امتداد سطح المكتب)، يمكن تثبيت العديد من الخوادم مثل امتدادات Chrome.

النتيجة؟ ذكاء اصطناعي يتصرف أقل كشريك محادثة وأكثر كمساعد شخصي — أو حتى كموظف رقمي.

---

كيف تعمل خوادم MCP؟

لنفكّك البنية قليلاً. يتكون كل خادم MCP من ثلاث طبقات رئيسية:

1. طبقة الموصل – تتعامل مع الاتصال بين نموذج اللغة الكبيرة وAPI الخارجي.
2. طبقة تعريف المخطط – تحدد مخطط الأداة (الوظائف المتاحة، المعاملات وأنواع البيانات) التي يمكن للنموذج الوصول إليها.
3. طبقة تنفيذ التشغيل – تنفذ الإجراءات المطلوبة، وتعالج المصادقة، وتُرجع نتائج منظمة.

إليك تمثيل JSON مبسط لمخطط خادم MCP:

{
  "name": "GitHub-mcp-server",
  "description": "MCP server for interacting with GitHub repositories.",
  "tools": [
    {
      "name": "create_issue",
      "parameters": {
        "repo": "string",
        "title": "string",
        "body": "string"
      },
      "output": {
        "issue_url": "string"
      }
    },
    {
      "name": "get_pull_requests",
      "parameters": { "repo": "string", "state": "string" },
      "output": { "pull_requests": "array" }
    }
  ]
}

عندما يرى كلاود هذا المخطط، فإنه يعرف أنه يمكنه استدعاء create_issue أو get_pull_requests تمامًا كما يفعل المطور عند استدعاء دالة. يستخدم النموذج التفكير لاتخاذ قرار متى يُفعّل أداة ويعبر عن المعلمات الصحيحة.

---

نشر خوادم MCP على OpenShift

الآن للجزء العملي. نشر خادم MCP ليس صعبًا بشكل خاص، لكن القيام بذلك بشكل صحيح — على نطاق واسع، بأمان، ومع قابلية مراقبة جيدة — يتطلب عناية. يُعد OpenShift منصة رائعة لهذا الغرض لأنه يجمع بين توليف Kubernetes مع أدوات من طراز المؤسسات لمهام الذكاء الاصطناعي.

لماذا OpenShift؟

يوفر Red Hat OpenShift:

• توليف مبني على الحاويات لتشغيل خوادم MCP كخدمات دقيقة.
• أنابيب CI/CD مدمجة للنشر التلقائي.
• تكامل Service Mesh لتأمين الاتصال بين الخدمات.
• إدارة الأسرار عبر أسرار Kubernetes أو HashiCorp Vault.
• أدوات المطورين مثل ToolHive لإدارة نشر خدمات الذكاء الاصطناعي.

تجعل هذه الميزات OpenShift مثاليًا لاستضافة خوادم MCP متعددة عبر بيئات مختلفة (التطوير، الاختبار، الإنتاج) مع الحفاظ على كل شيء قابلًا للمراجعة وقابلًا للتوسع.

الخطوة 1: تغليف خادم MCP في حاوية

ابدأ بتحويل خادم MCP الخاص بك إلى حاوية. معظم خوادم MCP مبنية على Node.js أو Python. إليك مثال على ملف Dockerfile لخادم MCP بسيط مبني على Node.js GitHub:

# Dockerfile
FROM node:20-alpine
WORKDIR /app
COPY package*.json ./
RUN npm install --production
COPY . .
EXPOSE 8080
CMD ["node", "server.js"]

أنشئ وارفع الصورة:

Docker build -t quay.io/yourorg/GitHub-mcp:latest .
Docker push quay.io/yourorg/GitHub-mcp:latest

الخطوة 2: إنشاء نشر OpenShift

بمجرد أن تصبح الصورة جاهزة، عرّف ملف YAML للنشر:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: GitHub-mcp-deployment
spec:
  replicas: 2
  selector:
    matchLabels:
      app: GitHub-mcp
  template:
    metadata:
      labels:
        app: GitHub-mcp
    spec:
      containers:
      - name: GitHub-mcp
        image: quay.io/yourorg/GitHub-mcp:latest
        ports:
        - containerPort: 8080
        env:
        - name: GITHUB_TOKEN
          valueFrom:
            secretKeyRef:
              name: GitHub-credentials
              key: token

تطبيقه:

oc apply -f GitHub-mcp-deployment.yaml

هذا يُنشئ خادم MCP الخاص بك كخدمة مُحَزَّمة داخل OpenShift.

الخطوة 3: كشف الخدمة وتأمينها

لتمكين Claude (أو نموذج آخر) من الوصول إلى خادم MCP الخاص بك، ستحتاج إلى كشفه بشكل آمن.

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: GitHub-mcp-service
spec:
  selector:
    app: GitHub-mcp
  ports:
  - protocol: TCP
    port: 80
    targetPort: 8080

ثم قم بإنشاء مسار مع إنهاء TLS:

oc create route edge GitHub-mcp --service=GitHub-mcp-service --hostname=GitHub-mcp.apps.yourcluster.example.com

سيصبح نقطة نهاية MCP الخاصة بك متاحة الآن عند اسم المضيف المحدد مع تمكين HTTPS.

الخطوة 4: تسجيل خادم MCP مع ToolHive

ToolHive هي منصة المطورين الخاصة بـ Red Hat لإدارة أدوات الذكاء الاصطناعي وMCPs. يمكنك تسجيل خادم MCP الخاص بك باستخدام سطر الأوامر:

toolhive register mcp GitHub-mcp \
  --url https://GitHub-mcp.apps.yourcluster.example.com \
  --auth-type token \
  --token $GITHUB_TOKEN

بعد التسجيل، يمكن لـ ToolHive مراقبة الحالة، وإدارة التحديثات، وتنفيذ عمليات التراجع عن الإصدارات تلقائيًا.

---

إدارة خوادم MCP المتعددة في عقدة

في معظم السيناريوهات الواقعية، ستقوم بنشر خوادم MCP متعددة — واحدة لكل نظام خارجي. يسهل OpenShift إدارة هذه الخوادم ضمن مساحة أسماء واحدة وتطبيق سياسات مشتركة.

مثال: هندسة نشر MCP متعدد

+-----------------------------+
|        OpenShift Cluster    |
|-----------------------------|
| نموذج Claude AI             |
|   ↳ ToolHive Controller     |
|   ↳ GitHub MCP Server       |
|   ↳ Notion MCP Server       |
|   ↳ Slack MCP Server        |
|   ↳ PostgreSQL MCP Server   |
+-----------------------------+

يُشغل كل خادم MCP كوحدة مستقلة مع تمكين التوسيع التلقائي. يقوم مُتحكم ToolHive بالتواصل معها عبر خدمات داخلية، مما يضمن اتصالًا آمنًا وتسجيل مركزي.

التوسيع التلقائي & المراقبة

يمكنك إعداد قواعد للتوسيع التلقائي بناءً على استخدام وحدة المعالجة المركزية أو الذاكرة:

oc autoscale deployment GitHub-mcp-deployment --min=2 --max=10 --cpu-percent=70

للمراقبة، قم بدمج لوحات Prometheus وGrafana عبر مجموعة المراقبة المضمنة في OpenShift. يقوم ToolHive تصدير مقاييس MCP تلقائيًا مثل زمن الاستجابة، وعدد استدعاءات الأدوات، ومعدلات الأخطاء.

---

حالات الاستخدام الواقعية

1. أتمتة أنبوب المحتوى

لنفترض أنك تدير عملية تعتمد بشكل كبير على المحتوى — التسويق، التحرير، أو الوسائط. يمكنك ربط Claude بـ:

• Canva MCP: إنشاء رسومات.
• WordPress MCP: نشر منشورات المدونة.
• Buffer MCP: جدولة منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.

يمكن لـ Claude بعد ذلك إدارة حملة كاملة:

“أنشئ حملة كاملة لإطلاق منتجنا الجديد، وصمم الصور، واكتب منشورات المدونة، وجدول محتوى وسائل التواصل الاجتماعي.”

يُفعّل النموذج كل خادم MCP بالتسلسل، وتحصل على نشر متكامل عبر منصات متعددة — وكل ذلك من تلميح واحد.

2. عمليات المطورين

لفرق الهندسة، يمكن لخوادم MCP أتمتة مهام DevOps:

• GitLab MCP: إدارة طلبات الدمج.
• AWS MCP: نشر الإصدارات.
• Postgres MCP: تشغيل فحوصات الصحة.

مثال على سير العمل:

“انشر الفرع المستقر الأخير إلى البيئة التجريبية، ونفّذ تغييرات قاعدة البيانات، وأرسل حالة النشر إلى Slack.”

يُنسق Claude العملية بأكملها عبر استدعاءات MCP، ويسجل كل شيء من خلال ToolHive.

3. لوحات الذكاء التجاري

مع اتصالات MCP إلى Salesforce وGoogle Sheets وTableau، يمكن لـ Claude تجميع التقارير اليومية أو الأسبوعية تلقائيًا.

“لخص أداء المبيعات الأسبوعي حسب المنطقة وحدّث لوحة الإدارة التنفيذية.”

تستخرج الذكاء الاصطناعي البيانات، وتنفذ الحسابات، وحتى تُحدّث اللوحات البصرية — وكل ذلك بشكل مستقل.

---

نموذج أمان MCP

الأمان أمر بالغ الأهمية عندما يمكن للذكاء الاصطناعي اتخاذ إجراءات في العالم الحقيقي. يفرض MCP حدودًا صارمة:

• المصادقة المحدودة: يستخدم كل خادم MCP بيانات اعتماده الخاصة، ولا تُشارك أبدًا بين الخدمات.
• موافقة المستخدم: تتطلب كل اتصال موافقة صريحة من المستخدم.
• تسجيل الإجراءات: يتم تسجيل كل استدعاء أداة وتعقبه.
• العزل: يمكن عزل خوادم MCP في مساحات أسماء أو شبكات افتراضية.

في OpenShift، يمكنك تعزيز الأمان بشكل إضافي باستخدام التحكم في الوصول القائم على الأدوار (RBAC) وإدارة الأسرار لحماية بيانات الاعتماد.

مثال:

oc create secret generic GitHub-credentials --from-literal=token=<your_token>

ثم قم بتوصيل هذا السر في نشر MCP كما هو موضح سابقًا.

---

مراقبة وتوسيع نشرات MCP

بمجرد تشغيل خوادم MCP متعددة، ستريد ضمان توفرها وموثوقيتها.

فحوصات الحالة

حدد مستشعرات الجاهزية والحيوية في مواصفات النشر:

livenessProbe:
  httpGet:
    path: /healthz
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 15
  timeoutSeconds: 5
readinessProbe:
  httpGet:
    path: /ready
    port: 8080
  initialDelaySeconds: 5
  timeoutSeconds: 3

هذه تضمن إعادة تشغيل OpenShift التلقائي للبودات غير الصحية.

التحكم في الإصدار باستخدام ToolHive

يمكن لـ ToolHive إدارة إصدارات متعددة من خادم MCP نفسه. يمكنك نشر التحديثات تدريجيًا باستخدام النشرات التجريبية:

toolhive deploy mcp GitHub-mcp --version v1.2.0 --strategy canary --traffic 20%

هذا يسمح لك باختبار الإصدارات الجديدة دون تعطيل سير العمل في البيئة الإنتاجية.

---

التكوين المتقدم: تسلسل خوادم MCP

أحد أروع جوانب MCP هو تسلسل الأدوات — السماح للنموذج بدمج خوادم متعددة في تسلسل استدلال واحد.

مثال:

"تحقق من تقويمي لاجتماعات العملاء غدًا، واجلب أحدث مقاييس المشروع من GitHub، وأعد عرضًا تلخيصيًا في Google Slides."

خلف الكواليس، قد يستدعي Claude:

1. خادم MCP لـ Google Calendar → جلب الأحداث.
2. خادم MCP GitHub → استرجاع مقاييس المشروع.
3. خادم MCP لـ Google Slides → إنشاء عرض شرائح.

يُنفذ كل خادم MCP بشكل مستقل، ويعيد ردود JSON التي يستخدمها النموذج لتحديد الخطوة التالية.

يتيح لك ToolHive تعريف سير عمل مركبة باستخدام قوالب YAML:

workflow:
  name: daily_briefing
  steps:
    - tool: calendar-mcp.get_events
      params: { date: today }
    - tool: GitHub-mcp.get_repo_metrics
      params: { repo: org/project }
    - tool: slides-mcp.create_presentation
      params:
        title: 'Daily Briefing'
        content: '{{ previous_steps }}'

هذا النوع من التنسيق هو المكان الذي يتألق فيه MCP حقًا — حيث يحول الذكاء الاصطناعي من واجهة حوارية إلى منصة أتمتة سياقية.

---

خوادم MCP في نظام Claude البيئي

ينمو النظام البيئي المحيط بتنفيذ MCP لـ Claude بسرعة. اعتبارًا من أوائل عام 2025، هناك مئات الخوادم المتاحة:

• موجه للمطورين: GitHub, GitLab, AWS, MongoDB, PostgreSQL.

• موجه للأعمال: Slack, Notion, Airtable, Salesforce, HubSpot.

• أدوات إبداعية: Canva, Figma, YouTube, WordPress.

• البيانات الوصفية (الاسم، الإصدار، المؤلف)

• عنوان نقطة النهاية للخادم

• طريقة المصادقة (OAuth، مفتاح API، إلخ)

• الأدوات المدعومة (الوظائف)

هذا الهيكل القائم على الإضافات هو ما يدفع الموجة التالية من أتمتة الذكاء الاصطناعي. بدلاً من الانتظار للتكاملات الأصلية، يمكن للفِرق نشر أو حتى بناء خوادم MCP خاصة بها وربطها فورًا.

---

بناء خادم MCP مخصص

أحيانًا ستريد دمج نظام داخلي متخصص. إنشاء خادم MCP مخصص أمر مباشر باستخدام المواصفات المفتوحة للبروتوكول.

إليك مثال بسيط باستخدام Python و FastAPI:

from fastapi import FastAPI, Request
from pydantic import BaseModel

app = FastAPI()

class IssueRequest(BaseModel):
    repo: str
    title: str
    body: str

@app.post("/create_issue")
def create_issue(req: IssueRequest):
    # Simulated logic: create an issue in an internal tracker
    issue_url = f"https://tracker.local/{req.repo}/issues/{req.title.replace(' ', '-') }"
    return {"issue_url": issue_url}

@app.get("/schema")
def schema():
    return {
        "name": "internal-tracker-mcp",
        "tools": [{
            "name": "create_issue",
            "parameters": {"repo": "string", "title": "string", "body": "string"}
        }]
    }

قم بحاوية التطبيق، ونشره على OpenShift، وتسجيله عبر ToolHive— تمامًا مثل أي MCP آخر.

---

ToolHive: مركز التحكم لـ MCPs

يعمل ToolHive كمركز تنسيق وقابلية مراقبة لنشرات MCP. وهو يوفر:

• سجل مركزي لـ MCP (اكتشاف، تثبيت، تحديث الخوادم).
• إدارة التحكم في الوصول (من يمكنه استخدام أي أداة).
• المقاييس والتسجيل (الاستخدام، التأخير، معدلات الأخطاء).
• إدارة الإصدارات (العودة إلى الإصدارات السابقة والنشر التدريجي).

يمكن للمطورين استخدام واجهة سطر الأوامر أو الواجهة الرسومية لـ ToolHive لأداء مهام مثل:

toolhive list mcps
toolhive describe mcp GitHub-mcp
toolhive logs mcp GitHub-mcp --tail 100

ونعم — يعرض ToolHive نفسه واجهة MCP، مما يعني أنك تستطيع إدارة MCPs الخاصة بك عبر MCP. هذه هي إعادة التكرار بأفضل صورة.

---

الأثر التجاري لـ MCP

بالنسبة للشركات، لا يعني MCP فقط راحة تقنية. بل يترجم مباشرة إلى إنتاجية وعائد على الاستثمار.

يمكن للفريق الذي يستخدم Claude مع اتصالات MCP:

• أتمتة 70–80٪ من العمل المعلوماتي المتكرر.
• تقليل وقت إنشاء التقارير من ساعات إلى دقائق.
• دمج الذكاء الاصطناعي في الأنظمة الحالية دون إعادة تطوير كبيرة.
• الحفاظ على التحكم الكامل في البيانات وحدود الامتثال.

أرقام العائد على الاستثمار التي شاركها المبادرون الأوائل مذهلة — عشرات الآلاف من الدولارات توفر سنويًا عبر الأتمتة.

الأهم من ذلك، أن MCP تضع الأساس لـ الشركات المبنية على الذكاء الاصطناعي، حيث تعمل الإبداع البشري والتنفيذ الآلي في تناغم تام.

---

المستقبل المتوقع

MCP لا تزال في مراحلها الأولى، لكنها تتطور بسرعة. توقع رؤية:

• التوحيد عبر البائعين: OpenAI وAnthropic وغيرها يتجهون نحو مخططات أدوات متوافقة.
• أسواق MCP الخاصة: ستقوم الشركات باستضافة دلائل داخلية للخوادم المعتمدة.
• الذكاء الاصطناعي المدرك للسياسات: نماذج تفهم وتحترم قواعد الامتثال المؤسسي تلقائيًا.
• النشر على الحافة: خوادم MCP خفيفة تعمل على أجهزة الحافة لأتمتة في الزمن الحقيقي.

مع نضج هذا النظام البيئي، ستتلاشى الحدود تمامًا بين "مساعد الذكاء الاصطناعي" و"مشغل الذكاء الاصطناعي".

---

الاستنتاج

خوادم MCP هي الأبطال غير المعترف بهم في عصر الأتمتة الجديد للذكاء الاصطناعي. إنها تربط الفجوة بين الذكاء والعمل، وتحول نماذج اللغة من أدوات محادثة إلى منصات تشغيلية.

نشر خوادم MCP على OpenShift مع ToolHive هو أحد أكثر الطرق عملية لإدخال هذا القوة إلى بيئات المؤسسات — بأمان، وقابلية للتوسع، وبكامل قابلية المراقبة. سواء كنت تُمَكن DevOps، أو تبسيط ذكاء الأعمال، أو تنسيق سير العمل الإبداعي، فإن MCP تعطي ذكاءك الاصطناعي السياق والقدرة التي يحتاجها ليعمل حقًا.

إذا لم تبدأ بعد، ابدأ صغيرًا: نَفِّذ خادم MCP الخاص بك الأول، وصِلْه بـ Claude، وجرب. بمجرد أن ترى ما هو ممكن، لن تنظر أبدًا إلى أتمتة سير العمل بنفس الطريقة مرة أخرى.

---

إذا كنت ترغب في مزيد من التعمق مثل هذا، اشترك في نشرتنا الأسبوعية AI Infra Today — حيث نفك شفرة البنية التحتية وراء الذكاء.