شرح خوادم MCP: العمود الفقري الجديد للذكاء الاصطناعي لـ Claude للأتمتة الحقيقية

من وقت لآخر، يظهر بروتوكول جديد بهدوء في عالم التكنولوجيا ويغير كل شيء. Model Context Protocol (MCP) هو واحد من تلك البروتوكولات. ليس مبهرًا من الخارج، لكنه البنية التحتية الخفية التي تحول النماذج مثل Claude إلى شيء أكثر قوة بكثير من مجرد دردشة. مع خوادم MCP، يمكن لنموذج الذكاء الاصطناعي الاتصال مباشرة بتطبيقاتك، قواعد البيانات، أدوات السحابة، وأنظمة الأعمال — بشكل آمن، سياقي، وآلي.

إذا بدا ذلك غامضًا بعض الشيء، ففكر بهكذا: 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 أن تفعل. يمكنها استرداد أحداث التقويم، وتلخيص رسائل البريد الإلكتروني غير المقروءة، وإنشاء التقارير، وإرسال البيانات إلى Notion، أو حتى نشر الكود عبر GitHub — كل ذلك ضمن محادثة واحدة مستمرة.

في هذا الغوص العميق المطول، سنشرح ما هي خوادم MCP حقًا، وكيف تختلف عن واجهات برمجة التطبيقات التقليدية، وكيف يمكنك نشرها وتوسيعها في الإنتاج — تحديدًا على OpenShift باستخدام ToolHive، بيئة مطورين مصممة خصيصًا لإدارة البنية التحتية للذكاء الاصطناعي.

---

ما هو خادم MCP؟

Model Context Protocol باختصار

MCP هو اختصار لـ Model Context Protocol. إنه معيار اتصال يسمح لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs) مثل Claude أو ChatGPT بالتفاعل الآمن مع الأنظمة الخارجية. يمكنك التفكير فيه كـ منفذ USB للذكاء الاصطناعي. قم بتوصيل المحول الصحيح (خادم MCP)، وفجأة يمكن لنموذجك التحدث مع أي نظام مدعوم.

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

• GitHub MCP server يدير commits، pull requests، وissues.
• Slack MCP server يرسل رسائل أو يسترجع خيوط المحادثة.
• PostgreSQL MCP server ينفذ استعلامات SQL أو يسترجع بيانات التحليلات.
• Canva أو Figma MCP server يمكنه إنشاء أصول التصميم أو القوالب.

من وجهة نظر النموذج، يعرض كل خادم MCP مجموعة من أدوات — وظائف يمكن للنموذج استدعاؤها كجزء من عملية استدلاله. عندما تطلب من Claude "تلخيص اجتماعات هذا الأسبوع وتحديث لوحة أدوات Notion"، فإنه لا يولد النص فقط. إنه:

1. يستدعي Calendar MCP لجلب الأحداث.
2. يستدعي Notion MCP لإيجاد اللوحة الصحيحة.
3. يكتب التحديثات باستخدام استدعاءات الأدوات المهيكلة.

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

لماذا MCP مهم؟

قبل MCP، كان دمج نموذج الذكاء الاصطناعي مع سير العمل يتطلب واجهات برمجة مخصصة معقدة، ونصوص هشة، أو وسطاء من طرف ثالث. MCP يُوحّد هذه العملية، مما يجعل اتصال الذكاء الاصطناعي موديولاري وقابل للتوسيع. لهذا عدة مزايا كبيرة:

• تصميم أمني أول: خوادم MCP تقوم بالمصادقة بشكل مستقل، لذا يمكنك منح أذونات دقيقة لكل أداة.
• أتمتة قابلة للتركيب: يمكنك دمج خوادم MCP متعددة لسلسلة سير عمل معقدة.
• مرونة عبر المنصات: يمكن لنفس MCP أن تستخدم من قبل نماذج ذكاء اصطناعي مختلفة تتبع البروتوكول.
• تثبيت بنقرة واحدة: بفضل ملفات DXT (Desktop Extension)، العديد من الخوادم تُثبّت مثل إضافات Chrome.

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

---

كيف تعمل خوادم MCP

لنستعرض البنية قليلًا. كل خادم MCP يتكون من ثلاث طبقات رئيسية:

1. طبقة الاتصال – تتعامل مع الاتصال بين LLM والـ API الخارجي.
2. طبقة تعريف المخطط – تحدد مخطط الأداة (الوظائف المتاحة، المعلمات، وأنواع البيانات) التي يمكن للنموذج الوصول إليها.
3. طبقة التنفيذ الزمني – تنفذ الإجراءات المطلوبة، تتعامل مع المصادقة، وتعيد نتائج مهيكلة.

هنا 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 Claude هذا المخطط، يعرف أنه يمكنه استدعاء create_issue أو get_pull_requests تمامًا كما يفعل المطور عند استدعاء دالة. يستخدم النموذج الاستدلال لتحديد متى يستدعي أداة ويمرر المعلمات الصحيحة.

---

نشر خوادم MCP على OpenShift

الآن للجزء العملي. نشر خادم MCP ليس صعبًا بشكل خاص، لكن القيام بذلك بشكل صحيح — بالمقياس الكبير، بأمان، ومع قابلية مراقبة جيدة — يتطلب الحرص. OpenShift منصة ممتازة لهذا لأنها تدمج تنسيق Kubernetes مع أدوات من الدرجة المؤسسية لأحمال العمل بالذكاء الاصطناعي.

لماذا OpenShift؟

Red Hat OpenShift توفر:

• تنسيق مخصص للحاويات لتشغيل خوادم MCP كخدمات دقيقة.
• أنابيب CI/CD المدمجة للنشر التلقائي.
• تكامل شبكة الخدمات لتأمين التواصل بين الخدمات.
• إدارة الأسرار عبر أسرار Kubernetes أو HashiCorp Vault.
• أدوات المطورين مثل ToolHive لإدارة نشر خدمات الذكاء الاصطناعي.

هذه تجعلها مثالية لاستضافة عدة خوادم MCP عبر بيئات (dev, staging, prod) مع الحفاظ على كل شيء قابل للمراجعة وقابل للتوسع.

الخطوة 1: تغليف خادم MCP في حاويات

ابدأ بتغليف خادم MCP الخاص بك. معظم خوادم MCP مبنية على Node.js أو Python. هنا مثال لملف Dockerfile لخادم MCP GitHub المبني على Node.js:

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

بناء ورفع الصورة:

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

الخطوة 2: إنشاء نشر OpenShift

عندما تصبح الصورة جاهزة، حدد 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 يُشغّل خادم MCP الخاص بك كخدمة مُحَوَّاة داخل OpenShift.

الخطوة 3: عرض الخدمة وتأمينها

للسماح لـ Claude (أو نموذج آخر) بالوصول إلى خادم MCP الخاص بك، ستحتاج إلى عرضه بأمان.

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

ستصبح نقطة نهاية MCP متاحة الآن عند اسم المضيف المحدد مع تمكين HTTPS.

الخطوة 4: تسجيل خادم MCP مع ToolHive

ToolHive هي منصة مطوري Red Hat لإدارة أدوات الذكاء الاصطناعي وخوادم MCP. يمكنك تسجيل خادم MCP باستخدام CLI:

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 الصحة، وإدارة التحديثات، والرجوع إلى الإصدارات السابقة تلقائيًا.

---

إدارة خوادم MCP المتعددة في التجمع

في معظم السيناريوهات العملية، ستقوم بنشر خوادم MCP متعددة — واحدة لكل نظام خارجي. OpenShift يجعل من السهل إدارتها ضمن مساحة اسم واحدة وتطبيق سياسات مشتركة.

مثال: بنية نشر MCP متعددة

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

يعمل كل خادم MCP كوحدة خاصة به مع تمكين التحجيم التلقائي. يتواصل وحدة تحكم ToolHive معها عبر الخدمات الداخلية، مما يضمن اتصالًا آمنًا وتسجيلًا مركزيًا.

التحجيم التلقائي وقابلية المراقبة

يمكنك إعداد قواعد التحجيم 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 و Grafana عبر مجموعة المراقبة المدمجة في OpenShift. تقوم ToolHive تصدير تلقائيًا مقاييس MCP مثل زمن الاستجابة، وعدد استدعاءات الأدوات، ومعدلات الأخطاء.

---

حالات استخدام عملية

1. أتمتة خط أنابيب المحتوى

لنفترض أنك تدير عملية كثيفة المحتوى — تسويق، تحرير، أو وسائط. يمكنك ربط Claude بـ:

• Canva MCP: إنشاء رسومات.
• WordPress MCP: نشر مدونات.
• Buffer MCP: جدولة منشورات اجتماعية.

يمكن لـ Claude بعد ذلك إدارة حملة كاملة:

“أنشئ حملة كاملة لإطلاق المنتج الجديد، وصمم الرسومات، واكتب مدونات، وجدولة محتوى وسائل التواصل الاجتماعي.”

يقوم النموذج بتنشيط كل خادم MCP بالترتيب، وتحصل على نشر متعدد المنصات بالكامل — كل ذلك من موجه 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 للسيرورة:

“قم بنشر الفرع المستقر الأخير إلى البيئة التخزينية، وقم بتشغيل هجرات قاعدة البيانات، ونشر حالة النشر إلى Slack.”

يقوم Claude بتنسيق العملية بالكامل عبر استدعاءات MCP، مع تسجيل كل شيء عبر ToolHive.

3. لوحات المعلومات الخاصة بالذكاء التجاري

بفضل اتصالات MCP مع Salesforce و Google Sheets و Tableau، يمكن لـ Claude إعداد تقارير يومية أو أسبوعية تلقائيًا.

“لخص أداء المبيعات الأسبوعي حسب المنطقة وقم بتحديث لوحة المعلومات التنفيذية.”

يقوم الذكاء الاصطناعي باستخراج البيانات، وإجراء الحسابات، وحتى تحديث لوحات المعلومات المرئية — كل ذلك بشكل مستقل.

---

نموذج أمان MCP

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

• المصادقة المحدودة: يستخدم كل خادم MCP بيانات اعتماد API الخاصة به، ولا تُشارك عبر الخدمات.
• موافقة المستخدم: يتطلب كل اتصال موافقة صريحة من المستخدم.
• تسجيل الإجراءات: يتم تسجيل كل استدعاء أداة ويمكن تتبعه.
• العزل: يمكن عزل خوادم MCP في مساحات أسماء أو شبكات افتراضية.

في OpenShift، يمكنك تعزيز الأمان أكثر 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 وتحجيم نشرات MCP

عندما تشغل عدة خوادم MCP، ستحتاج إلى ضمان توفرها وموثوقيتها.

فحوصات الصحة

حدد فحوصات 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 تلقائيًا لل_Pods_ غير الصحية.

التحكم في الإصدارات مع ToolHive

يمكن لـ ToolHive إدارة إصدارات متعددة لنفس خادم MCP. يمكنك نشر التحديثات تدريجيًا باستخدام النشر الكناري:

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

هذا يسمح لك باختبار الإصدارات الجديدة دون تعطيل سير العمل الإنتاجي.

---

التكوين المتقدم: سلسلة خوادم MCP

أحد أبرز جوانب MCP هو تسلسل الأدوات—السماح للنموذج بدمج عدة خوادم في تسلسل استدلال واحد.

مثال:

“تحقق من تقويمي لاجتماعات العملاء غدًا، واستخرج أحدث مقاييس المشروع من GitHub، وأعد عرضًا تلخيصيًا في Google Slides.”

خلف الكواليس، قد يستدعي Claude:

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

يقوم كل خادم MCP بالتنفيذ بشكل مستقل، ويعيد استجابات JSON يستخدمها النموذج لتحديد الخطوة التالية.

يتيح لك ToolHive تعريف سير العمل المركب 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 يبرز فيه MCP حقًا—تحويل الذكاء الاصطناعي من واجهة حوارية إلى منصة أتمتة سياقية.

---

خوادم MCP في نظام Claude البيئي

يتوسع النظام البيئي حول تنفيذ MCP في Claude بسرعة. اعتبارًا من أوائل عام 2025، هناك مئات الخوادم المتاحة:

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

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

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

• البيانات الوصفية (الاسم، الإصدار، المؤلف)

• عنوان URL لنقطة النهاية للخادم

• طريقة المصادقة (OAuth، مفتاح API، إلخ)

• الأدوات المدعومة (الوظائف)

هذا الهيكل المشابه للإضافات هو ما يدفع موجة الأتمتة التالية للذكاء الاصطناعي. بدلاً من الانتظار للتكاملات الأصلية، يمكن للفرق نشر أو حتى بناء خوادم MCP الخاصة بهم وربطها فورًا.

---

بناء خادم MCP مخصص

أحيانًا تريد دمج نظام داخلي متخصص. إنشاء خادم MCP مخصص سهل باستخدام مواصفات البروتوكول المفتوحة.

هنا مثال بسيط بلغة Python باستخدام 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 بوضعه في حاوية، ونشره على OpenShift، وسجله عبر ToolHive—مثل أي MCP آخر.

---

ToolHive: مركز التحكم لـ MCPs

ToolHive تعمل كمركز للتنسيق والرصد لـ نشرات MCP. تقدم:

• سجل MCP مركزي (اكتشف، ثبت، وحدّث الخوادم).
• إدارة التحكم في الوصول (من يمكنه استخدام أي أداة).
• المقاييس والسجلات (الاستخدام، زمن الاستجابة، معدلات الأخطاء).
• إدارة الإصدارات (الرجوع والنشر الكانياري).

يمكن للمطورين استخدام CLI أو UI لـ ToolHive لتنفيذ مهام مثل:

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

ونعم—ToolHive نفسها تعرض واجهة MCP، بمعنى أنك يمكنك إدارة MCPs الخاصة بك عبر MCP. هذه هي أروع حالة من التكرار.

---

الأثر التجاري لـ MCP

بالنسبة للشركات، MCP لا تعني فقط الراحة التقنية. إنها تتحول مباشرة إلى إنتاجية وعائد استثمار (ROI).

يمكن لفريق يستخدم Claude مع اتصالات MCP أن:

• 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 عائد الاستثمار التي شاركها المبتكرون الأوائل مذهلة—عشرات الآلاف من الدولارات توفر سنويًا عبر الأتمتة.

الأهم من ذلك، MCP تُرسي الأساس لـ الشركات الأصلية للذكاء الاصطناعي، حيث تعمل الإبداع البشري والتنفيذ الآلي بشكل متناغم.

---

النظرة المستقبلية

MCP لا يزال في مراحله الأولى، لكنه يتطور بسرعة. تتوقع أن ترى:

• التوحيد بين البائعين: OpenAI، Anthropic، وغيرهم يتوحدون نحو مخططات أدوات متوافقة.
• أسواق MCP الخاصة: الشركات ستستضيف دلائل داخلية للخوادم المعتمدة.
• ذكاء اصطناعي واعٍ بالسياسات: نماذج تفهم وتحترم قواعد الامتثال المؤسسي تلقائيًا.
• نشرات الحافة: خوادم MCP خفيفة تعمل على أجهزة الحافة لأتمتة الوقت الحقيقي.

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

---

الخاتمة

خوادم MCP هي الأبطال غير المعروفين لعصر أتمتة الذكاء الاصطناعي الجديد. إنها تسد الفجوة بين الذكاء والعمل، وتحول نماذج اللغة من أدوات محادثة إلى منصات تشغيلية.

نشر خوادم MCP على OpenShift باستخدام ToolHive هو أحد أكثر الطرق عملية لإدخال هذه القدرة إلى بيئات المؤسسات—بأمان، وبقابلية للتوسع، وبمراقبة كاملة. سواء كنت تقوم بأتمتة DevOps، أو تبسيط ذكاء الأعمال، أو تنسيق سير العمل الإبداعي، فإن MCP تعطي ذكاءك الاصطناعي السياق والقدرة التي يحتاجها ليكون فعالًا حقًا.

إذا لم تفعل ذلك بعد، ابدأ صغيرًا: نشر خادم MCP الأول، وربطه بـ Claude، واختبر. بمجرد أن ترى ما هو ممكن، لن تنظر إلى أتمتة سير العمل بنفس الطريقة مرة أخرى.

---

إذا أردت المزيد من التحليلات المتعمقة مثل هذه، اشترك في نشرتنا الإخبارية الأسبوعية AI Infra Today—حيث نكشف البنية التحتية وراء الذكاء.