در حالی که شرکت‌های زیادی در حال تلاش برای یکپارچه‌سازی هوش مصنوعی در سیستم‌های خود هستند، پروتکلی جدید به نام Model Context Protocol یا به اختصار MCP توجه زیادی را به خود جلب کرده است. این فناوری نوظهور به عنوان یک لایه اتصال برای مدل‌های هوش مصنوعی معرفی شده، اما هنوز استاندارد رسمی به حساب نمی‌آید.
MCP در واقع تلاش می‌کند نحوه تعامل نرم‌افزارها با مدل‌های هوش مصنوعی را ساده‌تر و یکپارچه‌تر کند. به بیان ساده، این پروتکل نقش واسطه‌ای را بین سیستم‌ها و مدل‌های مختلف ایفا می‌کند تا اطلاعات به شکلی ساختاریافته و از طریق یک قالب مشخص تبادل شوند. این کار باعث می‌شود توسعه‌دهندگان راحت‌تر بتوانند مدل‌های مختلف را در نرم‌افزارهای خود پیاده‌سازی کنند، بدون اینکه نیاز باشد ساختار اطلاعات را هر بار به طور دستی تنظیم کنند.
یکی از ویژگی‌های جالب MCP آن است که قابل سفارشی‌سازی است و می‌توان آن را برای نیازهای خاص هر سازمان تنظیم کرد. با این حال، همین ویژگی ممکن است موجب وابستگی بیش از حد به این پروتکل شود؛ چرا که MCP هنوز به عنوان یک استاندارد جهانی پذیرفته نشده و چارچوب آن ممکن است در آینده تغییر کند یا با پروتکل‌های دیگر ترکیب شود.
متخصصان پیشنهاد می‌کنند که سازمان‌ها در استفاده از پروتکل MCP رویکردی هوشمندانه اتخاذ کنند. یعنی ابتدا بررسی کنند که آیا MCP در حل مسائل واقعی آن‌ها واقعاً ارزش افزوده‌ای ایجاد می‌کند یا خیر. همچنین توصیه می‌شود از وابستگی کامل به این پروتکل خودداری کرده و ساختار سیستم‌ها را طوری طراحی کنند که بتوانند در آینده به سادگی از پروتکل‌های دیگر نیز پشتیبانی کنند.
با گسترش سریع فناوری هوش مصنوعی، بعید نیست در آینده پروتکل‌های متنوع‌تری معرفی شود. از این رو، سازمان‌ها باید خود را برای یک چشم‌انداز چندپروتکلی آماده کنند. این یعنی سیستم‌های امروزی باید انعطاف‌پذیر طراحی شوند تا در صورت لزوم، به سادگی به دیگر پروتکل‌ها سازگار شوند.
در مجموع، MCP اگرچه پتانسیل خوبی برای بهبود یکپارچه‌سازی مدل‌های هوش مصنوعی دارد، اما فعلاً نباید آن را یک راه‌حل قطعی یا استاندارد نهایی دانست. در عوض، می‌توان آن را به عنوان یک ابزار آزمایشی ارزشمند در نظر گرفت که در صورت استفاده هوشمندانه، می‌تواند مسیر استفاده از AI را در سازمان‌ها هموارتر کند.
