خلاصه مقاله
MCP پروتکلی هوشمند و انعطافپذیر برای تعامل مدلهای زبانی با دنیای خارج است، در حالی که gRPC برای سرعت و مقیاسپذیری بالا ساخته شده. این مقاله تفاوتها، مزایا و نحوه همکاری این دو پروتکل را در سیستمهای مبتنی بر هوش مصنوعی بررسی میکند.
مقدمه
مدلهای زبانی بزرگ تنها تا زمانی که بتوانند با دادههای تازه و ابزارهای خارجی ارتباط برقرار کنند مفیدند. دو پروتکل ارتباطی MCP و gRPC این ارتباط را ممکن میکنند؛ یکی با زبان طبیعی و دیگری با سرعت بالا.
چرا هوش مصنوعی به پروتکل نیاز دارد؟
حافظه محدود و دادههای قدیمی، مانع تصمیمگیری دقیق مدلهاست. پروتکلها پلی میسازند تا مدلها بتوانند در لحظه از ابزار و پایگاهداده استفاده کنند.
مشکلات کلیدی
- پنجره زمانی کوتاه برای تحلیل متن
- وابستگی به دادههای آموزشی ثابت
- نیاز به بهروزرسانی مداوم اطلاعات
Model Context Protocol چیست؟
MCP در سال ۲۰۲۴ معرفی شد تا مدلها بدون نیاز به آموزش مجدد، ابزار جدید را بشناسند و با زبان طبیعی با آنها صحبت کنند. این پروتکل سه جزء اصلی دارد: ابزار، منابع و الگوهای پرسوجو.
ویژگیهای برجسته MCP
- کشف ابزار در زمان اجرا
- تعامل با زبان طبیعی
- نیاز به پیکربندی دستی ندارد
gRPC چیست؟
gRPC از پروتوباف برای رمزگذاری باینری و HTTP/2 برای ارسال سریع داده استفاده میکند. سرعت بالا و مقیاسپذیریاش آن را در سیستمهای پرترافیک محبوب کرده است.
نقاط قوت gRPC
- سرعت بسیار بالا با پیامهای باینری
- پشتیبانی از جریانسازی و چندنخی
- مناسب برای میکروسرویسها
تفاوت کشف ابزار
MCP توضیحات قابلفهم برای مدل میفرستد؛ مثلاً «ابزار آبوهوا». gRPC فقط امضای فنی ارائه میدهد و مدل نیاز به واسطه دارد تا بداند دقیقاً چه کاری انجام دهد.
مقایسه عملکرد
| معیار | MCP | gRPC |
|---|---|---|
| سرعت | متوسط | بسیار بالا |
| حجم پیام | متنباز و حجیم | باینری و فشرده |
| نیاز به پیکربندی | کم | زیاد |
نقش مکمل در سیستمهای هوش مصنوعی
بهترین راهکار ترکیب است: ابتدا MCP ابزار را میشناسد و سپس gRPC عملیات سنگین را با سرعت اجرا میکند. این دو رقیب نیستند، بلکه مکمل یکدیگرند.
چشمانداز آینده
MCP در مسیر هوشمندتر شدن و gRPC در مسیر سریعتر شدن است. ترکیب آنها به توسعهدهندگان اجازه میدهد سیستمهایی بسازند که هم خودکار یاد میگیرند و هم در مقیاس بالا پاسخ میدهند.