تصوير كشفت جوجل عن خادم بروتوكول سياق النموذج (MCP) لمنصة Data Commons الخاصة بها. يتيح خادم MCP للمطورين وأنظمة الذكاء الاصطناعي الوصول إلى مجموعات البيانات المتاحة للجمهور باستخدام اللغة الطبيعية.
تضم منصة "Data Commons" بيانات التعداد السكاني، ومجموعات بيانات المناخ، وإحصاءات من هيئات مثل الأمم المتحدة. وتهدف هذه الأداة إلى تسهيل دمج البيانات عالية الجودة في مسارات تدريب الذكاء الاصطناعي وتطبيقاته.
خادم MCP من جوجل للحد من الهلوسة الناتجة عن الذكاء الاصطناعي
تم إطلاق منصة "Data Commons" في عام 2018 لتوحيد مجموعات البيانات العامة من المنظمات الدولية والمصادر الحكومية والإدارات المحلية. وقد شكّل الوصول إلى هذه البيانات تحديًا يتطلب خبرة فنية متخصصة. إلا أن إطلاق خادم MCP سهّل على المطورين ووكلاء الذكاء الاصطناعي الاستعلام عن هذه البيانات باستخدام اللغة الطبيعية، مما وسّع نطاق الوصول إليها لأنظمة الذكاء الاصطناعي والمستخدمين.
هل تتمنى أن تجد بسهولة إجابات لأكثر أسئلة بياناتك تعقيدًا أو أن تُنشئ خططًا تسويقية من بياناتك؟ خادم MCP الجديد لدينا يربط بيانات GA الخاصة بك مباشرةً بأنظمة إدارة التعلم مثل Gemini، مما يجعل ذلك ممكنًا.
في غضون ٨ دقائق فقط، @matt_landers يرشدك pic.twitter.com/sw9vDM5Vbs
— جوجل أناليتكس (@googleanalytics) ١٩ سبتمبر ٢٠٢٥
وحتى اليوم، تم تدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي على محتوى ويب غير موثق، مما يزيد من المخاطر التي توصف بأنها هلوسة عند دمجها مع الميل إلى ملء الفراغات لتوليد مخرجات، وفقًا لدراسة أجرتها جامعة كورنيل.
أكدت جوجل أن إطلاق خادم MCP مصمم لتوفير مجموعات بيانات موثوقة وقابلة للتحقق، تُغذي أنظمة الذكاء الاصطناعي بمعلومات من العالم الحقيقي. وبذلك، ستتمكن مسارات التدريب والتطبيقات العملية الأخرى من استخدام البيانات المتاحة للعموم، مثل بيانات التعداد السكاني وإحصاءات المناخ، بطريقة أسهل وأكثر موثوقية.
"يسمح لنا بروتوكول سياق النموذج باستخدام ذكاء نموذج اللغة الكبير لاختيار البيانات الصحيحة في الوقت المناسب، دون الحاجة إلى فهم كيفية نمذجة البيانات وكيفية عمل واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بنا."
- بريم راماسوامي، رئيس قسم بيانات جوجل كومنز
ظهرت أداة بروتوكول سياق النموذج (MCP) لأول مرة في نوفمبر 2024 من قِبل شركة أنثروبيك كمنصة مفتوحة المصدر لتوفير إطار عمل لأنظمة الذكاء الاصطناعي للوصول إلى البيانات المنظمة من مصادر متعددة، بما في ذلك مستودعات المحتوى وأدوات الأعمال وبيئات التطبيقات. ومنذ إطلاقها، اعتمدت كبرى الشركات الناشئة في مجال الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك أوبن إيه آي ومايكروسوفتوجوجل، هذه الأداة لربط نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات الخارجية.
على عكس الشركات الأخرى التي اختبرت أداة MCP مباشرة مع نماذجها، قام فريق Data Commons التابع لشركة Google بدمج المعيار مباشرة في منصته، مما أدى إلى خادم MCP مخصص مفتوح الآن للمطورين.
أصبح خادم MCP متاحًا الآن للمطورين
كما عقدت جوجل شراكة مع حملة ONE، وهي منظمة غير ربحية تركز على الصحة العامة والفرص الاقتصادية في أفريقيا، لبناء أداة One Data Agent.
باستخدام خادم Data Commons MCP، تستفيد الأداة من مجموعات بيانات متعددة من قطاعي الصحة والتمويل بلغة بسيطة. وكشف راماسوامي أن هذا التعاون ساهم في تسريع عملية التطوير، حيث سبق للمنظمة غير الربحية أن جربت MCP على خادمها الخاص قبل التواصل مع جوجل.
أكدت شركة محركات البحث أن خادم MCP متوافق مع أي نموذج لغوي كبير (LLM)، ومنحت المطورين الإذن بتجربة استخدام وكيل تجريبي في مجموعة أدوات تطوير الوكلاء (ADK) من جوجل، المتوفرة على Colab Notebook. وأضافت الشركة أنه يمكن الوصول إلى خادم MCP عبر واجهة سطر أوامر Gemini أو أي عميل متوافق مع MCP باستخدام حزمة PyPl.
سيساهم إطلاق جوجل الأخير في تقليل الاعتماد على البيانات غير الموثقة عبر الإنترنت، وتحسين موثوقية أنظمة الذكاء الاصطناعي، وتمكين الباحثين والمؤسسات من دمج البيانات الموثوقة بسهولة أكبر. وقد أُتيح خادم MCP للمطورين حول العالم كمصدر مفتوح للتجربة.
OpenAI نشرت دليلها الخاص حول بناء خوادم MCP لـ ChatGPT وتكاملات API، مما يتيح للمطورين توسيع نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر بيانات جديدة.
أوضح الدليل طرق إنشاء خادم MCP عن بُعد باستخدام لغة بايثون وFastMCP، مع أمثلة على التكامل مع روبوت الدردشة OpenAI. كما سلطت OpenAI الضوء على مخاطر استخدام خوادم MCP مخصصة، بما في ذلك الخوادم الخبيثة التي قد تحث على حقن برامج لسرقة المعلومات الحساسة، وحثت المطورين على توخي الحذر الشديد أو الاتصال فقط بالخوادم الموثوقة أو الرسمية.
