ظهور پروتکل Model Context Protocol (MCP) راهی استاندارد به ایجنتهای هوش مصنوعی و مدلهای زبانی بزرگ (LLMها) داده تا با ابزارهای خارجی، APIها و منابع داده خارجی ارتباط برقرار کنند. در تئوری، این پروتکل مشکل یکپارچهسازیهای پراکنده و کانکتورهای سفارشی را که پذیرش واقعی ایجنتها را کند کرده بود، حل میکند. یک پروتکل تمیز باید به معنای تعاملپذیری روان باشد.
اما در عمل شاهد الگوهای خاصی از تکهتکه شدن (fragmentation) هستیم. هر سرور MCP به صورت ایزوله اجرا میشود. ایجنتها مجبورند چندین اتصال را مدیریت کنند و شرکتها کنترل کمی بر کشف (discovery)، حاکمیت (governance) و قابلیت مشاهده (observability) دارند. از نظر امنیتی هم هیچ نقطه مرکزی برای اعمال سیاستها یا ممیزی استفاده وجود ندارد. انگار اکوسیستم در معرض خطر تکرار همان شلوغی و آشفتگی است که قبل از ظهور گیتویهای API شاهدش بودیم.
گیتوی MCP به عنوان یک نقطه انتهایی یکپارچه عمل میکند و میتواند ترافیک MCP را مسیریابی، ایمنسازی و نظارت کند. این گیتوی میتواند همان نظم و انضباطی را که گیتویهای API برای میکروسرویسها آوردند، به ایجنتهای هوش مصنوعی بیاورد.
در حال حاضر چندین گیتوی متنباز و آماده سازمانی در حال رقابت هستند تا استاندارد گیتوی MCP را تعریف کنند. در این مقاله به برخی از گیتویهای MCP موجود و ویژگیهایشان نگاه میکنیم و همچنین ضرورت وجود لایه آنالیتیکس اختصاصی که در کنار گیتوی کار میکند را بررسی میکنیم تا شرکتها بتوانند نقشه راه هوش مصنوعی خود را محقق کنند.
پروتکل زمینه مدل (MCP) چیست؟
گیتوی MCP قطعهای از زیرساخت است که به عنوان یک صفحه کنترل مرکزی (control plane) عمل میکند تا ایجنتهای هوش مصنوعی را به صورت امن، قابل اعتماد و مطابق با ایدئوم پروتکل به اکوسیستم رو به رشد سرورهای MCP متصل کند. این گیتوی یک نقطه انتهایی واحد ارائه میدهد که کشف، امنیت و مدیریت ترافیک MCP را ساده میکند.
به لطف گیتوی MCP، یک ایجنت دیگر نیازی به باز کردن اتصال مستقیم به هر ابزار مورد نیاز خود ندارد. در عوض، گیتوی سرورهای امن و مورد اعتماد را زیر یک نقطه ورودی قابل آدرسدهی تجمیع میکند و ایجنت فقط به آن متصل میشود.
میتوانیم گیتویهای API سنتی و گیتویهای MCP را در پنج بعد مقایسه کنیم:
| بعد | گیتوی API سنتی | گیتوی MCP |
|---|---|---|
| مصرفکننده اصلی | اپلیکیشنهای تحت کنترل انسان و سرویسهای بکاند | ایجنتهای هوش مصنوعی، دستیارهای هوش مصنوعی، مدلهای زبانی بزرگ |
| منطق مسیریابی | مسیر، هدرها و متادیتای استاندارد درخواست | نیت معنایی، زمینه ایجنت و ساختار وظیفه |
| پروتکل | HTTP، REST؛ گاهی gRPC | پشتیبانی بومی از MCP (JSON-RPC) برای تعامل استاندارد ایجنت-به-ابزار |
| مدیریت حالت | عمدتاً بدون حالت (stateless) | میتواند زمینه را در جریانهای کاری چندمرحلهای حفظ کند؛ امکان کش کردن خروجی ابزارها |
| نقش ارکستراسیون | حداقل؛ هر درخواست ایزوله است | میتواند انتخاب ابزار، زنجیرهسازی یا ترکیب نتایج را ارکستراسیون کند |
چرا به درگاه MCP نیاز دارید؟
گیتوی MCP مزایای قانعکنندهای به همراه دارد و مشکلاتی را حل میکند که پذیرش استاندارد هوش مصنوعی از طریق MCP را مختل کردهاند.
۱. مدیریت متمرکز دسترسی و سیاستها
شرکتها برای توانمندسازی جریانهای کاری ایجنت خود سرورهای MCP بیشتری را به کار میگیرند. بدون گیتوی، هر ایجنت باید چندین اتصال مستقیم را مدیریت کند که به سرعت غیرقابل تحمل میشود. نتیجه امنیت پراکنده، یکپارچهسازیهای تکراری و کاهش دید بر استفاده است. گیتوی متمرکز این مشکلات را با عمل کردن به عنوان یک نقطه دسترسی واحد حل میکند. دیگر نیازی به پیادهسازی احراز هویت، مجوزدهی و محدودیت نرخ در هر ابزار نیست؛ این سیاستها در گیتوی اعمال میشوند. همچنین اضافه کردن سرورهای جدید و رعایت الزامات انطباق در محیطهای حساس مانند مالی یا بهداشت بسیار سادهتر میشود.
۲. پایهای برای قابلیت مشاهده و نظارت
گیتویهای MCP مسیرهای ترافیک بین ایجنت و ابزار را استاندارد میکنند و در نتیجه جریان تلهمتری یکنواخت ایجاد میشود. هر فراخوانی (موفق، ناموفق یا دوباره امتحان شده) از یک ایست بازرسی واحد عبور میکند. بنابراین گزارشهای قابل اعتمادی از الگوهای استفاده، عملکرد و عوامل هزینه به دست میآید. خود گیتویها آنالیتیکس پیشرفته ارائه نمیدهند، اما داده خام را فراهم میکنند و یکپارچهسازی با پلتفرمهایی مانند Moesif را آسانتر و قدرتمندتر میکنند.
۳. مقیاسپذیری و قابلیت اطمینان
استفاده در سیستمهای هوش مصنوعی عاملمحور میتواند به طور غیرقابل پیشبینی افزایش یابد. یک ایجنت برای تکمیل یک وظیفه ممکن است صدها فراخوانی ابزار ایجاد کند. گیتوی با استراتژیهایی مانند تعادل بار، کش و صف درخواست این نیازها را مدیریت میکند و از تبدیل شدن سرورهای MCP به گلوگاه جلوگیری میکند.
۴. ترکیبپذیری و نوآوری
شاید مهمترین نقش استراتژیک گیتوی MCP، فعال کردن ترکیبپذیری (composability) باشد. چون اتصالات مستقیم را انتزاعی میکند، شرکتها میتوانند سرورهای MCP مختلف (داخلی، فروشندهای یا متنباز) را در یک رابط یکپارچه ترکیب کنند. این کار اصطکاک بین توسعهدهندگان را کاهش میدهد و به ایجنتها اجازه میدهد جریانهای کاری پیچیده چندمرحلهای را بدون یکپارچهسازیهای شکننده نقطهبهنقطه انجام دهند.
مهمترین درگاههای MCP در سال ۲۰۲۵
WSO2
با استفاده از API Manager و پلتفرم SaaS Bijira، امکان ایجاد، کشف و مدیریت سرورهای MCP از یک کنترل پنل واحد فراهم میشود. میتوان سرور MCP را از OpenAPI، API موجود یا بهعنوان پروکسی سرور موجود ایجاد کرد.
Docker MCP Gateway
درگاه MCP داکر یک راهکار متنباز و آماده برای تولید است که سرورهای MCP را در کاتالوگ Docker مدیریت میکند و از یکپارچهسازی با اپلیکیشنهای کانتینری پشتیبانی میکند.
Solo.io Agent Gateway
درگاه Agent Gateway متنباز برای ارتباط عامل به عامل و عامل به ابزار، با ارائه یک نقطه دسترسی واحد برای تمام backendها، اعم از سرورهای MCP یا دیگر عاملها.
Kong AI Gateway
گسترش AI Gateway برای پشتیبانی از سرورهای MCP و اعمال حاکمیت، نظارت و کنترل دسترسی روی ابزارهای هوش مصنوعی.
Tyk AI Studio
امکان در معرض قرار دادن APIها و ابزارهای داخلی به عاملهای هوش مصنوعی و تبدیل APIها به سرورهای MCP با کنترل دسترسی.
IBM ContextForge MCP Gateway
یک پروژه متنباز اولیه با امکان ثبت و فدراسیون سرورها، تبدیل REST به MCP و پشتیبانی از محیطهای چندابزاری.
Microsoft MCP Gateway
-
نسخه متنباز برای مسیریابی و کنترل سرورهای MCP در محیط Kubernetes
-
Azure API Management بهعنوان درگاه احراز هویت و امنیت سرورهای MCP
Lunar MCPX
یک راهکار جامع برای مدیریت، امنیت و ارکستراسیون سرورهای MCP و ابزارهای سازمانی، با نسخه متنباز و تجاری.
| درگاه | نوع ارائه | تمرکز اصلی | کاربرد ایدهآل |
|---|---|---|---|
| WSO2 | متنباز و سازمانی | مدیریت کامل چرخه عمر سرورهای MCP | نمونهسازی و ارزیابی کاربردها، یا محیط سازمانی |
| Docker MCP Gateway | متنباز و آماده سازمانی | نقطه دسترسی یکپارچه برای سرورهای MCP | سازمانهایی که از Docker استفاده میکنند |
| Solo.io Agent Gateway | متنباز | دادهپردازی برای ارتباط عاملها | سازمانهایی که میخواهند دسترسی AI را مدیریت کنند |
| Tyk AI Studio | تجاری | یکپارچهسازی و کنترل استفاده از AI | در معرض قرار دادن APIها و ابزارها به عاملها |
| IBM ContextForge | متنباز | نقطه دسترسی یکپارچه و فدراسیون REST و MCP | ارزیابی استفاده در محیطهای هیبرید |
| Microsoft | متنباز و تجاری | مسیریابی و کنترل سرورهای MCP در Kubernetes | نمونهسازی یا سازمانهای استفادهکننده از Azure |
| Lunar MCPX | رایگان و تجاری | ارکستراسیون، امنیت و مدیریت سرورهای MCP | سازمانهای بزرگ با سیستمهای پیچیده |
اهمیت تحلیل و پایش برای درگاههای MCP و هوش مصنوعی عاملمحور
گیتویها مشکل عملیاتی مدیریت ابزارهای سازگار با MCP را حل میکنند، اما برای ساخت سیستمهای هوش مصنوعی قابل اعتماد و مقرونبهصرفه به پلتفرمی مانند Moesif نیاز است که فراتر از تلهمتری و لاگهای اولیه برود:
- درک رفتار ایجنت در مقیاس بزرگ
- ارتباط هزینههای سرور MCP با نتایج واقعی کسبوکار
- بهینهسازی مداوم بر اساس داده
- نظارت و هشدار بلادرنگ
نتیجهگیری
گیتویهای MCP به سرعت به یکی از اجزای اصلی زیرساخت هوش مصنوعی سازمانی تبدیل شدهاند. با گسترش سیستمهای هوش مصنوعی عاملمحور از طریق استاندارد MCP، به سیستمی نیاز داریم که در برابر رفتار غیرقابل پیشبینی ایجنتها فرو نپاشد. بدون گیتوی، هر ابزار جدید بار عملیاتی ایجاد میکند و بدون آنالیتیکس مناسب، رشد غیرممکن است چون هیچ دادهای برای تصمیمگیری وجود ندارد.
