نسخه‌بندی API
«اتفاق افتاد، اسکات. یک سرور MCP که در یکی از جریان‌های کاری‌ام استفاده می‌کنم، یک تغییر شکست‌خور API منتشر کرد و کل جریان کاری‌ام از کار افتاد.» اسکات فاینبرگ با این یک جمله، مشکلی اساسی را روشن می‌کند که هیجان پیرامون پروتکل زمینه مدل (MCP) اساساً نادیده گرفته است: نسخه‌بندی API.
APIها دائماً تغییر می‌کنند، این کارکرد آنهاست. در حالی که تلاش‌های زیادی برای نسخه‌بندی API به منظور ردیابی این تغییرات در طول زمان انجام شده، این تلاش هنوز به فضای MCP نرسیده است. وقتی ابزاری MCP که یک API را پوشش می‌دهد، در عرض ماه‌ها یا هفته‌ها منسوخ می‌شود، بافت همبندی که MCP ارائه می‌دهد می‌تواند به سرعت به یک مشکل تبدیل شود.
امروز، به این مشکل عمیق می‌پردازیم. بررسی می‌کنیم چه چیزی فرآیند MCP را به ویژه در برابر این مسئله آسیب‌پذیر می‌کند، و راه‌حل‌هایی برای کاهش آن ارائه می‌دهیم. همچنین برخی رویکردهای بلندمدت برای حل این مشکل در مقیاس را در نظر می‌گیریم.
چه چیزی نسخه‌بندی را برای MCP بدتر می‌کند
برای خوانندگانی که مدت‌هاست در حوزه API فعالیت دارند، این ممکن است مشکلی به نظر برسد که قبلاً به طور گسترده بحث شده است. در ارزش نسخه‌بندی API اختلاف نظر زیادی وجود ندارد. با این حال، نسخه‌بندی API در مورد سرورهای MCP بحثی حل‌شده نیست. واقعیت این است که تعاملات API عامل‌محور در برخی جنبه‌های کلیدی با ادغام‌های API سنتی متفاوت هستند.
ابتدا، کلاینت‌های MCP همیشه رسمی نیستند. مصرف عامل‌محور بسیار سریع‌تر از نوآوری‌های گذشته تکامل یافته، و نتیجه این است که برخی از محبوب‌ترین پیاده‌سازی‌های MCP ابزارهای متن‌باز غیررسمی هستند. این بدان معناست که کلاینت‌های MCP همیشه تضمین نمی‌کنند که به طور تمیز با ساختارهای API و انتظارات توسعه پروژه والد همخوانی داشته باشند.
MCP همچنین کوپلینگ را به طور قابل توجهی افزایش می‌دهد، علی‌رغم انقلاب میکروسرویس API که بر مصرف و استفاده جداسازی‌شده تمرکز دارد. اگر یک جریان کاری به شدت به نسخه خاصی از API از طریق پیاده‌سازی خاص MCP وابسته باشد، این کوپلینگ می‌تواند حتی تغییرات کوچک را به شکست منطق پایین‌دستی منجر کند.
مصرف عامل‌محور نیز در مقایسه با ادغام API استاندارد بسیار نابالغ است. اکثر مدل‌های زبان بزرگ (LLMها) و عامل‌ها هنوز به طور کامل مجهز به شناسایی و اصلاح تغییرات معنایی ظریف در نقاط انتهایی و پاسخ‌ها نیستند. در حالی که این با گذشت زمان بهتر می‌شود، MCPها در حال حاضر به عنوان فناوری بسیار بالغ‌تری پذیرفته می‌شوند، در حالی که در واقع اغلب در زمینه حکومت داده و استانداردهای توسعه عقب هستند.
در نهایت، سیستم‌های هوش مصنوعی MCP برخی عناصر کاملاً متضاد را به سیستم وارد می‌کنند. نسخه‌بندی API سنتی فرض می‌کند کلاینت‌های پایدار، اما MCP و عامل‌های هوش مصنوعی اغلب ناپایدار و غیرقطعی هستند، با جریان‌های خودمختار جدید که در لحظه ایجاد می‌شوند. سیستم‌های سنتی همچنین تمایل دارند نظارت انسانی در طول ادغام را فرض کنند. در مقابل، عامل‌ها به ندرت نظارت در آن سطح دارند، و وقتی دارند، معمولاً «انسان در حلقه» است نه «انسان کنترل‌کننده».
حل پاشنه آشیل (Resolving the Achilles Heel)
این مشکل عمدتاً از این واقعیت ساده ناشی می‌شود که MCPها سریع‌تر از تکامل‌شان پذیرفته می‌شوند. استاندارد MCP هنوز به سطح کنترل نسخه‌بندی لازم برای استفاده مؤثر نرسیده است.
خبر خوب این است که حل این مشکل کاملاً به انتظارات و سیستم‌های خودتان بستگی دارد. به عبارت دیگر، این مشکل راه‌حل استانداردی ندارد، و بنابراین می‌توانید به راحتی راه‌حل خود را پیاده‌سازی کنید.
برای ارائه پایه‌ای پایدار برای این راه‌حل‌ها، به برخی بهترین شیوه‌ها برای اطمینان از رویکردهای نسخه‌بندی MCP به API می‌پردازیم.
معرفی اعتبارسنجی قوی قرارداد API
یکی از ساده‌ترین راه‌ها برای ارائه‌دهندگان جلوگیری از شکست در جریان‌های کاری MCP، اعتبارسنجی قراردادهای API در مراحل اولیه و مکرر است. این با استانداردسازی تعاریف API شروع می‌شود. معمولاً با استفاده از چیزی مانند مشخصات OpenAPI. در حالت ایده‌آل، این باید با پین کردن نسخه همراه باشد — اگر کلاینت شما بر اساس v1.2.0 مشخصات OpenAPI کار می‌کند، باید هر چیزی فراتر از آن را به عنوان تغییر بالقوه در نظر بگیرید، نه تضمین.
همچنین باید تشخیص تغییرات شکست‌خور را در سراسر خط لوله CI/CD اعمال کنید. این به معنای افزودن مراحل اعتبارسنجی قرارداد به بیلدها است که به طور خودکار تغییرات اسکیما را تشخیص می‌دهند، و وقتی سازگاری در خطر است، بیلد را شکست می‌دهند. فیلدهای جدید الزامی، نقاط انتهایی حذف‌شده، یا فرمت‌های پاسخ تغییر یافته همه می‌توانند به تغییرات شکست‌خور بین API و MCP شما منجر شوند، و در نتیجه قابلیت استفاده فرو می‌پاشد.
در زمینه سیستم‌های MCP، تست قوی اولین خط دفاع شما خواهد بود. در اصل، این یک استراتژی دفاع لایه‌ای ایجاد می‌کند که ابتدا جریان API به MCP را تعریف می‌کند تا معکوس را کنترل کند.
در نظر گرفتن لایه‌های آداپتور برای کلاینت‌های MCP
راه‌حل عالی دیگر، پذیرش لایه‌های آداپتور است. کلاینت‌های MCP نباید مستقیماً به APIهای بالادستی متصل شوند — این کوپلینگ محکم همان چیزی است که باعث فروپاشی جریان‌های کاری در لحظه تغییر شکل API می‌شود. در عوض، اگر با ذهنیت انتزاعی در ذهن معماری کنید، می‌توانید به راحتی از این فروپاشی جلوگیری کنید.
با پیاده‌سازی یک پراکسی یا لایه میانی بین عامل و سرویس بالادستی، می‌توانید پاسخ‌ها را نرمال کنید، فیلدهای منسوخ را نگاشت کنید، و در برابر تغییر بافر کنید. این را به عنوان یک لایه ترجمه در نظر بگیرید، لایه‌ای که عامل‌های شما به طور روان صحبت می‌کنند، حتی وقتی API بالادستی در پشت صحنه تغییر می‌کند. همچنین می‌توانید از این لایه برای تزریق داده‌های تست مصنوعی، ثبت ناهنجاری‌ها، یا حتی تست A/B فرمت‌های پاسخ بدون تأثیر بر جریان کاری اصلی استفاده کنید.
در نهایت، هر چه کلاینت MCP شما به رابط سطح SDK (با APIهای نسخه‌بندی‌شده خودش) نزدیک‌تر باشد، حفظ پایداری بلندمدت آسان‌تر است.
اتوماسیون نظارت رگرسیون
حتی بهترین لایه‌های انتزاعی نمی‌توانند همه چیز را بگیرند، به همین دلیل نظارت رگرسیون برای هر پایپ‌لاین MCPمحور ضروری است. ادعاهای پایه برای جریان‌های کاری خود بر اساس خروجی شناخته‌شده خوب تنظیم کنید، و وقتی عامل اقدامی انجام می‌دهد، ساختار پاسخ، تأخیر، و کیفیت خروجی را با آخرین نتیجه معتبر شناخته‌شده مقایسه کنید. اگر رفتار به طور غیرمنتظره‌ای انحراف یابد، آن را به عنوان شرایط شکست در نظر بگیرید و بلافاصله علامت‌گذاری کنید.
این نه تنها برای گرفتن رگرسیون‌ها مفید است، بلکه قطعه‌ای حیاتی از مشاهده پذیری عامل است. در مدل MCP، همیشه نمی‌دانید عامل کی یا چگونه به یک نقطه انتهایی دسترسی دارد. نیاز به سیستمی دارید که نه تنها نظارت کند بلکه بفهمد «نرمال» چه شکلی است. این را با عقبگردهای خودکار یا جریان‌های fallback جفت کنید تا ادامه دار بئدن حفظ شود، و روشی ضدگلوله برای تشخیص اقداماتی که با تعاملات اصلی در سراسر سیستم همخوانی ندارند، خواهید داشت.
طراحی عامل آگاه از نسخه
بخشی از درست انجام دادن این کار، تنظیم انتظارات برای عامل‌هایی است که با سرویس شما تعامل دارند. با استفاده از تشخیص بات و مسیریابی، می‌توانید اطمینان حاصل کنید که عامل‌ها همان‌طور که شما می‌خواهید رفتار کنند و اگر نکنند، از سیستم دور شوند.
چگونگی رفتار این عامل‌ها بهتر است بر اساس سیستم به سیستم تعیین شود، اما برخی انتظارات اصلی وجود دارد که اکثر ارائه‌دهندگان API باید اطمینان حاصل کنند:
- عامل‌ها هرگز نباید فرض کنند API ایستا است. در عوض، آگاهی از نسخه встроенный باید به عنوان اصل طراحی اصلی انتظار رود.
- نسخه‌های پشتیبانی‌شده API باید به طور صریح اعلام شوند، و عامل‌هایی که از نسخه‌های مختلف استفاده می‌کنند باید دور شوند. برای مثال، اگر v1.3.0 لایه احراز هویت جدیدی اضافه کند یا فرمت صفحه‌بندی را تغییر دهد، عامل باید به نسخه مناسب هدایت شود، نه اینکه رفتار را از آزمون و خطا استنباط کند.
- ارائه‌دهندگان باید مکانیسم‌های fallback برای درخواست‌های عامل‌محور شکست‌خورده ارائه دهند. عامل‌هایی که شکست می‌خورند تمایل دارند بارها امتحان کنند یا به روش‌های جدید بروند — اگر مکانیسم fallback تعریف‌شده از طریق اتصالات hypermedia ارائه نشود، این می‌تواند به سرعت از کنترل خارج شود.
این استراتژی‌ها می‌توانند به کنترل دقیق چگونگی جریان عامل‌ها در سیستم کمک کنند، یا حداقل اجازه دهند پای خود را بگذارید و سپس مصرف عامل‌محور را رد کنید اگر عامل‌ها این دستورات را دنبال نکنند.
مهندسی تاب‌آوری (Resilience Engineering) برای خودمختاری
MCPها هدف عالی برای مهندسی تاب‌آوری هستند. ایده پشت مهندسی تاب‌آوری می‌تواند MCPها را قابل مصرف‌تر کند و همچنین برخی مشکلات ذاتی در موج MCP را جداسازی کند.
درست مانند مهندسی آشوب که محدودیت‌های قابلیت اطمینان سیستم را تست می‌کند، جریان‌های کاری MCP باید عمداً تحت فشار قرار گیرند تا نقاط شکننده شناسایی شوند. تغییرات شکست‌خور را در APIهای بالادستی به طور عمدی mock کنید، عامل‌ها را مجبور به کار روی داده‌های ناقص یا بدشکل کنید، جریان‌های کاری را در شرایط تخریب‌شده اجرا کنید، و ببینید چه اتفاقی می‌افتد. سیستم را تا جایی که می‌توانید تست کنید تا ببینید عامل ممکن است به روش‌هایی کار کند که قرارداد استفاده شما را نقض می‌کند، و بدین اطمینان حاصل کنید که کنترل‌های API به درستی propagate می‌شوند.
با درگیر شدن در مهندسی تاب‌آوری در سطح MCP، به سرعت متوجه خواهید شد abstractionهای شما کجا خیلی نازک هستند، عامل‌ها کجا بیش از حد فرض می‌کنند، و هشدارها کجا مخفی شده است. همچنین می‌توانید قطع کننده مدارهای بسازید که وقتی چیزی اشتباه می‌رود، جریان‌های کاری را pause، isolate، یا reroute کنند. یک نقطه انتهایی شکست‌خورده نباید به پایپ‌لاین شکسته cascade شود، به ویژه وقتی سیستم شما برای خودمختار بودن طراحی شده است.
نتیجه‌گیری: برای تغییر شکست‌خور آماده شوید
MCPها و مصرف API عامل‌محور خودمختار پتانسیل عظیمی ارائه می‌دهند، و قول افزایش اتوماسیون مقیاس‌پذیر، استقرار جریان‌های کاری پویا، و کنترل هوشمندتر را می‌دهند. متأسفانه، آنها به طور طبیعی شکننده نیز هستند.
در جهانی که تغییرات API می‌توانند جریان‌های کاری دقیق و پیچیده را بشکنند، عامل‌ها نیاز به هدایت به سمت تاب‌آوری دارند، یا حداقل مجبور به سیستمی شوند که تاب‌آوری را به طور پیش‌فرض طلب کند. هر چه خودمختاری بیشتری در مصرف مجاز خود معرفی کنید، بیشتر نیاز به فکر کردن مانند یک مهندس سیستم خواهید داشت، نه فقط یک توسعه‌دهنده. این به معنای دفاع‌های لایه‌ای، fallbackهای برازنده، و اعتبارسنجی مداوم است.
