MCP Basics MCP Servers MCP Clients MCP Tools Building MCP Servers Security for MCP Remote MCP MCP over HTTP MCP Authentication
32 posts
با گذر سازمان‌ها از پایلوت‌های آزمایشی هوش مصنوعی به سیستم‌های عملیاتی، محدودیت‌های پنجره‌های زمینه ثابت به یک گلوگاه حیاتی تبدیل می‌شوند. در پروتکل زمینه مدل (MCP)، جایی که عامل‌ها با ابزارها و منابع داده متعددی تعامل دارند، انباشت غیرمدیریت‌شده زمینه...
با گذار مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از رابط‌های چت ایستا به عامل‌های خودمختار، چالش حیاتی از استنتاج مدل به مدیریت زمینه تغییر می‌کند. چگونه یک هوش مصنوعی بدون به خطر انداختن امنیت یا پایداری...
پروتکل زمینه مدل (MCP) به عنوان پلی استاندارد بین مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) و منابع داده خارجی ظهور کرده است. در حالی که تمرکز زیادی بر سرورهای MCP وجود دارد، توسعه کلاینت‌های قدرتمند MCP نیز برای هر توسعه‌دهنده‌ای حیاتی است.
منظره یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) به سرعت در حال تغییر است. برای سال‌ها، توسعه‌دهندگان برای اتصال برنامه‌های خود به منابع داده خارجی به مجموعه‌ای از اسکریپت‌های سفارشی، تماس‌های API از پیش کدنویسی شده و SDKهای اختصاصی تکیه کرده‌اند. این رویکرد اغلب منجر به بدهی فنی، آسیب‌پذیری‌های امنیتی و... می‌شود.
با گذار پروتکل زمینه مدل (MCP) از یک مشخصه امیدوارکننده به یک استاندارد بنیادین برای زیرساخت هوش مصنوعی، بحث‌ها ناگزیر از قابلیت همکاری به سمت امنیت تغییر می‌کند. MCP به مدل‌های هوش مصنوعی امکان تعامل امن با منابع داده خارجی را از طریق ابزارها و منابع استاندارد می‌دهد...
منظره یکپارچه‌سازی مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) در گذشته پراکنده بوده است. توسعه‌دهندگان با APIهای اختصاصی، فرمت‌های داده ناسازگار و پیچیدگی‌های امنیتی اتصال مدل‌های هوش مصنوعی به منابع داده سازمانی دست‌وپنج نرم کرده‌اند. پروتکل زمینه مدل (MCP) وارد می‌شود، ...
با تکامل مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) از یک نوآوری به یک ضرورت، چالش اتصال امن و کارآمد آن‌ها به منابع داده خارجی حیاتی شده است. پروتکل زمینه مدل (MCP) یک استاندارد باز است که برای حل مشکل پراکندگی در یکپارچه‌سازی‌های هوش مصنوعی طراحی شده است. برای توسعه‌دهند...