بروتوكول سياق النموذج (MCP): نقطة تحوّل هامة في تصميم تطبيقات الذكاء الاصطناعي المالية

في مجال التطوير المدعوم بالذكاء الاصطناعي اليوم، تعتمد التطبيقات بشكل متزايد على نماذج اللغة المتقدمة لتوفير ميزات ذكية. ومع ذلك، فإن ربط هذه النماذج بمصادر خارجية أو خدمات حقيقية، مثل قواعد البيانات وواجهات برمجة التطبيقات (APIs)، يشكل تحديات كبيرة. وقد ظهر بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol أو MCP) كحل لهذه التحديات، حيث يقدم نهجًا قياسيًا لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من التفاعل مع مصادر البيانات الخارجية والخدمات. يتبع هذا المقال رحلة تطوير تطبيق تحليل الأسهم المالية، بدءًا من أبسط أشكاله وحتى منصته المالية المدعومة بالذكاء الاصطناعي. سنتبع كيف تتطور البنية المعمارية في كل مرحلة لتلبية المتطلبات النامية، من مجرد استعراض أسعار الأسهم الأساسية إلى تحليل مالي بلغة طبيعية يتطلب تعاونًا متناغمًا بين نماذج الذكاء الاصطناعي وبيانات المالية. المرحلة الأولى: الاستكشاف السريع بضغطة واحدة (الوصول المباشر إلى البيانات) في هذه المرحلة، يتم تطوير التطبيق كاستكشاف سريع يتيح للمستخدمين الوصول المباشر إلى بيانات أسعار الأسهم. يتم تحقيق هذا الهدف باستخدام طرق بسيطة للوصول إلى البيانات، مثل الاستعلامات المباشرة لقواعد البيانات أو واجهات برمجة التطبيقات. رغم بساطتها، توفر هذه الطريقة وصولًا فوريًا ومباشرًا إلى المعلومات الأساسية التي يحتاجها المستخدمون. ومع ذلك، فإن هذه الطريقة البسيطة لها حدودها. فهي تفتقر إلى المرونة اللازمة لتوفير تحليلات مالية معقدة أو معالجة بيانات من مصادر متعددة بشكل فعال. كما أنها تواجه تحديات في التعامل مع البيانات الحية والتحديثات الدقيقة. هذا ما يجعل تطور التطبيق إلى مرحلة أكثر تعقيدًا ضروريًا لتلبية احتياجات المستخدمين المتزايدة. يُظهر هذا الجزء من الرحلة أيضًا أهمية بناء تطبيق يمكنه التكيف مع التغييرات المستقبلية. فمع زيادة تعقيد الميزات والاستخدامات، سيصبح من الضروري اعتماد حلول معمارية أكثر تطورًا مثل بروتوكول سياق النموذج (MCP) لضمان استمرارية الأداء وجودة الخدمة.