لنفهم MCP: مقدمة لدورة جافاسكريبت/تايب سكريبت

نظرة عامة على الدورة

اسم الدورة: لنفهم MCP: جافاسكريبت/تايب سكريبت الجهة المنظمة: مايكروسوفت رياكتور (Microsoft Reactor) نوع الدورة: ورشة عمل مناسبة للمبتدئين اللغة: الإنجليزية تصنيف الموضوع: الذكاء الاصطناعي الأساسي

المحتوى الأساسي للدورة

مقدمة إلى بروتوكول سياق النموذج (MCP)

بروتوكول سياق النموذج (MCP) هو إطار عمل متطور يهدف إلى توحيد التفاعل بين نماذج الذكاء الاصطناعي وتطبيقات العميل. MCP هو مواصفات مفتوحة أنشأتها أنثروبيك (Anthropic) لتوحيد كيفية تفاعل نماذج الذكاء الاصطناعي مع مصادر البيانات الخارجية.

أهداف التعلم

من خلال ورشة العمل هذه المناسبة للمبتدئين، سيتمكن المشاركون من:

1. فهم المفاهيم الأساسية لـ MCP

   • تعلم كيف يعمل MCP كمعيار مفتوح لربط نماذج اللغة الكبيرة (مثل Claude) بمصادر البيانات.
   • فهم دور MCP في النظام البيئي لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.

2. اكتساب مهارات عملية

   • إنشاء أول خادم MCP.
   • التطوير باستخدام جافاسكريبت/تايب سكريبت.
   • إتقان استخدام حزمة تطوير البرامج (SDK) لـ TypeScript.

3. فهم سيناريوهات التطبيق

   • تعلم كيفية تمكين نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) من تحليل الملفات المحلية (مثل السجلات، ملفات PDF، ملفات CSV).
   • فهم كيف يعمل خادم MCP كجسر بين نموذج الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة التطبيقات (APIs) أو الخدمات الخارجية.

المكدس التقني والأدوات

التقنيات الرئيسية

• جافاسكريبت/تايب سكريبت (JavaScript/TypeScript)
• حزمة تطوير بروتوكول سياق النموذج (Model Context Protocol SDK)
• بيئة Node.js

أدوات التطوير

# حزمة تطوير البرامج (SDK) الرسمية لـ TypeScript
@modelcontextprotocol/sdk

المفاهيم الأساسية

• خوادم MCP (MCP Servers): تعمل كجسر، وتوفر وصولاً متحكمًا به إلى مصادر بيانات محددة لنماذج اللغة الكبيرة (LLMs).
• طبقة النقل (Transport Layer): يحتاج الخادم إلى الاتصال بطبقة النقل للتواصل مع العميل.
• توحيد البروتوكول (Protocol Standardization): طريقة موحدة لسرد الموارد والأدوات والمطالبات المتاحة التي يمكن لـ MCP التعرف عليها وتشغيلها والإجابة عليها.

مميزات الدورة

مناسبة للمبتدئين

• لا تتطلب معرفة عميقة بالذكاء الاصطناعي.
• منهج تعليمي موجه خطوة بخطوة.
• أسلوب تعلم قائم على الممارسة.

عملية للغاية

• توفر مسارًا تعليميًا منظمًا، يتضمن أمثلة برمجية عملية وحالات استخدام واقعية.
• دعم متعدد اللغات (.NET، جافا، تايب سكريبت، جافاسكريبت، بايثون).
• تركز على بناء سير عمل ذكاء اصطناعي معياري، قابل للتوسع، وآمن.

متطورة في الصناعة

• تستند إلى أحدث معيار MCP الذي أصدرته أنثروبيك في نوفمبر 2024.
• تتوافق مع اتجاهات تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحالية.
• توفر حلاً لقابلية التشغيل البيني في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي.

الجمهور المستهدف

• المطورون: المبرمجون الذين يرغبون في تعلم تقنيات تكامل الذكاء الاصطناعي.
• مهندسو الذكاء الاصطناعي: المحترفون الذين يحتاجون إلى فهم كيفية ربط نماذج الذكاء الاصطناعي بمصادر البيانات.
• المبتدئون: الجدد المهتمون بتطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي.
• عشاق التكنولوجيا: المتعلمون الذين يرغبون في مواكبة أحدث تطورات تقنيات الذكاء الاصطناعي.

مخرجات التعلم

بعد إكمال الدورة، سيتمكن المشاركون من:

1. فهم المفاهيم الأساسية لـ MCP وكيفية عمله.
2. إنشاء وتكوين خوادم MCP بشكل مستقل.
3. تطوير تطبيقات تكامل الذكاء الاصطناعي باستخدام TypeScript/JavaScript.
4. توفير واجهة وصول موحدة للبيانات لتطبيقات الذكاء الاصطناعي.
5. بناء سير عمل ذكاء اصطناعي قابل للتوسع.

الموارد ذات الصلة

• مستودع GitHub: microsoft/mcp-for-beginners - يوفر دورة مفتوحة المصدر مع أمثلة متعددة اللغات.
• حزمة تطوير البرامج (SDK) الرسمية: modelcontextprotocol/typescript-sdk
• دعم المجتمع: مجتمع مطوري مايكروسوفت رياكتور (Microsoft Reactor).

هذه الدورة هي نقطة انطلاق ممتازة لتعلم تطوير تطبيقات الذكاء الاصطناعي الحديثة، وهي مناسبة بشكل خاص للمطورين الذين يرغبون في إتقان تقنيات تكامل نماذج الذكاء الاصطناعي.