פרוטוקול הקשר מודל

ממוזער|יחסים בין לקוח MCP לשרת
**פרוטוקול הקשר מודל** (באנגלית: **Model Context Protocol**; בראשי תיבות: **MCP**) הוא תקן פתוח וספרייה בקוד פתוח שהוצגה על ידי חברת Anthropic בנובמבר 2024 במטרה לקבוע תקן אחיד לאופן שבו מערכות בינה מלאכותית (AI) במיוחד מודלי שפה גדולים (LLMs) משלבות ומשתפות נתונים עם כלים חיצוניים, מערכות נתונים וסביבות פיתוח. MCP מספק ממשק אוניברסלי לקריאת קבצים, ביצוע פונקציות וטיפול בקונטקסט של בקשות למודל. מאז הכרזתו, הפרוטוקול אומץ על ידי שחקנים מרכזיים כמו OpenAI ו־Google DeepMind.

## רקע
הפרוטוקול הוכרז על ידי Anthropic בנובמבר 2024 כתקן פתוח לחיבור עוזרי בינה מלאכותית למערכות מידע כגון מאגרי תוכן, כלי ניהול עסקי וסביבות פיתוח. הוא נועד להתמודד עם האתגר של ממגורות נתונים ומערכות מדור קודם. לפני MCP, נדרשה התאמה ידנית בין כל מודל לכל מקור נתונים או כלי, מה שיצר את הבעיה ש-Anthropic תיארה כבעיית אינטגרציית נתונים מסוג "N×M".

פתרונות זמניים, כגון ממשק ה-API של OpenAI משנת 2023 וספריית תוספי ChatGPT פתרו בעיות דומות אך דרשו מחברים ספציפיים לספק. מחברי MCP מציינים כי הפרוטוקול משתמש במכוון ברעיונות זרימת ההודעות של פרוטוקול שרת השפה (LSP) ומועבר דרך JSON-RPC 2.0.

MCP מגדיר מסגרת סטנדרטית לשילוב מערכות בינה מלאכותית עם מקורות נתונים וכלים חיצוניים. הוא כולל מפרטים עבור הכנת נתונים וטרנספורמציה, תיוג מטא-נתונים הקשרי ויכולת פעולה הדדית של בינה מלאכותית על פני פלטפורמות שונות. הפרוטוקול תומך גם בחיבורים מאובטחים ודו-כיווניים בין מקורות נתונים וכלים המופעלים על ידי בינה מלאכותית.

MCP מאפשר למפתחים לחשוף את הנתונים שלהם דרך שרתי MCP או לפתח יישומי בינה מלאכותית - המכונים לקוחות MCP - המתחברים לשרתים אלה. רכיבים מרכזיים של הפרוטוקול כוללים מפרט פרוטוקול רשמי וערכות פיתוח תוכנה (SDKs), תמיכה בשרתי MCP מקומיים ביישומי Claude Desktop, ומאגר קוד פתוח של יישומי שרתי MCP.

## יישומים
MCP יושם בתחומים כמו פיתוח תוכנה, אוטומציה של תהליכים עסקיים ואוטומציה של שפה טבעית.

מקרה שימוש בולט אחד הוא בעוזרי שולחן עבודה, שבהם יישומים כמו אפליקציית Claude Desktop פורסים שרתי MCP מקומיים כדי לאפשר גישה מאובטחת לכלי מערכת ולקובצי משתמשים. במסגרות ארגוניות, עוזרים פנימיים משופרים עם MCP כדי לאחזר נתונים ממסמכים קנייניים, מערכות CRM ומאגרי ידע פנימיים - חברות כמו Block שילבו MCP בכלים הפנימיים שלהן למטרה זו.

ל-MCP גם תפקיד קריטי בזרימות עבודה מרובות כלים של סוכני AI, ומאפשר לסוכני בינה מלאכותית לשלב כלים מרובים - לדוגמה, שילוב של חיפוש מסמכים עם ממשקי API של העברת הודעות - כדי לתמוך בהיגיון מתקדם, המבוסס על שרשרת חשיבה, על פני משאבים מבוזרים.

בתחום של גישה לנתונים בשפה טבעית, MCP מאפשר ליישומים כמו AI2SQL לגשר בין מודלי שפה לבין מסדי נתונים מובנים, מה שמאפשר שאילתות בשפה פשוטה.

MCP אומץ עבור זרימות עבודה במחקר אקדמי באמצעות שילובים עם מערכות ניהול מקורות כמו Zotero. מימושים מרובים של שרתים מאפשרים לחוקרים לבצע חיפושים סמנטיים בספריות שלהם, לחלץ הערות PDF וליצור סקירות ספרות באמצעות ניתוח בינה מלאכותית.

הפרוטוקול הפך נפוץ יותר ויותר בכלי פיתוח תוכנה. סביבות פיתוח משולבות (IDE) כמו Zed ופלטפורמות קידוד כמו Replit, אימצו את MCP כדי לתת לעוזרי קידוד מבוססי בינה מלאכותית גישה בזמן אמת להקשר הפרויקט. שילוב זה בעל ערך רב במיוחד עבור זרימות עבודה כמו "vibe coding", שבהן סיוע רציף ומותאם הוא חיוני.

בפיתוח יישומי אינטרנט, חברות כמו Wix הטמיעו שרתי MCP בפלטפורמות שלהן. מה שמאפשר לכלי בינה מלאכותית לקיים אינטראקציה עם נתוני האתר בזמן אמת, כדי לאפשר יצירת תוכן דינמית ועריכה תוך כדי תנועה. יכולות כאלה הן מרכזיות בכלי הפיתוח המונעים על ידי בינה מלאכותית של Wix.

## יישום
הפרוטוקול שוחרר עם ערכות פיתוח תוכנה (SDKs) בשפות תכנות כולל C#, Python, TypeScript, ו Java.

Anthropic מתחזקת מאגר קוד פתוח של יישומי שרתי MCP עבור מערכות ארגוניות פופולריות כולל Google Drive, Slack, GitHub, Git, PostgresSQL, Puppeteer ו־Stripe. מפתחים יכולים ליצור שרתי MCP מותאמים אישית כדי לחבר מערכות קנייניות או מקורות נתונים מיוחדים למערכות בינה מלאכותית.

הסטנדרט הפתוח של הפרוטוקול מאפשר לארגונים לבנות חיבורים מותאמים אישית תוך שמירה על תאימות עם המערכת האקולוגית הרחבה יותר של MCP. מערכות בינה מלאכותית יכולות לאחר מכן למנף את החיבורים המותאמים אישית הללו כדי לספק סיוע ספציפי לתחום תוך כיבוד הרשאות גישה לנתונים.

## אימוץ הפרוטוקול
במרץ 2025, OpenAI אימצה רשמית את ה-MCP, לאחר החלטה לשלב את התקן בכל מוצריה, כולל אפליקציית שולחן העבודה ChatGPT, Agents SDK של OpenAI ו-Responses API. סם אלטמן תיאר את אימוץ ה־MCP כצעד לקראת סטנדרטיזציה של קישוריות כלי בינה מלאכותית. לפני אימוץ OpenAI, היתרונות הפוטנציאליים של MCP נדונו בהרחבה בקהילת המפתחים, במיוחד לפישוט הפיתוח בסביבות מרובות מודלים.

על ידי אימוץ MCP, OpenAI מצטרפת לארגונים אחרים כמו Block, Replit ו-Sourcegraph בשילוב הפרוטוקול בפלטפורמות שלהם. אימוץ נרחב זה מדגיש את הפוטנציאל של MCP להפוך לסטנדרט פתוח אוניברסלי לקישוריות ויכולת פעולה הדדית של מערכות בינה מלאכותית. ניתן לשלב MCP עם Microsoft Semantic Kernel, ו־Azure OpenAI. ניתן לפרוס שרתי MCP ב־Cloudflare.

דמיס הסביס, מנכ"ל Google DeepMind, אישר באפריל 2025 תמיכה ב-MCP במודלים הקרובים של ג'מיני ובתשתיות קשורות, ותיאר את הפרוטוקול כ"הופך במהירות לסטנדרט פתוח לעידן הסוכנים של בינה מלאכותית".

מאז נוספו שרתי MCP רבים, מה שמאפשר שילוב של מערכות LLM עם יישומים מגוונים.

"The Verge" דיווח כי MCP עונה על דרישה גוברת לסוכני בינה מלאכותית בעלי מודעות להקשר ומסוגלים למשוך נתונים בצורה מאובטחת ממקורות מגוונים. האימוץ המהיר של הפרוטוקול על ידי OpenAI, Google DeepMind ויצרני כלים כמו Zed ו-Sourcegraph מצביע על קונצנזוס גובר סביב התועלת שלו.

באפריל 2025, פרסמו חוקרי אבטחה ניתוח לפיו קיימות מספר בעיות אבטחה פתוחות ב-MCP, כולל הזרקה מהירה (prompt injection), הרשאות כלים שבהן שילוב כלים יכול לחלץ קבצים, וכלים דומים יכולים להחליף באופן שקט כלים מהימנים.

## קישורים חיצוניים

* 

* Modelcontextprotocol, באתר GitHub
* SDK documentation from OpenAI
* 
* 
* 
* 
* 
* 
* 


## הערות שוליים

קטגוריה:בינה מלאכותית יוצרת