في ظل التطور السريع لتقنية الذكاء الاصطناعي، يبرز بروتوكول السياق النموذجي (MCP) كمعيار جديد يربط بين نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models) وأدوات وخدمات خارجية. لكن السؤال الذي يطرح نفسه: كيف يتم تنفيذ هذا البروتوكول في الواقع؟

أصدرت دراسة حديثة أول مجموعة بيانات كبيرة مبنية على الأدلة تتعلق بتنفيذ بروتوكول السياق النموذجي (MCP)، تم جمعها مباشرةً من GitHub. باستخدام نظام هجين يجمع بين واجهات برمجة التطبيقات (APIs) الخاصة بـ GitHub REST وGraphQL، بالإضافة إلى سكريبتات تحقق مخصصة بلغة بايثون، تم اكتشاف 3,238 مستودعًا مرشحًا وتم تصفيتها وتأكيد صحتها عبر مراحل متعددة من التحقق.

تم تصنيف كل مشروع تم التحقق منه بناءً على الدور التشغيلي (مثل العميل، الخادم، البوابة) وتم تصديره في صيغة JSONL القابلة للتكرار. أكدت مراجعة يدوية لعينة ممثلة دقة تناهز 83% بمستوى ثقة 95%. وكشفت أيضًا عن مجموعة من المستودعات التي تعمل كمجموعات تعليمية أو شروح أو قوالب عرض.

بعد ذلك، تم تطبيق قاعدة استبعاد مستهدفة لإزالة هذه المستودعات غير التشغيلية، مما أدى إلى مجموعة بيانات نهائية تضم 2,297 مشروعًا موثقًا للبروتوكول. ينكشف من خلال التحليل أن لغتي بايثون وTypeScript تتصدران تطوير بروتوكول السياق النموذجي (MCP)، مع ظهور هياكل هجينة كأكثر أنماط التصميم شيوعًا.

هذا الإنجاز البارز لا يساهم فقط في فهم بيئات بروتوكول السياق النموذجي (MCP) بل يدعم أيضًا البحث المستقبلي في مجالات التكامل والتواصل والتوافق عبر مجتمع المطورين بشكل أوسع.