✨ آیا APIهای فعلیمون میتونن MCPهامون رو بسازن؟! (بخش دوم)
✨ آیا APIهای فعلیمون میتونن MCPهامون رو بسازن؟! (بخش دوم)
در بخش ۱ دو روش خودکار و دستی ساخت MCP رو فقط نام بردیم و تحلیل این دو روش و معرفی روش سوم باقی موند!
چهار مشکل اساسی تولید خودکار
۱. معضل انتخاب بیش از حد
یکی از موضوعات مهم در کار با LLMها اینه که این مدلها زمانی که با تعداد زیادی گزینه روبرو میشن، خِنگ میشن! و پاسخهای دقیقی ارائه نمیکنن. تصور کنید یک API با ۷۵ تا ۱۰۰ endpoint رو بهطور خودکار به MCP تبدیل کنید. LLM با کلی ابزارها روبرو میشه و تصمیمگیری برای انتخاب ابزار مناسب برای هر کار، به یه چالش جدی براش تبدیل میشه. نتیجه؟ سردرگمی، انتخابهای نادرست، و در نهایت تجربه کاربری ضعیف. (حالا تصور کنین توی یک سیستم بزرگ که چند هزار و یا توی انترپرایزها چند ده هزار API خیلی خیلی عادیه)
۲. توضیحات نامناسب برای LLM
عملا APIهای سنتی با توضیحات نوشته شده برای توسعهدهندههای انسانی طراحی شدهان (بگذریم که ۹۹درصد APIهای خیلی شرکتها همون رو هم نداره!). انسانها میتونن استنباط کنن و سوال بپرسن.اما LLMها به توضیحات مستقیم، دقیق و اغلب مثالمحور نیاز دارن تا بفهمن چه زمانی و چجوری باید از یه ابزار استفاده کنن. توضیحات API موجود شما، صرفنظر از اینکه برای انسانها چقدر واضحه، احتمالاً برای LLM بهینه نشده.
۳. عدم تطابق سطح انتزاع
بیشتر APIها برای کارهای سطح پایین طراحی شدن: مدیریت منابع، عملیات CRUD، و خودکارسازیهای فنی. اما LLMها ماهیت انسانگونهتری دارن و باید کارهای سطح بالا رو انجام بدن. بهعنوان مثال، بهجای اینکه یک LLM رو مجبور کنین ده تا endpoint مختلف رو بهصورت دستی فراخوانی کنه تا یک فرآیند کاری رو کامل کنه، چرا یه ابزار اختصاصی نسازین که کل این گردش کار رو توی یک فراخوانی به صورت هوشمندانهتر انجام بده؟
۴. از دست دادن فرصتهای نوآوری
وقتی فقط به تولید خودکار تکیه میکنین، فرصت طلایی ساختن ابزارهای قدرتمند و چندمرحلهای رو که به صورت اختصاصی برای LLMها طراحی شدن، از دست میدید. این ابزارها میتونن شامل گردشهای کاری پیچیده، منطق تصمیمگیری هوشمند، و قابلیتهایی باشن که در API اصلی شما وجود ندارن اما برای یک تعامل موثر با LLM ضروری هستن.
🙂 ۳: هایبرید
ترکیبی از هر دو، که نیازی نیست از صفر شروع کنیم. نوشتن یک سرور MCP از ابتدا میتونه کار سنگینی باشه (حتی نمونههای ساده). راهحل بهینه، یک رویکرد ترکیبیه که از نقاط قوت تولید خودکار بهره بگیره، اما با بهینهسازی دستی تکمیل بشه.
مراحل پیادهسازی راهحل هایبرید:
۳-۱. شروع با تولید خودکار
از ابزارهای موجود برای تولید اولیه سرور MCP از API خودمون استفاده میکنیم. این به ما یه پایهی سریع میده.
۲-۳: هَرَس کردن ابزارها
تعداد endpointهای اعلان شده رو بنا به نیاز کاهش میدیم. فقط مهمترین و پرکاربردترین ابزارها رو نگه میداریم. کیفیت بر کمیت ارجحیت داره.
۳-۳. بازنویسی توضیحات
توضیحات ابزارها رو بهگونهای بازنویسی میکنیم که برای LLMها مستقیم و صریح و قابل فهم باشن و بین APIها به اشتباه نیوفتن. از مثالهای واضح استفاده بشه و سناریوهای استفاده رو بهطور دقیق توضیح بدید.
۴-۳. افزودن ابزارهای سفارشی
ابزارهای جدید و اختصاصی که برای گردشهای کاری مبتنی بر LLM طراحی شدن رو بسازیم، حتی اگر این ابزارها در API اصلی ما وجود نداشته باشن. این ابزارها میتونن چندین عملیات رو ترکیب کنن یا منطق سطح بالاتری رو پیادهسازی کنن.
۵-۳. تست و بهینهسازی
تستهای جامعی بنویسید تا اطمینان پیدا کنین LLMها بهدرستی از ابزارها استفاده میکنن. این مرحله حیاتیه! خیلی هم حیاتی. چون خیلی چیزها که تئوری کار میکنن، ممکنه در عمل نیاز به تنظیم داشته باشن تا مدل اشتباه نکنه و مزخرف تحویل نده.
«ادامه در بخش سوم، فردا»