تم تصميم بروتوكول سياق النموذج (MCP) لتمكين أنظمة الذكاء الاصطناعي من الحفاظ على السياق الكامل للمهام أو مجموعات البيانات التي تتفاعل معها وفهمها. بخلاف النماذج التقليدية التي تتعامل مع المدخلات بشكل معزول، يسمح MCP للنظام بالاحتفاظ بذاكرة على مستوى الجلسة، مما يعزز الدقة والملاءمة.
كيف يمكن لـ MCP دعم اختبار البرمجيات؟
في مجال اختبار البرمجيات وضمان الجودة، يمكن لـ MCP تقديم مزايا هامة.
فهم أعمق للمتطلبات.
تستطيع الأنظمة المجهزة بـ MCP الحفاظ على الاستمرارية عند تحليل مواصفات النظام، مما يسمح لها بإنشاء حالات اختبار أكثر وعيًا بالسياق وأكثر شمولاً.
تغطية وكفاءة مُحسّنة.
من خلال الحفاظ على رؤية شاملة، يساعد MCP في الكشف عن الحالات أو السيناريوهات غير المتوقعة التي قد تغفلها الأدوات التقليدية، مما يزيد من تغطية الاختبار ومتانته.
تمكين الاختبار المستمر.
MCP يُمكّن أدوات الذكاء الاصطناعي من التكيف بسلاسة مع التغييرات في المتطلبات أو قواعد الأكواد البرمجية، مما يجعله مثاليًا لأنابيب CI/CD الحديثة.
:تحليل نتائج الاختبار بشكل أذكى
يُتيح التحليل القائم على السياق إعداد تقارير اختبار أكثر فائدة، مما يُرشد المطورين برؤى أعمق حول الأعطال ومجالات المخاطر.
:المراجع
نظرة عامة تقنية على OpenAI GPT، OpenAI.
https://platform.openai.com/docs/guides/gpt
بطاقة نموذج كلود الأنثروبيك
كلود للذكاء الاصطناعي وإدارة السياق، أنثروبيك.
https://www.anthropic.com/index/claude-release-notes
توثيق Hugging Face
إدارة السياق في نماذج المحولات، وثائق Hugging Face.
https://huggingface.co/docs
أبحاث مايكروسوفت
هندسة المطالبات والاحتفاظ بالسياق في برامج الماجستير في القانون، أبحاث مايكروسوفت.
https://www.microsoft.com/en-us/research/
مناقشات GitHub – تطبيقات MCP
https://github.com/topics/model-context-protocol
Arxiv.org (المطبوعات الأولية)
براون، ت.، وآخرون (2020). نماذج اللغة تُعدّ متعلمين محدودي الخبرة.
https://arxiv.org/abs/2005.14165
مقالات Medium لمتخصصي الذكاء الاصطناعي