Model Context Protocol (MCP)

לפני MCP, כל כלי AI בנה אינטגרציות מותאמות משלו למסדי נתונים, APIs ושירותים חיצוניים. זה אמר עבודה כפולה בין כלים ותלות בספק למשתמשים. MCP פותר זאת על ידי הגדרת פרוטוקול סטנדרטי: יצרני כלים בונים שרת MCP אחד, והוא עובד עם כל סוכן AI שתומך ב-MCP — Claude Code, Cursor, Windsurf ואחרים.

MCP משתמש בארכיטקטורת לקוח-שרת. סוכן ה-AI (לקוח) מתחבר לשרתי MCP שחושפים כלים, משאבים והנחיות. כשהסוכן צריך לשאול מסד נתונים, לחפש תיעוד, או לקרוא ל-API, הוא שולח בקשה מתוקנת לשרת MCP המתאים. השרת מטפל באינטראקציה האמיתית ומחזיר תוצאות מובנות שהסוכן יכול להסיק מהן.

// Example: MCP server configuration in Claude Code
// ~/.claude/settings.json
{
  "mcpServers": {
    "github": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-github"],
      "env": { "GITHUB_TOKEN": "ghp_..." }
    },
    "postgres": {
      "command": "npx",
      "args": ["-y", "@modelcontextprotocol/server-postgres"],
      "env": { "DATABASE_URL": "postgresql://..." }
    }
  }
}

שרתי MCP זמינים עבור GitHub, PostgreSQL, Slack, Google Drive, מערכות קבצים ועשרות שירותים אחרים. בדוק את רישום שרת MCP לרשימה מלאה של אינטגרציות שנבנו על ידי הקהילה.