মডেল কন্টেক্সট প্রোটোকল (Model Context Protocol, MCP) দ্রুত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (Artificial Intelligence, AI) দ্বারা চালিত অ্যাপ্লিকেশনগুলির ভিত্তি হিসাবে উঠছে। ২০২৪ সালের শেষের দিকে Anthropic দ্বারা ডেভলপ করা এবং একটি ওপেন স্ট্যান্ডার্ড হিসাবে প্রকাশিত, MCP একটি মূল সমস্যা সমাধানের লক্ষ্যে কাজ করে: কিভাবে বৃহৎ ভাষা মডেল (Large Language Models, LLM) এবং AI এজেন্টগুলিকে বাস্তব বিশ্বের ডেটা, সরঞ্জাম এবং পরিষেবাগুলির সাথে নির্বিঘ্নে এবং নিরাপদে সংযুক্ত করা যায়।
Anthropic ব্যাখ্যা করে যে AI সহকারী এবং তাদের পিছনের বৃহৎ ভাষা মডেলগুলির উন্নতির সাথে সাথে, ‘সবচেয়ে জটিল মডেলগুলিও ডেটার সাথে তাদের বিচ্ছিন্নতার কারণে সীমাবদ্ধ - তথ্যের দ্বীপ এবং পুরনো সিস্টেমের পেছনে আটকে আছে। প্রতিটি নতুন ডেটা উৎসের জন্য কাস্টম বাস্তবায়ন প্রয়োজন, যা সত্যিকারের সংযুক্ত সিস্টেমগুলিকে প্রসারিত করা কঠিন করে তোলে।’
MCP হল Anthropic এর উত্তর। কোম্পানির দাবি, এটি ‘AI সিস্টেমগুলিকে ডেটা উৎসের সাথে সংযোগ করার জন্য একটি সার্বজনীন, উন্মুক্ত স্ট্যান্ডার্ড প্রদান করবে, যা একটি একক প্রোটোকল দিয়ে খণ্ডিত ইন্টিগ্রেশন প্রতিস্থাপন করবে।’
MCP: এআই ডেটার জন্য একটি ইউনিভার্সাল অ্যাডাপ্টার
আমার মতে, MCP হল একটি সার্বজনীন AI ডেটা অ্যাডাপ্টার। AI-কেন্দ্রিক কোম্পানি Aisera যেমনটি বলেছে, আপনি MCP-কে ‘AI-এর জন্য USB-C পোর্ট’ হিসাবে ভাবতে পারেন। USB-C যেভাবে আমাদের ডিভাইস সংযোগ করার পদ্ধতিকে স্ট্যান্ডার্ডাইজ করেছে, MCP তেমনি AI মডেলগুলি কীভাবে বাহ্যিক সিস্টেমের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করে তা স্ট্যান্ডার্ডাইজ করে। অন্য কথায়, লিনাক্স ফাউন্ডেশনের নির্বাহী পরিচালক জিম জেমলিন MCP-কে ‘AI সিস্টেমের জন্য একটি মৌলিক যোগাযোগ স্তর হিসাবে বর্ণনা করেছেন, অনেকটা HTTP ওয়েবের জন্য যা করেছে।’
বিশেষভাবে, MCP একটি JSON-RPC 2.0-ভিত্তিক স্ট্যান্ডার্ড প্রোটোকল সংজ্ঞায়িত করে যা AI অ্যাপ্লিকেশনগুলিকে একটি একক, সুরক্ষিত ইন্টারফেসের মাধ্যমে ফাংশন কল করতে, ডেটা পুনরুদ্ধার করতে এবং যেকোনো সামঞ্জস্যপূর্ণ সরঞ্জাম, ডাটাবেস বা পরিষেবা থেকে প্রম্পট ব্যবহার করতে সক্ষম করে।
MCP-এর আর্কিটেকচার এবং উপাদান
এটি কয়েকটি গুরুত্বপূর্ণ উপাদান সহ একটি ক্লায়েন্ট-সার্ভার আর্কিটেকচার অনুসরণ করে এটি অর্জন করে। এগুলো হলো:
- হোস্ট (Host): AI চালিত অ্যাপ্লিকেশন যা বাহ্যিক ডেটাতে অ্যাক্সেসের প্রয়োজন (যেমন, Claude Desktop, ইন্টিগ্রেটেড ডেভেলপমেন্ট এনভায়রনমেন্ট (Integrated Development Environment, IDE), চ্যাটবট)।
- ক্লায়েন্ট (Client): একটি একক MCP সার্ভারের সাথে ডেডিকেটেড, স্টেটফুল সংযোগ পরিচালনা করে, যোগাযোগ এবং ক্ষমতা আলোচনা করে।
- সার্ভার (Server): MCP প্রোটোকলের মাধ্যমে নির্দিষ্ট কার্যকারিতা প্রকাশ করে - সরঞ্জাম (ফাংশন), রিসোর্স (ডেটা) এবং প্রম্পট, স্থানীয় বা দূরবর্তী ডেটা উৎসের সাথে সংযোগ স্থাপন করে।
- বেস প্রোটোকল (Base Protocol): স্ট্যান্ডার্ডাইজড মেসেজিং লেয়ার (JSON-RPC 2.0) নিশ্চিত করে যে সমস্ত উপাদান নির্ভরযোগ্য এবং নিরাপদে যোগাযোগ করে।
এই আর্কিটেকচার ‘M×N ইন্টিগ্রেশন সমস্যা’কে (যেখানে M সংখ্যক AI অ্যাপ্লিকেশনকে N সংখ্যক সরঞ্জামের সাথে সংযোগ করতে হয়, যার জন্য M×N সংখ্যক কাস্টম সংযোগকারী প্রয়োজন) একটি সরল ‘M+N সমস্যা’-এ রূপান্তরিত করে। ফলস্বরূপ, প্রতিটি সরঞ্জাম এবং অ্যাপ্লিকেশনকে ইন্টারঅপারেবিলিটি অর্জনের জন্য একবার MCP সমর্থন করতে হবে। এটি ডেভেলপারদের জন্য সত্যিই সময় সাশ্রয় করে।
MCP কিভাবে কাজ করে
প্রথমত, যখন একটি AI অ্যাপ্লিকেশন শুরু হয়, তখন এটি MCP ক্লায়েন্ট শুরু করে, প্রতিটি ক্লায়েন্ট বিভিন্ন MCP সার্ভারের সাথে সংযোগ স্থাপন করে। এই ক্লায়েন্টগুলো প্রোটোকল সংস্করণ এবং ক্ষমতা নিয়ে আলোচনা করে। ক্লায়েন্টের সাথে সংযোগ স্থাপনের পরে, এটি উপলব্ধ সরঞ্জাম, রিসোর্স এবং প্রম্পটের জন্য সার্ভারকে জিজ্ঞাসা করে।
সংযোগ স্থাপনের পরে, AI মডেল এখন সার্ভারের রিয়েল-টাইম ডেটা এবং কার্যকারিতা অ্যাক্সেস করতে পারে, যা তার কন্টেক্সটকে গতিশীলভাবে আপডেট করে। এর মানে হল যে MCP AI চ্যাটবটগুলিকে প্রি-ইনডেক্স করা ডেটাসেট, এম্বেডিং বা LLM-এর ক্যাশে করা তথ্যের উপর নির্ভর না করে সর্বশেষ রিয়েল-টাইম ডেটা অ্যাক্সেস করতে সক্ষম করে।
সুতরাং, যখন আপনি AI কে কোনো কাজ করতে বলেন (যেমন, ‘নিউ ইয়র্ক থেকে লস অ্যাঞ্জেলেসের সবচেয়ে সাম্প্রতিক ফ্লাইটের দাম কত?’), AI তখন MCP ক্লায়েন্টের মাধ্যমে প্রাসঙ্গিক সার্ভারে অনুরোধটি পাঠায়। তারপর, সার্ভার সেই ফাংশনটি চালায়, ফলাফল ফেরত দেয় এবং AI এই আপ-টু-ডেট ডেটা আপনার উত্তরে অন্তর্ভুক্ত করে।
উপরন্তু, MCP AI মডেলগুলিকে রানটাইমে নতুন সরঞ্জাম আবিষ্কার এবং ব্যবহার করতে সক্ষম করে। এর মানে হল আপনার AI এজেন্ট কোনো বড় কোড পরিবর্তন বা মেশিন লার্নিং (Machine Learning, ML) পুনরায় প্রশিক্ষণ ছাড়াই নতুন কাজ এবং পরিবেশের সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
সংক্ষেপে, MCP খণ্ডিত, কাস্টম-বিল্ট ইন্টিগ্রেশনকে একটি একক, উন্মুক্ত প্রোটোকল দিয়ে প্রতিস্থাপন করে। এর মানে হল যে ডেভেলপারদের AI মডেলকে যেকোনো সামঞ্জস্যপূর্ণ ডেটা উৎস বা সরঞ্জামের সাথে সংযোগ করার জন্য MCP একবার বাস্তবায়ন করতে হবে, যা ইন্টিগ্রেশন জটিলতা এবং রক্ষণাবেক্ষণের খরচ অনেক কমিয়ে দেয়। এটি ডেভেলপারদের জীবনকে আরও সহজ করে তোলে।
আরও সরাসরিভাবে বললে, আপনি MCP কোড তৈরি করতে এবং বাস্তবায়ন চ্যালেঞ্জগুলি সমাধান করতে AI ব্যবহার করতে পারেন।
MCP-এর মূল সুবিধা
এখানে MCP যা অফার করে:
ইউনিফাইড স্ট্যান্ডার্ডাইজড ইন্টিগ্রেশন (Unified Standardized Integration): MCP একটি সার্বজনীন প্রোটোকল হিসাবে কাজ করে, যা ডেভেলপারদের একটি একক স্ট্যান্ডার্ডাইজড ইন্টারফেসের মাধ্যমে তাদের পরিষেবা, API এবং ডেটা উৎসকে যেকোনো AI ক্লায়েন্টের সাথে (যেমন চ্যাটবট, IDE বা কাস্টম এজেন্ট) সংযোগ করতে সক্ষম করে।
দ্বিমুখী যোগাযোগ এবং সমৃদ্ধ মিথস্ক্রিয়া (Bidirectional Communication and Rich Interactions): MCP AI মডেল এবং বাহ্যিক সিস্টেমের মধ্যে সুরক্ষিত, রিয়েল-টাইম, দ্বিমুখী যোগাযোগ সমর্থন করে, যা শুধুমাত্র ডেটা পুনরুদ্ধার নয়, সরঞ্জাম কল এবং অপারেশন সম্পাদনেরও অনুমতি দেয়।
স্কেলেবিলিটি এবং ইকোসিস্টেম পুনঃব্যবহার (Scalability and Ecosystem Reuse): একবার আপনি কোনো পরিষেবার জন্য MCP বাস্তবায়ন করলে, যেকোনো MCP-সম্মত AI ক্লায়েন্ট এটি অ্যাক্সেস করতে পারবে, যা পুনঃব্যবহারযোগ্য সংযোগকারীর একটি ইকোসিস্টেম তৈরি করে এবং গ্রহণের গতি বাড়ায়।
সঙ্গতি এবং আন্তঃকার্যক্ষমতা (Consistency and Interoperability): MCP একটি সঙ্গতিপূর্ণ JSON অনুরোধ/প্রতিক্রিয়া বিন্যাস প্রয়োগ করে। এটি অন্তর্নিহিত পরিষেবা বা AI মডেল নির্বিশেষে ইন্টিগ্রেশনকে ডিবাগ, রক্ষণাবেক্ষণ এবং প্রসারিত করা সহজ করে তোলে। এর মানে হল আপনি মডেল পরিবর্তন করলেও বা নতুন সরঞ্জাম যোগ করলেও ইন্টিগ্রেশন নির্ভরযোগ্য থাকে।
উন্নত নিরাপত্তা এবং অ্যাক্সেস নিয়ন্ত্রণ (Enhanced Security and Access Control): MCP নিরাপত্তা মাথায় রেখে ডিজাইন করা হয়েছে, যা এনক্রিপশন, সূক্ষ্ম-গ্রেইনড অ্যাক্সেস কন্ট্রোল এবং সংবেদনশীল অপারেশনের জন্য ব্যবহারকারীর অনুমোদন সমর্থন করে। আপনি MCP সার্ভারগুলিকে স্ব-হোস্টও করতে পারেন, যা আপনাকে আপনার ডেটা অভ্যন্তরীণভাবে রাখার অনুমতি দেয়।
সংক্ষিপ্ত উন্নয়ন সময় এবং রক্ষণাবেক্ষণ (Reduced Development Time and Maintenance): খণ্ডিত, ওয়ান-অফ ইন্টিগ্রেশন এড়িয়ে ডেভেলপাররা সেটআপ এবং ক্রমাগত রক্ষণাবেক্ষণের সময় বাঁচাতে পারে, যা তাদের উচ্চ-স্তরের অ্যাপ্লিকেশন লজিক এবং উদ্ভাবনের দিকে মনোযোগ দিতে সক্ষম করে। উপরন্তু, এজেন্ট লজিক এবং ব্যাকএন্ড কার্যকারিতার মধ্যে MCP-এর সুস্পষ্ট বিভাজন কোডবেসকে আরও মডুলার এবং রক্ষণাবেক্ষণযোগ্য করে তোলে।
MCP-এর গ্রহণ এবং ভবিষ্যৎ সম্ভাবনা
যেকোনো স্ট্যান্ডার্ডের জন্য, সবচেয়ে গুরুত্বপূর্ণ বিষয় হল: ‘লোকেরা কি এটি গ্রহণ করবে?’ মাত্র কয়েক মাস পরে, উত্তরটি জোরালোভাবে স্পষ্ট: হ্যাঁ। OpenAI ২০২৫ সালের মার্চ মাসে এর সমর্থন যোগ করেছে। ৯ এপ্রিল, গুগল DeepMind-এর প্রধান ডেমিশ হাসাবিস সমর্থন জানান। গুগলের সিইও সুন্দর পিচাই দ্রুত সম্মতি জানান। মাইক্রোসফট, Replit এবং Zapier সহ অন্যান্য কোম্পানিও অনুসরণ করেছে।
এটি শুধু কথার কথা নয়। প্রি-বিল্ট MCP সংযোগকারীর একটি ক্রমবর্ধমান লাইব্রেরি তৈরি হচ্ছে। উদাহরণস্বরূপ, Docker সম্প্রতি ঘোষণা করেছে যে এটি MCP ডিরেক্টরির মাধ্যমে MCP সমর্থন করবে। MCP চালু হওয়ার ছয় মাসেরও কম সময়ের মধ্যে, এই ডিরেক্টরিতে Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch সহ অন্যান্য কোম্পানির থেকে ১০০ টিরও বেশি MCP সার্ভার রয়েছে।
Docker যা অ্যাক্সেস করতে পারে তা ছাড়াও, ইতিমধ্যেই কয়েক শত MCP সার্ভার রয়েছে। এই সার্ভারগুলি নিম্নলিখিত কাজগুলির জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে:
- গ্রাহক সহায়তা চ্যাটবট (Customer Support Chatbot): AI সহকারী রিয়েল-টাইমে CRM ডেটা, পণ্যের তথ্য এবং সমর্থন টিকিট অ্যাক্সেস করতে পারে, যা সঠিক, প্রাসঙ্গিক সহায়তা প্রদান করে।
- এন্টারপ্রাইজ এআই অনুসন্ধান (Enterprise AI Search): AI ডকুমেন্ট স্টোরেজ, ডাটাবেস এবং ক্লাউড স্টোরেজ অনুসন্ধান করতে পারে এবং প্রতিক্রিয়ার সাথে তার সংশ্লিষ্ট উৎস ডকুমেন্টগুলির লিঙ্ক যোগ করতে পারে।
- ডেভেলপার সরঞ্জাম (Developer Tools): কোডিং সহকারী CVS এবং অন্যান্য সংস্করণ নিয়ন্ত্রণ সিস্টেম, ইস্যু ট্র্যাকার এবং ডকুমেন্টেশনের সাথে ইন্টারঅ্যাক্ট করতে পারে।
- এআই এজেন্ট (AI Agent): অবশ্যই, স্বায়ত্তশাসিত এজেন্ট মাল্টি-স্টেপ টাস্কের পরিকল্পনা করতে পারে, ব্যবহারকারীর পক্ষে কাজ করতে পারে এবং MCP-সংযুক্ত সরঞ্জাম এবং ডেটা ব্যবহার করে পরিবর্তনশীল চাহিদার সাথে খাপ খাইয়ে নিতে পারে।
আসল প্রশ্ন হল, MCP কীসের জন্য ব্যবহার করা যাবে না।
MCP একটি দৃষ্টান্ত পরিবর্তনের প্রতিনিধিত্ব করে: বিচ্ছিন্ন, স্ট্যাটিক AI থেকে গভীরভাবে একত্রিত, কন্টেক্সট-সচেতন এবং কর্মক্ষম সিস্টেমে। প্রোটোকলটি পরিপক্ক হওয়ার সাথে সাথে এটি নতুন প্রজন্মের AI এজেন্ট এবং সহকারীকে সমর্থন করবে, যা নিরাপদে, দক্ষতার সাথে এবং বৃহৎ পরিসরে ডিজিটাল সরঞ্জাম এবং ডেটা জুড়ে অনুমান, কাজ এবং সহযোগিতা করতে পারবে।
২০২২ সাল থেকে জেনারেটিভ AI প্রথম বিস্ফোরিত হওয়ার পর থেকে, আমি এত দ্রুত বিকশিত হওয়া কোনো প্রযুক্তি দেখিনি। তবে যা সত্যিই আমার মনে আছে তা হল এক দশকেরও বেশি আগে Kubernetes-এর উত্থান। সেই সময়ে, অনেকে কন্টেইনার অর্কেস্ট্রেটরগুলির মধ্যে একটি প্রতিযোগিতা দেখেছিল, যেমন Swarm এবং Mesosphere-এর মতো প্রোগ্রামগুলি এখন প্রায় বিস্মৃত। আমি শুরু থেকেই জানতাম Kubernetes বিজয়ী হবে।
সুতরাং, আমি এখনই ভবিষ্যদ্বাণী করছি। MCP হবে AI-এর সংযোগ, এবং এটি এন্টারপ্রাইজ, ক্লাউড এবং আরও বিস্তৃত ক্ষেত্রে AI-এর সম্পূর্ণ সম্ভাবনা উন্মোচন করবে।