MCP: AI অ্যাপ্লিকেশনের জন্য একটি USB-C
বহিরাগত সরঞ্জামগুলির সাথে AI মডেলগুলির সংহতকরণ দীর্ঘদিন ধরে একটি চ্যালেঞ্জ, যা উচ্চ কাস্টমাইজেশন খরচ এবং অস্থির সিস্টেম স্থিতিশীলতা দ্বারা জর্জরিত। ঐতিহ্যগতভাবে, ডেভেলপারদের প্রতিটি নতুন সরঞ্জাম বা ডেটা উৎসের জন্য নির্দিষ্ট ইন্টারফেস তৈরি করতে হত, যার ফলে সম্পদ অপচয় হত এবং সিস্টেম আর্কিটেকচার দুর্বল হয়ে যেত।
MCP এই সমস্যাগুলি সমাধান করার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে। এটি মিথস্ক্রিয়া নিয়মগুলিকে মানসম্মত করে। MCP-র মাধ্যমে, AI মডেল এবং সরঞ্জামগুলিকে কেবল প্রোটোকলের মানগুলি মেনে চলতে হয় প্লাগ-এন্ড-প্লে সামঞ্জস্য অর্জনের জন্য। এটি ইন্টিগ্রেশনের জটিলতা হ্রাস করে, AI মডেলগুলিকে সরাসরি ডাটাবেস, ক্লাউড পরিষেবা এবং এমনকি স্থানীয় অ্যাপ্লিকেশনগুলিতে অ্যাক্সেস করতে দেয়, প্রতিটি সরঞ্জামের জন্য পৃথক অ্যাডাপ্টেশন স্তরের প্রয়োজন ছাড়াই।
MCP-র ইকোসিস্টেমকে সংহত করার ক্ষমতা ইতিমধ্যেই স্পষ্ট। উদাহরণস্বরূপ, Anthropic-এর Claude ডেস্কটপ অ্যাপ্লিকেশন, যখন একটি MCP সার্ভারের মাধ্যমে একটি স্থানীয় ফাইল সিস্টেমের সাথে সংযুক্ত থাকে, তখন AI সহকারীকে সরাসরি ডকুমেন্টের বিষয়বস্তু পড়তে এবং প্রসঙ্গ-সচেতন প্রতিক্রিয়া তৈরি করতে দেয়। এদিকে, Cursor ডেভেলপমেন্ট টুল, একাধিক MCP সার্ভার (যেমন Slack এবং Postgres) ইনস্টল করে IDE-এর মধ্যে নির্বিঘ্ন মাল্টিটাস্কিং সক্ষম করে।
জাস্টিন যা কল্পনা করেছিলেন MCP সেটাই হয়ে উঠছে: AI অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য একটি USB-C, একটি সার্বজনীন ইন্টারফেস যা পুরো ইকোসিস্টেমকে সংযুক্ত করে।
MCP-র প্রকাশ থেকে বর্তমান জনপ্রিয়তা পর্যন্ত যাত্রাটি বেশ আকর্ষণীয়।
নভেম্বর ২০২৪-এ MCP প্রকাশিত হওয়ার পরে, এটি দ্রুত ডেভেলপার এবং ব্যবসার দৃষ্টি আকর্ষণ করে। তবে, এটি সঙ্গে সঙ্গেই জনপ্রিয়তা লাভ করেনি। সেই সময়ে, বুদ্ধিমান এজেন্টদের মূল্য স্পষ্ট ছিল না। এমনকি যদি এজেন্টদের ‘MxN’ ইন্টিগ্রেশন জটিলতা সমাধান করাও হয়, তবুও কেউ জানত না যে AI উৎপাদনশীলতা বাড়বে কিনা।
এই অনিশ্চয়তা দ্রুত বিকশিত LLM প্রযুক্তিকে বাস্তব প্রয়োগে অনুবাদ করার অসুবিধা থেকে উদ্ভূত হয়েছিল। ইন্টারনেট বুদ্ধিমান এজেন্টদের সম্পর্কে পরস্পরবিরোধী মতামত দিয়ে পরিপূর্ণ ছিল, যা AI-এর প্রকৃত প্রভাব ফেলতে পারার ক্ষমতা সম্পর্কে কম আত্মবিশ্বাসের দিকে পরিচালিত করে। কিছু প্রতিশ্রুতিশীল অ্যাপ্লিকেশন আবির্ভূত হওয়া সত্ত্বেও, AI সত্যিই উৎপাদনশীলতা বাড়াচ্ছে নাকি কেবল উপরিভাগ আঁচড়াচ্ছে, তা বলা কঠিন ছিল। এটি জানতে সময় লাগত।
Manus-এর ফ্রেমওয়ার্ক প্রকাশ এবং OpenAI-এর MCP-র জন্য সমর্থন ঘোষণার সাথে সাথেই বাঁক পরিবর্তন হয়।
Manus একাধিক এজেন্টের সহযোগী ক্ষমতা প্রদর্শন করেছে, যা ব্যবহারকারীরা AI উৎপাদনশীলতা থেকে যা প্রত্যাশা করেছিলেন তা পুরোপুরি ধারণ করেছে। যখন MCP একটি চ্যাট ইন্টারফেসের মাধ্যমে ‘কথোপকথন-হিসাবে-অপারেশন’ অভিজ্ঞতা সক্ষম করে, যা ব্যবহারকারীদের কেবল কমান্ড প্রবেশ করে ফাইল ম্যানেজমেন্ট এবং ডেটা পুনরুদ্ধারের মতো সিস্টেম-স্তরের ক্রিয়া ট্রিগার করতে দেয়, তখন উপলব্ধিতে একটি পরিবর্তন শুরু হয়: AI আসলে বাস্তব কাজে সাহায্য করতে পারে।
এই যুগান্তকারী ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা MCP-র জনপ্রিয়তা বাড়িয়েছে। Manus-এর প্রকাশ MCP-র সাফল্যের একটি গুরুত্বপূর্ণ কারণ ছিল।
OpenAI-এর সমর্থন MCP-কে একটি ‘সার্বজনীন ইন্টারফেস’-এর মর্যাদায় উন্নীত করেছে।
২৭ মার্চ, ২০২৫-এ, OpenAI তার মূল ডেভেলপমেন্ট টুল AgentSDK-এর একটি বড় আপডেট ঘোষণা করেছে, যা আনুষ্ঠানিকভাবে MCP পরিষেবা প্রোটোকল সমর্থন করে। এই প্রযুক্তি দৈত্যের পদক্ষেপের সাথে, যা বিশ্ব মডেল বাজারের ৪০% নিয়ন্ত্রণ করে, MCP HTTP-এর মতো একটি মৌলিক অবকাঠামোর মতো হতে শুরু করে। MCP আনুষ্ঠানিকভাবে জনগণের দৃষ্টিতে প্রবেশ করে এবং এর জনপ্রিয়তা বেড়ে যায়।
এটি ‘AI-এর জন্য HTTP’ হওয়ার স্বপ্নকে সম্ভব করে তোলে। Cursor, Winsurf এবং Cline-এর মতো প্ল্যাটফর্মগুলিও MCP প্রোটোকল গ্রহণ করে এবং MCP-কে কেন্দ্র করে তৈরি হওয়া এজেন্ট ইকোসিস্টেম বৃদ্ধি পায়।
MCP: একটি এজেন্ট ইকোসিস্টেম কি দিগন্তে?
MCP কি সত্যিই ভবিষ্যতে AI মিথস্ক্রিয়ার জন্য ডি ফ্যাক্টো স্ট্যান্ডার্ড হয়ে উঠতে পারে?
১১ মার্চ, LangChain-এর সহ-প্রতিষ্ঠাতা হ্যারিসন চেজ এবং LangGraph-এর প্রধান নুনো ক্যাম্পোস বিতর্ক করেন যে MCP AI মিথস্ক্রিয়ার ভবিষ্যতের মান হবে কিনা। যদিও তারা কোনও সিদ্ধান্তে পৌঁছাননি, তবে বিতর্ক MCP সম্পর্কে অনেক কল্পনার জন্ম দিয়েছে।
LangChain বিতর্কের সময় একটি অনলাইন ভোটও চালু করেছিল। আশ্চর্যজনকভাবে, ৪০% অংশগ্রহণকারী MCP-কে ভবিষ্যতের মান হিসাবে সমর্থন করেছেন।
বাকি ৬০% যারা MCP-এর পক্ষে ভোট দেননি, তারা মনে করেন যে AI মিথস্ক্রিয়ার ভবিষ্যতের মান হয়ে ওঠার পথটি সহজ হবে না।
একটি প্রধান উদ্বেগ হল প্রযুক্তিগত মান এবং বাণিজ্যিক স্বার্থের মধ্যে সংযোগ বিচ্ছিন্নতা, MCP প্রকাশের পরে দেশীয় এবং আন্তর্জাতিক খেলোয়াড়দের পদক্ষেপ দ্বারা প্রমাণিত।
Anthropic MCP প্রকাশ করার পরপরই, Google A2A (এজেন্ট টু এজেন্ট) তৈরি করে।
যদি MCP পৃথক বুদ্ধিমান এজেন্টদের জন্য সহজেই ‘রিসোর্স পয়েন্ট’-এ অ্যাক্সেস করার পথ প্রশস্ত করে, তবে A2A এই এজেন্টদের সংযুক্ত করে একটি বিশাল যোগাযোগ নেটওয়ার্ক তৈরি করার লক্ষ্য রাখে, যা তাদের একে অপরের সাথে ‘কথা’ বলতে এবং একসাথে কাজ করতে সক্ষম করে।
একটি অন্তর্নিহিত দৃষ্টিকোণ থেকে, MCP এবং A2A উভয়ই এজেন্ট ইকোসিস্টেমের নিয়ন্ত্রণের জন্য প্রতিদ্বন্দ্বিতা করছে।
তাহলে, চীনা বাজারে কী ঘটছে?
আরও বেশি কার্যকলাপ LLM সংস্থাগুলির মধ্যে কেন্দ্রীভূত। এপ্রিল থেকে, Alibaba, Tencent এবং Baidu সকলেই MCP প্রোটোকলের জন্য তাদের সমর্থন ঘোষণা করেছে।
Alibaba Cloud-এর Bailian প্ল্যাটফর্ম ৯ এপ্রিল শিল্পের প্রথম পূর্ণ-জীবনচক্র MCP পরিষেবা চালু করেছে, যা Amap এবং Wuying Cloud Desktop সহ ৫০টির বেশি সরঞ্জামকে একীভূত করেছে, যা ব্যবহারকারীদের ৫ মিনিটের মধ্যে একচেটিয়া এজেন্ট তৈরি করতে দেয়। Alipay ModelScope সম্প্রদায়ের সাথে অংশীদারিত্ব করে চীনে ‘পেমেন্ট MCP সার্ভার’ পরিষেবা চালু করেছে, যা AI বুদ্ধিমান এজেন্টদের এক ক্লিকে অর্থ প্রদানের ক্ষমতা অ্যাক্সেস করতে দেয়।
১৪ এপ্রিল, Tencent Cloud তার LLM জ্ঞান ইঞ্জিনকে MCP প্লাগ-ইন সমর্থন করার জন্য আপগ্রেড করেছে, যা Tencent Location Service এবং WeChat Reading-এর মতো ইকোসিস্টেম সরঞ্জামগুলির সাথে সংযুক্ত। ১৬ এপ্রিল, Alipay ‘পেমেন্ট MCP সার্ভার’ চালু করেছে, যা ডেভেলপারদের দ্রুত প্রাকৃতিক ভাষার কমান্ডের মাধ্যমে অর্থ প্রদানের কার্যকারিতা অ্যাক্সেস করতে দেয়, যা AI পরিষেবা বাণিজ্যিকীকরণের জন্য একটি আবদ্ধ লুপ তৈরি করে। ২৫ এপ্রিল, Baidu MCP প্রোটোকলের সাথে সম্পূর্ণ সামঞ্জস্য ঘোষণা করেছে, যা বিশ্বের প্রথম ই-কমার্স লেনদেন MCP এবং অনুসন্ধান MCP পরিষেবা চালু করেছে। Smart Cloud Qianfan প্ল্যাটফর্ম একটি তৃতীয় পক্ষের MCP সার্ভারকে সংহত করেছে, যা উন্নয়নের খরচ কমাতে নেটওয়ার্ক জুড়ে সংস্থানগুলিকে সূচীভুক্ত করে।
চীনা LLM সংস্থাগুলির MCP পদ্ধতি একটি ‘আবদ্ধ লুপ’। Alibaba Cloud-এর Bailian প্ল্যাটফর্ম Amap-কে সংহত করা থেকে শুরু করে Tencent Cloud MCP প্লাগ-ইন সমর্থন করে এবং WeChat Reading-এর মতো ইকোসিস্টেমের সাথে সংযোগ স্থাপন করা, Baidu একটি অনুসন্ধান MCP পরিষেবা চালু করা পর্যন্ত, সকলেই তাদের শক্তি ব্যবহার করতে এবং তাদের ইকোসিস্টেম বাধাগুলি শক্তিশালী করতে MCP ব্যবহার করছে।
এই কৌশলগত পছন্দের পিছনে একটি গভীর ব্যবসায়িক যুক্তি রয়েছে।
কল্পনা করুন যদি Alibaba Cloud ব্যবহারকারীদের Baidu Maps কল করার অনুমতি দেয় বা যদি Tencent-এর ইকোসিস্টেম বহিরাগত মডেলগুলির জন্য মূল ডেটা ইন্টারফেস খুলে দেয়। প্রতিটি কোম্পানির ডেটা এবং ইকোসিস্টেম পরিখা দ্বারা তৈরি পার্থক্যমূলক সুবিধাগুলি ভেঙে যাবে। ‘সংযুক্তি’-র উপর পরম নিয়ন্ত্রণের এই প্রয়োজনই MCP-কে, তার প্রযুক্তিগত মানদণ্ডের নীচে, AI যুগে অবকাঠামো নিয়ন্ত্রণের একটি নীরব পুনর্বণ্টন করে তুলেছে।
এই উত্তেজনা স্পষ্ট হয়ে উঠছে: বাহ্যিকভাবে, MCP ইউনিফাইড ইন্টারফেস স্পেসিফিকেশনগুলির মাধ্যমে প্রযুক্তিগত প্রোটোকলগুলির মান standardization-কে উন্নীত করছে। বাস্তবে, প্রতিটি প্ল্যাটফর্ম ব্যক্তিগত প্রোটোকলের মাধ্যমে নিজস্ব সংযোগ নিয়ম সংজ্ঞায়িত করছে।
উন্মুক্ত প্রোটোকল এবং ইকোসিস্টেমের মধ্যে এই বিভাজন অনিবার্যভাবে MCP-এর সত্যিকারের সার্বজনীন মান হয়ে ওঠার পথে একটি বড় বাধা হয়ে দাঁড়াবে।
AI শিল্পায়নের তরঙ্গে MCP-এর আসল মূল্য
এমনকি ভবিষ্যতে যদি কোনও পরম ‘ইউনিফাইড প্রোটোকল’ নাও থাকে, MCP দ্বারা সৃষ্ট স্ট্যান্ডার্ড বিপ্লব AI উৎপাদনশীলতার জন্য বন্যাদ্বার খুলে দিয়েছে।
বর্তমানে, প্রতিটি LLM সংস্থা MCP প্রোটোকলের মাধ্যমে নিজস্ব ‘বাস্তুসংস্থান’ তৈরি করছে। এই ‘আবদ্ধ লুপ’ কৌশলটি এজেন্ট ইকোসিস্টেম খণ্ডিতকরণের গভীর স্ববিরোধিতা প্রকাশ করবে। তবে, এটি ইকোসিস্টেম নির্মাতাদের দ্বারা জমা হওয়া ক্ষমতাও প্রকাশ করবে, দ্রুত অ্যাপ্লিকেশন ম্যাট্রিক্স তৈরি করবে এবং AI বাস্তবায়নকে উন্নীত করবে।
উদাহরণস্বরূপ, অতীতের বড় সংস্থাগুলির সুবিধাগুলি (যেমন Alipay-এর পেমেন্ট প্রযুক্তি, ব্যবহারকারীর স্কেল এবং ঝুঁকি নিয়ন্ত্রণ ক্ষমতা) তাদের নিজস্ব ব্যবসার মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল। তবে, মানসম্মত ইন্টারফেসের (MCP) মাধ্যমে এগুলি উন্মুক্ত করে, এই ক্ষমতাগুলি আরও বেশি সংখ্যক বাহ্যিক ডেভেলপার দ্বারা কল করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, অন্য সংস্থাগুলির AI এজেন্টদের তাদের নিজস্ব পেমেন্ট সিস্টেম তৈরি করার প্রয়োজন নেই, তারা সরাসরি Alipay ইন্টারফেস কল করতে পারে। এটি বড় কোম্পানির অবকাঠামো ব্যবহার করার জন্য আরও বেশি অংশগ্রহণকারীদের আকৃষ্ট করতে পারে, নির্ভরতা এবং নেটওয়ার্ক প্রভাব তৈরি করতে পারে এবং পরিবেশগত প্রভাব প্রসারিত করতে পারে।
এই ‘বেষ্টনী উদ্ভাবন’ AI প্রযুক্তির শিল্প অনুপ্রবেশকে ত্বরান্বিত করছে।
এই দৃষ্টিকোণ থেকে, এটি ভবিষ্যতের এজেন্ট ইকোসিস্টেমকে ‘সীমিত উন্মুক্ততা’-র একটি প্যাটার্ন উপস্থাপন করতে পরিচালিত করতে পারে।
বিশেষত, মূল ডেটা ইন্টারফেসগুলি এখনও বড় সংস্থাগুলি দ্বারা দৃঢ়ভাবে নিয়ন্ত্রিত হবে, তবে অ-মূল ক্ষেত্রগুলিতে, প্রযুক্তিগত সম্প্রদায়ের প্রচার এবং নিয়ন্ত্রক সংস্থাগুলির হস্তক্ষেপের মাধ্যমে, ক্রস-প্ল্যাটফর্ম ‘মাইক্রো-স্ট্যান্ডার্ড’ ধীরে ধীরে তৈরি হতে পারে। এই ‘সীমিত উন্মুক্ততা’ নির্মাতাদের পরিবেশগত স্বার্থ রক্ষা করতে পারে এবং সম্পূর্ণরূপে খণ্ডিত প্রযুক্তিগত ইকোসিস্টেম এড়াতে পারে।
এই প্রক্রিয়াতে, MCP-এর মূল্য ‘সার্বজনীন ইন্টারফেস’ থেকে ‘বাস্তুসংস্থান সংযোগকারী’-তে স্থানান্তরিত হবে।
এটি আর একমাত্র মানসম্মত প্রোটোকল হওয়ার চেষ্টা করবে না, তবে বিভিন্ন ইকোসিস্টেমের মধ্যে সংলাপের জন্য একটি সেতু হিসাবে কাজ করবে। যখন ডেভেলপাররা সহজেই MCP-এর মাধ্যমে ক্রস-ইকোলজিক্যাল এজেন্ট সহযোগিতা অর্জন করতে পারবে এবং যখন ব্যবহারকারীরা বিভিন্ন প্ল্যাটফর্মের মধ্যে নির্বিঘ্নে বুদ্ধিমান এজেন্ট পরিষেবা পরিবর্তন করতে পারবে, তখন এজেন্ট ইকোসিস্টেম সত্যিই তার স্বর্ণযুগে প্রবেশ করবে।
এই সব কিছুর পূর্বশর্ত হল শিল্প বাণিজ্যিক স্বার্থ এবং প্রযুক্তিগত আদর্শের মধ্যে একটি সূক্ষ্ম ভারসাম্য খুঁজে বের করতে পারে কিনা। এটি MCP-এর সরঞ্জামটির নিজস্ব মূল্যের বাইরে নিয়ে আসা পরিবর্তন।
এজেন্ট ইকোসিস্টেমের নির্মাণ কোনো নির্দিষ্ট স্ট্যান্ডার্ড প্রোটোকলের উদ্ভবের মধ্যে নিহিত নয়। AI-এর বাস্তবায়ন কোনো নির্দিষ্ট লিঙ্কের সংযোগের মধ্যে নিহিত নয়, বরং ঐকমত্যের মধ্যে নিহিত।
যেমনটি Anthropic প্রকৌশলী ডেভিড মূলত কল্পনা করেছিলেন, ‘আমাদের কেবল একটি ‘সার্বজনীন সকেট’-এর প্রয়োজন নেই, আমাদের একটি ‘পাওয়ার গ্রিড’-এরও প্রয়োজন, যা সকেটগুলিকে একে অপরের সাথে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে দেয়।’ এই পাওয়ার গ্রিডের জন্য প্রযুক্তিগত ঐকমত্য এবং AI-যুগের অবকাঠামোর নিয়ম সম্পর্কে একটি বিশ্বব্যাপী সংলাপ উভয়ই প্রয়োজন।
AI প্রযুক্তির দ্রুত পুনরাবৃত্তির বর্তমান যুগে, MCP দ্বারা চালিত, নির্মাতারা এই প্রযুক্তিগত ঐকমত্যকে একত্রিত করার গতি বাড়াচ্ছে।