कृत्रिम बुद्धिमत्ता के तेजी से विकसित हो रहे परिदृश्य में, मॉडल इंटरैक्शन के लिए एक नया मानक उभर रहा है। मॉडल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP), जिसे एंथ्रोपिक द्वारा नवंबर 2024 में पेश किया गया था, डेवलपर्स और उद्यमों के लिए समान रूप से एक केंद्र बिंदु बन गया है। MCP का प्राथमिक उद्देश्य बड़े भाषा मॉडल (LLM) और विविध डेटा स्रोतों के बीच सुरक्षित, द्विदिश लिंक स्थापित करना है, जिससे उपकरण कार्यान्वयन में विसंगतियों को दूर किया जा सके और क्रॉस-मॉडल साझाकरण को सुविधाजनक बनाया जा सके।
MCP का उद्योग मानक के रूप में उदय
कुछ ही महीनों में, MCP ने AI समुदाय में महत्वपूर्ण कर्षण प्राप्त किया है। 25 अप्रैल को Create2025 Baidu AI डेवलपर सम्मेलन में, Baidu के संस्थापक रॉबिन ली ने दो अभूतपूर्व मॉडल का अनावरण किया: वेनक्सिन लार्ज मॉडल 4.5 टर्बो और डीप थिंकिंग मॉडल X1 टर्बो। इन मॉडलों के साथ विभिन्न AI एप्लिकेशन थे, जो MCP को पूरी तरह से अपनाने में डेवलपर्स की मदद करने के लिए Baidu की प्रतिबद्धता को दर्शाते हैं।
MCP के लिए समर्थन Baidu से आगे बढ़कर OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba और Tencent जैसे प्रमुख खिलाड़ियों तक फैला हुआ है। यह व्यापक स्वीकृति दर्शाती है कि MCP ‘AI दुनिया का HTTP’ बन रहा है, जो मॉडल और डेटा स्रोतों के इंटरैक्ट करने के लिए एक सार्वभौमिक मानक स्थापित कर रहा है।
सम्मेलन के दौरान, Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड ने आधिकारिक तौर पर चीन में पहली उद्यम-ग्रेड MCP सेवा शुरू की। यह सेवा उद्यमों और डेवलपर्स को 1,000 से अधिक MCP सर्वरों तक पहुंच प्रदान करती है। इसके अलावा, प्लेटफ़ॉर्म डेवलपर्स को Baidu के AI विकास प्लेटफ़ॉर्म Qianfan पर अपने स्वयं के MCP सर्वर बनाने और उन्हें MCP स्क्वायर में प्रकाशित करने की अनुमति देता है, जो Baidu Search के माध्यम से मुफ्त होस्टिंग और इंडेक्सिंग प्रदान करता है।
Baidu Cloud की उद्यम-केंद्रित रणनीति
हालांकि विभिन्न विक्रेता MCP को अपना रहे हैं, लेकिन उनके दृष्टिकोण अलग-अलग हैं। Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड उद्यम बाजार पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जिसका लक्ष्य जल्द से जल्द अधिक से अधिक डेवलपर्स को शामिल करना है। इस रणनीति में MCP स्क्वायर को समृद्ध करना और Baidu Search का उपयोग करके ट्रैफ़िक को बढ़ाना शामिल है, जिससे एक मजबूत MCP पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा मिले।
Baidu अपने MCP प्रस्तावों के साथ जो दृष्टिकोण अपना रहा है, वह इस बात पर केंद्रित है कि उद्यम ग्राहकों को क्या चाहिए और वे किस पर प्रतिक्रिया देंगे। कंपनी उद्यम ग्राहकों के साथ अपने मौजूदा पदचिह्न का लाभ उठाने के लिए अच्छी स्थिति में है ताकि उन्हें MCP की दुनिया में लाया जा सके।
AI परिदृश्य में MCP की आवश्यकता
MCP का उदय LLM को तैनात करने में महत्वपूर्ण चुनौतियों का समाधान करता है, खासकर उद्यम सेटिंग्स में। पहले, LLM का अनुप्रयोग मुख्य रूप से चैटबॉट जैसी परिदृश्यों तक सीमित था। व्यापक उद्यम अनुप्रयोगों के लिए व्यापक अनुकूलन की आवश्यकता होती है, जिससे विकास प्रक्रिया जटिल और संसाधन-गहन हो जाती है, यहां तक कि Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड जैसे विक्रेताओं द्वारा प्रदान किए गए टूलचेन के साथ भी।
2025 को AI एजेंट का वर्ष घोषित किए जाने के साथ, LLM से सोचने से परे योजना बनाने और स्वायत्त रूप से कार्यों को निष्पादित करने की उम्मीद है। इस प्रतिमान में, LLM ‘मस्तिष्क’ के रूप में कार्य करता है, जिसके लिए विशिष्ट कार्यों को पूरा करने के लिए ‘अंगों’ और ‘इंद्रियों’ की आवश्यकता होती है।
प्रत्येक AI एप्लिकेशन को अनुकूलित करने के पारंपरिक दृष्टिकोण के लिए ‘M×N’ टूल को एकीकृत करने की आवश्यकता होती है, जहां प्रत्येक AI एप्लिकेशन को कई टूल के साथ इंटरफ़ेस करना होगा। MCP LLM और टूल के बीच इंटरैक्शन को मानकीकृत करके इसे सरल बनाता है, जिससे जटिलता ‘M+N’ तक कम हो जाती है। यह मानकीकरण विभिन्न उद्यम कार्यों में AI अनुप्रयोगों को स्केल करने के लिए महत्वपूर्ण है।
उद्यम-स्तरीय AI अनुप्रयोगों को सुव्यवस्थित करना
Baidu समूह के कार्यकारी उपाध्यक्ष और Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड बिजनेस ग्रुप के अध्यक्ष शेन डोउ ने जोर देकर कहा कि LLM को लागू करने में सरल आह्वान से अधिक शामिल है। ‘इसके लिए विभिन्न घटकों और उपकरणों को जोड़ने और जटिल ऑर्केस्ट्रेशन करने की आवश्यकता होती है। अक्सर, प्रदर्शन को बढ़ाने के लिए मॉडल के आगे शोधन और अनुकूलन की आवश्यकता होती है,’ उन्होंने कहा।
शेन डोउ ने आगे बताया कि उद्यम-ग्रेड अनुप्रयोगों के निर्माण के लिए कंप्यूटिंग प्रदर्शन, स्थिरता, स्केलेबिलिटी और सुरक्षा पर सावधानीपूर्वक विचार करने की आवश्यकता है। वह एक एप्लिकेशन की तैनाती को ‘सिस्टम’ निर्माण प्रक्रिया के रूप में देखते हैं।
उद्यम अनुप्रयोगों को उपभोक्ता-ग्रेड अनुप्रयोगों की तुलना में उच्च मानकों और कम त्रुटि सहनशीलता की आवश्यकता होती है। एक उद्योग विशेषज्ञ के अनुसार, एप्लिकेशन विकास परियोजना के समय का 90% उपभोग करता है क्योंकि जबकि मॉडल मानकीकृत होते हैं, अनुप्रयोग अत्यधिक परिवर्तनशील होते हैं।
इन प्रयासों में आम तौर पर चार प्रमुख कार्य शामिल होते हैं: व्यावसायिक ज्ञान का पूरक, व्यावसायिक प्रक्रियाओं का ऑर्केस्ट्रेट करना, बुद्धिमान उपकरणों का विस्तार करना और उद्यम प्रणालियों को एकीकृत करना। इन कार्यों को एक प्लेटफ़ॉर्म में समाहित करके जो आउट-ऑफ़-द-बॉक्स कार्यक्षमता प्रदान करता है, उद्यम विशेषज्ञ ज्ञान को शामिल करने के लिए RAG (पुनर्प्राप्ति-संवर्धित पीढ़ी) का लाभ उठा सकते हैं, व्यावसायिक प्रक्रियाओं को ऑर्केस्ट्रेट करने के लिए वर्कफ़्लो का उपयोग कर सकते हैं, और मौजूदा प्रणालियों और संपत्तियों का लाभ उठाने के लिए MCP के साथ संयुक्त बुद्धिमान एजेंटों का उपयोग कर सकते हैं।
MCP व्यावहारिक अनुप्रयोगों में LLM की तैनाती को सरल बनाने के लिए उद्योग की अपेक्षाओं को पूरा करने के लिए तैयार है।
उद्यम-स्तरीय एजेंटों में अंतर को पाटना
जैसा कि शेन डोउ ने बताया, LLM की तैनाती के लिए पूर्ण-स्टैक, सिस्टम-स्तरीय समर्थन की आवश्यकता होती है, जो अंतर्निहित कंप्यूटिंग शक्ति से लेकर अनुप्रयोगों तक फैला होता है। इसमें उच्च-प्रदर्शन हार्डवेयर और क्लस्टर अनुकूलन, साथ ही लचीला विकास टूलचेन और परिदृश्य-आधारित समाधान शामिल हैं।
Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड की सिस्टम-स्तरीय क्षमताओं में एक कंप्यूटिंग पावर लेयर शामिल है, जिसमें नव घोषित 30,000-कार्ड कुनलुनक्सिन क्लस्टर और अपग्रेड किया गया बैगे GPU कंप्यूटिंग प्लेटफ़ॉर्म शामिल है। मॉडल डेवलपमेंट लेयर में Qianfan प्लेटफ़ॉर्म पर 100 से अधिक मॉडल हैं, जिनमें Baidu के वेनक्सिन 4.5टर्बो और वेनक्सिन X1 टर्बो, साथ ही डीपसीक, इलमा और विदु जैसे तीसरे पक्ष के मॉडल शामिल हैं।
एप्लिकेशन डेवलपमेंट लेयर में, Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड Qianfan एंटरप्राइज-लेवल एजेंट और MCP सेवाएं प्रदान करता है, जो एजेंटों की जटिल समस्याओं को हल करने की क्षमता को बढ़ाता है। इन सेवाओं को एक व्यापक मॉडल विकास टूलचेन द्वारा पूरक किया जाता है जो गहरी सोच वाले मॉडल और बहु-मोडल मॉडल के अनुकूलन और ठीक-ट्यूनिंग का समर्थन करता है।
Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड एप्लिकेशन डेवलपमेंट लेयर पर ध्यान केंद्रित कर रहा है, जिसमें Qianfan प्लेटफ़ॉर्म के एंटरप्राइज-लेवल एजेंट डेवलपमेंट टूलचेन में महत्वपूर्ण अपडेट हैं। प्लेटफ़ॉर्म नया अनुमान-आधारित बुद्धिमान एजेंट, इंटेलिजेंट एजेंट प्रो पेश करता है, जो त्वरित प्रश्न उत्तर से लेकर गहन विचार-विमर्श तक क्षमताओं को बढ़ाता है, प्रत्येक उद्यम के लिए अनुकूलित बुद्धिमान एजेंटों का समर्थन करता है।
Baidu के MCP पारिस्थितिकी तंत्र के वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग
सीवेज ट्रेजर के उदाहरण पर विचार करें, जो उद्यम-विशिष्ट डेटा और ज्ञान आधारों को संयोजित करने के लिए Qianfan Agentic RAG क्षमताओं का उपयोग करता है। यह एजेंटों को कार्यों की समझ के आधार पर पुनर्प्राप्ति रणनीतियों को तैयार करने की अनुमति देता है, जिससे मॉडल मतिभ्रम काफी कम हो जाता है।
इंटेलिजेंट एजेंट प्रो डीप रिसर्च मोड का भी समर्थन करता है, जो एजेंटों को जटिल कार्यों की स्वायत्त रूप से योजना बनाने, जानकारी को फ़िल्टर और व्यवस्थित करने और वेब पेजों को ब्राउज़ करके खोजपूर्ण ज्ञान एकत्र करने में सक्षम बनाता है। यह चार्ट बनाने, रिपोर्ट लिखने और संरचित और जानकारीपूर्ण पेशेवर रिपोर्ट उत्पन्न करने के लिए विभिन्न उपकरणों का उपयोग करने का भी समर्थन करता है।
MCP डेवलपर्स और उद्यमों को एजेंटों को विकसित करते समय उद्योग डेटा और उपकरणों का बेहतर लाभ उठाने में सक्षम बनाता है, जिससे उद्यम-स्तरीय एजेंट क्षमताओं में महत्वपूर्ण कमियों को दूर किया जा सकता है।
डेवलपर्स दो तरीकों से MCP को अपना सकते हैं: AI अनुप्रयोगों द्वारा उपयोग के लिए MCP प्रारूप में अपने संसाधनों, डेटा और क्षमताओं को प्रदान करके, या AI अनुप्रयोगों को विकसित करते समय मौजूदा MCP सर्वर संसाधनों का लाभ उठाकर। दोनों दृष्टिकोण विकास के प्रयास को कम करते हैं और क्षमताओं को काफी बढ़ाते हैं।
Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड का Qianfan प्लेटफ़ॉर्म MCP का समर्थन करने वाला पहला बड़ा मॉडल प्लेटफ़ॉर्म है। MCP से पहले, बड़े मॉडल और उपकरण बिखरे हुए थे और उनमें मानकीकरण की कमी थी। MCP इंटरकनेक्शन को बढ़ावा देता है और पारिस्थितिकी तंत्र समृद्धि को सुविधाजनक बनाता है।
MCP का प्रतिस्पर्धी परिदृश्य
MCP, और सामान्य तौर पर बड़े मॉडल, प्लेटफ़ॉर्म और पारिस्थितिक तंत्रों के बीच प्रतिस्पर्धा का प्रतिनिधित्व करते हैं। नई तकनीकों के शुरुआती चरणों में, विभिन्न प्रतिमान अपरिपक्व होते हैं, जिसके लिए इष्टतम प्रदर्शन प्राप्त करने के लिए एंड-टू-एंड अनुकूलन की आवश्यकता होती है। यह बताता है कि बड़े मॉडल अनुप्रयोगों की तैनाती प्रमुख विक्रेताओं पर इतनी अधिक क्यों निर्भर करती है।
इन विक्रेताओं के लिए, चुनौती एक क्षेत्र में उत्कृष्टता प्राप्त करने में नहीं है, बल्कि कोई महत्वपूर्ण कमजोरी नहीं होने में है। उन्हें मजबूत प्लेटफ़ॉर्म क्षमताएं बनानी चाहिए और अधिक प्रतिभागियों को आकर्षित करने के लिए संपन्न पारिस्थितिक तंत्रों को बढ़ावा देना चाहिए, एक बड़े मॉडल पारिस्थितिकी तंत्र को दूसरे के खिलाफ खड़ा करना चाहिए।
MCP डोमेन में Baidu की रणनीति में तीन चरण शामिल हैं।
- MCP सर्वर लॉन्च करना: Baidu MCP सर्वर लॉन्च करने वाले पहले लोगों में से था, जिसमें दुनिया का पहला ई-कॉमर्स लेनदेन MCP और खोज MCP शामिल है। डेवलपर्स Baidu AI Search और Baidu Youxuan के MCP सर्वर को Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड Qianfan प्लेटफ़ॉर्म पर ‘यूनिवर्सल इंटेलिजेंट एजेंट असिस्टेंट’ में जोड़ सकते हैं, जिससे बुद्धिमान एजेंट जानकारी क्वेरी और उत्पाद अनुशंसाओं से लेकर सीधे ऑर्डर प्लेसमेंट तक पूरी प्रक्रिया को पूरा कर सकते हैं। यह शीर्ष स्तर की खोज क्षमताओं के साथ ई-कॉमर्स लेनदेन समर्थन को जोड़ता है।
- MCP सेवा विकास का समर्थन करना: Baidu इंटेलिजेंट क्लाउड Qianfan प्लेटफ़ॉर्म ने आधिकारिक तौर पर चीन की पहली उद्यम-ग्रेड MCP सेवा शुरू की, जिसमें उद्यमों और डेवलपर्स के लिए 1,000 से अधिक MCP सर्वर उपलब्ध हैं। डेवलपर्स Qianfan पर अपने स्वयं के MCP सर्वर बना सकते हैं, उन्हें MCP स्क्वायर में प्रकाशित कर सकते हैं, मुफ्त होस्टिंग का आनंद ले सकते हैं और Baidu Search के माध्यम से एक्सपोजर और उपयोग के अवसर प्राप्त कर सकते हैं।
- AI ओपन प्लान: Baidu Search ओपन प्लेटफ़ॉर्म ने विभिन्न सामग्री और सेवा वितरण तंत्रों के माध्यम से बुद्धिमान एजेंटों, H5 अनुप्रयोगों, मिनी-प्रोग्राम और स्वतंत्र ऐप्स के डेवलपर्स के लिए ट्रैफ़िक और मुद्रीकरण के अवसर प्रदान करने के लिए ‘AI ओपन प्लान’ (sai.baidu.com) लॉन्च किया। यह योजना उपयोगकर्ताओं को नवीनतम AI सेवाओं को आसानी से खोजने और उपयोग करने की भी अनुमति देती है।
अधिक उद्यमों और डेवलपर्स को MCP के माध्यम से अपनी क्षमताओं को खोलने में सक्षम करके, Baidu अपने पारिस्थितिकी तंत्र को बढ़ावा दे रहा है जबकि अपने भागीदारों को वाणिज्यिक मूल्य का एहसास करने में सक्षम बना रहा है। बड़े मॉडल प्रतियोगिता में अंतिम विजेता जरूरी नहीं कि सबसे तकनीकी रूप से उन्नत विक्रेता हो, बल्कि सबसे संपन्न पारिस्थितिकी तंत्र वाला हो सकता है।