मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: AI के लिए नया मानक

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) तेजी से अगली पीढ़ी के कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) संचालित अनुप्रयोगों के लिए एक आधारभूत मानक बनता जा रहा है। एंथ्रोपिक (Anthropic) द्वारा 2024 के अंत में विकसित और एक खुले मानक के रूप में जारी किया गया, MCP का उद्देश्य AI पारिस्थितिकी तंत्र में एक केंद्रीय समस्या का समाधान करना है: बड़े भाषा मॉडल (Large Language Models - LLMs) और AI एजेंटों को वास्तविक दुनिया के डेटा, उपकरणों और सेवाओं के विशाल और लगातार बदलते दायरे से कैसे निर्बाध और सुरक्षित रूप से जोड़ा जाए।

एंथ्रोपिक (Anthropic) बताते हैं कि जैसे-जैसे AI सहायकऔर उनके पीछे मौजूद बड़े भाषा मॉडल (LLMs) बेहतर होते जाते हैं, ‘यहां तक कि सबसे परिष्कृत मॉडल भी डेटा से उनके अलगाव से सीमित हैं - सूचना साइलो और विरासत प्रणालियों के पीछे फंसे हुए हैं। प्रत्येक नए डेटा स्रोत के लिए इसके कस्टम कार्यान्वयन की आवश्यकता होती है, जिससे वास्तव में कनेक्टेड सिस्टम को स्केल करना मुश्किल हो जाता है।”

MCP एंथ्रोपिक (Anthropic) का उत्तर है। कंपनी का दावा है कि यह “AI सिस्टम को डेटा स्रोतों से जोड़ने के लिए एक सार्वभौमिक, खुला मानक प्रदान करेगा, जो खंडित एकीकरण को एक एकल प्रोटोकॉल से बदल देगा।”

MCP: AI डेटा के लिए एक सार्वभौमिक एडेप्टर

मेरे विचार में, MCP एक सार्वभौमिक AI डेटा एडेप्टर है। जैसा कि AI-केंद्रित कंपनी आइसेरा (Aisera) ने कहा है, आप MCP को “AI के लिए USB-C पोर्ट” के रूप में मान सकते हैं। जिस तरह USB-C ने हमारे उपकरणों को कनेक्ट करने के तरीके को मानकीकृत किया है, उसी तरह MCP AI मॉडल को बाहरी सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने के तरीके को मानकीकृत करता है। दूसरे शब्दों में, लिनक्स फाउंडेशन (Linux Foundation) के कार्यकारी निदेशक जिम ज़ेमलिन (Jim Zemlin) ने MCP को “AI सिस्टम के लिए एक मूलभूत संचार परत के रूप में वर्णित किया है, जैसा कि HTTP ने वेब के लिए किया था।”

विशेष रूप से, MCP JSON-RPC 2.0 पर आधारित एक मानक प्रोटोकॉल को परिभाषित करता है जो AI अनुप्रयोगों को एक एकल, सुरक्षित इंटरफ़ेस के माध्यम से कार्यों को कॉल करने, डेटा प्राप्त करने और किसी भी संगत टूल, डेटाबेस या सेवा से संकेतों का लाभ उठाने में सक्षम बनाता है।

MCP की वास्तुकला और घटक

यह कुछ प्रमुख घटकों के साथ एक क्लाइंट-सर्वर आर्किटेक्चर का पालन करके इसे प्राप्त करता है। ये हैं:

• होस्ट (Host): AI-संचालित एप्लिकेशन जिन्हें बाहरी डेटा तक पहुंचने की आवश्यकता होती है (उदाहरण के लिए, क्लाउड डेस्कटॉप (Claude Desktop), एकीकृत विकास वातावरण (Integrated Development Environment - IDE), चैटबॉट)।
• क्लाइंट (Client): एक एकल MCP सर्वर के साथ एक समर्पित, राज्यपूर्ण कनेक्शन का प्रबंधन करता है, संचार और क्षमता वार्तालाप को संभालता है।
• सर्वर (Server): MCP प्रोटोकॉल के माध्यम से विशिष्ट कार्यों - उपकरण (कार्य), संसाधन (डेटा) और संकेतों को उजागर करता है, जो स्थानीय या दूरस्थ डेटा स्रोतों से जुड़ता है।
• आधार प्रोटोकॉल (Base protocol): मानकीकृत संदेश परत (JSON-RPC 2.0) सुनिश्चित करती है कि सभी घटक मज़बूती से और सुरक्षित रूप से संवाद करें।

यह वास्तुकला “M×N एकीकरण समस्या” (जहां M AI अनुप्रयोगों को N उपकरणों से कनेक्ट होना चाहिए, जिसके लिए M×N कस्टम कनेक्टर्स की आवश्यकता होती है) को सरल “M+N समस्या” में बदल देती है। इसलिए, प्रत्येक उपकरण और एप्लिकेशन को केवल एक बार MCP का समर्थन करने की आवश्यकता होती है ताकि इंटरऑपरेबिलिटी प्राप्त की जा सके। यह डेवलपर्स के लिए वास्तव में समय बचा सकता है।

MCP कैसे काम करता है

सबसे पहले, जब एक AI एप्लिकेशन शुरू होता है, तो यह MCP क्लाइंट लॉन्च करता है, प्रत्येक क्लाइंट विभिन्न MCP सर्वरों से जुड़ता है। ये क्लाइंट प्रोटोकॉल संस्करणों और क्षमताओं पर बातचीत करते हैं। क्लाइंट के साथ कनेक्शन स्थापित करने के बाद, यह उपलब्ध टूल, संसाधनों और संकेतों के लिए सर्वर को क्वेरी करता है।

कनेक्शन स्थापित होने के बाद, AI मॉडल अब सर्वर के रीयल-टाइम डेटा और कार्यों तक पहुंच सकता है, जिससे इसकी संदर्भ गतिशील रूप से अपडेट होती है। इसका मतलब है कि MCP AI चैटबॉट को पूर्व-इंडेक्स्ड डेटासेट, एम्बेडिंग या LLM में कैश की गई जानकारी पर भरोसा करने के बजाय नवीनतम, रीयल-टाइम डेटा तक पहुंचने में सक्षम बनाता है।

इसलिए, जब आप AI को एक कार्य करने के लिए कहते हैं (उदाहरण के लिए, “न्यूयॉर्क से लॉस एंजिल्स के लिए नवीनतम उड़ान की कीमतें क्या हैं?”), तो AI MCP क्लाइंट के माध्यम से संबंधित सर्वर को अनुरोध रूट करता है। फिर, सर्वर उस फ़ंक्शन को निष्पादित करता है, परिणाम देता है, और AI इस नवीनतम डेटा को आपके उत्तर में जोड़ता है।

इसके अतिरिक्त, MCP AI मॉडल को रनटाइम पर नए टूल को खोजने और उनका उपयोग करने में सक्षम बनाता है। इसका मतलब है कि आपका AI एजेंट महत्वपूर्ण कोड परिवर्तन या मशीन लर्निंग (ML) पुन: प्रशिक्षण के बिना नए कार्यों और वातावरणों के अनुकूल हो सकता है।

संक्षेप में, MCP खंडित, कस्टम-निर्मित एकीकरण को एक एकल, खुले प्रोटोकॉल से बदल देता है। इसका मतलब है कि डेवलपर्स को AI मॉडल को किसी भी संगत डेटा स्रोत या टूल से कनेक्ट करने के लिए केवल एक बार MCP को लागू करने की आवश्यकता है, जिससे एकीकरण की जटिलता और रखरखाव ओवरहेड काफी कम हो जाता है। इससे डेवलपर्स का जीवन आसान हो जाता है।

अधिक प्रत्यक्ष रूप से, आप MCP कोड उत्पन्न करने और कार्यान्वयन चुनौतियों का समाधान करने के लिए AI का उपयोग कर सकते हैं।

MCP के मुख्य लाभ

यहां MCP क्या प्रदान करता है:

• एकीकृत मानकीकृत एकीकरण: MCP एक सार्वभौमिक प्रोटोकॉल के रूप में कार्य करता है, जो डेवलपर्स को एक एकल मानकीकृत इंटरफ़ेस के माध्यम से अपनी सेवाओं, API और डेटा स्रोतों को किसी भी AI क्लाइंट (जैसे चैटबॉट, IDE या कस्टम एजेंट) से कनेक्ट करने में सक्षम बनाता है।

• द्विदिश संचार और समृद्ध इंटरैक्शन: MCP AI मॉडल और बाहरी सिस्टम के बीच सुरक्षित, रीयल-टाइम, द्विदिश संचार का समर्थन करता है, जो न केवल डेटा पुनर्प्राप्ति को सक्षम बनाता है, बल्कि टूल कॉल और ऑपरेशन निष्पादन को भी सक्षम बनाता है।

• स्केलेबिलिटी और इकोसिस्टम पुन: उपयोग: एक बार जब आप किसी सेवा के लिए MCP को लागू करते हैं, तो कोई भी MCP-अनुपालक AI क्लाइंट इसे एक्सेस कर सकता है, जिससे पुन: प्रयोज्य कनेक्टर्स का एक इकोसिस्टम बढ़ता है और अपनाने में तेजी आती है।

• संगति और इंटरऑपरेबिलिटी: MCP एक सुसंगत JSON अनुरोध/प्रतिक्रिया प्रारूप को लागू करता है। इससे अंतर्निहित सेवा या AI मॉडल की परवाह किए बिना, एकीकरण को डिबग, बनाए रखना और स्केल करना आसान हो जाता है। इसका मतलब यह भी है कि भले ही आप मॉडल स्विच करें या नए टूल जोड़ें, एकीकरण विश्वसनीय रहता है।

• उन्नत सुरक्षा और एक्सेस नियंत्रण: MCP को सुरक्षा को ध्यान में रखते हुए डिज़ाइन किया गया है, जो एन्क्रिप्शन, बारीक एक्सेस नियंत्रण और संवेदनशील संचालन के लिए उपयोगकर्ता अनुमोदन का समर्थन करता है। आप MCP सर्वर को स्व-होस्ट भी कर सकते हैं, जिससे आप डेटा को आंतरिक रूप से रख सकते हैं।

• कम विकास समय और रखरखाव: खंडित, एक बार के एकीकरण से बचकर, डेवलपर सेटअप और निरंतर रखरखाव पर समय बचा सकते हैं, जिससे वे उच्च-स्तरीय एप्लिकेशन लॉजिक और नवाचार पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं। इसके अतिरिक्त, एजेंट लॉजिक और बैकएंड कार्यों के बीच MCP में स्पष्ट पृथक्करण कोडबेस को अधिक मॉड्यूलर और बनाए रखने में आसान बनाता है।

MCP का अपनाना और भविष्य के परिदृश्य

किसी भी मानक के लिए, सबसे महत्वपूर्ण बात यह है कि: “क्या लोग इसे अपनाएंगे?” कुछ ही महीनों में, उत्तर जोर से और स्पष्ट है: हाँ। OpenAI ने मार्च 2025 में इसके लिए समर्थन जोड़ा। 9 अप्रैल को, Google DeepMind के नेता डेमिस हसाबीस (Demis Hassabis) ने समर्थन व्यक्त किया। Google के CEO सुंदर पिचाई (Sundar Pichai) ने तुरंत सहमति व्यक्त की। Microsoft, Replit और Zapier सहित अन्य कंपनियों ने भीइसका अनुसरण किया।

यह सिर्फ बातें नहीं हैं। पूर्व-निर्मित MCP कनेक्टर्स की एक बढ़ती लाइब्रेरी उभर रही है। उदाहरण के लिए, Docker ने हाल ही में घोषणा की कि वह MCP निर्देशिका के माध्यम से MCP का समर्थन करेगा। MCP के लॉन्च होने के छह महीने से भी कम समय में, निर्देशिका में पहले से ही Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch और अन्य कंपनियों के 100 से अधिक MCP सर्वर शामिल हैं।

Docker द्वारा एक्सेस किए जा सकने वाले के अलावा, पहले से ही सैकड़ों MCP सर्वर हैं। इन सर्वरों का उपयोग निम्नलिखित कार्यों के लिए किया जा सकता है:

• ग्राहक सहायता चैटबॉट: AI सहायक सटीक, प्रासंगिक सहायता प्रदान करने के लिए रीयल-टाइम में CRM डेटा, उत्पाद जानकारी और समर्थन टिकट तक पहुंच सकते हैं।
• उद्यम AI खोज: AI दस्तावेज़ संग्रहीत करने, डेटाबेस और क्लाउड स्टोरेज की खोज कर सकता है, और प्रतिक्रियाओं को उनके संबंधित स्रोत दस्तावेज़ों से लिंक कर सकता है।
• डेवलपर उपकरण: कोडिंग सहायक CVS और अन्य संस्करण नियंत्रण प्रणालियों, मुद्दे ट्रैकर्स और दस्तावेज़ों के साथ इंटरैक्ट कर सकते हैं।
• AI एजेंट: निश्चित रूप से, स्वायत्त एजेंट बहु-चरणीय कार्यों की योजना बना सकते हैं, उपयोगकर्ताओं की ओर से कार्रवाई कर सकते हैं और MCP-कनेक्टेड टूल और डेटा का लाभ उठाकर बदलती जरूरतों के अनुकूल हो सकते हैं।

असली सवाल यह है कि MCP का उपयोग किस लिए नहीं किया जा सकता है।

MCP एक प्रतिमान बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है: अलग-थलग, स्थिर AI से गहराई से एकीकृत, संदर्भ-जागरूक और कार्रवाई करने में सक्षम सिस्टम तक। जैसे-जैसे प्रोटोकॉल परिपक्व होता है, यह नई पीढ़ी के AI एजेंटों और सहायकों को सहारा देगा जो सुरक्षित, कुशलतापूर्वक और बड़े पैमाने पर डिजिटल टूल और डेटा की पूरी श्रृंखला में तर्क कर सकते हैं, कार्य कर सकते हैं और सहयोग कर सकते हैं।

2022 में जेनरेटिव AI के पहली बार विस्फोट होने के बाद से, मैंने किसी भी तकनीक को इतनी तेजी से विकसित होते नहीं देखा है। लेकिन वास्तव में मुझे क्या याद दिलाता है, वह है एक दशक से भी पहले Kubernetes का उदय। उस समय, कई लोगों का मानना था कि कंटेनर ऑर्केस्ट्रेटर में एक प्रतियोगिता होगी, जैसे कि Swarm और Mesosphere जैसे अब लगभग भुला दिए गए प्रोग्राम। मुझे शुरू से ही पता था कि Kubernetes विजेता होगा।

तो, मैं अभी भविष्यवाणी कर रहा हूं। MCP AI के लिए कनेक्शन होगा, और यह उद्यम, क्लाउड और व्यापक वेब में AI की पूरी क्षमता को उजागर करेगा।