मॉडल प्रसंग प्रोटोकॉल: कुंजी

मॉडल प्रसंग प्रोटोकॉल (MCP): एजेंट वाणिज्य के एक नए युग की कुंजी

मॉडल प्रसंग प्रोटोकॉल (Model Context Protocol - MCP) एक महत्वपूर्ण खुला मानक बनता जा रहा है, जो कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) द्वारा संचालित उपकरणों और डेटा स्रोतों के बीच बातचीत के तरीके को फिर से आकार देगा। सुरक्षित दो-तरफ़ा कनेक्शन को बढ़ावा देकर, MCP एजेंट वाणिज्य (Agent Commerce - a-commerce) के तेज़ी से विकास के लिए नींव रखता है, जो एक परिवर्तनकारी दृष्टिकोण है जो वाणिज्यिक लेनदेन को स्वचालित और बढ़ाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एजेंटों का उपयोग करता है।

MCP का सार

शुरुआत में एन्थ्रोपिक (Anthropic) द्वारा विकसित और अब OpenAI द्वारा भी समर्थित, MCP का उद्देश्य डेवलपर्स के लिए AI एप्लिकेशन बनाने के तरीके को सरल बनाना है, जो विभिन्न स्रोतों से डेटा को निर्बाध रूप से एक्सेस और उपयोग कर सकते हैं। प्रोटोकॉल का आर्किटेक्चर सरल है, यह डेवलपर्स को MCP सर्वर के माध्यम से अपनी क्षमताओं को उजागर करने या MCP क्लाइंट बनाने की अनुमति देता है, जो उपलब्ध क्षमताओं का लाभ उठाने के लिए इन सर्वरों से जुड़ सकते हैं।

तकनीकी दृष्टिकोण से, MCP सर्वर डेवलपर्स के लिए अपने टूल और क्षमताओं को उजागर करने के लिए एक प्रवेश द्वार के रूप में कार्य करता है। फिर, AI एजेंट इन MCP क्लाइंट का उपयोग उन उपकरणों को खोजने और उपयोग करने के लिए कर सकते हैं, जिनकी उन्हें आवश्यकता है। जब कोई एजेंट उपलब्ध उपकरणों को निर्धारित करने के लिए सर्वर को क्वेरी करता है, तो सर्वर मानकीकृत JSON प्रारूप में मेटाडेटा प्रदान करता है, जिससे एजेंट को यह समझने में सक्षम बनाता है कि उपकरणों का उपयोग कैसे किया जाए। जब कोई एजेंट किसी टूल का उपयोग करने का निर्णय लेता है, तो वह एक टूल कॉल अनुरोध भेजता है, जिससे सर्वर और क्लाइंट के बीच निर्बाध बातचीत होती है।

MCP का महत्व: इंटरऑपरेबिलिटी, समन्वय और इकोसिस्टम को सक्षम करना

MCP का महत्व इस तथ्य में निहित है कि यह टूल और एजेंटों के बीच संचार और उपयोगकर्ताओं, कार्यों, डेटा और लक्ष्यों के बारे में जानकारी के आदान-प्रदान के लिए एक मानकीकृत तरीका प्रदान करने में सक्षम है। यह मानकीकरण कई लाभ लाता है, जिनमें शामिल हैं:

• इंटरऑपरेबिलिटी (Interoperability): MCP विभिन्न AI मॉडलों, सहायकों और बाहरी अनुप्रयोगों को संदर्भ साझा करने की अनुमति देता है, जिससे कई AI-संचालित टूल और सेवाओं को एकीकृत करना आसान हो जाता है। यह इंटरऑपरेबिलिटी विभिन्न प्रणालियों के बीच साइलो को समाप्त करती है, जिससे वे सामान्य लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए सहयोगात्मक रूप से काम कर सकते हैं।
• समन्वय (Coordination): MCP विभिन्न AI एजेंटों और बाहरी अनुप्रयोगों के बीच कार्यों के समन्वय में मदद करता है, यह सुनिश्चित करता है कि वे अतिरेक या दोहराए गए उपयोगकर्ता इनपुट की आवश्यकता के बिना सुचारू रूप से एक साथ काम करें। कार्यों का समन्वय करके, MCP दक्षता और उत्पादकता बढ़ाता है, AI-संचालित प्रक्रियाओं का अनुकूलन करता है।
• इकोसिस्टम (Ecosystem): MCP जैसे मानक तृतीय-पक्ष डेवलपर्स को प्लगइन्स या टूल बनाने की अनुमति देते हैं जो AI सहायकों के साथ आसानी से ‘एक ही भाषा बोल’ सकते हैं, जिससे इकोसिस्टम के विकास में तेजी आती है। यह मानकीकरण नवाचार और सहयोग को बढ़ावा देता है, जिससे स्केलेबल AI क्षमताओं और अनुप्रयोगों की प्रचुरता होती है।

उदाहरण के लिए, Google Maps MCP सर्वर सात फ़ंक्शन प्रदान करता है, जिसमें पते को निर्देशांक में बदलना (और इसके विपरीत), स्थानों की खोज करना, स्थानों के बारे में विस्तृत जानकारी प्राप्त करना, स्थानों के बीच की दूरी (और यात्रा का समय) की गणना करना, ऊंचाई डेटा प्राप्त करना और मार्ग प्राप्त करना शामिल है। ये फ़ंक्शन प्रदर्शित करते हैं कि MCP कैसे विभिन्न सेवाओं और डेटा तक निर्बाध पहुंच को सक्षम करता है, AI-संचालित अनुप्रयोगों में विभिन्न प्रकार के उपयोग के मामलों का समर्थन करता है।

एजेंट वाणिज्य: MCP का परिवर्तनकारी प्रभाव

MCP में रुचि रखने वाले संगठनों में खुदरा विक्रेता, बैंक और अन्य संगठन शामिल हैं जो अपनी AI क्षमताओं को विकसित करना चाहते हैं ताकि उनके एजेंट ग्राहकों के एजेंटों के साथ बातचीत कर सकें। उदाहरण के लिए, वॉलमार्ट (Walmart) का अमेरिकी संचालन उपभोक्ता एजेंटों के साथ बातचीत करने के लिए अपना स्वयं का एजेंट बना रहा है ताकि सिफारिशें या अतिरिक्त उत्पाद जानकारी प्रदान की जा सके। वहीं, उपभोक्ता एजेंट प्राथमिकताओं आदि के बारे में खुदरा विक्रेता एजेंट को जानकारी प्रदान कर सकते हैं।

बैंक और खुदरा विक्रेता चाहते हैं कि ग्राहक एजेंट खुदरा विक्रेता एजेंटों के साथ बातचीत करें, न कि वेबपेज या API का उपयोग करके वे जो सेवा चाहते हैं उसे प्राप्त करें। फ्रैंक यंग (Frank Young) इस गतिशीलता को अच्छी तरह से संक्षेप में बताते हैं, वे सुझाव देते हैं कि संगठन वर्तमान बुनियादी ढांचे का उपयोग करके सरल प्रक्रियाओं (जैसे, सदस्यता) का समर्थन करने के लिए API प्रदान करते हैं, लेकिन एजेंट वाणिज्य के किनारे (बातचीत, धोखाधड़ी की प्रतिक्रिया, अनुकूलन) के लिए, इन जटिल, उच्च-मूल्य वाले परिदृश्यों को कैप्चर करने के लिए MCP सर्वर को लागू करें।

MCP की सुरक्षा चुनौतियां

हालांकि एजेंट वाणिज्य का दृष्टिकोण आकर्षक है, लेकिन MCP से जुड़ी सुरक्षा चिंताओं को संबोधित करना आवश्यक है ताकि इसकी सुरक्षित, विश्वसनीय और लागत प्रभावी तैनाती सुनिश्चित की जा सके। MCP सर्वर और क्लाइंट के एक-दूसरे को प्रमाणित करने के लिए किसी भी मानक तंत्र को परिभाषित नहीं करता है, और यह यह भी निर्धारित नहीं करता है कि API का उपयोग करके प्रमाणीकरण कैसे सौंपना है। यह सुरक्षा भेद्यता दुर्भावनापूर्ण एजेंटों के लिए वैध संस्थाओं के रूप में प्रतिरूपण करने, संवेदनशील डेटा तक अनधिकृत पहुंच प्राप्त करने या दुर्भावनापूर्ण गतिविधियों को शुरू करने के लिए दरवाजे खोल सकती है।

इन सुरक्षा चिंताओं को दूर करने का एक तरीका यह है कि MCP सर्वर किसी प्रकार के रजिस्ट्री के आधार पर एजेंट क्रेडेंशियल्स को सत्यापित करे, जो AI के लिए बुनियादी केवाईसी (अपने ग्राहक को जानो - Know Your Customer) है, ताकि केवल विश्वसनीय एजेंटों को ही प्रवेश करने की अनुमति दी जाए। यह अधिक परिष्कृत अपने एजेंट को जानो (Know Your Agent - KYA) बुनियादी ढांचे का अग्रदूत हो सकता है, जो अधिक मजबूत प्रमाणीकरण और प्राधिकरण तंत्र प्रदान करेगा।

चूंकि MCP सर्वर स्वतंत्र डेवलपर्स और योगदानकर्ताओं द्वारा प्रबंधित किए जाते हैं, इसलिए सुरक्षा मानकों का ऑडिट, प्रवर्तन या सत्यापन करने के लिए कोई केंद्रीकृत प्लेटफ़ॉर्म नहीं है। यह विकेंद्रीकृत मॉडल सुरक्षा प्रथाओं में असंगतता की संभावना को बढ़ाता है, जिससे यह सुनिश्चित करना मुश्किल हो जाता है कि सभी MCP सर्वर सुरक्षित विकास सिद्धांतों का पालन करते हैं। इसके अतिरिक्त, MCP सर्वर में एक एकीकृत पैकेज प्रबंधन प्रणाली का अभाव है, जो स्थापना और रखरखाव की प्रक्रिया को जटिल बनाता है, जिससे पुराने या गलत कॉन्फ़िगर किए गए संस्करणों को तैनात करने की संभावना बढ़ जाती है। विभिन्न MCP क्लाइंटों में गैर-आधिकारिक इंस्टॉलेशन टूल का उपयोग आगे सर्वर परिनियोजन में परिवर्तनशीलता का परिचय देता है, जिससे सुसंगत सुरक्षा मानकों को बनाए रखना मुश्किल हो जाता है।

MCP में प्रतिपक्ष प्रमाणीकरण और प्राधिकरण को संभालने के लिए एक मानक ढांचे का भी अभाव है, और न ही पहचान सत्यापित करने या पहुंच को विनियमित करने के लिए कोई तंत्र है। इन तंत्रों के बिना, दानेदार अनुमतियों को लागू करना मुश्किल है। चूंकि MCP में अनुमति मॉडल की भी कमी है और OAuth पर निर्भर है, इसका मतलब है कि टूल के साथ सत्र या तो सुलभ है या पूरी तरह से प्रतिबंधित है, जैसा कि आंद्रेसेन होरोविट्ज़ (Andreessen Horowitz) ने नोट किया है, अधिक एजेंटों और टूल को पेश किए जाने के साथ अतिरिक्त जटिलता होगी। इसलिए, और अधिक की आवश्यकता होगी, एक उम्मीदवार को तथाकथित नीति निर्णय बिंदु (Policy Decision Point - PDP) कहा जाता है। यह एक ऐसा घटक है जो एक्सेस कंट्रोल नीतियों का मूल्यांकन करता है। किसी अभिनेता की पहचान, कार्रवाई, संसाधन और संदर्भ जैसे इनपुट को देखते हुए, यह तय करता है कि कार्रवाई को अनुमति दी जाए या अस्वीकार कर दी जाए।

साइबर सुरक्षा स्टार्टअप ग्लू (Gluu) के संस्थापक माइक श्वार्ट्ज (Mike Schwartz) का दावा है कि हालांकि PDP कभी सर्वर या मेनफ्रेम पर चलने वाला भारी-भरकम बुनियादी ढांचा था, लेकिन देवदार (Cedar) ओपन-सोर्स नीति भाषा का उपयोग करने वाला PDP मोबाइल एप्लिकेशन में एम्बेड किए जाने के लिए पर्याप्त छोटा और तेज़ है, और इसे एजेंट AI स्टैक का एक महत्वपूर्ण घटक बनने के लिए विकसित होना चाहिए। स्वचालित तर्क के विषय पर व्यापक वैज्ञानिक अनुसंधान के बाद, AWS ने 2024 में देवदार नीति सिंटैक्स की घोषणा की। महत्वपूर्ण रूप से, देवदार नियतात्मक है - समान इनपुट को देखते हुए, आपको हमेशा समान उत्तर मिलेगा। सुरक्षा में नियतत्व विश्वास स्थापित करने के लिए आवश्यक है, जिसके लिए बार-बार एक ही काम करने की आवश्यकता होती है। जैसा कि माइक ने कहा, देवदार-आधारित एम्बेड करने योग्य PDP एजेंट AI के लिए सभी आवश्यकताओं की जांच करता है।

MCP की एक नई शुरुआत

यह सिर्फ एक और ई-कॉमर्स नहीं है। जैसा कि जेमी स्मिथ (Jamie Smith) ने बताया है, जब आप अपने एजेंट से कहते हैं ‘पेरिस में 400 डॉलर से कम का एक होटल खोजें जिसमें एफिल टॉवर (Eiffel Tower) दिखाई दे’, तो यह सिर्फ Google पर खोज करने से कहीं अधिक है। यह आपके सत्यापित क्रेडेंशियल्स (आपके डिजिटल वॉलेट से), भुगतान वरीयताओं, सदस्यता कार्यक्रमों (आदि), और मूल्य कैप, तिथि सीमा और सदस्यता कार्यक्रम जैसी बाधाओं के साथ अनुरोध को एक साथ बंडल करेगा। यह विभिन्न ट्रैवल वेबसाइटों को भेजा गया एक ‘संरचित संदर्भ पेलोड (Structured Context Payload)’ है जो प्रतिक्रिया देने और आपके एजेंट के साथ बातचीत करने में सक्षम हैं।

ई-कॉमर्स के विपरीत, जो सुरक्षा परत के बिना इंटरनेट पर बनाया गया था (इसलिए कोई डिजिटल मुद्रा नहीं, और न ही कोई डिजिटल पहचान), एजेंट वाणिज्य एक बुनियादी ढांचे पर बनाया जाएगा जो बाजार सहभागियों के लिए वास्तविक सुरक्षा प्रदान करता है। इस सुरक्षा बुनियादी ढांचे को स्थापित करना फिनटेक (FinTech) कंपनियों और अन्य स्टार्टअप के लिए एक उत्कृष्ट अवसर है जो डिजिटल मुद्रा और डिजिटल पहचान को एक मूल घटक के रूप में पेश करना चाहते हैं। MCP के आसपास पहचान, प्रमाणीकरण और प्राधिकरण तंत्र के मानकीकरण के साथ, यह उम्मीद नहीं करने का कोई कारण नहीं है कि एजेंट वाणिज्य में जन बाजार में तेजी से तेजी आएगी।

MCP सुरक्षा मुद्दों को संबोधित करने और मानकीकरण के प्रयासों को पूरा करने के साथ, एजेंट वाणिज्य में हमारे वाणिज्यिक लेनदेन करने के तरीके में क्रांतिकारी बदलाव लाने की क्षमता है। विभिन्न प्रक्रियाओं को स्वचालित और बढ़ाने के लिए AI एजेंटों की शक्ति का लाभ उठाकर, एजेंट वाणिज्य दक्षता, सुविधा और वैयक्तिकरण में सुधार करने का वादा करता है, जिससे व्यवसायों और उपभोक्ताओं दोनों के लिए नए अवसर पैदा होते हैं।

अंततः, MCP वाणिज्य के अधिक सुरक्षित, कुशल और AI-केंद्रित भविष्य की ओर एक परिवर्तन का प्रतिनिधित्व करता है, जो व्यवसायों के अपने ग्राहकों के साथ बातचीत करने और उनके संचालन के तरीके को फिर से परिभाषित करेगा।