तकनीकी जगत में MCP की चर्चा है। बड़े भाषा मॉडल (LLM) क्षेत्र के प्रमुख खिलाड़ी इसमें शामिल हो रहे हैं, और शेयर बाजार में, MCP से जुड़े स्टॉक हॉट कमोडिटी हैं। लेकिन इस प्रचार के पीछे क्या है? क्या MCP वास्तव में एक सार्वभौमिक मानक बन सकता है? LLM कंपनियों को इसे अपनाने के लिए कौन सा व्यावसायिक तर्क प्रेरित कर रहा है? और सबसे महत्वपूर्ण बात, क्या MCP का उदय AI एजेंटों द्वारा संचालित उत्पादकता के एक नए युग का संकेत देता है?
MCP: AI अनुप्रयोगों के लिए एक USB-C
AI मॉडल को बाहरी उपकरणों के साथ एकीकृत करना लंबे समय से एक चुनौती रही है, जो उच्च अनुकूलन लागत और अस्थिर सिस्टम स्थिरता से ग्रस्त है। परंपरागत रूप से, डेवलपर्स को प्रत्येक नए उपकरण या डेटा स्रोत के लिए विशिष्ट इंटरफेस बनाने पड़ते थे, जिससे संसाधनों की बर्बादी और नाजुक सिस्टम आर्किटेक्चर होते थे।
MCP यहां मानकीकरण नियमों को अपनाकर इन समस्याओं को हल करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। MCP के साथ, AI मॉडल और उपकरणों को प्लग-एंड-प्ले संगतता प्राप्त करने के लिए केवल प्रोटोकॉल के मानकों का पालन करने की आवश्यकता होती है। यह एकीकरण की जटिलता को सरल करता है, जिससे AI मॉडल सीधे डेटाबेस, क्लाउड सेवाओं और यहां तक कि स्थानीय अनुप्रयोगों तक पहुंच सकते हैं, प्रत्येक उपकरण के लिए व्यक्तिगत अनुकूलन परतों की आवश्यकता के बिना।
MCP की पारिस्थितिकी तंत्र को एकीकृत करने की क्षमता पहले से ही स्पष्ट है। उदाहरण के लिए, Anthropic के Claude डेस्कटॉप एप्लिकेशन, जब एक MCP सर्वर के माध्यम से एक स्थानीय फ़ाइल सिस्टम से जुड़े होते हैं, तो AI सहायक को सीधे दस्तावेज़ सामग्री को पढ़ने और संदर्भ-जागरूक प्रतिक्रियाएं उत्पन्न करने की अनुमति मिलती है। इस बीच, Cursor विकास उपकरण, कई MCP सर्वरों (जैसे Slack और Postgres) को स्थापित करके, IDE के भीतर निर्बाध मल्टीटास्किंग को सक्षम बनाता है।
MCP वह बन रहा है जिसकी Justin ने कल्पना की थी: AI अनुप्रयोगों के लिए एक USB-C, एक सार्वभौमिक इंटरफ़ेस जो पूरे पारिस्थितिकी तंत्र को जोड़ता है।
MCP की रिलीज़ से लेकर इसकी वर्तमान लोकप्रियता तक की यात्रा दिलचस्प है।
जब MCP को नवंबर 2024 में जारी किया गया था, तो इसने जल्दी से डेवलपर्स और व्यवसायों का ध्यान आकर्षित किया। हालाँकि, यह तुरंत लोकप्रियता में नहीं बढ़ी। उस समय, बुद्धिमान एजेंटों का मूल्य स्पष्ट नहीं था। भले ही एजेंटों की “MxN” एकीकरण जटिलता हल हो गई थी, लेकिन किसी को नहीं पता था कि AI उत्पादकता उड़ान भरेगी या नहीं।
यह अनिश्चितता तेजी से विकसित हो रही LLM तकनीक को व्यावहारिक अनुप्रयोगों में अनुवाद करने की कठिनाई से उत्पन्न हुई। इंटरनेट बुद्धिमान एजेंटों के बारे में विरोधाभासी राय से भरा था, जिससे AI की वास्तविक प्रभाव डालने की क्षमता में कम आत्मविश्वास था। कुछ आशाजनक अनुप्रयोगों के उभरने के बावजूद, यह बताना मुश्किल था कि AI वास्तव में उत्पादकता को बढ़ा रहा था या सिर्फ सतह को खरोंच रहा था। इसे जानने में समय लगेगा।
महत्वपूर्ण मोड़ Manus के ढांचे की रिलीज़ और OpenAI द्वारा MCP के समर्थन की घोषणा के साथ आया।
Manus ने कई एजेंटों की सहयोगात्मक क्षमताओं का प्रदर्शन किया, जो उपयोगकर्ताओं को AI उत्पादकता से अपेक्षित था, उसे पूरी तरह से कैप्चर किया। जब MCP ने चैट इंटरफ़ेस के माध्यम से “डायलॉग-एज़-ऑपरेशन” अनुभव को सक्षम किया, जिससे उपयोगकर्ताओं को केवल कमांड दर्ज करके फ़ाइल प्रबंधन और डेटा पुनर्प्राप्ति जैसी सिस्टम-स्तरीय क्रियाओं को ट्रिगर करने की अनुमति मिली, तो धारणा में बदलाव शुरू हुआ: AI वास्तव में वास्तविक कार्य में मदद कर सकता है।
इस अभूतपूर्व उपयोगकर्ता अनुभव ने MCP की लोकप्रियता को बढ़ाया। Manus की रिलीज़ MCP की सफलता में एक महत्वपूर्ण कारक थी।
OpenAI के समर्थन ने MCP को “सार्वभौमिक इंटरफ़ेस” की स्थिति तक और बढ़ा दिया।
27 मार्च, 2025 को, OpenAI ने अपने मूल विकास उपकरण, AgentSDK में एक बड़ा अपडेट घोषित किया, जिसमें आधिकारिक तौर पर MCP सेवा प्रोटोकॉल का समर्थन किया गया। तकनीकी दिग्गज द्वारा इस कदम के साथ, जो वैश्विक मॉडल बाजार के 40% को नियंत्रित करता है, MCP HTTP जैसी एक मूलभूत अवसंरचना जैसा दिखने लगा। MCP आधिकारिक तौर पर सार्वजनिक दृष्टि में आया, और इसकी लोकप्रियता बढ़ गई।
इसने “AI के लिए HTTP” के सपने को संभव कर दिया। Cursor, Winsurf और Cline जैसे प्लेटफार्मों ने सूट का पालन किया और MCP प्रोटोकॉल को अपनाया, और MCP के आसपास बना एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र विकसित हुआ।
MCP: क्या एक एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र क्षितिज पर है?
क्या MCP वास्तव में भविष्य में AI इंटरैक्शन के लिए वास्तविक मानक बन सकता है?
11 मार्च को, LangChain के सह-संस्थापक हैरिसन चेज़ और LangGraph के प्रमुख नूनो कैम्पोस ने इस बात पर बहस की कि क्या MCP AI इंटरैक्शन के लिए भविष्य का मानक बन जाएगा। हालाँकि वे किसी निष्कर्ष पर नहीं पहुँचे, लेकिन बहस ने MCP के आसपास बहुत कल्पना को जगाया।
LangChain ने बहस के दौरान एक ऑनलाइन पोल भी लॉन्च किया। आश्चर्यजनक रूप से, 40% प्रतिभागियों ने MCP को भविष्य का मानक बनने का समर्थन किया।
शेष 60% जिन्होंने MCP के लिए मतदान नहीं किया, सुझाव देते हैं कि AI इंटरैक्शन के लिए भविष्य का मानक बनने का मार्ग आसान नहीं होगा।
एक बड़ी चिंता तकनीकी मानकों और वाणिज्यिक हितों के बीच डिस्कनेक्ट है, जैसा कि MCP की रिलीज़ के बाद घरेलू और अंतर्राष्ट्रीय खिलाड़ियों की कार्रवाइयों से स्पष्ट है।
Anthropic द्वारा MCP जारी करने के तुरंत बाद, Google ने A2A (एजेंट टू एजेंट) बनाया।
यदि MCP ने व्यक्तिगत बुद्धिमान एजेंटों के लिए आसानी से “संसाधन बिंदुओं” तक पहुंचने का मार्ग प्रशस्त किया, तो A2A का उद्देश्य इन एजेंटों को जोड़ने वाला एक विशाल संचार नेटवर्क बनाना था, जिससे वे एक-दूसरे से “बात” कर सकें और एक साथ काम कर सकें।
एक अंतर्निहित परिप्रेक्ष्य से, MCP और A2A दोनों एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र के नियंत्रण के लिए प्रतिस्पर्धा कर रहे हैं।
तो, चीनी बाजार में क्या हो रहा है?
अधिक गतिविधि LLM कंपनियों के बीच केंद्रित है। अप्रैल से, अलीबाबा, टेनसेंट और बैडू सभी ने MCP प्रोटोकॉल के लिए अपने समर्थन की घोषणा की है।
अलीबाबा क्लाउड के Bailian प्लेटफॉर्म ने 9 अप्रैल को उद्योग की पहली पूर्ण-जीवनचक्र MCP सेवा शुरू की, जिसमें Amap और Wuying क्लाउड डेस्कटॉप सहित 50 से अधिक टूल को एकीकृत किया गया, जिससे उपयोगकर्ताओं को 5 मिनट में विशिष्ट एजेंट उत्पन्न करने की अनुमति मिली। Alipay ने चीन में “पेमेंट MCP सर्वर” सेवा शुरू करने के लिए ModelScope समुदाय के साथ भागीदारी की, जिससे AI बुद्धिमान एजेंटों को एक क्लिक के साथ भुगतान क्षमताओं तक पहुंचने की अनुमति मिली।
14 अप्रैल को, Tencent क्लाउड ने MCP प्लग-इन का समर्थन करने के लिए अपने LLM ज्ञान इंजन को अपग्रेड किया, Tencent लोकेशन सर्विस और WeChat रीडिंग जैसे पारिस्थितिकी तंत्र टूल से कनेक्ट किया। 16 अप्रैल को, Alipay ने “पेमेंट MCP सर्वर” लॉन्च किया, जिससे डेवलपर्स को प्राकृतिक भाषा कमांड के माध्यम से भुगतान कार्यों तक जल्दी से पहुंचने की अनुमति मिली, जिससे AI सेवा व्यवसायीकरण के लिए एक क्लोज्ड लूप बना। 25 अप्रैल को, Baidu ने MCP प्रोटोकॉल के साथ पूर्ण अनुकूलता की घोषणा की, जिसमें दुनिया का पहला ई-कॉमर्स लेनदेन MCP और खोज MCP सेवा शुरू की गई। स्मार्ट क्लाउड कियानफैन प्लेटफॉर्म ने एक तृतीय-पक्ष MCP सर्वर को एकीकृत किया है, जो विकास लागत को कम करने के लिए नेटवर्क पर संसाधनों को अनुक्रमित करता है।
चीनी LLM कंपनियों का MCP दृष्टिकोण एक “क्लोज्ड लूप” है। Amap को एकीकृत करने वाले अलीबाबा क्लाउड के Bailian प्लेटफॉर्म से, MCP प्लग-इन का समर्थन करने वाले Tencent क्लाउड और WeChat रीडिंग जैसे पारिस्थितिक तंत्रों से कनेक्ट करने से लेकर, खोज MCP सेवा शुरू करने वाले Baidu तक, सभी MCP का उपयोग अपनी ताकत का लाभ उठाने और अपनी पारिस्थितिकी तंत्र बाधाओं को मजबूत करने के लिए कर रहे हैं।
इस रणनीतिक विकल्प के पीछे एक गहरा व्यावसायिक तर्क है।
कल्पना कीजिए कि यदि अलीबाबा क्लाउड उपयोगकर्ताओं को Baidu मैप्स को कॉल करने की अनुमति देता है या यदि Tencent का पारिस्थितिकी तंत्र बाहरी मॉडल के लिए मुख्य डेटा इंटरफेस खोलता है। प्रत्येक कंपनी के डेटा और पारिस्थितिकी तंत्र खाइयों द्वारा बनाए गए विभेदित लाभ ढह जाएंगे। यह “कनेक्टिविटी” पर पूर्ण नियंत्रण की आवश्यकता है जो MCP को, इसके तकनीकी मानकीकरण के नीचे, AI के युग में बुनियादी ढांचे के नियंत्रण का एक मौन पुनर्वितरण बनाता है।
यह तनाव स्पष्ट होता जा रहा है: सतह पर, MCP एकीकृत इंटरफ़ेस विनिर्देशों के माध्यम से तकनीकी प्रोटोकॉल के मानकीकरण को बढ़ावा दे रहा है। वास्तव में, प्रत्येक प्लेटफ़ॉर्म निजी प्रोटोकॉल के माध्यम से अपने स्वयं के कनेक्शन नियमों को परिभाषित कर रहा है।
खुले प्रोटोकॉल और पारिस्थितिक तंत्र के बीच यह विभाजन अनिवार्य रूप से MCP के वास्तव में सार्वभौमिक मानक बनने में एक बड़ी बाधा बन जाएगा।
AI औद्योगीकरण की लहर में MCP का वास्तविक मूल्य
भले ही भविष्य में कोई पूर्ण “एकीकृत प्रोटोकॉल” न हो, MCP द्वारा शुरू की गई मानक क्रांति ने AI उत्पादकता के लिए बाढ़ के द्वार खोल दिए हैं।
वर्तमान में, प्रत्येक LLM कंपनी MCP प्रोटोकॉल के माध्यम से अपना स्वयं का “पारिस्थितिक एन्क्लेव” बना रही है। यह “क्लोज्ड-लूप” रणनीति एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र के विखंडन के गहरे विरोधाभासों को उजागर करेगी। हालाँकि, यह पारिस्थितिकी तंत्र बिल्डरों द्वारा जमा की गई क्षमताओं को भी जारी करेगा, जल्दी से एप्लिकेशन मैट्रिक्स बनाएगा और AI कार्यान्वयन को बढ़ावा देगा।
उदाहरण के लिए, अतीत में बड़ी कंपनियों के फायदे (जैसे Alipay की भुगतान तकनीक, उपयोगकर्ता पैमाना और जोखिम नियंत्रण क्षमताएं) उनकी अपनी व्यवसायों तक सीमित थे। हालाँकि, मानकीकृत इंटरफेस (MCP) के माध्यम से उन्हें खोलकर, इन क्षमताओं को अधिक बाहरी डेवलपर्स द्वारा कॉल किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, अन्य कंपनियों के AI एजेंटों को अपनी भुगतान प्रणाली बनाने की आवश्यकता नहीं है, वे सीधे Alipay इंटरफेस को कॉल कर सकते हैं। यह बड़ी कंपनी के बुनियादी ढांचे का उपयोग करने के लिए अधिक प्रतिभागियों को आकर्षित कर सकता है, निर्भरता और नेटवर्क प्रभाव बना सकता है, और पारिस्थितिक प्रभाव का विस्तार कर सकता है।
यह “संलग्नक नवाचार” AI तकनीक के औद्योगिक प्रवेश को तेज कर रहा है।
इस दृष्टिकोण से, यह भविष्य के एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र को “सीमित खुलापन” का एक पैटर्न पेश करने के लिए प्रेरित कर सकता है।
विशेष रूप से, मुख्य डेटा इंटरफेस अभी भी बड़ी कंपनियों द्वारा दृढ़ता से नियंत्रित किए जाएंगे, लेकिन गैर-मुख्य क्षेत्रों में, तकनीकी समुदायों के प्रचार और नियामक एजेंसियों के हस्तक्षेप के माध्यम से, क्रॉस-प्लेटफ़ॉर्म “माइक्रो-मानक” धीरे-धीरे बन सकते हैं। यह “सीमित खुलापन” निर्माताओं के पारिस्थितिक हितों की रक्षा कर सकता है और पूरी तरह से खंडित तकनीकी पारिस्थितिकी तंत्र से बच सकता है।
इस प्रक्रिया में, MCP का मूल्य भी “सार्वभौमिक इंटरफ़ेस” से “पारिस्थितिक कनेक्टर” में स्थानांतरित हो जाएगा।
यह अब एकमात्र मानकीकृत प्रोटोकॉल बनने की कोशिश नहीं करेगा, बल्कि विभिन्न पारिस्थितिक तंत्रों के बीच संवाद के लिए एक पुल के रूप में काम करेगा। जब डेवलपर्स MCP के माध्यम से आसानी से क्रॉस-इकोलॉजिकल एजेंट सहयोग प्राप्त कर सकते हैं, और जब उपयोगकर्ता विभिन्न प्लेटफार्मों के बीच बुद्धिमान एजेंट सेवाओं को निर्बाध रूप से स्विच कर सकते हैं, तो एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र वास्तव में अपने स्वर्ण युग में प्रवेश करेगा।
इन सभी के लिए आवश्यक शर्त यह है कि क्या उद्योग वाणिज्यिक हितों और तकनीकी आदर्शों के बीच एक नाजुक संतुलन पा सकता है। यह MCP द्वारा लाए गए परिवर्तन है जो उपकरण के मूल्य से परे है।
एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र का निर्माण एक निश्चित मानक प्रोटोकॉल के उद्भव में नहीं है। AI का कार्यान्वयन एक निश्चित लिंक के कनेक्शन में नहीं है, बल्कि सहमति में है।
जैसा कि Anthropic इंजीनियर डेविड ने मूल रूप से कल्पना की थी, “हमें न केवल एक ‘सार्वभौमिक सॉकेट’ की आवश्यकता है, बल्कि एक ‘पावर ग्रिड’ की भी आवश्यकता है जो सॉकेट्स को एक दूसरे के साथ संगत होने की अनुमति देता है।” इस पावर ग्रिड को तकनीकी सहमति और AI-युग के बुनियादी ढांचे के नियमों के बारे में एक वैश्विक संवाद दोनों की आवश्यकता है।
AI प्रौद्योगिकी पुनरावृत्ति के वर्तमान युग में, MCP द्वारा संचालित, निर्माता इस तकनीकी सहमति के एकीकरण को तेज कर रहे हैं।