नैनो एआई: एमसीपी टूलबॉक्स से सुपर एजेंट्स!

हाल के वर्षों में, आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के क्षेत्र में तेजी से तकनीकी प्रगति हुई है, जिससे MoE, Reinforcement Learning, Agents, कंप्यूटर-उपयोग और A2A जैसे नए शब्दों का ढेर लग गया है। तकनीकी पृष्ठभूमि की कमी वाले सामान्य उपयोगकर्ताओं के लिए, ये शब्द और तकनीकी अवधारणाएं भारी पड़ सकती हैं, जिससे एक महत्वपूर्ण संज्ञानात्मक बोझ होता है। नतीजतन, AI के साथ उनकी बातचीत अक्सर चैट बॉक्स के भीतर सरल प्रश्न-उत्तर एक्सचेंजों तक सीमित होती है।

MCP, या मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल, इनमें से एक तकनीकी अवधारणा है। पिछले एक साल में, AI एजेंट तेजी से विकसित हुए हैं, और MCP प्रोटोकॉल जटिल कार्य स्वचालन का समर्थन करने वाली एक महत्वपूर्ण अंतर्निहित क्षमता के रूप में उभरे हैं। हालांकि, वर्तमान MCP क्रांति अभी भी डेवलपर्स का विशिष्ट क्षेत्र प्रतीत होती है, जिसमें अस्पष्ट प्रोटोकॉल प्रलेखन, जटिल टूल पंजीकरण और व्यक्तिगत विन्यास के लिए उच्च बाधाएं हैं। नतीजतन, अधिकांश साधारण उपयोगकर्ता केवल दूर से ही देख सकते हैं और वास्तव में व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करना मुश्किल पाते हैं।

हालांकि, यह स्थिति बदल रही है। 23 अप्रैल को, 360 की सहायक कंपनी नैनो एआई ने व्यक्तिगत उपयोगकर्ताओं के लिए डिज़ाइन किए गए ‘MCP टूलबॉक्स’ के लॉन्च की घोषणा की। यह उत्पाद बिना किसी तकनीकी पृष्ठभूमि वाले साधारण उपयोगकर्ताओं के लिए तैयार किया गया है, जिससे हर कोई कम से कम सीखने की लागत के साथ अत्याधुनिक AI उपयोग में महारत हासिल कर सकता है।

यह उत्पाद न केवल MCP प्रोटोकॉल का पूरी तरह से समर्थन करता है, बल्कि विभिन्न बड़े मॉडल बुनियादी ढांचे के आधार पर एजेंट कार्यों को भी चला सकता है। इसके अतिरिक्त, इसमें स्वचालित रूप से बाहरी टूल को लागू करने, AI ज्ञान आधार तक पहुंचने और उपयोगकर्ता-परिभाषित कार्य प्रवाह का समर्थन करने जैसी शक्तिशाली क्षमताएं हैं। महत्वपूर्ण रूप से, परिचालन सीमा को काफी कम कर दिया गया है, इसके लिए किसी भी कोडिंग कौशल की आवश्यकता नहीं है, और इसे केवल एक चैट बॉक्स खोलकर उपयोग किया जा सकता है।

वर्तमान में, सुपर एजेंट ने सार्वजनिक परीक्षण शुरू कर दिया है। मॉडल से लेकर प्रोटोकॉल, टूल इकोसिस्टम और व्यक्तिगत कार्य ऑर्केस्ट्रेशन तक, नैनो एआई एक उत्पाद-स्तरीय नवाचार के लिए लक्ष्य कर रहा है जो वास्तव में AI एजेंटों को सभी के दैनिक जीवन में लाता है।

तो, नैनो एआई का ‘MCP टूलबॉक्स’ कितना अच्छा है? इस प्रश्न का उत्तर देने के लिए, मशीन हार्ट टीम ने, आंतरिक परीक्षण योग्यता प्राप्त करने के बाद, परीक्षणों की एक श्रृंखला आयोजित की।

टूलबॉक्स के साथ हैंड्स-ऑन अनुभव: MCP मेड सिंपल

नैनो एआई ‘MCP टूलबॉक्स’ का उपयोग करने में प्रवेश के लिए बहुत कम बाधा है। उपयोगकर्ताओं को केवल नैनो एआई एप्लिकेशन को डाउनलोड और इंस्टॉल करने और फिर बिना किसी अतिरिक्त कॉन्फ़िगरेशन के पंजीकरण और लॉग इन करने की आवश्यकता है।

अपडेट किए गए ‘एजेंट’ पृष्ठ में प्रवेश करने पर, हम देख सकते हैं कि नैनो एआई ने मौजूदा एजेंटों को कई व्यापक श्रेणियों में वर्गीकृत किया है, जिसमें गहन शोध, कार्य और दक्षता और जीवन सहायक शामिल हैं। साथ ही, यह टूलबॉक्स और एक केस स्टडी स्क्वायर तक पहुंच प्रदान करता है।

टूलबॉक्स में प्रवेश करने पर, हम देख सकते हैं कि नैनो एआई ने पहले ही 100 से अधिक MCP सर्वर कॉन्फ़िगर कर दिए हैं (इस लेख को लिखते समय यह संख्या 120 से बढ़कर 132 हो गई), जिसमें नैनो एआई द्वारा विकसित एक दर्जन MCP टूल और सैकड़ों तृतीय-पक्ष MCP टूल शामिल हैं, जो कार्यालय सहयोग, शिक्षाविदों, जीवन सेवाओं, खोजइंजन, वित्त, मीडिया मनोरंजन और डेटा क्रॉलिंग जैसे विभिन्न परिदृश्यों को कवर करते हैं, जिससे यह चीन में सबसे बड़ा MCP इकोसिस्टम बन गया है। इसके अतिरिक्त, नैनो एआई उपयोगकर्ताओं को अपने स्वयं के MCP सर्वर को कॉन्फ़िगर करने में भी समर्थन करता है। निम्नलिखित में, हम ‘MCP सर्वर’ के बजाय ‘टूल’ शब्द का उपयोग करेंगे, और इसका कारण बाद में विस्तार से बताया जाएगा।

सबसे पहले, आइए एक ऐसे एप्लिकेशन का परीक्षण करें जो मशीन हार्ट पाठकों को सबसे आकर्षक लगेगा: किसी विशिष्ट शोध विषय से संबंधित arXiv पर हाल ही में किए गए शोध निष्कर्षों को खोजना और व्यवस्थित करना।

आइए पहले टूलबॉक्स खोजें और पाएं कि नैनो एआई के प्रीसेट टूल में पहले से ही ‘arXiv सर्च’ शामिल है, इसलिए हमें इसे स्वयं कॉन्फ़िगर करने की आवश्यकता नहीं है। पीछे मुड़कर देखने पर, हम यह भी देख सकते हैं कि नैनो एआई के पास पहले से ही कई एजेंट हैं जो arXiv पेपर पुनर्प्राप्ति का समर्थन करते हैं। हम ‘प्रोफेशनल पेपर सर्च’ को अपने पहले चरण के रूप में चुनेंगे। हम देख सकते हैं कि यह एजेंट चार टूल के साथ कॉन्फ़िगर किया गया है: नैनो एआई सुपर सर्च, arXiv सर्च, Google स्कॉलर और एकेडमिक सर्च, जो हमारी आवश्यकताओं को पूरी तरह से पूरा करता है। एक संकेत लिखें और निष्पादित करें:

पिछले महीने में arXiv पर सुदृढीकरण सीखने से संबंधित शोध निष्कर्षों को पुनः प्राप्त करें, उन्हें सैद्धांतिक शोध, तकनीकी सुधारों और अनुप्रयोगों के अनुसार वर्गीकृत करें, और महत्वपूर्ण प्रगति की एक सरल व्याख्या प्रदान करें।

‘प्रोफेशनल पेपर सर्च’ की कार्य प्रक्रिया इस प्रकार है:

यह कार्य बहुत सरल है। एजेंट ने केवल एक बार ‘arXiv सर्च’ टूल को बुलाया, और इसलिए तीन श्रेणियों में से प्रत्येक में दो प्रतिनिधि शोध परिणामों का चयन करते हुए आधे मिनट से भी कम समय में कार्य पूरा कर लिया।

इसके बाद, कमांड का उपयोग करके साइकिलिंग प्लानर एजेंट को आज़माएं: “क्या चोंगकिंग में गुआनयिन ब्रिज के पास कोई अच्छा साइकिलिंग मार्ग है?”

हम देख सकते हैं कि इस एजेंट ने तीन टूल का उपयोग किया: amapmcpserver-cloud के maps_weather (मौसम की पूछताछ के लिए) और maps_direction_bicycling (मार्गों को स्थापित करने के लिए) और gen_html (वेबपेज उत्पन्न करने के लिए), कुल 362 सेकंड के लिए निष्पादित किया गया, और अंत में ऊपर दिखाया गया गतिशील वेबपेज प्राप्त किया। आप इस लिंक के माध्यम से भी इसे एक्सेस कर सकते हैं: । हां, आप उत्पन्न वेबपेज को सार्वजनिक रूप से साझा कर सकते हैं!

इसके बाद, आइए कठिनाई बढ़ाते हैं। इस बार हमारी आवश्यकता है ‘नेटवर्क खोजें, वर्तमान महिलाओं के फैशन रुझानों का विश्लेषण करें और एक महिला फैशन तत्व विश्लेषण रिपोर्ट जारी करें।’ इस बार हम सीधे नैनो एआई के ‘इन-डेप्थ रिसर्च एजेंट’ का उपयोग करेंगे, जो उपयोगकर्ता की विशिष्ट आवश्यकताओं के अनुसार उपयुक्त टूल का उपयोग करना चुन सकता है, जिसमें विभिन्न कंप्यूटर-उपयोग कार्यों को पूरा करने के लिए MCP सर्वर और अंतर्निहित ब्राउज़र शामिल हैं। बेशक, इसलिए, इन-डेप्थ रिसर्च एजेंट को अक्सर किसी कार्य को निष्पादित करने में अधिक समय लगता है, जो दसियों मिनट तक हो सकता है।

कार्य को निष्पादित करते समय, इन-डेप्थ रिसर्च एजेंट पहले कार्य आवश्यकताओं के अनुसार निष्पादित किए जाने वाले चरणों की योजना बनाएगा, और फिर योजना के अनुसार चरण दर चरण चरणों को निष्पादित करेगा।

इस विशिष्ट कार्य के लिए इन-डेप्थ रिसर्च एजेंट द्वारा उत्पन्न निष्पादन चरण नीचे दिए गए चित्र में दिखाए गए हैं।

सबसे पहले, इसने कई वेबसाइटों पर वर्तमान महिलाओं के फैशन रुझानों से संबंधित सामग्री की खोज की, फिर खोजी गई सामग्री का विश्लेषण किया और परिणामों को विज़ुअलाइज़ किया। अंत में, इसने अंतिम रिपोर्ट दी।

इस प्रक्रिया में, इसने स्थानीय खोज उपकरण aiso_do_search को तीन बार, डेटा क्रॉलिंग उपकरण 360_crawl को एक बार, क्लाउड कोड सैंडबॉक्स उपकरण cloud-sandbox को नौ बार, सारांश उपकरण summary को एक बार और वेबपेज जनरेशन टूल gen_html को एक बार बुलाया।

अंत में, हमें 30 पृष्ठों की एक गहन रिपोर्ट मिली, जिसमें छह प्रमुख खंड शामिल हैं: लोकप्रिय शैली थीम विश्लेषण, लोकप्रिय रंग रुझान, लोकप्रिय शैलियाँ और तत्व विश्लेषण, लोकप्रिय तत्वों का व्यापक मूल्यांकन, कपड़े और प्रौद्योगिकी रुझान और मिलान सुझाव और अनुप्रयोग, जो हमारे प्रारंभिक एक-वाक्य कार्य से कहीं अधिक है।

रिपोर्ट से निकाले गए सामग्री के कई पृष्ठ

निम्नलिखित वीडियो नैनो एआई के इन-डेप्थ रिसर्च एजेंट द्वारा कार्य को पूरा करने की पूरी प्रक्रिया को दर्शाता है:

4x गति पर बजाया गया

इतना ही नहीं, नैनो एआई ने एक गतिशील वेबपेज भी तैयार किया है जो प्राप्त विश्लेषण परिणामों को अधिक स्पष्ट रूप से प्रदर्शित कर सकता है:

इसके अलावा, यह मानते हुए कि Google ने हाल ही में अपनी पहली तिमाही की वित्तीय रिपोर्ट जारी की है, हम नैनो एआई के ‘मुख्य उद्योग अंतर्दृष्टि अधिकारी’ एजेंट को इसकी व्याख्या करने में मदद करने दे सकते हैं।

इसके वेबपेज संस्करण को यहां एक्सेस किया जा सकता है: , और पूरी कार्य प्रक्रिया को निम्नलिखित वीडियो में देखा जा सकता है:

हाल ही में लोकप्रिय टीवी श्रृंखला ‘द गुड लाइफ’ के लिए Xiaohongshu पर पोस्ट करने के लिए उपयुक्त फिल्म समीक्षा लिखने के लिए Nano AI का उपयोग करने का प्रयास करते हैं, और प्रीसेट Xiaohongshu ब्राउज़िंग रोबोट नौकरी अच्छी तरह से कर सकता है।

खबरदार! सामग्री में स्पॉइलर होंगे।

निम्नलिखित वीडियो नैनो एआई के काम करने की पूरी प्रक्रिया को दर्शाता है।

हम देख सकते हैं कि इस प्रक्रिया में, नैनो एआई ने Xiaohongshu से संबंधित दो टूल का उपयोग किया, जिसमें Xiaohongshu पर जानकारी एकत्र करने के लिए collect_relate_info_redbook और Xiaohongshu सामग्री उत्पन्न करने के लिए red_book_generate शामिल हैं; इसके अलावा, इसने browser_automation_task का भी उपयोग किया - यह टूल नैनो एआई एप्लिकेशन में अंतर्निहित ब्राउज़र को कार्यों को करने के लिए खोल सकता है। उपयुक्त निर्देशों के साथ, आप इस टूल का उपयोग ट्रेन टिकट बुक करने, Weibo पर पोस्ट करने और एक वाक्य में नोट्स लेने जैसे कार्यों को पूरा करने के लिए भी कर सकते हैं।

अंत में, नैनो एआई पर, उपयोगकर्ता आसानी से अपने स्वयं के MCP को कॉन्फ़िगर कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, यहां, हमने केवल कुछ पैरामीटर सेटिंग्स के साथ Obsidian नोट्स को क्वेरी और विश्लेषण करने के लिए एक टूल को सफलतापूर्वक कॉन्फ़िगर किया।

फिर, बस एक एजेंट को कॉन्फ़िगर करें जो टूल को कॉल करता है, और हम नैनो एआई में अपने एकत्रित नोट्स को बुद्धिमानी से पुनः प्राप्त और विश्लेषण कर सकते हैं। निम्नलिखित वीडियो एक उदाहरण दिखाता है:

उपरोक्त मामले नैनो एआई की क्षमताओं का सिर्फ एक टिप हैं। MCP टूलबॉक्स के साथ, ऐसी कई अन्य चीजें हैं जो उपयोगकर्ता कर सकते हैं, जैसे कि जानकारी को क्रॉल करना और खोजना, चित्र और वीडियो सामग्री उत्पन्न करना, एआई को आपके फ्लोमो फ्रैगमेंट नोट्स को व्यवस्थित करने और परिणामों को Notion वर्कस्पेस में डालने देना, स्टॉक का विश्लेषण करना, पुर्तगाल की यात्रा के लिए सबसे अधिक लागत प्रभावी उड़ान मार्ग खोजना, यात्रा या फिटनेस योजनाओं को निर्दिष्ट करना, कंपनी की रिपोर्ट बनाना, क्लाउड स्टोरेज रिपॉजिटरी या स्थानीय फ़ाइलों का प्रबंधन करना… एकमात्र सीमा आपकी कल्पना है!

टूलबॉक्स में MCP को छिपाना: नैनो एआई इसे कैसे करता है

MCP, या मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल, को पहली बार Anthropic द्वारा नवंबर 2024 में जारी किया गया था। इसे बड़े मॉडलों को वास्तविक दुनिया से जोड़ने वाला एक महत्वपूर्ण ‘पुल’ कहा जा सकता है - यह मॉडल को न केवल सवालों के जवाब देने की अनुमति देता है, बल्कि टूल को कॉल करने, डेटा प्राप्त करने और मनुष्यों की तरह कार्यों को निष्पादित करने की भी अनुमति देता है। इस साल, जैसे-जैसे अधिक से अधिक कंपनियां प्रोटोकॉल को अपना रही हैं, यह टूल के LLM के उपयोग में एक वास्तविक मानक बन गया है, जो AI एजेंटों की क्षमता को और जारी करता है।

हालांकि, अधिकांश उपयोगकर्ताओं के लिए, MCP प्रोटोकॉल के विशिष्ट लेबल ‘जटिलता’, ‘उच्च तकनीकी सीमा’ और ‘डेवलपर एक्सक्लूसिव’ हैं। इस क्षमता को, जो मूल रूप से पेशेवर इंजीनियरों से संबंधित थी, हर साधारण व्यक्ति को कैसे सौंपा जाए?

इस वास्तविक समस्या के जवाब में, 360 का उत्तर है: अब आपको MCP को समझने के लिए न सिखाएं, बल्कि इसे सीधे ‘दृश्यमान, क्लिक करने योग्य और परिणाम-अनुमानित’ टूलबॉक्स के एक सेट में एनकैप्सुलेट करें।

1. अवधारणा सरलीकरण से इंटरेक्शन डायमेंशनल रिडक्शन

नैनो एआई टीम ने सबसे पहले अवधारणाओं का अनुवाद किया: उपयोगकर्ताओं को यह समझने की आवश्यकता नहीं है कि MCP सर्वर या एपीआई कुंजी क्या है, उन्हें केवल यह जानने की आवश्यकता है कि यह एक प्रयोग करने योग्य ‘टूल’ या ‘कौशल’ है - यही कारण है कि हमने पहले ‘टूल’ शब्द का उपयोग किया था। मूल रूप से अस्पष्ट प्रोटोकॉल इंटरफ़ेस को ‘खोज’, ‘लेखन’ और ‘डेटा विश्लेषण’ जैसे समझने में आसान टूल लेबल में पैकेजिंग करने से उपयोगकर्ता की संज्ञानात्मक सीमा काफी कम हो जाती है और उपयोगकर्ताओं को AI बड़े मॉडल के लिए तथाकथित MCP सर्वर का अर्थ अधिक सहज रूप से समझने की अनुमति मिलती है। यह नैनो एआई टूलबॉक्स का डिज़ाइन दर्शन है। इसके पीछे MCP प्रोटोकॉल का नैनो एआई का पुन: एनकैप्सुलेशन और इंटरफ़ेस परत का इंजीनियरिंग पुनर्निर्माण है।

उपयोगकर्ता इंटरफ़ेस में जो देखते हैं वह सरल चयन और ड्रैगिंग है, लेकिन वास्तव में, यह नैनो एआई द्वारा विकसित 100 से अधिक MCP सर्वर या सावधानीपूर्वक चयनित एकीकरण को शेड्यूल कर रहा है। ये टूल कार्यालय, शिक्षाविदों, वित्त, खोज इंजन, वेब क्रॉलिंग और छवि प्रसंस्करण जैसे परिदृश्यों को कवर करते हैं। उपयोगकर्ता बड़े मॉडलों को एक पंक्ति का कोड लिखे बिना जटिल कार्य श्रृंखलाओं को पूरा करने के लिए स्वचालित रूप से इन ‘बाहरी दिमागों’ को कॉल करने दे सकते हैं।

नैनो एआई में फायरक्रॉल, ब्रावा सर्च और ऑटोनावी मैप्स जैसे कई MCP टूल के लिए अंतर्निहित एपीआई कुंजी भी हैं।

2. मॉडल और टूल के बीच ‘लास्ट माइल’ को तोड़ना

अतीत में, भले ही बड़े मॉडलों में शक्तिशाली भाषा समझ क्षमताएं थीं, फिर भी वे ‘टूल कॉलिंग’ द्वीप प्रभाव में फंसे हुए थे। नैनो एआई का दृष्टिकोण MCP प्रोटोकॉल को एक मध्यस्थ भाषा के रूप में उपयोग करना है, मौलिक रूप से ‘बड़े मॉडल + टूल’ के सहयोग तंत्र को तोड़ना है।

यह न केवल कॉल करने की समस्या को हल करता है, बल्कि मॉडल की वास्तविक क्षमता सीमा को भी काफी बढ़ाता है। उदाहरण के लिए, उपयोगकर्ताओं को केवल एजेंट को यह बताने की आवश्यकता है ‘मुझे NVIDIA स्टॉक मूल्य विश्लेषण रिपोर्ट उत्पन्न करने में मदद करें’, और एजेंट स्वचालित रूप से कार्य चरणों को तोड़ सकता है, खोज इंजन को जुटा सकता है, पृष्ठ सामग्री को क्रॉल कर सकता है, विश्लेषण चार्ट उत्पन्न कर सकता है और स्पष्ट रूप से संरचित रिपोर्ट आउटपुट कर सकता है। इस अवधि के दौरान, 5 से 7 टूल को कॉल किया जा सकता है, लेकिन उपयोगकर्ता केवल एक परिणाम पृष्ठ देखता है।

यह MCP की ‘टूल कॉम्बिनेशन’ क्षमता का सटीक अवतार है: यह एजेंटों को स्वतंत्र रूप से संसाधनों को शेड्यूल करने, प्रक्रियाओं की योजना बनाने और संचालन के दौरान परीक्षण-और-त्रुटि प्रतिक्रिया और स्व-अनुकूलन का संचालन करने की अनुमति देता है, जिससे एक अत्यधिक मानवविज्ञान कार्य-समाधान पथ बनता है।

3. स्थानीय संचालन, सुरक्षित और विश्वसनीय: प्रौद्योगिकी स्टैक का गहन पॉलिशिंग

कई ‘क्लाउड इंटेलिजेंट बॉडी’ के विपरीत, नैनो एआई ने एक अधिक कठिन लेकिन अधिक आशाजनक पथ चुना: स्थानीय रूप से MCP क्लाइंट को तैनात करना, उपयोगकर्ताओं को अधिक नियंत्रण देना।

इससे कम से कम तीन प्रमुख लाभ मिलते हैं:

• कॉल स्वतंत्रता: स्थानीय बुद्धिमान निकाय उपयोगकर्ता की फ़ाइल प्रणाली तक पहुंच सकते हैं, ब्राउज़र को कॉल कर सकते हैं और वास्तविक व्यक्तिगत कार्य प्रसंस्करण प्राप्त करने के लिए डेटाबेस को पुनः प्राप्त कर सकते हैं।
• बाधाओं को तोड़ना: AI की अनूठी जरूरतों के जवाब में, 360 ने नैनो एआई के लिए एक समर्पित AI ब्राउज़र बनाया है और इसे चीन में मुख्यधारा के प्लेटफॉर्म के लिए अनुकूलित किया है। यह लॉगिन दीवारों, मानव-मशीन सत्यापन और सूचना प्रवाह हस्तक्षेप को तोड़ सकता है, और स्वचालित रूप से लॉगिन और स्लाइडिंग सत्यापन जैसे कार्यों को पूरा कर सकता है।
• सैंडबॉक्स गारंटी: 360 की सुरक्षा प्रौद्योगिकी संचय के आधार पर, नैनो एआई भविष्य में एक स्थानीय रनटाइम सैंडबॉक्स भी पेश करेगा, जो डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने के लिए वास्तविक समय में स्थानीय फ़ाइलों को संभवतः गलत तरीके से संचालित करने से बड़े मॉडल को मॉनिटर, शुरुआती चेतावनी और प्रतिबंधित कर सकता है।

यह पूरी प्रणाली न केवल उपयोगकर्ताओं को इसका ‘उपयोग’ करने की अनुमति देती है, बल्कि ‘इसे सुरक्षित रूप से, कुशलता से और स्केलेबल रूप से उपयोग करने की भी अनुमति देती है।’

4. बड़े पैमाने पर उपयोगकर्ताओं का सामना करना: वास्तव में खुला MCP इकोसिस्टम बनाना

नैनो एआई न केवल MCP टूल को एनकैप्सुलेट करता है, बल्कि इसने एक खुले कौशल इकोसिस्टम को खोलने में भी नेतृत्व किया। वर्तमान में, 400 मिलियन से अधिक की मासिक यात्रा मात्रा वाले इस प्लेटफ़ॉर्म पर 100 से अधिक उच्च-गुणवत्ता वाले MCP टूल ऑनलाइन हैं, और अधिक तृतीय-पक्ष MCP सर्वर दर्ज किए जा रहे हैं। उपयोगकर्ता अपनी स्वयं की AI एजेंट बनाने के लिए टूल कौशल को स्वतंत्र रूप से अपलोड, पुन: उपयोग और संयोजित कर सकते हैं।

साधारण उपयोगकर्ताओं के लिए, इसका मतलब है कि यह अब ‘दूसरों द्वारा सेट किए गए AI का उपयोग करना’ नहीं है, बल्कि अपनी आवश्यकताओं के अनुसार एक व्यक्तिगत AI सहायक का निर्माण कर सकता है। पेपर विश्लेषण, डेटा जनरेशन, ट्रेंड मॉनिटरिंग, वेबपेज कंस्ट्रक्शन, स्टॉक प्रेडिक्शन… जब तक कोई मांग है, टूल हैं जिनका संयोजन में उपयोग किया जा सकता है, और ऐसे कार्य हैं जिन्हें स्वचालित रूप से निष्पादित किया जा सकता है।

पूरे उद्योग के लिए, इसका मतलब है कि एजेंट तकनीक ‘बंद प्रणाली’ से ‘पारिस्थितिक नेटवर्क’ चरण में जा रही है। टूल, मॉडल और कार्य अब अलग-थलग नहीं रहेंगे, बल्कि MCP द्वारा एक सामान्य भाषा के रूप में जुड़े रहेंगे, जिससे एक अभूतपूर्व बुद्धिमान सहयोग पैटर्न बनेगा।

तकनीकी बाधाएं टूट गई हैं: बुद्धिमान निकाय सी एंड तक डूब गए

एक समय था जब बुद्धिमान निकायों का उपयोग करने की सीमा अभी भी डेवलपर्स के दरवाजे के फ्रेम पर ऊंची थी। अब, नैनो एआई ‘MCP टूलबॉक्स’ के लॉन्च के साथ, MCP, एक प्रोटोकॉल जिसे AI स्वचालन बुनियादी ढांचे के रूप में जाना जाता है, पहली बार साधारण उपयोगकर्ताओं की दृष्टि में लगभग ‘मूर्ख-शैली’ रूप में प्रवेश कर चुका है। जैसा कि 360 समूह के अध्यक्ष झोउ होंगी ने रिलीज से पहले साझाकरण बैठक में कहा: ‘एजेंट में MCP सर्वर को स्वचालित रूप से क्या कहा जाता है, उपयोगकर्ताओं को जानने की आवश्यकता नहीं है।’ टूलबॉक्स के साथ, नैनो एआई MCP की तकनीकी बाधाओं को तोड़ रहा है और बुद्धिमान निकायों को सी एंड तक और डूबने की अनुमति दे रहा है।

MCP को ‘टूलबॉक्स’ बनाना आसान लगता है, लेकिन यह करना मुश्किल है। यह न केवल प्रौद्योगिकी को एकीकृत करने की क्षमता का परीक्षण करता है, बल्कि उत्पाद सोच और उपयोगकर्ता समझ के ‘सहानुभूति’ का भी परीक्षण करता है। नैनो एआई जो कर रहा है वह जटिलता को मूल में एनकैप्सुलेट करना और उपयोगकर्ताओं को स्वतंत्रता देना है - ताकि हर साधारण व्यक्ति को डेवलपर्स की तरह ‘AI दुनिया को कॉल करने’ की अनुमति मिल सके।

यह प्रक्रिया एक साधारण दृश्य इंटरफ़ेस निर्माण नहीं है, बल्कि एक गहरा AI एप्लिकेशन प्रतिमान परिवर्तन है: बुद्धिमान निकाय अब केवल मॉडल नहीं हैं जो बोल सकते हैं और उत्तर दे सकते हैं, बल्कि क्षमताओं को शेड्यूल करने, टूल को कॉल करने और कार्यों को पूरा करने की क्षमता वाले वास्तविक भागीदार हैं।

तब से, MCP ने वास्तव में C-एंड उपयोगकर्ताओं की ओर बढ़ना शुरू कर दिया है, जो याद रखने योग्य एक ऐतिहासिक शुरुआती बिंदु हो सकता है।