मॉडल प्रसंगिकता प्रोटोकॉल का उदय

हाल ही में, मॉडल प्रसंगिकता प्रोटोकॉल (Model Contextualization Protocol - MCP) AI उद्योग में एक महत्वपूर्ण केंद्र बिंदु के रूप में उभरा है, जिसने OpenAI, Google और संयुक्त राज्य अमेरिका के अंदर और बाहर विभिन्न उद्यमों जैसे प्रमुख खिलाड़ियों से महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित किया है। सेकंड कॉफी (Second Coffee) के संस्थापक और CEO चार्ली ग्राहम (Charlie Graham) ने हाल ही में MCPs पर अपनी अंतर्दृष्टि साझा की और एक ब्लॉग पोस्ट में परिदृश्य को फिर से आकार देने की उनकी क्षमता पर बात की। यह लेख MCPs की संभावनाओं और वर्तमान बाधाओं पर गहराई से शोध और प्रायोगिक MCP सर्वर बनाने के व्यावहारिक अनुभव के आधार पर प्रकाश डालता है।

MCPs को समझना: AI मॉडलों और बाहरी डेटा के बीच की खाई को पाटना

MCPs को मानकीकृत API के रूप में समझा जा सकता है जो बाहरी डेटा स्रोतों या अनुप्रयोगों और ChatGPT या Claude जैसे बड़े भाषा मॉडल (LLMs) के बीच एक महत्वपूर्ण कड़ी के रूप में काम करते हैं। ये प्रोटोकॉल AI मॉडलों को यात्रा वेबसाइटों से वास्तविक समय के डेटा तक पहुंचने, कैलेंडर प्रबंधित करने और यहां तक कि कंप्यूटर पर फ़ाइलों में हेरफेर करने में सक्षम बनाते हैं।

जबकि Claude, Cursor और OpenAI जैसे कुछ AI उपकरण पहले से ही कस्टम एकीकरण सुविधाओं का उपयोग करते हैं, MCPs इस तरह की सभी इंटरैक्शन के लिए एक सार्वभौमिक और मानकीकृत प्रारूप प्रदान करते हैं, जिससे उनकी बहुमुखी प्रतिभा बहुत बढ़ जाती है।

एक MCP में मुख्य रूप से दो घटक होते हैं: एक क्लाइंट (जैसे, ChatGPT) और एक सर्वर (जैसे, एक उड़ान शेड्यूलिंग वेबसाइट)। जब एक साथ उपयोग किया जाता है, तो वे AI मॉडलों को वास्तविक समय के डेटा तक पहुंचने, ऑनलाइन क्रियाएं करने और स्थिर चैटबॉट की तुलना में अधिक सक्रिय एजेंटों की तरह कार्य करने की क्षमता प्रदान करते हैं।

वर्तमान में, दो मुख्य प्रकार के MCPs गति प्राप्त कर रहे हैं। पहला प्रकार डेवलपर्स के लिए है, जो Cursor या Claude Code जैसे उपकरणों द्वारा उदाहरण दिया गया है, जो फ़ाइलों को प्रबंधित करने और स्क्रिप्ट को निष्पादित करने के लिए लैपटॉप जैसे उपकरणों पर चल सकते हैं। दूसरा प्रकार वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोगों के लिए तैयार किया गया है, जो उत्पादों की खोज, डोमेन पंजीकृत करने, घटनाओं को बुक करने या ईमेल भेजने जैसी गतिविधियों पर केंद्रित है।

व्यावहारिक निहितार्थों का पता लगाने के लिए, दो अलग-अलग प्रकार के MCP विकसित किए गए थे। पहला, GPT Learner नामक, एक डेवलपर सर्वर है जिसे Cursor को त्रुटियों को याद रखने और पुनरावृत्ति से बचने में उपयोगकर्ताओं की मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यदि Claude या Cursor गलती से कोड को ओवरराइट करते हैं, तो टूल उपयोगकर्ताओं को गलती से रिकॉर्ड करने और सीखने की अनुमति देता है, भविष्य के संदर्भ के लिए सही दृष्टिकोण संग्रहीत करता है।

दूसरी परियोजना एक भविष्यवाणी बाजार MCP है जो बड़े भाषा मॉडल को एक वेबसाइट, betsee.xyz से जोड़ती है, जो वास्तविक समय के भविष्यवाणी बाजारों को एकत्रित करती है। जब कोई उपयोगकर्ता Claude से पूछता है, ‘ट्रम्प द्वारा टैरिफ को रोकने के द्वितीयक प्रभाव क्या हैं, और लोग किस पर दांव लगा रहे हैं?’ तो MCP प्रासंगिक बाजारों और Polymarket या Kalshi से वास्तविक समय की बाधाओं को वापस करता है।

MCPs अभी तक प्राइमटाइम के लिए क्यों तैयार नहीं हैं

इन दो MCPs के निर्माण से कई प्रमुख अंतर्दृष्टि का पता चला, मुख्य रूप से MCPs अभी तक व्यापक रूप से अपनाने के लिए तैयार नहीं हैं।

MCPs के साथ वर्तमान उपयोगकर्ता अनुभव आदर्श से कम है। ChatGPT जैसे अधिकांश चैटबॉट अभी तक MCP सर्वर का समर्थन नहीं करते हैं। जो करते हैं, उनके लिए भी इंस्टॉलेशन के लिए अक्सर मैन्युअल रूप से JSON संपादित करने की आवश्यकता होती है, एक ऐसी प्रक्रिया जो उपयोगकर्ता के अनुकूल नहीं है। Cursor और Claude जैसे चैटबॉट प्रत्येक अनुरोध के लिए उपयोगकर्ताओं को संकेत देते हैं और अक्सर अधूरी जानकारी या रॉ JSON आउटपुट वापस करते हैं, जिससे अनुभव अनाड़ी और असंतोषजनक हो जाता है।

भविष्यवाणी बाजार MCP को क्वेरी करने के लिए Claude के डेस्कटॉप संस्करण का उपयोग करते हुए, यह अक्सर लिंक या कीमतें प्रदान करने में विफल रहता है, जब तक कि स्पष्ट रूप से नहीं पूछा जाता है और कभी-कभी, सर्वर को बिल्कुल भी कॉल नहीं करता है। MCPs का उपयोग किए जाने पर Claude से लगातार पॉप-अप संकेतों ने उपयोगकर्ता की रुचि को और कम कर दिया। जबकि MCPs से निर्बाध प्रसंस्करण और सार्थक प्रतिक्रियाओं की उम्मीद भविष्य में की जाती है, लेकिन तकनीक अभी तक उस स्तर तक नहीं पहुंची है।

सुरक्षा एक और महत्वपूर्ण चिंता है। बाहरी संचालन करने और वास्तविक समय की प्रणालियों तक पहुंचने की उनकी क्षमता को देखते हुए, MCPs को कई सुरक्षा चुनौतियों का सामना करना पड़ता है। प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, दुर्भावनापूर्ण टूल इंस्टॉलेशन, अनधिकृत एक्सेस और ट्रोजन हॉर्स हमले बहुत वास्तविक खतरे हैं। वर्तमान में, इन किनारे मामलों को संभालने के लिए सैंडबॉक्सिंग, सत्यापन परतों और एक परिपक्व पारिस्थितिकी तंत्र की कमी है।

ये मुद्दे यह स्पष्ट करते हैं कि MCP अभी भी एक प्रयोगात्मक तकनीक है।

ग्राहक की निर्णायक भूमिका

इन सर्वरों के निर्माण के दौरान सीखा गया एक महत्वपूर्ण सबक यह है कि MCPs के भविष्य का फैसला अंततः ग्राहक द्वारा किया जाता है, न कि सर्वर द्वारा।

जो लोग बड़े मॉडलों के साथ बातचीत को नियंत्रित करते हैं, वे यह भी नियंत्रित करते हैं कि उपयोगकर्ताओं को कौन से उपकरण दिखाई देते हैं, कौन से ट्रिगर होते हैं और कौन सी प्रतिक्रियाएं प्रदर्शित होती हैं। कोई भी दुनिया का सबसे उपयोगी MCP सर्वर बना सकता है, लेकिन क्लाइंट इसे कॉल नहीं कर सकता है, केवल आधा आउटपुट दिखा सकता है, या यहां तक कि इसके इंस्टॉलेशन की अनुमति भी नहीं दे सकता है।

MCPs और गेटकीपर का उदय

ग्राहक की महत्वपूर्ण शक्ति का मतलब है कि MCPs को अंततः खोज इंजन और ऐप स्टोर की तरह नियंत्रित किया जाएगा। प्रमुख बड़े मॉडल एप्लिकेशन प्रदाता, जैसे OpenAI और Anthropic, नए ‘गेटकीपर’ बन जाएंगे, यह तय करते हुए कि कौन से MCP सूचीबद्ध किए जा सकते हैं और अनुशंसा एल्गोरिदम के माध्यम से उनकी खोज क्षमता को क्यूरेट करते हैं।

1990 के दशक के अंत में अपनी स्थापना के बाद से, Google ने नियंत्रित किया है कि उपयोगकर्ताओं को क्या सामग्री प्रस्तुत की जाती है, जिसने उन्हें एक अत्यंत लाभदायक व्यवसाय बनाने में मदद की है। चैटबॉट अब यह क्षमता प्राप्त कर रहे हैं, पारंपरिक खोज इंजन के ‘10 नीले लिंक’ को सीधे उत्तरों से बदल रहे हैं। वे यह तय कर सकते हैं कि कौन सी सामग्री दिखानी है, किसे बाहर करना है और इसे कैसे प्रारूपित करना है।

MCP इंस्टॉलेशन प्रक्रिया संभवतः ऐप स्टोर मॉडल के समान होगी। जिस तरह Apple और Google ने यह तय करके मोबाइल पारिस्थितिकी तंत्र को आकार दिया है कि किन ऐप्स की सिफारिश की जाती है, पूर्व-स्थापित या स्वीकृत हैं, उसी तरह बड़े मॉडल क्लाइंट यह निर्धारित करेंगे कि किन MCP सर्वरों को प्रदर्शित, प्रचारित और यहां तक कि प्लेटफ़ॉर्म पर अनुमति दी जाती है। इस गतिशीलता से कंपनियों के बीच प्रतिस्पर्धा होने की संभावना है, जिसमें नए पारिस्थितिकी तंत्र में सिफारिशों और प्रदर्शन के लिए मॉडल प्रदाताओं को भुगतान शामिल है, जिससे उच्च-लाभ वाले MCP वितरण प्लेटफ़ॉर्म का निर्माण होगा।

उपयोगकर्ता सावधानीपूर्वक क्यूरेट किए गए ‘MCP स्टोर’ से MCPs या ‘AI चैट एप्लिकेशन’ इंस्टॉल करेंगे। Gmail, HubSpot, Uber और Kayak जैसे उपकरण MCP एंडपॉइंट जोड़ेंगे, जो सीधे चैट-आधारित वर्कफ़्लो में एकीकृत होंगे। जबकि उपयोगकर्ता सैद्धांतिक रूप से अपनी पसंद का कोई भी MCP इंस्टॉल करना चुन सकते हैं, लेकिन अधिकांश संभवतः क्लाइंट द्वारा प्रदान की गई सिफारिशों पर निर्भर रहेंगे, जैसे कि ChatGPT से। ये सिफारिशें मनमानी नहीं होंगी, बल्कि आकर्षक साझेदारियों से उत्पन्न होंगी, जिसमें बड़ी कंपनियां खरीदारी, यात्रा, डोमेन खोज या सेवा खोज श्रेणियों में डिफ़ॉल्ट विकल्प बनने के लिए भुगतान करेंगी। दृश्यता का यह स्तर लाखों उपयोगकर्ताओं में तब्दील हो जाएगा, जिससे अपार प्रदर्शन, डेटा और व्यावसायिक मूल्य मिलेगा।

कुछ क्लाइंट-साइड MCP ऐप स्टोर (MAS) MCPs का अधिक उदार और खुला चयन प्रदान करेंगे, जिससे प्रयोग और समुदाय-विकसित MCPs की व्यापक श्रेणी की अनुमति मिलेगी। अन्य में गुणवत्ता, सुरक्षा और मुद्रीकरण को प्राथमिकता देते हुए सख्त अनुमोदन प्रक्रियाएं होंगी। किसी भी मामले में, क्लाइंट भागीदारी के लिए शर्तें निर्धारित करता है - और सफलता के नियम।

OpenAI और Claude जैसे MCP क्लाइंट नए iOS और Android प्लेटफ़ॉर्म बन जाएंगे, जिसमें MCP सर्वर ऐप्स की भूमिका निभाएंगे। आइकन के बजाय, इन अनुप्रयोगों को उपयोगकर्ता कमांड के माध्यम से लागू किया जाएगा, जो भाषा इंटरैक्शन के माध्यम से उपयोगकर्ता की आवश्यकताओं के लिए समृद्ध, संरचित और इंटरैक्टिव प्रतिक्रियाएं प्रदान करते हैं।

समय के साथ, हम विशिष्ट उद्योगों या डोमेन के अनुरूप विशेष क्लाइंट उभरते हुए देख सकते हैं। एक AI चैट सहायक की कल्पना करें जो यात्रा योजना पर केंद्रित है, जो उपयोगकर्ताओं को एक व्यापक यात्रा योजना अनुभव प्रदान करने के लिए एयरलाइंस, होटल चेन और ट्रैवल एजेंसियों की सेवाओं को निर्बाध रूप से एकीकृत करता है। या मानव संसाधनों पर केंद्रित एक MCP क्लाइंट, जो कानूनी डेटा, कर्मचारी रिकॉर्ड और संगठनात्मक उपकरणों तक एकीकृत पहुंच प्रदान करता है, जिससे व्यवसायों के प्रबंधन के तरीके में बदलाव होता है।

जबकि अधिकांश उपयोगकर्ता मुख्यधारा के क्लाइंट के साथ बने रहेंगे, कुछ ओपन-सोर्स AI चैटबॉट उभरेंगे। ये चैटबॉट उन पेशेवरों को आकर्षित करेंगे जो उन MCPs पर पूरा नियंत्रण चाहते हैं जिन्हें वे इंस्टॉल करते हैं, गेटकीपर द्वारा लगाए गए प्रतिबंधों से मुक्त। हालाँकि, लिनक्स डेस्कटॉप सिस्टम की तरह, ये ओपन-सोर्स उत्पाद संभवतः आला बाजार बने रहेंगे।

उभरते पारिस्थितिकी तंत्र में नए अवसर

उभरते MCP परिदृश्य की सेवा के लिए कई प्रकार के व्यवसायों और उपकरणों के उभरने की उम्मीद है, जिनमें शामिल हैं:

• MCP रैपर और सर्वर पैक: ये कई संबंधित MCPs को एक ही इंस्टॉलेशन पैकेज में बंडल करेंगे, जिससे सेटअप सुव्यवस्थित हो जाएगा। एक ही पैकेज की कल्पना करें जो एक कैलेंडर, ईमेल, ग्राहक संबंध प्रबंधन और फ़ाइल स्टोरेज MCP प्रदान करता है जो बिना किसी कॉन्फ़िगरेशन के उपयोग के लिए तैयार है। इस तरह के पैकेज कार्मिक प्रक्रियाओं को सरल बनाएंगे और विशेष रूप से ऊर्ध्वाधर बाजारों में उपयोगी होंगे। उनमें पैकेजिंग उपकरण (‘कैलेंडर सेट करें और ईमेल भेजें’) भी शामिल हो सकते हैं।

• MCP शॉपिंग इंजन: कुछ MCP सर्वर AI-संचालित तुलना इंजन के रूप में कार्य करेंगे, जो विभिन्न विक्रेताओं से वास्तविक समय की कीमतें और उत्पाद लिस्टिंग प्रदान करते हैं। वे संबद्ध लिंक के माध्यम से मुद्रीकरण करेंगे, रेफरल शुल्क अर्जित करेंगे। यह दृष्टिकोण प्रारंभिक खोज इंजन अनुकूलन और संबद्ध विपणन को दर्शाता है।

• MCP-फर्स्ट कंटेंट ऐप्स: ये सेवाएं मानव दर्शकों के लिए वेबसाइटों को डिज़ाइन करने के बजाय MCP सर्वर के माध्यम से बड़े भाषा मॉडल के लिए सामग्री वितरण को अनुकूलित करेंगी। MCP कॉल के माध्यम से समृद्ध, संरचित डेटा और सिमेंटिक टैग की कल्पना करें। राजस्व पेज दृश्यों के बजाय सदस्यता या एम्बेडेड प्रायोजकों और उत्पाद प्लेसमेंट से आएगा।

• API-to-MCP प्रदाता: कई मौजूदा API प्रदाता इस नए पारिस्थितिकी तंत्र में भाग लेना चाहते हैं, लेकिन उनके पास ऐसा करने के लिए संसाधनों की कमी है। यह मिडलवेयर उपकरणों के उद्भव को चलाएगा जो स्वचालित रूप से पारंपरिक REST APIs को अनुरूप और खोजे जाने योग्य MCP सर्वर में परिवर्तित करते हैं, जिससे SaaS प्लेटफ़ॉर्म के लिए शामिल होना आसान हो जाता है।

• MCPs के लिए Cloudflare: सुरक्षा एक बड़ी चिंता है। ये उपकरण क्लाइंट और सर्वर के बीच बैठेंगे, इनपुट को साफ करेंगे, अनुरोधों को लॉग करेंगे, हमलों को अवरुद्ध करेंगे और विसंगतियों की निगरानी करेंगे। जिस तरह Cloudflare ने आधुनिक वेब को सुरक्षित बना दिया है, उसी तरह इस प्रकार की सेवा MCP पारिस्थितिकी तंत्र में समान भूमिका निभाएगी।

• एंटरप्राइज़ ‘निजी’ MCP समाधान: बड़ी कंपनियां अपनी आंतरिक सेवाओं को निजी MCP सर्वर से जोड़ना और ओपन-सोर्स AI उत्पादों का उपयोग करना शुरू कर देंगी। ये आंतरिक सेटअप फ़ायरवॉल के पीछे AI वर्कफ़्लो का हिस्सा बन जाएंगे, जिससे कंपनियों को नियंत्रण मिलेगा।

• लंबवत केंद्रित MCP क्लाइंट: जबकि कई चैटबॉट सामान्य उपयोगकर्ता आवश्यकताओं को पूरा कर सकते हैं, औद्योगिक खरीद और अनुपालन कार्य जैसे कुछ परिदृश्यों के लिए विशिष्ट उपयोगकर्ता इंटरफेस और व्यावसायिक तर्क की आवश्यकता होती है। लंबवत केंद्रित MCP क्लाइंट उभरेंगे, जिसमें इन अनूठी जरूरतों को पूरा करने के लिए अनुकूलित संचालन, भाषा और लेआउट होंगे।