मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: भविष्य की कुंजी

कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence) एजेंट कार्यों को स्वचालित करके, अंतर्दृष्टि प्रदान करके और ग्राहकों के साथ तेजी से जटिल तरीकों से बातचीत करके व्यावसायिक संचालन में क्रांति लाने का वादा करते हैं। हालांकि, इन एजेंटों को वास्तविक समय की जानकारी से विश्वसनीय और कुशलता से कैसे जोड़ा जाए और उन्हें सार्थक कार्रवाई करने में सक्षम बनाया जाए, यह एक महत्वपूर्ण बाधा बनी हुई है। यह एकीकरण जटिलता अक्सर AI परिनियोजन के दायरे और प्रभावशीलता को सीमित करती है।

इस चुनौती का समाधान करने के लिए, एंथ्रोपिक (Anthropic) ने मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (Model Context Protocol - MCP) बनाया है, जिसे कुछ लोग ‘AI का USB-C पोर्ट’ कहते हैं। यह प्रोटोकॉल मुख्य AI मॉडल का विस्तार करने के बजाय इस बात पर केंद्रित है कि AI एप्लिकेशन बाहरी टूल और डेटा स्रोतों से कैसे जुड़ते हैं और उनका उपयोग कैसे करते हैं। यह उद्यमों के भीतर एकीकृत, अंतर-संचालनीय AI समाधान बनाने के लिए एक मूलभूत परत प्रदान करता है।

एंथ्रोपिक ने सर्वर, टूल और सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) विकसित करके इसके उपयोग का प्रदर्शन किया, जो इसके मूल सिद्धांतों के अनुरूप हैं, जो प्रोटोकॉल की व्यवहार्यता को साबित करते हैं। हालांकि एक एकल, व्यापक रूप से अपनाया गया प्रोटोकॉल अभी तक नहीं आया है, लेकिन इसके मूलभूत सिद्धांतों को बढ़ती रुचि मिल रही है और एक बढ़ते समुदाय का समर्थन मिल रहा है जो एजेंट इंटरैक्शन के लिए खुले मानकों की खोज कर रहा है।

ओपनएआई (OpenAI), रेप्लिट (Replit) और एक प्रमुख ओपन-सोर्स पारिस्थितिकी तंत्र जैसी कंपनियों के अतिरिक्त समर्थन के साथ, यह प्रोटोकॉल शुरुआती आकर्षण प्राप्त कर रहा है।

उद्यमों में MCP की स्थिति

उद्यमों के लिए, इसका व्यावहारिक महत्व बहुत अधिक है। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल आपके अद्वितीय, वास्तविक समय के व्यावसायिक डेटा से AI एजेंटों को निर्बाध रूप से जोड़कर अधिक बुद्धिमान, प्रासंगिक रूप से जागरूक AI एजेंटों को अनलॉक करता है, और उन्हें सामान्य ज्ञान से विशिष्ट परिचालन अंतर्दृष्टि में बदल देता है।

एक प्रमुख विक्रय बिंदु कई डेटा स्रोतों का तेजी से एकीकरण है, जैसे कि ग्राहक संबंध प्रबंधन (CRM) सिस्टम, उद्यम संसाधन योजना (ERP) सॉफ्टवेयर, मार्केटिंग एनालिटिक्स या समर्थन प्लेटफॉर्म, बिना पारंपरिक तकनीकी घर्षण और लंबे विकास चक्रों के।

हालांकि हमने प्रमुख सॉफ्टवेयर विक्रेताओं को एजेंट सुविधाओं की घोषणा करते देखा है, लेकिन अधिकांश दोहराए जाने वाले कार्यों के अधिक सुरक्षित पक्ष को स्वचालित करने पर केंद्रित हैं। एजेंटों को वास्तविक समय के व्यावसायिक डेटा के साथ बातचीत करने और संचालित करने की अनुमति देना जबरदस्त अवसर और महत्वपूर्ण चुनौतियां प्रस्तुत करता है। विभिन्न AI प्लेटफार्मों पर नियंत्रित, सुरक्षित तरीके से इस संदर्भ को जोड़ने का गहरा प्रभाव पड़ता है।

MCP के संभावित उपयोग के मामलों में स्लैक (Slack), जीरा (Jira) और फ़िग्मा (Figma) जैसे टूल को एकीकृत करके आंतरिक सॉफ़्टवेयर विकास वर्कफ़्लो को गति देना, जटिल, डेटा-संचालित ग्राहक-सामना करने वाले समाधानों का समर्थन करना शामिल है। इसके अतिरिक्त, रणनीतिक रूप से ऐसे विक्रेताओं का चयन करना जो MCP जैसे मानकों का समर्थन करते हैं या समर्थन करने की योजना बनाते हैं, आपके AI स्टैक को भविष्य में प्रतिस्पर्धी बनाए रखने में मदद करता है, जिससे अधिक लचीलापन सुनिश्चित होता है और भविष्य में विक्रेता लॉक-इन से बचा जा सकता है।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल की आंतरिक कार्यप्रणाली

MCP AI अनुप्रयोगों के लिए एक ‘यूनिवर्सल रिमोट कंट्रोल’ प्रदान करता है, जिससे वे उपलब्ध कार्यों (टूल) की पहचान कर सकते हैं और आवश्यकतानुसार आवश्यक जानकारी (संसाधन) तक पहुंच सकते हैं, जो पूर्व-परिभाषित संकेत या उपयोगकर्ता निर्देशों के मार्गदर्शन में हो सकता है।

AI सिस्टम को डेवलपर द्वारा डिज़ाइन के समय हार्डकोड किए गए एकीकरण पर निर्भर रहने के बजाय, रनटाइम पर बाहरी सिस्टम के निर्देशों को ‘पढ़ने’ की अनुमति है। यह बदलाव AI को निश्चित एकीकरणों से अलग करता है, जिससे उद्यम अपनी क्षमताओं को तेजी से विकसित कर सकते हैं, नए टूल सम्मिलित कर सकते हैं या डेटा स्रोतों को अपडेट कर सकते हैं, जिससे परिवर्तनों के प्रति तेजी से प्रतिक्रिया मिल सकती है और विकास लागत में काफी कमी आ सकती है। लंबी अवधि में, MCP पारिस्थितिकी तंत्र समृद्ध, संयोजन योग्य AI अनुप्रयोगों और जटिल एजेंट व्यवहारों की परिकल्पना करता है, जो द्विदिश संचार के माध्यम से संभव हो सकते हैं।

शुरुआत से एक प्रोटोकॉल बनाना मुश्किल है, इसलिए एंथ्रोपिक टीम को स्थापित प्रोटोकॉल से प्रेरणा मिली, जैसे कि सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट में LSP (लैंग्वेज सर्वर प्रोटोकॉल) जो एडिटर-टूल इंटरैक्शन को मानकीकृत करता है। इसके अलावा, MCP का लक्ष्य सरलता और स्केलेबिलिटी है, जो JSON RPC जैसे स्थापित प्रारूपों को अपनाता है।

शुरुआती दिनों में, REST (रिप्रेजेंटेशनल स्टेट ट्रांसफर) के समर्थकों ने एक दूरदर्शी बाधा जोड़ी जिसे HATEOAS - हाइपरमीडिया ऐज़ द इंजन ऑफ़ एप्लिकेशन स्टेट कहा जाता है। इसने हाइपरमीडिया के माध्यम से पूरी तरह से गतिशील क्लाइंट-सर्वर इंटरैक्शन की दृष्टि प्रदान की, लेकिन वेब API के क्षेत्र में व्यापक रूप से अपनाया नहीं गया। मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल AI के संदर्भ में इस शक्तिशाली विचार को पुनर्जीवित करता है।

MCP जिन एकीकरण बाधाओं को हल करने का प्रयास करता है

आजकल, AI को एकीकृत करने का मतलब अक्सर यह होता है कि डेवलपर्स को AI और बाहरी सिस्टम (जैसे CRM, ERP या आंतरिक डेटाबेस) के बीच प्रत्येक विशिष्ट कनेक्शन को पूर्व-प्रोग्राम करने के लिए कड़ी मेहनत करनी पड़ती है। यह दृष्टिकोण नाजुक है - बाहरी टूल में बदलाव के लिए अक्सर डेवलपर्स को एकीकरण को फिर से लिखना पड़ता है। यह धीमा भी है, जो आज के व्यावसायिक वातावरण में आवश्यक तेजी से परिनियोजन और अनुकूलन में बाधा डालता है।

MCP इस प्रतिमान को बदलना चाहता है। इसका लक्ष्य AI अनुप्रयोगों को गतिशील, वास्तविक समय के तरीके से नए टूल और डेटा स्रोतों को खोजने और उनसे कनेक्ट करने की अनुमति देना है, ठीक उसी तरह जैसे कोई व्यक्ति वेबसाइट पर लिंक पर क्लिक करके नेविगेट और इंटरैक्ट करता है।

बड़े भाषा मॉडल की क्षमताओं को जल्दी से खोजने और बाहरी ज्ञान का उपयोग करने में उनकी सीमाओं को समझने के बाद, कई टीमों ने रिट्रीवल ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) जैसी तकनीकों को अपनाना शुरू कर दिया, जो मुख्य रूप से वेक्टर स्पेस में सामग्री का प्रतिनिधित्व करने और प्रतिक्रियाओं को सूचित करने के लिए क्वेरी से संबंधित प्रासंगिक स्निपेट प्राप्त करने पर केंद्रित है।

हालांकि उपयोगी है, RAG अपने आप में AI एजेंटों को कई वास्तविक समय के डेटा स्रोतों के साथ इंटरैक्ट करने या सॉफ़्टवेयर टूल और API के माध्यम से कार्रवाई करने में सक्षम बनाने की समस्या का समाधान नहीं करता है। इन गतिशील क्षमताओं को सक्षम करते समय, खासकर मौजूदा सॉफ़्टवेयर समाधानों में, एक अधिक मजबूत और मानकीकृत दृष्टिकोण की आवश्यकता होती है।

MCP युग में प्रतिस्पर्धी कैसे बने रहें

हालांकि नए मानकों को विशिष्ट चुनौतियों का सामना करना पड़ता है, लेकिन मजबूत उद्यम मांग और बढ़ते डेवलपर समुदाय के कारण MCP महत्वपूर्ण ध्यान आकर्षित कर रहा है। व्यावसायिक नेताओं के लिए, यह एक महत्वपूर्ण बदलाव का प्रतिनिधित्व करता है जिसके लिए रणनीतिक कार्रवाई की आवश्यकता है: अपने AI अवसंरचना का ऑडिट करें, केंद्रित पायलट परियोजनाएं शुरू करें, अंतर-संचालनीयता के प्रति विक्रेताओं की प्रतिबद्धता का मूल्यांकन करें और कार्यान्वयन के अवसरों का पता लगाने के लिए आंतरिक अधिवक्ताओं की स्थापना करें।

जैसे-जैसे मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल एक उभरते हुए प्रवृत्ति से बुनियादी ढांचे में विकसित होता है, संगठनों को एक रणनीतिक तैयारी करनी चाहिए - प्रतिस्पर्धात्मक लाभ विकसित करने के लिए अभी छोटे प्रयोग करें, साथ ही प्रतिस्पर्धा से पहले इन गहराई से एकीकृत AI सिस्टम का पूरी तरह से लाभ उठाने के लिए खुद को स्थापित करें। भविष्य उन उद्यमों का है जो आवश्यकतानुसार AI एजेंटों का लाभ उठाने में सक्षम हैं जो उनके सटीक डेटा और टूल से जुड़े हैं।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) की परिवर्तनकारी क्षमता को पूरी तरह से समझने के लिए, मौजूदा एकीकरण चुनौतियों, इसकी तकनीकी जटिलताओं और विभिन्न उद्यम अनुप्रयोगों में इसके वास्तविक प्रभाव का गहराई से अध्ययन करना आवश्यक है। निम्नलिखित अनुभाग इन पहलुओं का अधिक विस्तार से पता लगाएंगे।

एकीकरण बाधाओं में गहराई: AI परिनियोजन में आने वाली चुनौतियाँ

AI तकनीक का वादा कार्यों को स्वचालित करने, निर्णय लेने की क्षमता में सुधार करने और अभूतपूर्व तरीके से ग्राहक अनुभव को बेहतर बनाने की क्षमता में निहित है। हालांकि, AI मॉडल को मौजूदा उद्यम सिस्टम में निर्बाध रूप से एकीकृत करना एक महत्वपूर्ण बाधा बनी हुई है। पारंपरिक AI एकीकरण विधियों में आमतौर पर शामिल हैं:

1. कस्टम विकास: डेवलपर्स को AI मॉडल को जिन सिस्टम के साथ इंटरैक्ट करने की आवश्यकता होती है, उनमें से प्रत्येक के लिए मैन्युअल रूप से कनेक्टर बनाने होंगे। इसके लिए विभिन्न सिस्टम के API, डेटा संरचनाओं और प्रमाणीकरण तंत्रों की गहन समझ की आवश्यकता होती है।
2. नाजुक एकीकरण: कस्टम एकीकरण अंतर्निहित सिस्टम में परिवर्तनों के प्रति बहुत संवेदनशील होते हैं। बाहरी टूल के अपडेट, API में परिवर्तन या डेटा संरचनाओं में संशोधन से एकीकरण बाधित हो सकता है, जिसके लिए महंगे रखरखाव और पुनर्विकास कार्य की आवश्यकता होती है।
3. स्केलेबिलिटी सीमाएँ: जैसे-जैसे संगठन AI-संचालित अधिक अनुप्रयोगों को अपनाते हैं, कस्टम एकीकरणों की संख्या तेजी से बढ़ती है। इन एकीकरणों का प्रबंधन और रखरखाव तेजी से जटिल और समय लेने वाला होता जाता है, जिससे AI परिनियोजन की स्केलेबिलिटी बाधित होती है।
4. डेटा साइलो: सटीक अंतर्दृष्टि प्रदान करने और सूचित निर्णय लेने के लिए AI मॉडल को विभिन्न स्रोतों से डेटा तक पहुंच की आवश्यकता होती है। हालांकि, डेटा अक्सर विभिन्न सिस्टम में अलग-थलग रहता है, जिससे पहुंचना और एकीकृत करना मुश्किल हो जाता है।
5. सुरक्षा चिंताएँ: कई सिस्टम को एकीकृत करने से सुरक्षा जोखिम बढ़ जाते हैं। डेवलपर्स को यह सुनिश्चित करना होगा कि डेटा को एकीकरण के माध्यम से सुरक्षित रूप से प्रेषित और संग्रहीत किया जाए, और अनधिकृत पहुंच को रोका जाए।

इन चुनौतियों के कारण AI परिनियोजन की लागत में वृद्धि हुई है, परिनियोजन का समय बढ़ गया है और समग्र प्रभावशीलता कम हो गई है। MCP का उद्देश्य एक मानकीकृत एकीकरण विधि प्रदान करके इन चुनौतियों का समाधान करना है, जो कस्टम विकास की आवश्यकता को कम करता है, मजबूती बढ़ाता है और अधिक सुरक्षित, अधिक स्केलेबल AI परिनियोजन को सक्षम बनाता है।

मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल की तकनीकी जटिलता

MCP AI एकीकरण को सरल बनाने और गतिशील इंटरैक्शन को सक्षम करने के लिए विभिन्न तकनीकों का उपयोग करता है। यहां इसके कुछ प्रमुख घटक दिए गए हैं:

1. प्रोटोकॉल विनिर्देश: MCP AI एजेंटों द्वारा बाहरी टूल और डेटा स्रोतों के साथ खोज और इंटरैक्ट करने के लिए मानकीकृत प्रोटोकॉल का एक सेट परिभाषित करता है। ये प्रोटोकॉल डेटा स्वरूप, मैसेजिंग प्रोटोकॉल और प्रमाणीकरण तंत्र निर्दिष्ट करते हैं।
2. टूल मैनिफेस्ट: टूल मैनिफेस्ट एक मेटाडेटा दस्तावेज़ है जो बाहरी टूल की क्षमताओं और आवश्यकताओं का वर्णन करता है। AI एजेंट उपलब्ध टूल खोजने, उनकी क्षमताओं को समझने और उनके साथ इंटरैक्ट करने का तरीका निर्धारित करने के लिए टूल मैनिफेस्ट का उपयोग कर सकते हैं।
3. संसाधन एडेप्टर: संसाधन एडेप्टर AI एजेंटों और बाहरी डेटा स्रोतों के बीच एक सेतु के रूप में कार्य करते हैं। वे डेटा स्रोतों से डेटा को एक मानकीकृत प्रारूप में परिवर्तित करते हैं जिसे AI एजेंट समझ सकते हैं।
4. सुरक्षा: MCP में मजबूत सुरक्षा तंत्र शामिल हैं ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि डेटा को एकीकरण के माध्यम से सुरक्षित रूप से प्रेषित और संग्रहीत किया जाए। इन तंत्रों में प्रमाणीकरण, प्राधिकरण और एन्क्रिप्शन शामिल हैं।
5. गतिशील खोज: MCP AI एजेंटों को गतिशील रूप से नए टूल और डेटा स्रोतों को खोजने और उनसे कनेक्ट करने में सक्षम बनाता है। यह पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए एकीकरणों की आवश्यकता को समाप्त करता है, और AI एजेंटों को बदलते परिवेश के अनुकूल होने की अनुमति देता है।

इन तकनीकों का उपयोग करके, MCP AI अनुप्रयोगों को एकीकृत करने के लिए एक मानकीकृत, सुरक्षित और स्केलेबल प्लेटफॉर्म प्रदान करता है।

उद्यम अनुप्रयोगों में MCP का वास्तविक प्रभाव

MCP में विभिन्न उद्योगों में उद्यम संचालन को बदलने की क्षमता है। यहां कुछ संभावित उपयोग के मामले दिए गए हैं:

1. ग्राहक सेवा: AI-संचालित चैटबॉट ग्राहक जानकारी, उत्पाद कैटलॉग और ऑर्डर इतिहास तक पहुंचने के लिए MCP का लाभ उठा सकते हैं। यह चैटबॉट को अधिक व्यक्तिगत और सटीक समर्थन प्रदान करने में सक्षम बनाता है, जिससे ग्राहक संतुष्टि में सुधार होता है और मानव हस्तक्षेप कम हो जाता है।
2. सॉफ्टवेयर विकास: AI एजेंट MCP का उपयोग सॉफ्टवेयर विकास वर्कफ़्लो को स्वचालित करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, AI एजेंट कोड रिपॉजिटरी, समस्या ट्रैकिंग सिस्टम और बिल्ड ऑटोमेशन टूल को एकीकृत करने के लिए MCP का उपयोग कर सकते हैं। यह डेवलपर्स की उत्पादकता बढ़ा सकता है और सॉफ्टवेयर रिलीज चक्र को तेज कर सकता है।
3. आपूर्ति श्रृंखला प्रबंधन: AI एजेंटMCP का उपयोग आपूर्ति श्रृंखला संचालन को अनुकूलित करने के लिए कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, AI एजेंट वास्तविक समय की इन्वेंट्री डेटा तक पहुंचने, मांग की भविष्यवाणी करने और स्वचालित रूप से ऑर्डर देने के लिए MCP का उपयोग कर सकते हैं। यह लागत कम कर सकता है, दक्षता बढ़ा सकता है और व्यवधान कम कर सकता है।
4. वित्तीय सेवाएँ: AI एजेंट MCP का उपयोग धोखाधड़ी गतिविधियों का पता लगाने, क्रेडिट जोखिम का आकलन करने और व्यक्तिगत वित्तीय सलाह प्रदान करने के लिए कर सकते हैं। यह दक्षता बढ़ा सकता है, जोखिम कम कर सकता है और ग्राहक अनुभव को बेहतर बना सकता है।
5. स्वास्थ्य सेवा: AI एजेंट MCP का उपयोग रोगी डेटा का विश्लेषण करने, बीमारियों का निदान करने और व्यक्तिगत उपचार योजना विकसित करने के लिए कर सकते हैं। यह रोगी के उपचार के परिणामों में सुधार कर सकता है, लागत कम कर सकता है और स्वास्थ्य सेवा प्रणाली की दक्षता बढ़ा सकता है।

ये MCP द्वारा उद्यम संचालन को बदलने के कुछ ही उदाहरण हैं। जैसे-जैसे MCP का विकास और परिपक्वता जारी है, इसमें AI की पूरी क्षमता को अनलॉक करने और विभिन्न उद्योगों में नवाचार को चलाने की क्षमता है।

चुनौतियाँ और भविष्य की दिशाएँ

हालांकि MCP में जबरदस्त संभावनाएं हैं, लेकिन इसके विकास और अपनाने के दौरान आने वाली चुनौतियों को स्वीकार करना महत्वपूर्ण है। इन चुनौतियों में शामिल हैं:

1. मानक निर्धारण: व्यापक रूप से स्वीकृत MCP मानकों का एक सेट स्थापित करने के लिए AI विक्रेताओं, सॉफ्टवेयर डेवलपर्स और उद्यमों सहित संबंधित हितधारकों के सहयोग की आवश्यकता है। अंतर-संचालनीयता सुनिश्चित करना और विखंडन से बचना MCP की सफलता के लिए महत्वपूर्ण है।
2. सुरक्षा: जैसे-जैसे AI एजेंट अधिक से अधिक संवेदनशील डेटा तक पहुंचते हैं, एकीकरण की सुरक्षा सुनिश्चित करना महत्वपूर्ण हो जाता है। MCP में अनधिकृत पहुंच, डेटा उल्लंघनों और अन्य सुरक्षा खतरों को रोकने के लिए मजबूत सुरक्षा तंत्र शामिल होने चाहिए।
3. जटिलता: MCP की तकनीकी जटिलता छोटे संगठनों या AI विशेषज्ञता वाले सीमित संगठनों के लिए एक बाधा बन सकती है। MCP के कार्यान्वयन को सरल बनाने और इसे अधिक सुलभ बनाने के लिए उपकरण और संसाधन विकसित किए जाने चाहिए।
4. अपनाना: उद्यम MCP को अपनाने में संकोच कर सकते हैं क्योंकि उन्होंने पहले से ही मौजूदा एकीकरण विधियों में महत्वपूर्ण निवेश किया है। अपनाने को प्रोत्साहित करने के लिए, MCP को एक स्पष्ट मूल्य प्रस्ताव और निवेश पर मजबूत रिटर्न प्रदान करना चाहिए।
5. शासन: MCP के विकास और अपनाने के प्रबंधन के लिए एक शासन ढांचा स्थापित करने की आवश्यकता है। इस ढांचे में विवादों को हल करने, परिवर्तनों का प्रबंधन करने और अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए प्रक्रियाएं शामिल होनी चाहिए।

इन चुनौतियों का समाधान करने के लिए, MCP समुदाय को सहयोग, नवाचार और ज्ञान साझा करना जारी रखना चाहिए। यहां MCP के भविष्य के कुछ संभावित दिशाएँ दी गई हैं:

• मानकीकरण: व्यापक रूप से स्वीकृत MCP मानकों का एक सेट विकसित करने के प्रयासों को जारी रखें। इसमें डेटा स्वरूप, मैसेजिंग प्रोटोकॉल और सुरक्षा तंत्र के लिए मानक शामिल होने चाहिए।
• उपकरण: MCP के कार्यान्वयन को सरल बनाने और इसे अधिक सुलभ बनाने के लिए उपकरण और संसाधन विकसित करें। इसमें सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK), नमूना कोड और प्रलेखन शामिल होने चाहिए।
• समुदाय: एक जीवंत MCP समुदाय का पोषण करें जो संबंधित हितधारकों के बीच सहयोग, नवाचार और ज्ञान साझाकरण को प्रोत्साहित करता है।
• अंतर-संचालनीयता: मौजूदा मानकों और तकनीकों के साथ MCP की अंतर-संचालनीयता को प्राथमिकता दें। इससे उद्यमों को MCP को अपने मौजूदा बुनियादी ढांचे में एकीकृत करना आसान हो जाएगा।
• सुरक्षा: उभरते खतरों का मुकाबला करने के लिए MCP के सुरक्षा तंत्र को बढ़ाना जारी रखें। इसमें प्रमाणीकरण, प्राधिकरण और एन्क्रिप्शन में सुधार शामिल होने चाहिए।

इन चुनौतियों का समाधान करके और इन भविष्य की दिशाओं का अनुसरण करके, MCP में AI की पूरी क्षमता को अनलॉक करने और विभिन्न उद्योगों में परिवर्तन को चलाने की क्षमता है।