मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल: एक डेवलपर का परिचय
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) तेजी से एजेंटिक वर्कफ़्लो में बाहरी संसाधनों को एकीकृत करने का निश्चित तरीका बन रहा है। जबकि बड़े भाषा मॉडल (LLM) के लिए विशिष्ट वैकल्पिक दृष्टिकोण मौजूद हैं, MCP तेजी से मानक बन रहा है, जो एकीकरण उद्देश्यों के लिए REST के समान है।
यह गाइड पायथन डेवलपर्स के लिए तैयार किया गया है और इसका उद्देश्य MCP की गहन समझ प्रदान करना है, जिसमें इसके अंतर्निहित सिद्धांत और वास्तुशिल्प डिजाइन शामिल हैं। हम MCP के पीछे की प्रेरणाओं और इसकी समग्र संरचना का पता लगाकर शुरू करेंगे, इसके बाद सर्वर और क्लाइंट दोनों के विस्तृत, हाथों पर कार्यान्वयन करेंगे।
मॉडल संदर्भ प्रोटोकॉल को समझना
एंथ्रोपिक द्वारा नवंबर 2024 में पेश किया गया MCP, एक खुला मानक है जिसे AI मॉडल और बाहरी टूल, डेटा रिपॉजिटरी और विभिन्न संसाधनों के बीच बातचीत को अनुकूलित करने के लिए सावधानीपूर्वक तैयार किया गया है।
एंथ्रोपिक MCP को LLM के लिए एक सार्वभौमिक कनेक्टर के रूप में देखता है, जो हार्डवेयर कनेक्शन में USB-C द्वारा लाई गई मानकीकरण के समानांतर है। यह डेवलपर्स को एक एकीकृत प्रोटोकॉल के माध्यम से अपने AI अनुप्रयोगों के साथ किसी भी टूल या डेटा स्रोत को मूल रूप से एकीकृत करने की अनुमति देता है। भाषा-अज्ञेयवादी दर्शन को अपनाकर और पायथन, टाइपस्क्रिप्ट, जावा, कोटलिन और C# जैसी भाषाओं के लिए सॉफ्टवेयर डेवलपमेंट किट (SDK) की पेशकश करके, MCP विशिष्ट, एक बार के एकीकरण की आवश्यकता को समाप्त कर देता है।
MCP दो प्राथमिक घटकों के माध्यम से संचालित होता है: सर्वर, जो टूल, संसाधनों और संकेतों को उजागर करते हैं, और क्लाइंट, जो AI मॉडल और इन सर्वरों के बीच कनेक्शन की सुविधा प्रदान करते हैं। संचार JSON-RPC के माध्यम से HTTP पर सुविधाजनक है, जो सिंक्रोनस और एसिंक्रोनस वर्कफ़्लो दोनों को समायोजित करता है। सुरक्षा एक सर्वोपरि चिंता है, जिसमें स्पष्ट अनुमतियाँ और एक स्थानीय-प्रथम डिज़ाइन गोपनीयता सुनिश्चित करते हैं। MCP ने प्रमुख AI प्लेटफार्मों से समर्थन प्राप्त किया है और तेजी से पारिस्थितिकी तंत्र विकास को बढ़ावा दे रहा है, जिससे यह मजबूत, संदर्भ-जागरूक AI एजेंटों के निर्माण के लिए एक मूलभूत तकनीक के रूप में स्थापित हो रहा है।
LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit और Microsoft Copilot Studio जैसे ढांचे और प्लेटफ़ॉर्म मूल रूप से MCP का समर्थन करते हैं।
MCP सर्वर और क्लाइंट्स में गहराई से उतरना
एजेंटिक वर्कफ़्लो स्वायत्त संचालन के लिए दो महत्वपूर्ण तत्वों पर निर्भर करते हैं: वर्तमान डेटा और मौजूदा सिस्टम तक पहुंच। तथ्यात्मक जानकारी प्रदान करने के लिए डेटा को LLM को संदर्भ के रूप में आपूर्ति की जाती है, जो बदले में LLM को सूचित निर्णय लेने में सहायता करता है। एक बार कार्रवाई करने का निर्णय लेने के बाद, सिस्टम तक प्रोग्रामेटिक पहुंच की आवश्यकता होती है, आमतौर पर API के रूप में उजागर होती है जो टूल के रूप में उपलब्ध हो जाती है।
यह ध्यान देने योग्य है कि MCP सर्वर और क्लाइंट किसी भी LLM से स्वतंत्र रूप से कार्य कर सकते हैं। जब क्लाइंट को LLM के साथ एकीकृत किया जाता है, तो यह एजेंटिक वर्कफ़्लो की आधारशिला के रूप में कार्य करता है।
MCP आर्किटेक्चर में, सर्वर डेटा और टूल तक पहुंच को अमूर्त करते हैं। उदाहरण के लिए, डेटाबेस को MCP सर्वर के भीतर एक संसाधन के रूप में एकीकृत किया जा सकता है। क्लाइंट के पास डेटा पुनर्प्राप्ति के लिए इस संसाधन तक केवल-पढ़ने की पहुंच है। संसाधन क्लाइंट के साथ साझा किए गए डेटा को फ़िल्टर करने या प्रतिबंधित करने के लिए पैरामीटर का भी समर्थन करते हैं। उदाहरण के लिए, कर्मचारी वेतन संबंधी जानकारी एक संसाधन के लिए एक आदर्श उम्मीदवार है।
संसाधनों के अलावा, MCP सर्वर ऐसे टूल को भी उजागर करते हैं जो क्लाइंट को केवल डेटा पुनर्प्राप्ति से परे कार्रवाई करने के लिए सशक्त बनाते हैं। जबकि संसाधन केवल-पढ़ने की पहुंच प्रदान करते हैं, टूल डेटा में हेरफेर करने या क्रियाएं निष्पादित करने वाले API के आह्वान की सुविधा प्रदान करते हैं। भुगतान लेनदेन को अंतिम रूप देने के लिए Stripe API का आह्वान एक प्रमुख उदाहरण है।
संसाधनों और टूल के अलावा, MCP सर्वर पूर्वनिर्धारित संकेतों के लिए रिपॉजिटरी के रूप में कार्य कर सकते हैं। क्लाइंट इन संकेतों को पुनः प्राप्त कर सकते हैं और उन्हें LLM को भेज सकते हैं, जिससे संकेतों की एक सुसंगत और मानकीकृत रिपॉजिटरी सुनिश्चित होती है।
MCP सर्वर से उन संसाधनों, टूल और संकेतों की सूची प्राप्त करने के लिए क्वेरी की जा सकती है जिन्हें वे उजागर करते हैं, जो एक बुनियादी खोज तंत्र प्रदान करते हैं। संक्षेप में, MCP सर्वर क्लाइंट को संसाधन, टूल और संकेत उजागर कर सकते हैं, जबकि क्लाइंट की कार्रवाई डेवलपर्स के विवेक पर छोड़ दी जाती है।
एक MCP क्लाइंट एक होस्ट एप्लिकेशन के भीतर रहता है, जैसे कि चैटबॉट या एजेंट। होस्ट एप्लिकेशन के उदाहरणों में क्लाउड डेस्कटॉप और कर्सर AI शामिल हैं। डेवलपर्स एक या अधिक MCP सर्वरों के साथ बातचीत करने वाले कई क्लाइंट के साथ एजेंटिक एप्लिकेशन बना सकते हैं।
एक MCP क्लाइंट को LLM के साथ बातचीत किए बिना बनाया जा सकता है। हालांकि, क्लाइंट MCP सर्वर तक पहुंचने के लिए LLM के लिए एक शक्तिशाली नाली के रूप में काम कर सकता है।
एक विशिष्ट वर्कफ़्लो में, एक होस्ट एप्लिकेशन, जैसे कि चैटबॉट या एजेंट, MCP सर्वर से कनेक्ट होता है, उपलब्ध संसाधनों और टूल को पुनः प्राप्त करता है और उन्हें LLM को उपयुक्त प्रारूप में प्रस्तुत करता है।
संकेत के आधार पर, LLM MCP क्लाइंट के माध्यम से किसी संसाधन तक पहुंचने या किसी टूल को लागू करने के लिए होस्ट पर वापस आ सकता है। अधिकांश एजेंटिक फ्रेमवर्क, जैसे कि OpenAI Agents SDK और Google ADK, LLM और होस्ट एप्लिकेशन के बीच राउंड ट्रिप को सहज बनाकर इस कार्यक्षमता को अमूर्त करते हैं।
MCP सर्वर और क्लाइंट के बीच संचार में गहराई से उतरना
संचार प्रोटोकॉल MCP आर्किटेक्चर का एक मूलभूत पहलू है। एक MCP सर्वर दो परिवहन प्रोटोकॉल का समर्थन करता है: STDIO और सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE)।
STDIO परिवहन प्रोटोकॉल
परिवहन प्रोटोकॉल के रूप में STDIO का उपयोग करते समय, एक MCP क्लाइंट सीधे MCP सर्वर को लागू करता है और आवश्यक पैरामीटर प्रदान करता है। फिर यह सर्वर से आउटपुट कैप्चर करता है, जो कंसोल पर लिखा जाता है, और इसे होस्ट एप्लिकेशन को प्रेषित करता है।
इस परिदृश्य में, क्लाइंट और सर्वर एक ही प्रक्रिया साझा करते हैं। सर्वर बस कमांड निष्पादित करता है और तुरंत बाहर निकल जाता है। यह प्रक्रिया हर बार दोहराई जाती है जब क्लाइंट सर्वर को लागू करता है। संक्षेप में, क्लाइंट और सर्वर किसी भी दूरस्थ कॉल या रिमोट प्रोसीजर कॉल (RPC) को शामिल किए बिना इन-प्रोसेस में काम करते हैं। यह दृष्टिकोण सबसे उपयुक्त है जब क्लाइंट और सर्वर एक ही मशीन पर रहते हैं, जिससे लंबी चलने वाली प्रक्रियाओं के कारण होने वाली विलंबता समाप्त हो जाती है। नतीजतन, STDIO परिवहन का उपयोग करते समय MCP सर्वर और क्लाइंट 1:1 कनेक्शन बनाए रखते हैं।
सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) परिवहन प्रोटोकॉल
MCP द्वारा समर्थित दूसरा परिवहन प्रोटोकॉल सर्वर-सेंट इवेंट्स (SSE) है। यह एक सर्वर को एक एकल, स्थायी HTTP कनेक्शन पर क्लाइंट को वास्तविक समय अपडेट पुश करने का अधिकार देता है। एक बार क्लाइंट कनेक्शन शुरू करने के बाद, सर्वर घटनाओं के घटित होने पर डेटा स्ट्रीम करता है, जिससे बार-बार पोलिंग की आवश्यकता समाप्त हो जाती है। यह दृष्टिकोण लाइव समाचार फ़ीड या सूचनाओं जैसे अनुप्रयोगों के लिए विशेष रूप से प्रभावी है, जहाँ अपडेट मुख्य रूप से सर्वर से क्लाइंट तक प्रवाहित होते हैं।
REST की तुलना में, SSE कम विलंबता और अधिक दक्षता प्रदान करता है, क्योंकि REST को क्लाइंट को नए डेटा के लिए बार-बार सर्वर को पोल करने की आवश्यकता होती है, जिससे ओवरहेड और विलंबता बढ़ जाती है। SSE स्वचालित पुन: कनेक्शन भी प्रदान करता है और अधिकांश फ़ायरवॉल के साथ मूल रूप से एकीकृत होता है, जिससे यह वास्तविक समय परिदृश्यों के लिए अधिक मजबूत हो जाता है।
MCP रिमोट संचार के लिए वेबसोकेट के बजाय SSE का लाभ उठाता है, मुख्य रूप से क्योंकि SSE उन परिदृश्यों के लिए एक सरल और अधिक मजबूत समाधान प्रदान करता है जहाँ केवल सर्वर-टू-क्लाइंट स्ट्रीमिंग की आवश्यकता होती है। SSE मानक HTTP पर संचालित होता है, जिससे फ़ायरवॉल और प्रतिबंधित नेटवर्क के साथ एकीकरण सरल हो जाता है। यह सर्वर को पूर्ण-द्वैध वेबसोकेट कनेक्शन को प्रबंधित करने की जटिलता के बिना क्लाइंट को वास्तविक समय अपडेट पुश करने में भी सक्षम बनाता है।
MCP में, क्लाइंट-टू-सर्वर संचार को HTTP POST अनुरोधों के साथ प्रबंधित किया जाता है, जबकि SSE सर्वर से क्लाइंट तक स्ट्रीमिंग अपडेट को संभालता है, जो AI टूल और संसाधन सूचनाओं के लिए विशिष्ट बातचीत पैटर्न के साथ संरेखित होता है। यह दृष्टिकोण ओवरहेड को कम करता है, कार्यान्वयन को सरल करता है और मौजूदा बुनियादी ढांचे के साथ संगतता में सुधार करता है, खासकर जब द्विदिश और अक्सर अधिक जटिल वेबसोकेट प्रोटोकॉल की तुलना की जाती है।
JSON-RPC: वायर प्रोटोकॉल
जबकि SSE संचार तकनीक के रूप में कार्य करता है, JSON-RPC MCP द्वारा नियोजित वायर प्रोटोकॉल है। JSON-RPC एक हल्का, स्टेटलेस प्रोटोकॉल है जिसे रिमोट प्रोसीजर कॉल के लिए तैयार किया गया है, जो इसे AI वर्कफ़्लो में आवश्यक तीव्र, गतिशील एक्सचेंजों के लिए आदर्श बनाता है।
MCP के भीतर, हर बातचीत, जैसे कि किसी टूल को लागू करना, डेटा प्राप्त करना या उपलब्ध क्षमताओं को सूचीबद्ध करना, एक JSON-RPC संदेश के रूप में एन्कोड किया जाता है, जिसमें प्रतिक्रियाओं को ट्रैक करने के लिए एक विधि नाम, पैरामीटर और एक पहचानकर्ता शामिल होता है। यह दृष्टिकोण MCP क्लाइंट और सर्वर को अपनी अंतर्निहित कार्यान्वयन भाषा की परवाह किए बिना मूल रूप से संवाद करने की अनुमति देता है, और यह सुनिश्चित करता है कि सभी अनुरोध, प्रतिक्रियाएं और सूचनाएं एक अनुमानित, इंटरऑपरेबल प्रारूप का पालन करें। JSON-RPC पर निर्माण करके, MCP एकीकरण को सरल करता है, त्रुटि प्रबंधन का समर्थन करता है और डेवलपर्स को लचीले, कंपोजेबल एजेंटिक वर्कफ़्लो बनाने में सक्षम बनाता है जो विभिन्न प्रकार के बाहरी टूल और संसाधनों के साथ बातचीत कर सकते हैं।
STDIO परिवहन प्रोटोकॉल के विपरीत, SSE एक एकल MCP सर्वर द्वारा समवर्ती रूप से सेवित कई क्लाइंट का समर्थन कर सकता है। यह विशेष रूप से फायदेमंद होता है जब MCP सर्वर को प्लेटफॉर्म के रूप में एक सेवा (PaaS) और सर्वर रहित रनटाइम जैसे वातावरण में दूरस्थ रूप से होस्ट किया जाता है।
MCP के प्रमुख लाभ
मानकीकृत एकीकरण: MCP AI अनुप्रयोगों में विभिन्न टूल और डेटा स्रोतों को एकीकृत करने के लिए एक एकीकृत प्रोटोकॉल प्रदान करता है, जिससे कस्टम एकीकरण की आवश्यकता समाप्त हो जाती है।
भाषा अज्ञेयवादी: MCP का भाषा-अज्ञेयवादी दृष्टिकोण, कई भाषाओं के लिए SDK के साथ मिलकर, विभिन्न प्लेटफार्मों पर विकास को सरल बनाता है।
उन्नत सुरक्षा: MCP स्पष्ट अनुमतियों और एक स्थानीय-प्रथम डिज़ाइन के साथ सुरक्षा को प्राथमिकता देता है, जिससे डेटा गोपनीयता और सुरक्षा सुनिश्चित होती है।
वास्तविक समय अपडेट: SSE समर्थन सर्वर से क्लाइंट तक वास्तविक समय अपडेट को सक्षम करता है, जिससे कुशल डेटा प्रवाह और कम विलंबता की सुविधा मिलती है।
स्केलेबिलिटी: MCP का SSE कार्यान्वयन एक एकल सर्वर को समवर्ती रूप से कई क्लाइंट को सेवा देने की अनुमति देता है, जिससे स्केलेबिलिटी और संसाधन उपयोग में वृद्धि होती है।
सरलीकृत विकास: वायर प्रोटोकॉल के रूप में JSON-RPC का उपयोग एकीकरण को सरल करता है, त्रुटि प्रबंधन का समर्थन करता है और लचीला वर्कफ़्लो कंपोजीशन को सक्षम बनाता है।
इकोसिस्टम विकास: प्रमुख AI प्लेटफार्मों द्वारा MCP को अपनाने से तेजी से पारिस्थितिकी तंत्र विकास हो रहा है, जिससे यह AI विकास के लिए एक मूलभूत तकनीक बन गई है।
MCP के व्यावहारिक अनुप्रयोग
चैटबॉट: MCP चैटबॉट को अधिक सूचित और प्रासंगिक प्रतिक्रियाएं प्रदान करने के लिए बाहरी ज्ञान के आधार, डेटाबेस और API तक पहुंचने में सक्षम बनाता है।
AI एजेंट: MCP AI एजेंटों को बाहरी सिस्टम के साथ बातचीत करने, कार्यों को स्वचालित करने और डेटा-संचालित निर्णय लेने का अधिकार देता है।
डेटा एकीकरण: MCP AI अनुप्रयोगों में विविध डेटा स्रोतों के एकीकरण को सरल करता है, जिससे व्यापक विश्लेषण और अंतर्दृष्टि सक्षम होती है।
टूल ऑर्केस्ट्रेशन: MCP AI वर्कफ़्लो के भीतर विभिन्न टूल और सेवाओं के ऑर्केस्ट्रेशन की सुविधा प्रदान करता है, प्रदर्शन और दक्षता को अनुकूलित करता है।
वास्तविक समय अनुप्रयोग: MCP का SSE समर्थन वित्तीय विश्लेषण, धोखाधड़ी का पता लगाने और भविष्य कहनेवाला रखरखाव जैसे अनुप्रयोगों के लिए वास्तविक समय डेटा स्ट्रीमिंग को सक्षम करता है।
MCP को लागू करना: एक चरण-दर-चरण मार्गदर्शिका
MCP SDK स्थापित करें: अपनी पसंदीदा प्रोग्रामिंग भाषा (जैसे, पायथन, टाइपस्क्रिप्ट) के लिए MCP SDK स्थापित करके शुरुआत करें।
संसाधनों और टूल को परिभाषित करें: उन संसाधनों और टूल की पहचान करें जिन्हें आपका MCP सर्वर क्लाइंट को उजागर करेगा।
सर्वर लॉजिक लागू करें: संसाधनों और टूल के लिए क्लाइंट अनुरोधों को संभालने के लिए सर्वर-साइड लॉजिक विकसित करें।
सुरक्षा कॉन्फ़िगर करें: अपने डेटा और सेवाओं की सुरक्षा के लिए प्रमाणीकरण और प्राधिकरण जैसे उपयुक्त सुरक्षा उपायों को लागू करें।
MCP क्लाइंट बनाएं: सर्वर से कनेक्ट करने और उजागर संसाधनों और टूल तक पहुंचने के लिए एक MCP क्लाइंट विकसित करें।
LLM के साथ एकीकृत करें: बाहरी ज्ञान और कार्यक्षमता तक पहुंच को सक्षम करने के लिए MCP क्लाइंट को अपने LLM के साथ एकीकृत करें।
परीक्षण और परिनियोजन: अपने MCP कार्यान्वयन का अच्छी तरह से परीक्षण करें और इसे अपने उत्पादन वातावरण में परिनियोजित करें।
MCP में भविष्य के रुझान
उन्नत सुरक्षा: MCP की सुरक्षा सुविधाओं को बढ़ाने पर निरंतर विकास केंद्रित है ताकि उभरते खतरों को दूर किया जा सके और डेटा गोपनीयता सुनिश्चित की जा सके।
बेहतर स्केलेबिलिटी: तेजी से जटिल AI अनुप्रयोगों का समर्थन करने के लिए MCP की स्केलेबिलिटी और प्रदर्शन को और बेहतर बनाने के प्रयास किए जा रहे हैं।
विस्तारित इकोसिस्टम: MCP इकोसिस्टम के नए टूल, संसाधनों और प्लेटफार्मों के प्रोटोकॉल को अपनाने के साथ जारी रहने की उम्मीद है।
उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकरण: MCP को समेकित शिक्षा और विकेंद्रीकृत AI जैसी उभरती प्रौद्योगिकियों के साथ एकीकृत करने के लिए अनुकूलित किया जा रहा है।
मानकीकरण प्रयास: निरंतर मानकीकरण प्रयासों का उद्देश्य AI एकीकरण के लिए उद्योग मानक के रूप में MCP को मजबूत करना है।
MCP के सिद्धांतों, आर्किटेक्चर और कार्यान्वयन को समझकर, डेवलपर्स AI की पूरी क्षमता को अनलॉक कर सकते हैं और बाहरी ज्ञान, टूल और सेवाओं का लाभ उठाने वाले अभिनव एप्लिकेशन बना सकते हैं। जैसे-जैसे AI परिदृश्य विकसित हो रहा है, MCP बुद्धिमान प्रणालियों के भविष्य को आकार देने में तेजी से महत्वपूर्ण भूमिका निभाएगा। यह अनिवार्य है कि डेवलपर्स इस प्रोटोकॉल को अपनाएं और अधिक शक्तिशाली, संदर्भ-जागरूक और बहुमुखी AI समाधान बनाने के लिए इसकी क्षमताओं का लाभ उठाएं। जैसे-जैसे समुदाय बढ़ता है और नए उपयोग के मामले सामने आते हैं, MCP कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र को आगे बढ़ाने के लिए एक महत्वपूर्ण तकनीक होने का वादा करता है।