कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या क्षेत्रात झपाट्याने बदल होत आहेत, आणि ‘मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल’ (Model Context Protocol - MCP) नावाचे एक नवीन तंत्रज्ञान उदयास येत आहे. Anthropic या कंपनीने नोव्हेंबर 2024 मध्ये MCP ही ओपन स्टँडर्ड प्रणाली सादर केली, जी अल्पावधीतच विकासक (developers) आणि उद्योगांसाठी (enterprises) आकर्षणाचे केंद्र बनली आहे. MCP चा मुख्य उद्देश मोठ्या भाषिक मॉडेल्सना (Large Language Models - LLMs) विविध डेटा स्रोतांशी सुरक्षितपणे जोडणे, साधनांच्या अंमलबजावणीतील (tool implementation) विसंगती दूर करणे आणि मॉडेलमधील माहितीची देवाणघेवाण सुलभ करणे आहे.
MCP: उद्योग मानकाचा उदय
काही महिन्यांतच, MCP ने कृत्रिम बुद्धिमत्ता (Artificial Intelligence - AI) क्षेत्रात महत्त्वपूर्ण स्थान मिळवले आहे. 25 एप्रिल रोजी झालेल्या Create2025 Baidu AI Developer Conference मध्ये, Baidu चे संस्थापक रॉबिन ली (Robin Li) यांनी दोन नवीन मॉडेल्स सादर केले: Wenxin Large Model 4.5 Turbo आणि Deep Thinking Model X1 Turbo. या मॉडेल्ससोबत अनेक AI ॲप्लिकेशन्स देखील सादर करण्यात आले, जे Baidu ची MCP ला पूर्णपणे स्वीकारण्याची बांधिलकी दर्शवतात.
MCP ला केवळ Baidu चाच नव्हे, तर OpenAI, Google, Microsoft, Amazon, Anthropic, Alibaba आणि Tencent यांसारख्या मोठ्या कंपन्यांचा देखील पाठिंबा आहे. यामुळे MCP हे ‘AI जगाचे HTTP’ बनले आहे, जे मॉडेल आणि डेटा स्त्रोतांमध्ये संवाद स्थापित करण्यासाठी एक जागतिक मानक ठरवत आहे.
या परिषदेत, Baidu Intelligent Cloud ने चीनमध्ये प्रथमच Enterprise-Grade MCP सेवा सुरू केली. ही सेवा उद्योगांना आणि विकासकांना 1,000 हून अधिक MCP सर्व्हर्स (Servers) चा ॲक्सेस (access) देते. याव्यतिरिक्त, Baidu च्या AI डेव्हलपमेंट प्लॅटफॉर्म (development platform) Qianfan वर विकासक स्वतःचे MCP सर्व्हर्स तयार करू शकतात आणि ते MCP स्क्वेअरवर (Square) प्रकाशित करू शकतात, जे Baidu Search द्वारे मोफत होस्टिंग (hosting) आणि इंडेक्सिंग (indexing) प्रदान करते.
Baidu Cloud ची Enterprise-केंद्रित रणनीती
अनेक विक्रेते MCP स्वीकारत असले तरी, त्यांचे दृष्टिकोन भिन्न आहेत. Baidu Intelligent Cloud चा भर Enterprise मार्केटवर (enterprise market) आहे, ज्यामध्ये जास्तीत जास्त विकासकांना लवकर सहभागी करून घेण्याचे उद्दिष्ट आहे. यात MCP स्क्वेअरला समृद्ध करणे आणि Baidu Search चा वापर करून ट्रॅफिक (traffic) वाढवणे, ज्यामुळे एक मजबूत MCP इकोसिस्टम (ecosystem) तयार होईल.
Baidu ने MCP च्या संदर्भात घेतलेला दृष्टिकोन Enterprise ग्राहकांच्या गरजा आणि त्यांच्या प्रतिसादावर आधारित आहे. Enterprise ग्राहकांमध्ये Baidu ची असलेली मजबूत उपस्थिती MCP च्या जगात त्यांना आणण्यासाठी खूपच फायद्याची ठरू शकते.
AI क्षेत्रात MCP ची आवश्यकता
MCP चा उदय LLMs च्या उपयोजनातील (deployment) महत्त्वाच्या समस्यांचे निराकरण करतो, विशेषतः Enterprise स्तरावर. पूर्वी, LLMs चा वापर मुख्यतः चॅटबॉटसारख्या (chatbot) कामांसाठी मर्यादित होता. विस्तृत Enterprise ॲप्लिकेशन्ससाठी मोठ्या प्रमाणात कस्टमायझेशनची (customization) आवश्यकता होती, ज्यामुळे Baidu Intelligent Cloud सारख्या विक्रेत्यांनी Toolchains (टूलचेन्स) प्रदान केले असले तरी विकास प्रक्रिया (development process) क्लिष्ट आणि खर्चिक होती.
2025 हे वर्ष AI एजंटचे (Agent) वर्ष म्हणून ओळखले जात आहे, LLMs केवळ विचार करण्यापेक्षा अधिक कार्यक्षम बनण्याची अपेक्षा आहे, जसे की नियोजन करणे आणि स्वायत्तपणे (autonomously) कार्ये पार पाडणे. या मॉडेलमध्ये, LLM ‘मेंदू’ म्हणून कार्य करते, ज्याला विशिष्ट कार्ये पूर्ण करण्यासाठी ‘अवयव’ आणि ‘संवेदनांची’ आवश्यकता असते.
प्रत्येक AI ॲप्लिकेशनला कस्टमाइज (customize) करण्याच्या पारंपरिक दृष्टिकोनमध्ये “M×N” टूल्स इंटिग्रेट (integrate) करणे आवश्यक आहे, जिथे प्रत्येक AI ॲप्लिकेशनला अनेक टूल्सशी इंटरफेस (interface) करणे आवश्यक आहे. MCP हे LLMs आणि टूल्स यांच्यातील संवाद प्रमाणित (standardize) करून “M+N” पर्यंत कमी करते. हे प्रमाणीकरण विविध Enterprise कार्यांमध्ये AI ॲप्लिकेशन्सला स्केल (scale) करण्यासाठी महत्त्वपूर्ण आहे.
Enterprise स्तरावरील AI ॲप्लिकेशन्स सुव्यवस्थित करणे
Baidu Group चे Executive Vice President आणि Baidu Intelligent Cloud Business Group चे President शेन डोऊ (Shen Dou) यांनी LLMs चा वापर केवळ साध्या ॲप्लिकेशन्सपेक्षा अधिक महत्त्वाचा आहे यावर जोर दिला. ते म्हणाले, “विविध घटक आणि टूल्स Connect (कनेक्ट) करणे आणि गुंतागुंतीचे समन्वय (orchestration) साधणे आवश्यक आहे. बऱ्याचदा, Performance (परफॉर्मन्स) सुधारण्यासाठी मॉडेल्समध्ये आणखी सुधारणा आणि कस्टमायझेशन (customization) करणे आवश्यक असते.”
शेन डोऊ यांनी पुढे स्पष्ट केले की Enterprise-Grade ॲप्लिकेशन्स (enterprise-grade applications) तयार करण्यासाठी Computing Performance (कंप्युटिंग परफॉर्मन्स), Stability (स्टेबिलिटी), Scalability ( स्केलेबिलिटी) आणि Security (सिक्युरिटी) चा काळजीपूर्वक विचार करणे आवश्यक आहे. ते ॲप्लिकेशनच्या उपयोजनाला (deployment) “सिस्टम” बांधकाम प्रक्रिया मानतात.
Consumer-Grade ॲप्लिकेशन्सच्या (consumer-grade applications) तुलनेत Enterprise ॲप्लिकेशन्सना उच्च मानके आणि कमी त्रुटी सहन करण्याची क्षमता आवश्यक असते. एका Industry Expert (इंडस्ट्री एक्सपर्ट) च्या मते, ॲप्लिकेशन डेव्हलपमेंटमध्ये (application development) 90% Project Time (प्रोजेक्ट टाइम) लागतो, कारण मॉडेल Standardized (स्टँडर्डाइज्ड) असले तरी ॲप्लिकेशन्स अत्यंत Variable (व्हेरिएबल) असतात.
या प्रयत्नांमध्ये सामान्यतः चार मुख्य कार्ये समाविष्ट असतात: व्यावसायिक ज्ञानाची भरपाई करणे, व्यावसायिक प्रक्रियांचे व्यवस्थापन करणे, Intelligent Tools (इंटेलिजेंट टूल्स) चा विस्तार करणे आणि Enterprise Systems (एंटरप्राइज सिस्टीम) एकत्रित करणे. ही कार्ये प्लॅटफॉर्ममध्ये समाविष्ट करून, Enterprise RAG (Retrieval-Augmented Generation) चा वापर करून Expert Knowledge (एक्सपर्ट नॉलेज) समाविष्ट करू शकतात, Workflows (वर्कफ्लो) वापरून व्यावसायिक प्रक्रियांचे व्यवस्थापन करू शकतात आणि Intelligent Agents (इंटेलिजेंट एजंट्स) सोबत MCP चा वापर करून Existing Systems (एक्झिस्टिंग सिस्टीम) आणि ॲसेट्सचा (assets) लाभ घेऊ शकतात.
व्यवहार्य ॲप्लिकेशन्समध्ये LLMs च्या उपयोजनाला (deployment) सोपे करण्याच्या Industry च्या (इंडस्ट्री) अपेक्षा पूर्ण करण्यासाठी MCP सज्ज आहे.
Enterprise-Level एजंटमधील अंतर कमी करणे
शेन डोऊ यांनी निदर्शनास आणल्याप्रमाणे, LLMs च्या उपयोजनासाठी (deployment) Full-Stack, System-Level Support (फुल-स्टॅक, सिस्टम-लेव्हल सपोर्ट) आवश्यक आहे, ज्यात Underlying Computing Power (अंडरलाइंग कंप्युटिंग पॉवर) पासून ॲप्लिकेशन्सपर्यंत (applications) चा समावेश आहे. यात High-Performance Hardware (हाय-परफॉर्मन्स हार्डवेअर) आणि Cluster Optimization (क्लस्टर ऑप्टिमायझेशन), तसेच Flexible Development Toolchains (फ्लेक्सिबल डेव्हलपमेंट टूलचेन्स) आणि Scenario-Based Solutions (सिनेरिओ-based सोल्यूशन्स) चा समावेश आहे.
Baidu Intelligent Cloud च्या System-Level क्षमतांमध्ये Computing Power Layer (कंप्युटिंग पॉवर लेयर) चा समावेश आहे, ज्यात नव्याने घोषित केलेले 30,000-कार्ड Kunlunxin Cluster (कुनलुनक्सिन क्लस्टर) आणि Upgrade (अपग्रेड) केलेले Baige GPU Computing Platform (बायगे जीपीयू कंप्युटिंग प्लॅटफॉर्म) आहे. Model Development Layer (मॉडेल डेव्हलपमेंट लेयर) मध्ये Qianfan Platform (कियानफॅन प्लॅटफॉर्म) वरील 100 हून अधिक मॉडेल्स (models) आहेत, ज्यात Baidu चे Wenxin 4.5Turbo (वेनक्सिन 4.5 टर्बो) आणि Wenxin X1 Turbo (वेनक्सिन एक्स 1 टर्बो), तसेच DeepSeek (डीपसीक), Ilama (इलामा) आणि Vidu (विडू) सारख्या Third-Party मॉडेल्स (थर्ड-पार्टी मॉडेल्स) चा समावेश आहे.
Application Development Layer (ॲप्लिकेशन डेव्हलपमेंट लेयर) मध्ये, Baidu Intelligent Cloud Qianfan Enterprise-Level Agent (कियानफॅन एंटरप्राइज-लेव्हल एजंट) आणि MCP सेवा पुरवते, ज्यामुळे एजंट्सची गुंतागुंतीच्या समस्या सोडवण्याची क्षमता वाढते. या सेवांना एका Comprehensive Model Development Toolchain (कॉम्प्रिहेन्सिव्ह मॉडेल डेव्हलपमेंट टूलचेन) द्वारे समर्थन दिले जाते, जे Deep-Thinking मॉडेल्स (डीप-थिंकिंग मॉडेल्स) आणि Multi-Modal मॉडेल्सच्या (मल्टी-मॉडल मॉडेल्स) Customization (कस्टमायझेशन) आणि Fine-Tuning (फाइन-ट्यूनिंग) ला सपोर्ट करते.
Baidu Intelligent Cloud ॲप्लिकेशन डेव्हलपमेंट लेयरवर लक्ष केंद्रित करत आहे, Qianfan Platform च्या Enterprise-Level Agent Development Toolchain मध्ये महत्त्वपूर्ण Updates (अपडेट्स) केले आहेत. प्लॅटफॉर्म नवीन Inference-Based Intelligent Agent (इन्फरन्स-बेस्ड इंटेलिजेंट एजंट), Intelligent Agent Pro (इंटेलिजेंट एजंट प्रो) सादर करते, जे Quick Question Answering (क्विक क्वेश्चन आन्सरिंग) पासून Deep Deliberation (डीप डिलीबरेशन) पर्यंत क्षमता वाढवते, प्रत्येक Enterprise साठी Customized Intelligent Agents (कस्टमाइज्ड इंटेलिजेंट एजंट्स) ला सपोर्ट करते.
Baidu च्या MCP इकोसिस्टमचे वास्तविक जगातील ॲप्लिकेशन्स
Sewage Treasure (सीवेज ट्रेझर) चे उदाहरण विचारात घ्या, जे Enterprise-Specific Data (एंटरप्राइज-स्पेसिफिक डेटा) आणि Knowledge Bases (नॉलेज बेस) एकत्र करण्यासाठी Qianfan Agentic RAG (कियानफॅन एजंटिक आरएजी) क्षमतांचा वापर करते. हे एजंट्सना (agents) कार्यांच्या आकलनावर आधारित Retrieval Strategies (रीट्रायव्हल स्ट्रॅटेजीज) तयार करण्यास अनुमती देते, ज्यामुळे Model Hallucinations (मॉडेल हॅल्युसिनेशन्स) लक्षणीयरीत्या कमी होतात.
Intelligent Agent Pro Deep Research (इंटेलिजेंट एजंट प्रो डीप रिसर्च) मोडला देखील सपोर्ट करते, ज्यामुळे एजंट्स स्वायत्तपणे (autonomously) गुंतागुंतीच्या कार्यांचे नियोजन करू शकतात, माहिती Filter (फिल्टर) आणि Organize (ऑर्गनाइज) करू शकतात आणि Web Pages (वेब पेजेस) ब्राउझ (browse) करून Exploratory Knowledge (एक्सप्लोरेटरी नॉलेज) गोळा करू शकतात. हे Charts (चार्ट), Reports (रिपोर्ट) तयार करण्यासाठी आणि Structured (स्ट्रक्चर्ड) आणि Informative Professional Reports (इन्फॉर्मेटिव्ह प्रोफेशनल रिपोर्ट्स) तयार करण्यासाठी विविध Tools (टूल्स) वापरण्यास देखील सपोर्ट करते.
MCP विकासकांना (developers) आणि Enterprises (एंटरप्राइजेस) एजंट्स विकसित करताना Industry Data (इंडस्ट्री डेटा) आणि Tools (टूल्स) चा चांगल्या प्रकारे वापर करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे Enterprise-Level Agent (एंटरप्राइज-लेव्हल एजंट) क्षमतांमधील महत्त्वपूर्ण अंतर भरून काढता येते.
विकासक MCP दोन प्रकारे स्वीकारू शकतात: AI ॲप्लिकेशन्सद्वारे (applications) वापरासाठी त्यांचे Resources (रिसোর্सेस), Data (डेटा) आणि क्षमता MCP स्वरूपात प्रदान करून, किंवा AI ॲप्लिकेशन्स विकसित करताना Existing MCP Server Resources (एक्झिस्टिंग MCP सर्व्हर रिसोर्सेस) चा लाभ घेऊन. दोन्ही दृष्टिकोन Development Efforts (डेव्हलपमेंट एफर्ट्स) कमी करतात आणि क्षमता लक्षणीयरीत्या वाढवतात.
Baidu Intelligent Cloud चे Qianfan Platform (कियानफॅन प्लॅटफॉर्म) MCP ला सपोर्ट करणारे पहिले Large Model Platform (लार्ज मॉडेल प्लॅटफॉर्म) आहे. MCP पूर्वी, Large Models (लार्ज मॉडेल) आणि Tools (टूल्स) विखुरलेले होते आणि त्यांचे Standardisation (स्टँडर्डायझेशन) नव्हते. MCP Interconnection (इंटर कनेक्शन) वाढवते आणि Ecosystem Prosperity (इकोसिस्टम प्रोस्पेरिटी) सुलभ करते.
MCP ची स्पर्धात्मक परिस्थिती
MCP आणि Large Models (लार्ज मॉडेल) हे Platforms (प्लॅटफॉर्म) आणि Ecosystems (इकोसिस्टम) यांच्यातील स्पर्धेचे प्रतिनिधित्व करतात. नवीन तंत्रज्ञानाच्या सुरुवातीच्या टप्प्यात, विविध Paradigms (पॅराडाइम्स) अपरिपक्व असतात, त्यामुळे Optimal Performance (ऑप्टिमल परफॉर्मन्स) साध्य करण्यासाठी End-to-End Optimization (एंड-टू-एंड ऑप्टिमायझेशन) आवश्यक असते. यामुळे Large Model Applications (लार्ज मॉडेल ॲप्लिकेशन्स) ची Deployment (डेप्लॉयमेंट) आघाडीच्या विक्रेत्यांवर मोठ्या प्रमाणात अवलंबून असते.
या विक्रेत्यांसाठी, आव्हान एका क्षेत्रात उत्कृष्ट असण्याचे नाही, तर कोणतीही महत्त्वपूर्ण कमतरता नसणे हे आहे. त्यांनी मजबूत Platform Capacities (प्लॅटफॉर्म कॅपॅसिटीज) तयार करणे आणि अधिक सहभागींना आकर्षित करण्यासाठी Ecosystems (इकोसिस्टम) वाढवणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे एका Large Model Ecosystem (लार्ज मॉडेल इकोसिस्टम) विरुद्ध दुसर्‍याची स्पर्धा होईल.
MCP क्षेत्रात Baidu ची रणनीती तीन टप्प्यांमध्ये विभागलेली आहे.
- MCP सर्व्हर्स लाँच करणे: Baidu हे MCP सर्व्हर्स लाँच करणार्‍यांपैकी एक होते, ज्यात जगातील पहिले ई-कॉमर्स Transaction MCP (ई-कॉमर्स Transaction MCP) आणि Search MCP (सर्च MCP) यांचा समावेश आहे. विकासक Baidu AI Search (बायडू एआय सर्च) आणि Baidu Youxuan चे (बायडू यूक्सुआन) MCP सर्व्हर्स Baidu Intelligent Cloud Qianfan Platform वरील (बायडू इंटेलिजेंट क्लाउड कियानफॅन प्लॅटफॉर्म) “Universal Intelligent Agent Assistant” मध्ये ॲड (add) करू शकतात, ज्यामुळे Intelligent Agents (इंटेलिजेंट एजंट्स) माहिती Queries (क्वेरीज) आणि Product Recommendations (प्रोडक्ट रेकमेंडेशन्स) पासून Direct Order Placement (डायरेक्ट ऑर्डर प्लेसमेंट) पर्यंत संपूर्ण प्रक्रिया पूर्ण करू शकतात. हे ई-कॉमर्स Transaction Support (ई-कॉमर्स Transaction सपोर्ट) ला Top-Tier Search Capabilities (टॉप-टीयर सर्च कॅपॅबिलिटीज) सोबत जोडते.
- MCP सर्व्हिस डेव्हलपमेंटला सपोर्ट करणे: Baidu Intelligent Cloud Qianfan Platform ने (बायडू इंटेलिजेंट क्लाउड कियानफॅन प्लॅटफॉर्म) अधिकृतपणे चीनमधील पहिली Enterprise-Grade MCP सर्व्हिस (एंटरप्राइज-ग्रेड MCP सर्व्हिस) लाँच केली, ज्यात Enterprise (एंटरप्राइज) आणि Developers (डेव्हलपर्स) साठी 1,000 हून अधिक MCP सर्व्हर्स उपलब्ध आहेत. Developers Qianfan वर (कियानफॅन) स्वतःचे MCP सर्व्हर्स तयार करू शकतात, त्यांना MCP स्क्वेअरवर (स्क्वेअर) प्रकाशित करू शकतात, मोफत Hosting (होस्टिंग) चा आनंद घेऊ शकतात आणि Baidu Search (बायडू सर्च) द्वारे Exposure (एक्सपोजर) आणि Usage Opportunities (युसेज ऑपर्च्युनिटीज) मिळवू शकतात.
- AI ओपन प्लॅन: Baidu Search ओपन प्लॅटफॉर्मने (बायडू सर्च ओपन प्लॅटफॉर्म) Intelligent Agents (इंटेलिजेंट एजंट्स), H5 ॲप्लिकेशन्स (ॲप्लिकेशन्स), मिनी-प्रोग्राम्स (मिनी-प्रोग्राम्स) आणि Independent ॲप्सच्या (इंडिपेंडेंट ॲप्स) डेव्हलपर्सना (डेव्हलपर्स) विविध Content (कंटेंट) आणि सर्व्हिस डिस्ट्रीब्युशन मेकॅनिझमद्वारे (सर्व्हिस डिस्ट्रीब्युशन मेकॅनिझम) ट्रॅफिक (ट्रॅफिक) आणि Monetization Opportunities (मोनेटायझेशन ऑपर्च्युनिटीज) प्रदान करण्यासाठी “AI ओपन प्लॅन” (sai.baidu.com) लाँच केला आहे. हा प्लॅन युजर्सना (यूजर्स) नवीनतम AI सर्व्हिसेस (सर्व्हिसेस) सहजपणे शोधण्यास आणि वापरण्यास देखील अनुमती देतो.
अधिक Enterprises (एंटरप्राइजेस) आणि Developers (डेव्हलपर्स) MCP द्वारे (द्वारे) त्यांची क्षमता उघड करण्यास सक्षम करून, Baidu (बायडू) आपल्या Ecosystem (इकोसिस्टम) ला प्रोत्साहन देत आहे, त्याच वेळी आपल्या Partners (पार्टनर्स) ना Commercial Value (कमर्शियल व्हॅल्यू) मिळवण्यास सक्षम करत आहे. Large Model Competition (लार्ज मॉडेल कॉम्पिटिशन) मधील अंतिम विजेता तांत्रिकदृष्ट्या (technically) सर्वात प्रगत Vendor (व्हेंडर) नसेल, तर सर्वात जास्त Ecosystem (इकोसिस्टम) असलेला Vendor (व्हेंडर) असेल.