मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) हे मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (LLM) आणि AI एजंट्सना वास्तविक जगातील डेटा, साधने आणि सेवांशी जोडण्यासाठी एक नवीन मानक आहे. ॲन्थ्रोपिकने 2024 च्या उत्तरार्धात हे विकसित केले आणि ते एक खुले मानक म्हणून जारी केले. MCP चा उद्देश AI परिसंस्थेतील एक मुख्य समस्या सोडवणे आहे: मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (LLM) आणि AI एजंट्सना विस्तृत आणि सतत बदलणाऱ्या वास्तविक जगातील डेटा, साधने आणि सेवांच्या क्षेत्राशी अखंडपणे आणि सुरक्षितपणे कसे जोडायचे.
ॲन्थ्रोपिक स्पष्ट करते की AI सहाय्यक आणि त्यामागील मोठ्या भाषिक मॉडेल्समध्ये सुधारणा होत असताना, ‘सर्वात जटिल मॉडेल्स देखील डेटापासून अलग राहण्याच्या मर्यादेत अडकलेले आहेत – माहितीच्या बेटांमध्ये आणि जुन्या सिस्टीममध्ये ते अडकले आहेत. प्रत्येक नवीन डेटा स्रोतासाठी त्याच्या कस्टम अंमलबजावणीची आवश्यकता असते, ज्यामुळे खऱ्या अर्थाने कनेक्टेड सिस्टम स्केल करणे कठीण होते.’
MCP हे ॲन्थ्रोपिकने दिलेले उत्तर आहे. कंपनीचा दावा आहे की ते ‘AI सिस्टीम डेटा स्रोतांशी जोडण्यासाठी एक सार्वत्रिक, खुले मानक प्रदान करेल, जे एकाच प्रोटोकॉलसह अखंडित एकत्रीकरणाची जागा घेईल.’
MCP: AI डेटासाठी युनिव्हर्सल ॲडॉप्टर
माझ्या दृष्टीने, MCP हे AI डेटासाठी एक युनिव्हर्सल ॲडॉप्टर आहे. AI-केंद्रित कंपनी आयसेरा (Aisera) म्हणते त्याप्रमाणे, तुम्ही MCP ला ‘AI साठी USB-C पोर्ट’ मानू शकता. जसे USB-C ने उपकरणे कनेक्ट करण्याच्या पद्धतीचे मानकीकरण केले आहे, त्याचप्रमाणे MCP AI मॉडेल्स बाह्य सिस्टीमशी संवाद साधण्याच्या पद्धतीचे मानकीकरण करते. दुसऱ्या शब्दांत, लिनक्स फाउंडेशनचे कार्यकारी संचालक जिम झेमलिन यांनी MCP चे वर्णन ‘AI सिस्टीमसाठी मूलभूत कम्युनिकेशन लेयर बनत आहे, जसे HTTP ने नेटवर्कसाठी केले’ असे केले आहे.
विशेषतः, MCP JSON-RPC 2.0 वर आधारित एक मानक प्रोटोकॉल परिभाषित करते, जे AI ॲप्लिकेशन्सना एकाच, सुरक्षित इंटरफेसद्वारे फंक्शन्स कॉल करण्यास, डेटा मिळवण्यास आणि कोणत्याही सुसंगत साधन, डेटाबेस किंवा सेवेकडील सूचना वापरण्यास सक्षम करते.
MCP ची आर्किटेक्चर आणि घटक
हे काही महत्त्वाच्या घटकांसह क्लायंट-सर्व्हर आर्किटेक्चरचे पालन करून साध्य केले जाते. ते खालीलप्रमाणे आहेत:
- होस्ट (Host): बाह्य डेटा ॲक्सेस करण्याची आवश्यकता असलेले AI-आधारित ॲप्लिकेशन (उदाहरणार्थ, क्लॉड डेस्कटॉप, इंटिग्रेटेड डेव्हलपमेंट एन्व्हायरनमेंट (IDE), चॅटबॉट).
- क्लायंट (Client): सिंगल MCP सर्व्हरशी डेडिकेटेड, स्टेटफुल कनेक्शन व्यवस्थापित करते, कम्युनिकेशन आणि क्षमता वाटाघाटी हाताळते.
- सर्व्हर (Server): MCP प्रोटोकॉलद्वारे विशिष्ट कार्यक्षमते उघड करते – साधने (फंक्शन्स), संसाधने (डेटा) आणि सूचना, स्थानिक किंवा दूरस्थ डेटा स्रोतांशी कनेक्ट केलेले.
- बेस प्रोटोकॉल (Base protocol): प्रमाणित संदेशन स्तर (JSON-RPC 2.0) सर्व घटक विश्वसनीय आणि सुरक्षितपणे संवाद साधतील याची खात्री करते.
हे आर्किटेक्चर ‘M×N इंटिग्रेशन समस्येचे’ (जिथे M AI ॲप्लिकेशन्सना N साधनांशी कनेक्ट करणे आवश्यक आहे, ज्यासाठी M×N कस्टम कनेक्टरची आवश्यकता आहे) सोप्या ‘M+N समस्येमध्ये’ रूपांतरित करते. त्यामुळे, प्रत्येक साधन आणि ॲप्लिकेशनला इंटरऑपरेबिलिटी साध्य करण्यासाठी फक्त एकदाच MCP सपोर्ट करणे आवश्यक आहे. हे डेव्हलपर्ससाठी निश्चितच वेळ वाचवणारे आहे.
MCP कसे कार्य करते
सर्वप्रथम, जेव्हा AI ॲप्लिकेशन सुरू होते, तेव्हा ते MCP क्लायंट सुरू करते, प्रत्येक क्लायंट वेगवेगळ्या MCP सर्व्हरशी कनेक्ट होतो. हे क्लायंट प्रोटोकॉलची आवृत्ती आणि कार्यक्षमतेवर वाटाघाटी करतात. क्लायंटशी कनेक्शन स्थापित झाल्यानंतर, ते उपलब्ध साधने, संसाधने आणि सूचनांसाठी सर्व्हरला क्वेरी करते.
कनेक्शन स्थापित झाल्यानंतर, AI मॉडेलला आता सर्व्हरच्या रिअल-टाइम डेटा आणि कार्यक्षमतेमध्ये प्रवेश मिळतो, ज्यामुळे त्याचा संदर्भ गतिशीलपणे अद्यतनित होतो. याचा अर्थ MCP AI चॅटबॉट्सना पूर्वनिर्धारित डेटासेट, एम्बेडिंग्ज किंवा LLM मधील कॅश केलेल्या माहितीवर अवलंबून न राहता नवीनतम रिअल-टाइम डेटा ॲक्सेस करण्यास सक्षम करते.
त्यामुळे, जेव्हा तुम्ही AI ला एखादे कार्य करण्यास सांगता (उदाहरणार्थ, ‘न्यूयॉर्क ते लॉस एंजेलिससाठी नवीनतम फ्लाइटची किंमत काय आहे?’), तेव्हा AI विनंती MCP क्लायंटद्वारे संबंधित सर्व्हरकडे पाठवते. त्यानंतर, सर्व्हर ते कार्य पार पाडतो, परिणाम परत करतो आणि AI हा नवीनतम डेटा तुमच्या उत्तरात समाविष्ट करतो.
याव्यतिरिक्त, MCP AI मॉडेल्सना रनटाइममध्ये नवीन साधने शोधण्यास आणि वापरण्यास सक्षम करते. याचा अर्थ तुमचा AI एजंट महत्त्वपूर्ण कोड बदल किंवा मशीन लर्निंग (ML) री-ट्रेनिंगशिवाय नवीन कार्ये आणि वातावरणाशी जुळवून घेऊ शकतो.
थोडक्यात, MCP अखंडित, सानुकूल-निर्मित इंटिग्रेशनला एकाच, खुल्या प्रोटोकॉलने बदलते. याचा अर्थ डेव्हलपर्सना AI मॉडेलला कोणत्याही सुसंगत डेटा स्रोत किंवा साधनाशी जोडण्यासाठी फक्त एकदाच MCP लागू करणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे इंटिग्रेशनची गुंतागुंत आणि देखभालीचा खर्च मोठ्या प्रमाणात कमी होतो. यामुळे डेव्हलपर्सचे जीवन अधिक सोपे होते.
अधिक थेटपणे, तुम्ही AI वापरून MCP कोड तयार करू शकता आणि अंमलबजावणीच्या समस्या सोडवू शकता.
MCP चे मुख्य फायदे
MCP काय ऑफर करते ते येथे दिले आहेत:
एकात्मिक मानकीकरण: MCP एक सामान्य प्रोटोकॉल म्हणून कार्य करते, ज्यामुळे डेव्हलपर्स त्यांच्या सेवा, API आणि डेटा स्रोत एकाच मानकीकृत इंटरफेसद्वारे कोणत्याही AI क्लायंटशी (उदा. चॅटबॉट, IDE किंवा कस्टम एजंट) कनेक्ट करू शकतात.
द्वि-दिशात्मक संवाद आणि समृद्ध संवाद: MCP AI मॉडेल आणि बाह्य सिस्टीम यांच्यात सुरक्षित, रिअल-टाइम, द्वि-दिशात्मक संवादाला समर्थन देते, ज्यामुळे केवळ डेटा पुनर्प्राप्तीच नव्हे, तर साधन कॉल आणि ऑपरेशनची अंमलबजावणी देखील शक्य होते.
स्केलेबिलिटी आणि इकोसिस्टमचा पुनर्वापर: एकदा तुम्ही एखाद्या सेवेसाठी MCP लागू केले की, कोणताही MCP-सुसंगत AI क्लायंट तो ॲक्सेस करू शकतो, ज्यामुळे पुनर्वापर करण्यायोग्य कनेक्टर्सच्या इकोसिस्टमला प्रोत्साहन मिळ
ते आणि स्वीकारण्याची गती वाढते.
सुसंगतता आणि इंटरऑपरेबिलिटी: MCP सुसंगत JSON विनंती/प्रतिक्रिया स्वरूप लागू करते. यामुळे अंतर्निहित सेवा किंवा AI मॉडेलकडे दुर्लक्ष करून डिबगिंग, देखभाल आणि एकत्रीकरण वाढवणे अधिक सोपे होते. याचा अर्थ असा आहे की जरी तुम्ही मॉडेल बदलले किंवा नवीन साधने जोडली तरी एकत्रीकरण विश्वसनीय राहते.
वर्धित सुरक्षा आणि ॲक्सेस नियंत्रण: MCP सुरक्षिततेचा विचार करून डिझाइन केलेले आहे, जे एन्क्रिप्शन, अचूक ॲक्सेस नियंत्रण आणि संवेदनशील ऑपरेशन्ससाठी वापरकर्त्याच्या मंजुरीला समर्थन देते. तुम्ही MCP सर्व्हर स्व-होस्ट देखील करू शकता, ज्यामुळे डेटा अंतर्गत ठेवता येतो.
कमी केलेला विकास वेळ आणि देखभाल: अखंडित, एकदा वापरल्या जाणार्‍या एकत्रीकरणा टाळल्याने, डेव्हलपर्स सेटअप आणि सतत देखभालीचा वेळ वाचवू शकतात, ज्यामुळे ते उच्च-स्तरीय ॲप्लिकेशन लॉजिक आणि नवकल्पनांवर लक्ष केंद्रित करू शकतात. याव्यतिरिक्त, MCP ॲप्लिकेशन लॉजिक आणि बॅकएंड कार्यक्षमतेमधील स्पष्ट पृथक्करणामुळे कोडबेस अधिक मॉड्युलर आणि देखरेख करण्यास सोपे होते.
MCP चा अवलंब आणि भविष्य
कोणत्याही मानकांसाठी, सर्वात महत्त्वाची गोष्ट म्हणजे: ‘लोक ते स्वीकारतील का?’ फक्त काही महिन्यांत, उत्तर जोरदार आणि स्पष्ट आहे: होय. OpenAI ने मार्च 2025 मध्ये याला सपोर्ट जोडला. 9 एप्रिल रोजी, Google DeepMind चे नेते डेमिस हासाबीस यांनी पाठिंबा दर्शविला. Google चे CEO सुंदर पिचाई यांनी त्वरित अनुमोदन दिले. मायक्रोसॉफ्ट, रेप्लिट आणि Zapier यांसारख्या इतर कंपन्यांनीही याचे अनुसरण केले.
हे केवळ बोलणे नाही. प्री-बिल्ट MCP कनेक्टर्सची वाढती लायब्ररी उदयास येत आहे. उदाहरणार्थ, Docker ने अलीकडेच घोषणा केली आहे की ते MCP निर्देशिकेद्वारे MCP ला समर्थन देईल. MCP लाँच झाल्याच्या सहा महिन्यांपेक्षा कमी कालावधीत, निर्देशिकेत Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch यांसारख्या कंपन्यांकडून 100 हून अधिक MCP सर्व्हर समाविष्ट आहेत.
Docker ॲक्सेस करू शकणार्‍या व्यतिरिक्त, शेकडो MCP सर्व्हर आधीपासूनच उपलब्ध आहेत. हे सर्व्हर खालील कार्यांसाठी वापरले जाऊ शकतात:
- ग्राहक समर्थन चॅटबॉट: AI सहाय्यक अचूक आणि संदर्भित मदत देण्यासाठी CRM डेटा, उत्पादन माहिती आणि समर्थन तिकीटांमध्ये रिअल-टाइम प्रवेश करू शकतात.
- एंटरप्राइझ AI शोध: AI डॉक्युमेंट स्टोरेज, डेटाबेस आणि क्लाउड स्टोरेज शोधू शकते आणि प्रतिसादांना त्यांच्या संबंधित स्त्रोत दस्तऐवजांशी लिंक करू शकते.
- डेव्हलपर साधने: कोडिंग सहाय्यक CVS आणि इतर आवृत्ती नियंत्रण प्रणाली, समस्या ट्रॅकर्स आणि डॉक्युमेंटेशनशी संवाद साधू शकतात.
- AI एजंट: अर्थात, स्वायत्त एजंट बहु-चरणांची कार्ये योजू शकतात, वापरकर्त्यांच्या वतीने क्रिया करू शकतात आणि MCP-कनेक्ट केलेल्या साधने आणि डेटाचा वापर करून बदलत्या गरजांशी जुळवून घेऊ शकतात.
खरा प्रश्न हा आहे की, MCP कशासाठी वापरले जाऊ शकत नाही.
MCP एका प्रतिमान बदलाचे प्रतिनिधित्व करते: अलग ठेवलेल्या स्थिर AI पासून ते सखोलपणे एकात्मिक, संदर्भ-जागरूक आणि कृती करण्यास सक्षम सिस्टीमपर्यंत. प्रोटोकॉल परिपक्व होत असताना, ते नवीन पिढीतील AI एजंट्स आणि सहाय्यकांना आधार देईल, जे सुरक्षितपणे, कार्यक्षमतेने आणि मोठ्या प्रमाणावर डिजिटल साधने आणि डेटावर तर्क करू शकतात, कार्य करू शकतात आणि सहयोग करू शकतात.
2022 मध्ये जनरेटिव्ह AI चा पहिला स्फोट झाल्यापासून, मी या तंत्रज्ञानाइतकी झपाट्याने वाढणारी कोणतीही गोष्ट पाहिलेली नाही. पण खऱ्या अर्थाने मला कशाची आठवण करून देत असेल, तर ती एक दशकापूर्वी Kubernetes च्या उदयाची आहे. त्यावेळी, बर्‍याच लोकांना वाटले की कंटेनर ऑर्केस्ट्रेटरमध्ये स्पर्धा होईल, जसे की Swarm आणि Mesosphere सारखे आता जवळजवळ विसरलेले प्रोग्राम. मला सुरुवातीपासूनच माहित होते की Kubernetes विजेता ठरेल.
म्हणून, मी आताच भविष्यवाणी करतो. MCP हे AI चे कनेक्शन असेल आणि ते एंटरप्राइझ, क्लाउड आणि व्यापक क्षेत्रातील AI ची पूर्ण क्षमता अनलॉक करेल.