आजच्या कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या जगात, MCP म्हणजेच मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) या संकल्पनेने सर्वांचे लक्ष वेधून घेतले आहे. आश्चर्याची गोष्ट म्हणजे, OpenAI च्या नवीनतम मॉडेलच्या रिलीझपेक्षाही या प्रोटोकॉल प्रणालीने उद्योगातील चर्चांचे केंद्रस्थान पटकावले आहे.
Manus च्या वाढीमुळे Agent तंत्रज्ञानाला मिळालेल्या प्रचंड प्रतिसादाने जगभरातील विकासकांना (Developers) आकर्षित केले आहे. MCP ला Agent टूल (Agent tool) उपयोजनासाठी ‘एकात्मिक प्रोटोकॉल’ (Unified protocol) म्हणून सादर केले गेले आहे. केवळ दोन महिन्यांत, OpenAI आणि Google सारख्या मोठ्या AI कंपन्यांनी याला पाठिंबा दर्शविला आहे. याprotocol च्या जलद वाढीमुळे, AI इकोसिस्टममध्ये (AI ecosystem) MCP एक मूलभूत मानक बनले आहे.
परंतु, सुरुवातीचा उत्साह ओसरल्यानंतर, काही महत्त्वाचे प्रश्न उभे राहतात: MCP खरोखरच सार्वत्रिक आहे का? त्याच्या क्षमतेबद्दलच्या अपेक्षा जास्त वाढल्या आहेत का?
हा लेख MCP चा उगम, त्याची मूलभूत सामर्थ्ये आणि मर्यादा, प्रचलित गैरसमज आणि भविष्यातील संभाव्य वाटचाल यावर प्रकाश टाकतो. MCP चे महत्त्व कमी लेखण्याचा हेतू नाही, तर त्याची भूमिका आणि मर्यादा याबद्दल अधिक स्पष्टता आणण्याचा प्रयत्न आहे.
MCP चा खुलासा: एक एकीकृत साधन उपयोजन प्रोटोकॉल
MCP ची व्याख्या
MCP हे एक खुले तांत्रिक प्रोटोकॉल आहे, जे मोठ्या भाषिक मॉडेलला (Large Language Models - LLMs) बाह्य साधने आणि सेवांशी संवाद साधण्यासाठी प्रमाणित करते. AI जगात एक ‘सार्वत्रिक अनुवादक’ (Universal translator) म्हणून याचा विचार करा, जे AI मॉडेलला विविध बाह्य साधनांशी ‘संवाद’ साधण्यास सक्षम करते. हे LLM ला विविध ॲप्लिकेशन्स (Applications)आणि सेवांद्वारे पुरवलेल्या कार्यक्षमतेची विनंती करण्यासाठी आणि वापरण्यासाठी एक सामान्य भाषा आणि रचना प्रदान करते.
MCP ची गरज
MCP च्या आगमनापूर्वी, AI टूल उपयोजनामध्ये दोन मुख्य समस्या होत्या:
- इंटरफेस विखंडन: प्रत्येक LLM विशिष्ट सूचना स्वरूप वापरत असे, तर प्रत्येक टूल API ची स्वतःची डेटा रचना होती. विकासकांना प्रत्येक संयोजनासाठी कस्टम कनेक्शन कोड लिहावे लागत होते, ज्यामुळे विकास प्रक्रिया क्लिष्ट आणि अक्षम्य होती.
- विकासाची अक्षमता: ‘एकास-एक भाषांतर’ (One-to-one translation) दृष्टिकोन महागडा आणि विस्तृत करण्यास कठीण होता. हे प्रत्येक परदेशी क्लायंटसाठी (Foreign client) एक समर्पित अनुवादक नेमण्यासारखे होते, ज्यामुळे उत्पादकता आणि चपळता कमी होत होती.
MCP बाह्य साधनांशी संवाद साधण्यासाठी LLM ला एक प्रमाणित फ्रेमवर्क (Standardized framework) प्रदान करून, विकास प्रक्रिया सुलभ करून आणि अधिक स्केलेबिलिटी (Scalability) सक्षम करून या समस्यांचे निराकरण करते.
MCP ची कार्यक्षमता समजून घेणे
MCP च्या तांत्रिक आर्किटेक्चरला (Technical architecture) MCP होस्ट (MCP Host), MCP क्लायंट (MCP Client) आणि MCP सर्व्हर (MCP Server) या तीन मुख्य घटकांचा समावेश असलेली प्रणाली म्हणून संकल्पना करता येते. AI मॉडेल आणि बाह्य जग यांच्यात अखंड संवाद सुलभ करण्यासाठी हे घटक एकत्रितपणे कार्य करतात.
MCP ची भूमिका समजून घेण्यासाठी, एका आधुनिक एंटरप्राइझ वातावरणाचा (Modern enterprise environment) विचार करा. याAnalog मध्ये:
- वापरकर्ते वरिष्ठ अधिकाऱ्यांचे प्रतिनिधित्व करतात, जे वापरकर्त्यांच्या गरजा समजून घेण्यासाठी आणि अंतिम निर्णय घेण्यासाठी जबाबदार असतात.
- मोठे भाषिक मॉडेल (LLMs) (Claude किंवा GPT सारखे) कार्यकारी सूचना समजून घेतात, कार्याची पाऊले ठरवतात, बाह्य सेवा कधी वापरायच्या हे ठरवतात आणि उत्तरे देण्यासाठी माहिती एकत्रित करतात.
- एजंट सिस्टीम (Agent Systems) वैयक्तिक सहाय्यक किंवा कार्यकारी सचिव म्हणून कार्य करतात आणि दिलेल्या निर्देशानुसार कार्ये पार पाडतात.
- MCP एक प्रमाणित संवाद प्लॅटफॉर्म (Standardized communication platform) किंवा एंटरप्राइझ सेवा ॲक्सेस सिस्टीम (Enterprise service access system) म्हणून कार्य करते, जी सचिवांद्वारे वापरली जाते. हे निर्णय घेत नाही, तर सूचनांचे पालन करते आणि विविध सेवा प्रदात्यांशी (Service providers) एक unified स्वरूप आणि प्रोटोकॉलमध्ये संवाद साधते.
MCP पूर्वी, AI चा बाह्य साधनांशी संवाद हा अराजक संप्रेषण मानकांचा (Chaotic communication standards) काळ होता. प्रत्येक वेळी एका सचिवाला (एजंट) (Agent) एका वेगळ्या विभाग किंवा बाह्य पुरवठादाराशी संपर्क साधायचा असेल, तेव्हा त्याला एक वेगळे communication device किंवा software वापरावे लागत होते. यासाठी विविध प्रणालींशी परिचित असणे आवश्यक होते, परिणामी कार्यक्षमतेत घट होत होती. विकासकांना प्रत्येक टूलसाठी स्वतंत्र कनेक्शन कोड लिहावे लागत होते, ज्यामुळे वेळेचा अपव्यय होत होता आणि स्केलेबिलिटी मर्यादित होती.
MCP एक unified communication platform प्रदान करून ही प्रक्रिया सुलभ करते, ज्यामुळे सचिवांना समान प्रणाली आणि communication protocol वापरून कोणत्याही विभाग किंवा सेवा प्रदात्याशी संपर्क साधता येतो. विकासकांना फक्त एकदा MCP इंटरफेस लागू करण्याची आवश्यकता आहे, ज्यामुळे AI प्रणाली protocol ला समर्थन देणाऱ्या सर्व साधनांशी संवाद साधण्यास सक्षम होतात.
MCP: फंक्शन कॉलवर आधारित टूलबॉक्स
हे समजून घेणे महत्त्वाचे आहे की MCP पारंपारिक फंक्शन कॉलला (Traditional Function Call) पर्याय नाही; त्याऐवजी, हा एक पूरक घटक आहे जो त्याच्या क्षमता वाढवतो.
फंक्शन कॉल हे LLM द्वारे बाह्य साधने किंवा API शी संवाद साधण्याचे मुख्य mechanism आहे. हे LLM ची एक मूलभूत क्षमता आहे, जे त्यांना टूलची आवश्यकता कधी आहे आणि कोणत्या प्रकारचे टूल आवश्यक आहे हे ओळखण्यास सक्षम करते.
MCP एक टूल वर्गीकरण प्रणाली (Tool classification system) म्हणून कार्य करते, जे विविध साधनांचे आयोजन आणि ॲक्सेस करण्यासाठी एक संरचित फ्रेमवर्क प्रदान करते. म्हणून, MCP फंक्शन कॉलला replace करत नाही, तर एजंट्ससोबत (Agents) एकत्रितपणे कार्य करून क्लिष्ट कार्ये पूर्ण करते.
संपूर्ण टूल उपयोजन प्रक्रियेमध्ये ‘फंक्शन कॉल + एजंट + MCP सिस्टीम’ (Function Call + Agent + MCP System) यांचे संयोजन समाविष्ट आहे.
थोडक्यात, LLM फंक्शन कॉलद्वारे विशिष्ट टूलला कॉल करण्याची आवश्यकता व्यक्त करते. एजंट टूल उपयोजन कार्यान्वित करण्यासाठी सूचनांचे पालन करतो, तर MCP एक प्रमाणित टूल उपयोजन तपशील (Standardized tool invocation specification) प्रदान करते.
एका उदाहरणाचा विचार करा: एका बॉसला (वापरकर्ता) कॉफी हवी आहे. ऑफिसमध्ये (MCP होस्ट), ऑफिस मॅनेजर (LLM) सचिवांना (एजंट) अमेरिकनो (Function Call) खरेदी करण्यास सांगतात. सचिव पुरवठादारांची यादी तपासतात आणि त्यांना आढळते की अमेरिकनो कॉफी पुरवठादाराने Meituan किंवा कंपनीच्या unified खरेदी प्रणालीमध्ये (MCP सर्व्हर लागू केलेले) integration केले आहे. त्यानंतर सचिव खरेदी प्रणालीमध्ये (MCP क्लायंट) पुरवठादाराचा शोध घेतात आणि ऑर्डर (Order) देतात.
पूर्वी, MCP शिवाय, जेव्हा LLM ने फंक्शन कॉल जारी केला, तेव्हा एजंट API शी थेट connect होऊन टूलला कार्यान्वित करत असे. प्रत्येक API ला एका वेगळ्या invocation mode ची आवश्यकता होती आणि एजंटला अर्थ लावण्यासाठी परिभाषित टूल यादी आणि invocation mode आवश्यक होते. MCP सह, अनेक API थेट पुरवठादाराच्या MCP क्लायंटद्वारे (MCP Client) ऑर्डर केले जाऊ शकतात, ज्यामुळे एजंटचा वेळ आणि प्रयत्न वाचतो. तथापि, LLM चा फंक्शन कॉल अपरिवर्तित राहतो, तो अजूनही {tool: ‘buy coffee’, ‘type’: ‘Americano’} या स्वरूपात असतो.
फंक्शन कॉल आणि MCP मध्ये फरक करून, हे स्पष्ट होते की MCP कोणते टूल वापरायचे हे ठरवत नाही, तसेच ते कार्य नियोजन (Task planning) किंवा वापरकर्त्याचा हेतू (User intent) हाताळत नाही. हे घटक एजंट स्तराच्या कक्षेत येतात. MCP फक्त एक unified टूल इंटरफेस प्रदान करते, जे उद्योगात एक मान्यताप्राप्त मानक प्रोटोकॉल बनते.
MCP ची विकास आव्हाने आणि बाजारपेठेतील परिस्थिती
विकासाचा पेच
फेब्रुवारीपासून, AI विकास समुदायाने ‘MCP गोल्ड Rush’ अनुभवला आहे. अधिकृत ॲप स्टोअरच्या (App store) अनुपस्थितीत, हजारो साधनांनी तीन महिन्यांत MCP प्रोटोकॉलमध्ये (MCP protocol) स्वेच्छेने integration केले आहे.
या जलद वाढीने MCP ला उद्योगात प्रकाशझोतात आणले आहे, परंतु आकांक्षा आणि वास्तव यांच्यातील अंतर देखील उघड केले आहे. विकासकांनी सुरुवातीला MCP ला ‘सार्वत्रिक किल्ली’ (Universal key) मानले, परंतु ते काही विशिष्ट परिस्थितीत प्रभावी ठरलेले ‘specialized wrench’ असल्याचे आढळले.
MCP च्या सहभागींचे वर्गीकरण local client ॲप्लिकेशन्स, cloud client ॲप्लिकेशन्स आणि MCP सर्व्हर डेव्हलपर्स (MCP server developers) म्हणून केले जाऊ शकते. Local ॲप्लिकेशन्स local AI सहाय्यकांसारखे आहेत, तर cloud client ॲप्लिकेशन्स ChatGPT च्या वेब-आधारित आवृत्त्यांसारखे आहेत. MCP सर्व्हर डेव्हलपर्स हे साधनांचे वास्तविक प्रदाता आहेत, ज्यांना MCP नियमांनुसार त्यांच्या API चे पुन्हा पॅकेजिंग (Repackaging) करणे आवश्यक आहे.
MCP चा उदय सुरुवातीला local client ॲप्लिकेशन्सद्वारे स्वागतार्ह होता, परंतु cloud client ॲप्लिकेशन्स आणि MCP सर्व्हर डेव्हलपर्सना (MCP server developers) अडचणींचा सामना करावा लागला.
MCP ची उत्पत्ती Anthropic च्या Claude Desktop ॲप्लिकेशनमधून (Claude Desktop application) झाली आहे, जे सुरुवातीला local फाइल्स (Local files) आणि फंक्शन्स (Functions) कार्यान्वित करण्यासाठी एक interface protocol म्हणून डिझाइन केले होते, जे क्लायंट-साइड गरजांमध्ये खोलवर रुजलेले आहे.
Local क्लायंट वापरकर्त्यांसाठी, MCP ने एक क्रांती घडवून आणली, ज्यामुळे त्यांना AI सहाय्यकांच्या क्षमता सतत वाढवण्याची परवानगी मिळाली.
Cursor आणि Claude Desktop सारख्या Local क्लायंट ॲप्लिकेशन्सनी (Local client applications) वापरकर्त्यांना त्यांच्या individual गरजांवर आधारित साधने dynamically ॲड (Add) करण्यास सक्षम करण्यासाठी MCP चा लाभ घेतला आहे, ज्यामुळे AI सहाय्यक क्षमतांचा अमर्याद विस्तार झाला आहे.
MCP local क्लायंट डेव्हलपमेंटमधील (Local client development) एक मूळ दुखणे दूर करते: AI ॲप्लिकेशन्सना (AI applications) प्रत्येक टूलसाठी स्वतंत्र इंटरफेस (Separate interface) विकसित न करता local environments आणि बाह्य साधनांशी अखंडपणे संवाद साधण्यास सक्षम कसे करावे. हे unified protocol integration खर्च लक्षणीयरीत्या कमी करते, लहान स्टार्टअप्स (Startups) आणि individual विकासकांना मर्यादित संसाधनांसह feature-rich AI ॲप्लिकेशन्स (Feature-rich AI applications) तयार करण्यासाठी एक शॉर्टकट (Shortcut) प्रदान करते.
तथापि, सर्व्हर-साइड डेव्हलपमेंट (MCP सर्व्हर) आणि क्लाउड क्लायंटचा (Cloud clients) विचार केल्यास MCP चे आकर्षण कमी होते. MCP च्या सुरुवातीच्या आवृत्त्यांनी क्लाउड सर्व्हरसाठी (Cloud servers) (remote) दुहेरी-लिंक mechanism वापरली, सर्व्हरवरून क्लायंटला unidirectional मेसेज (Unidirectional message) पुश (Push) करण्यासाठी SSE लाँग कनेक्शन (SSE long connection) आणि मेसेज पाठवण्यासाठी HTTP शॉर्ट कनेक्शन (HTTP short connection) वापरले.
या दृष्टिकोन वेळेवर वापरकर्ता feedback आणि हस्तक्षेप यासाठी चांगला होता, परंतु सर्व्हर-साइड environments मध्ये engineering आव्हानांची मालिका तयार झाली.
सर्वप्रथम, MCP इंटरफेस (MCP interface) लागू करणे म्हणजे मोठ्या एंटरप्राइझ सेवा प्रदात्यांसाठी (Enterprise service providers) अतिरिक्त कामाचा भार आहे, ज्यामुळे संबंधित फायदे मिळत नाहीत. या सेवांमध्ये अनेकदा mature API सिस्टीम (Mature API system) असतात आणि अतिरिक्त MCP adaptation layer प्रदान केल्याने कोणतेही महत्त्वपूर्ण मूल्य निर्माण न करता केवळ देखभाल खर्च वाढू शकतो. अनेक enterprise-level ॲप्लिकेशन्स MCP च्या खुल्या इकोसिस्टमपेक्षा (Open ecosystem) बंद, controllable टूल invocation mechanisms पसंत करतात.
शिवाय, उच्च-concurrent invocation (High-concurrent invocation) हाताळण्यासाठी, MCP सेवांना अनेकदा multi-server architectures मध्ये स्केल (Scale) करणे आवश्यक असते. MCP चे दुहेरी-कनेक्शन मॉडेल (Dual-connection model) क्रॉस-मशीन ॲड्रेसिंगची (Cross-machine addressing) गुंतागुंत सादर करते. जेव्हा एका सर्व्हरवर लाँग कनेक्शन (Long connection) स्थापित केले जाते आणि request दुसऱ्या सर्व्हरवर रूट (Root) केली जाते, तेव्हा या distributed कनेक्शन (Distributed connection) समन्वयित करण्यासाठी अतिरिक्त broadcast queue mechanism आवश्यक असते, ज्यामुळे अंमलबजावणीची अडचण आणि देखभाल खर्च लक्षणीय वाढतो.
दुसरे म्हणजे, क्लाउड ॲप्लिकेशन्सच्या (Cloud applications) क्षेत्रात MCP ला मर्यादा आहेत. क्लाउड AI एजंट्स (Cloud AI Agents) (server-side एजंट्स) सामान्यत: stateless सेवांमध्ये चालतात, स्वीकारल्यानंतर कार्ये process करतात आणि पूर्ण झाल्यावर संसाधने release करतात. सर्व्हर बाजूला MCP क्लायंट (MCP Client) वापरण्यासाठी तात्पुरते SSE लिंक (SSE Link) तयार करणे, टूल invocation request पाठवणे, SSE कडून result प्राप्त करणे आणि नंतर SSE लिंक बंद करणे आवश्यक आहे, जो एक अक्षम दृष्टिकोन आहे जो गुंतागुंत वाढवतो आणि कार्यप्रदर्शन कमी करतो. या परिस्थितीत एक RPC request पुरेशी असावी.
व्यवहारात, MCP वापरणारे क्लाउड ॲप्लिकेशन्स अनेकदा preset टूलसेटवर (Preset toolsets) अवलंबून असतात आणि dynamic टूल शोध (Dynamic tool discovery) आणि लवचिक लोडिंगच्या (Flexible loading) MCP च्या signature क्षमतेचा वापर करत नाहीत.
क्लाउड environments चा डेटा interaction mode MCP ने हेतू ठेवल्यानुसार tools चा मुक्तपणे वापर करण्याच्या क्षमतेस मर्यादित करतो. यासाठी विशिष्ट, हार्ड-कोडेड (Hard-coded) टूल्स कार्यान्वित करण्यासाठी अत्यंत प्रमाणित प्रक्रियेची आवश्यकता आहे, ज्यामुळे लवचिकता कमी होते.
MCP टीमने वापरकर्त्याच्या feedback ला प्रतिसाद देण्याची तयारी दर्शविली आहे. सर्व्हर-साइड डेव्हलपर्सकडून (Server-side developers) feedback मिळाल्यानंतर, MCP ने 26 मार्च रोजी आपला protocol अपडेट (Update) केला, मूळ SSE ट्रान्सपोर्टला (SSE transport) streamable HTTP ट्रान्सपोर्टने (Streamable HTTP transport) बदलले. नवीन protocol stateless service scenarios (Stateless service scenarios) आणि HTTP + SSE दुहेरी लिंक्सद्वारे (HTTP + SSE dual links) पूर्वी पूर्ण केलेल्या real-time पुश आवश्यकतांना समर्थन देते, ज्यामध्ये फक्त सिंगल टूल invocation request आवश्यक असते.
हे सुधारणा दर्शवतात की सध्याच्या MCP समस्या प्रारंभिक डिझाइन मर्यादांमुळे उद्भवल्या आहेत, परंतु त्यांवर मात करणे अशक्य नाही.
बाजारातील गोंधळ
MCP समोरील आणखी एक आव्हान म्हणजे बाजारात अनेक अंमलबजावणीची कमी उपयोगिता.
सध्याचा MCP बाजार एक विशिष्ट तंत्रज्ञान hype सायकल (Technology hype cycle) अनुभवत आहे. सुरुवातीच्या ॲप स्टोअरमधील (App store) गोंधळाप्रमाणे, सध्या उपलब्ध असलेल्या हजारो MCP साधनांपैकी 20% पेक्षा कमी साधनांमध्ये व्यावहारिक मूल्य आहे. अनेक अंमलबजावणीमध्ये गंभीर समस्या आहेत, साध्या कॉन्फिगरेशन त्रुटींपासून ते पूर्णपणे निरुपयोगी असण्यापर्यंत. काही पुरेशी चाचणी न करता बाजारात आणले जातात, तर काही प्रायोगिक उत्पादने आहेत ज्यांचा उद्देश कधीही प्रत्यक्ष वापरण्याचा नव्हता.
अधिक मूलभूत समस्या अशी आहे की अनेक MCP अंमलबजावणी बाजाराला आवश्यक नसतील. MCP द्वारे offered अनेक साधने फक्त API चे पुन्हा पॅकेजिंग (Repackaging) केलेले आहेत, जे MCP च्या उदयापूर्वीच उपलब्ध आणि वापरले जात होते, ज्यामुळे कोणतेही unique मूल्य मिळत नाही.
उदाहरणार्थ, MCP द्वारे डझनभर शोध सेवा offered आहेत, परंतु त्यांची गुणवत्ता लक्षणीयरीत्या बदलते. काही सेवा अचूक किंवा मंद असू शकतात, ज्यामुळे त्या विद्यमान उपायांपेक्षा कमी आकर्षक ठरतात.
शिवाय, MCP मध्ये एक मजबूत evaluation system (Evaluation system) नाही, ज्यामुळे एजंट्सना (Agents) विश्वसनीय मेट्रिक्सवर (Metrics) आधारित सर्वात योग्य टूल निवडणे कठीण होते. या अक्षम निवड प्रक्रियेमुळे संगणकीय संसाधनांचा (Computing resources) अपव्यय होतो, कार्य पूर्ण करण्याची वेळ वाढते आणि वापरकर्त्याचा अनुभव खालावतो.
एका evaluation system च्या अभावामुळे एजंट्सना (Agents) सर्वात योग्य टूल निवडणे कठीण होते. जर अनेक MCP सेवा समान नावे आणि वर्णने असलेले टूल्स offered करत असतील, तर एजंटला सर्वोत्तम पर्याय निवडण्यासाठी संघर्ष करावा लागू शकतो, ज्यामुळे tokens चा अपव्यय होतो आणि कार्यक्षमता कमी होते.
सर्वात यशस्वी AI ॲप्लिकेशन्स (AI applications) अनेकदा याउलट दृष्टिकोन घेतात, अधिक टूल्स offered करण्याऐवजी अधिक अचूक टूल्स प्रदान करतात. उदाहरणार्थ, Manus ने MCP प्रोटोकॉल अस्तित्वात असूनही, integration करण्याऐवजी internal ॲप्लिकेशन्स (Internal applications) तयार करणे निवडले. Manus ने MCP इकोसिस्टममध्ये (MCP ecosystem) integration करण्यापेक्षा कॉल अचूकता (Call accuracy) आणि स्थिरतेला (Stability) प्राधान्य दिले.
Cursor सारख्या कोड संपादकांमध्ये (Code editors) अंगभूत विकास कार्ये (Built-in development functions) आहेत, ज्यामुळे बहुतेक बाह्य MCP टूल्स अनावश्यक ठरतात.
सध्याची MCP बाजारातील गोंधळाची स्थिती अपयशाचे लक्षण नाही, तर कोणत्याही उदयोन्मुख तंत्रज्ञान इकोसिस्टमच्या (Emerging technology ecosystem) वाढीचा एक आवश्यक टप्पा आहे. ऐतिहासिक दृष्टिकोन दर्शवितो की ही प्रारंभिक अति-विस्तार हळूहळू बाजार निवड mechanism द्वारे एकत्रित होईल, ज्यामुळे सर्वात मौल्यवान घटक मागे राहतील.
ही प्रक्रिया उद्योगाला सध्याच्या आव्हानांमधून शिकण्याची आणि एक मजबूत, अधिक विश्वसनीय MCP फ्रेमवर्क (MCP framework) तयार करण्यास अनुमती देईल. ज्याप्रमाणे डॉट-कॉम bubble मुळे ई-कॉमर्स (E-commerce) आणि सोशल मीडियावर (Social media) मोठे बदल झाले, त्याचप्रमाणे MCP ट्रेंड (MCP trend) अधिक streamlined आणि मौल्यवान टूल इकोसिस्टमला (Tool ecosystem) जन्म देऊ शकतो.
MCP टीमचा वापरकर्त्याच्या feedback कडे असलेला open दृष्टिकोन उत्साहवर्धक आहे आणि उद्योगाला MCP सेवांच्या गुणवत्तेचे मूल्यांकन आणि आश्वासन देण्यासाठी चांगल्या साधनांची आवश्यकता आहे, ज्यामुळे इकोसिस्टम अधिक usable होईल.
MCP चांगले आहे, रामबाण उपाय नाही
वर नमूद केलेल्या समस्या MCP च्या मर्यादा आणि त्रुटींमुळे उद्भवतात, हे वास्तववादीपणे काय साध्य करू शकते हे निदर्शनास आणून देतात. तथापि, इतर टीका अवास्तव अपेक्षांमुळे येतात.
एका अलीकडील टीकेत MCP ला एक सदोष protocol म्हटले आहे कारण ते LLM आणि MCP मधील interaction pattern (Interaction pattern) ठरवत नाही.
काहींना MCP स्वयंचलितपणे AI प्रणाली निर्णय क्षमता सुधारेल किंवा कार्य-नियोजन कार्यक्षमता वाढवेल अशी अपेक्षा आहे. ही अपेक्षा साधने आणि कारागीर यांच्यात गोंधळ निर्माण करते.
ही समस्या cognitive विसंगतीमुळे (Cognitive mismatch) उद्भवते – intelligent प्रणालीची कार्ये करण्यासाठी communication protocol कडून अपेक्षा करणे. हे USB फोटो edit करत नाही किंवा 5G मानके कोड लिहित नाहीत म्हणून दोष देण्यासारखे आहे. MCP हे प्रामुख्याने एक प्रमाणित ‘टूल सॉकेट’ (Tool socket) आहे, जे कोणते उपकरण वापरायचे किंवा कसे वापरायचे हे न सांगता फक्त plug सुसंगतता सुनिश्चित करते.
एजंट-टूल invocation ची effectiveness टूल निवड कौशल्ये, कार्य नियोजन कौशल्ये आणि संदर्भ आकलन (Context comprehension) यासारख्या घटकांवर अवलंबून असते, यापैकी कोणतेही MCP च्या कक्षेत येत नाही. MCP केवळ एक प्रमाणित टूल इंटरफेसची हमी देते, ती साधने कशी निवडली जातील आणि एकत्रित केली जातील याची नाही.
आपण अनेकदा तंत्रज्ञानात silver bullets शोधतो, सार्वत्रिक उपाय. सॉफ्टवेअर engineering च्या ‘silver bullet नाही’ या सिद्धांताप्रमाणे, AI टूल वापरासाठी कोणताही जादूचा उपाय नाही. एका मजबूत AI प्रणालीला डिझाइन केलेले घटक आवश्यक आहेत: LLM समजून घेण्यासाठी आणि निर्माण करण्यासाठी, एजंट फ्रेमवर्क (Agent framework) नियोजन आणि अंमलबजावणीसाठी आणि unified टूल इंटरफेसवर लक्ष केंद्रित केलेले MCP.
MCP चांगले protocol डिझाइन (Protocol design) दर्शवते – एका समस्येवर लक्ष केंद्रित करणे आणि ती चांगली सोडवणे, त्याऐवजी सर्व समस्या सोडवणे. त्याचे संयम क्लायंट-साइड टूल integration मध्ये प्रगती करण्यास मदत करते.
Alibaba चे Qwen, Baidu चे ‘Xinxiang’ आणि ByteDance चे Kouzi Space यांसारख्या संस्था MCP प्रोटोकॉलचा स्वीकार करतात आणि अधिक कार्यक्षम internal MCP इकोसिस्टम स्थापित करण्याचा प्रयत्न करत आहेत.
तथापि, deployment मध्ये काही प्रमुख फरक आहेत: Baidu आणि ByteDance अधिक आक्रमक आहेत. Baidu MCP प्रोटोकॉलचा लाभ घेऊन अनेक AI मॉडेल आणि बाह्य साधने ‘Xinxiang’ (Kokone) द्वारे integrate करण्याचा C-end दृष्टिकोन वापरण्याचा प्रयत्न करते, जे प्रामुख्याने मोबाइल उपकरणांसाठी आहे, वापरकर्त्याच्या दैनंदिन जीवनात integrate करण्यासाठी आणि स्वीकृतीला प्रोत्साहित करण्यासाठी.
ByteDance च्या Kouzi Space मध्ये 60+ MCP extension प्लगइन आहेत. वेबपेजद्वारे ॲक्सेस केले जाते, तसेच AI-native IDE, Trae लाँच केले आहे, जे MCP ला समर्थन देते, प्रामुख्याने उत्पादकता परिस्थितींना target करते.
Alibaba ने MCP प्रोटोकॉल Alipay सारख्या उत्पादनांमध्ये integrate केला आहे, ज्यामुळे one-click AI टूल invocation सक्षम होते आणि Qwen3 मॉडेल open-source केले आहे, जे MCP प्रोटोकॉलला समर्थन देते, त्याच्या एजंट क्षमता वाढवते.
Tencent Cloud विकासकांनी एक AI विकास सूट (AI development suite) release केली आहे, जी MCP प्लगइन होस्टिंग सेवांना समर्थन देते. Tencent Cloud चे मोठे मॉडेल ज्ञान इंजिन वापरकर्त्यांना MCP प्लगइनला कॉल करण्यास सक्षम करते. Tencent Cloud च्या CodeBuddy द्वारे लाँच केलेले Craft सॉफ्टवेअर विकास intelligent एजंट MCP open इकोसिस्टमशी सुसंगत आहे. याव्यतिरिक्त, Tencent Maps आणि Tencent Cloud Storage ने त्यांचे स्वतःचे MCP SERVER release केले आहे.
AI टूलचा वापर थेट, सिंगल-टूल ऑपरेशनमधून व्यावसायिक एजंट सहकार्यामध्ये विकसित होऊ शकतो, जसे प्रोग्रामिंग शैली असेंब्ली भाषेमधून ऑब्जेक्ट ओरिएंटेशनमध्ये (Object orientation) विकसित झाली.
या प्रतिमानामध्ये, MCP केवळ अंतर्निहित पायाभूत सुविधांचा भाग बनू शकते, वापरकर्ता- किंवा विकासक-মুখী इंटरफेसऐवजी (Developer-facing interface). अधिक संपूर्ण योजनेसाठी ॲब्स्ट्रॅक्शन लेव्हल (Abstraction levels) वाढवून कार्य नियोजन आणि टूल निवड कार्यक्षमता वाढवण्यासाठी Agent to Agents (A2A) सारख्या आर्किटेक्चरची आवश्यकता असू शकते.
MCP ला त्याच्या ‘प्रोटोकॉल’ भूमिकेकडे परत आणून, आपण उद्योग मानकीकरणाला चालना देण्याची त्याची खरी शक्ती ओळखू शकतो – तंत्रज्ञान उत्क्रांतीतील हा सर्वात मौल्यवान ‘de-mystification’ क्षण असू शकतो.