AI एजंट्सच्या टूल इंटरॅक्शनमध्ये मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) द्वारे क्रांती
AI एजंट्सचे क्षेत्र झपाट्याने विकसित होत आहे, त्यामुळे या एजंट्सना बाह्य टूल्स आणि डेटासोबत संवाद साधण्यासाठी अधिक अत्याधुनिक पद्धतींची मागणी वाढत आहे. पूर्वी, लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM) ला बाह्य टूल्समध्ये समाकलित करणे एक गुंतागुंतीचे आणि विस्कळीत प्रक्रिया होती. आता, मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) एक परिवर्तनकारी उपाय म्हणून उदयास येत आहे. MCP विविध मॉडेल्समध्ये AI एजंट टूल कॉलिंगसाठी एक प्रमाणित, सरलीकृत आणि भविष्यकालीन दृष्टीकोन प्रदान करते, ज्यामुळे स्केलेबल, सुरक्षित आणि इंटरऑपरेबल वर्कफ्लोचा मार्ग मोकळा होतो.
पारंपरिक AI-टूल इंटिग्रेशनची आव्हाने
MCP च्या आगमनापूर्वी, LLM बाह्य टूल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी तदर्थ, मॉडेल-विशिष्ट इंटिग्रेशन्सवर अवलंबून होते. ReAct, Toolformer, LangChain आणि LlamaIndex, आणि Auto-GPT यांसारखे दृष्टिकोन अभिनव असले तरी, ते विस्कळीत आणि देखरेख करण्यास कठीण असलेल्या कोडबेसकडे नेले. प्रत्येक नवीन डेटा स्त्रोत किंवा API ला त्याच्या स्वतःच्या रॅपरची आवश्यकता होती आणि एजंटला ते वापरण्यासाठी विशेष प्रशिक्षण द्यावे लागत होते. या दृष्टिकोनमुळे आयसोलेटेड, नॉन-स्टँडर्ड वर्कफ्लो तयार झाले, ज्यामुळे एका एकीकृत उपायाची गरज अधोरेखित झाली.
- तदर्थ इंटिग्रेशन्स: LLM पारंपरिकरित्या बाह्य टूल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी कस्टम, मॉडेल-विशिष्ट इंटिग्रेशन्स वापरत होते.
- विस्कळीत कोडेबेस: प्रत्येक नवीन डेटा स्त्रोत किंवा API ला त्याच्या स्वतःच्या रॅपरची आवश्यकता होती, परिणामी कोडेबेस गुंतागुंतीचा आणि देखरेख करण्यास कठीण झाला.
- नॉन-स्टँडर्ड वर्कफ्लो: आयसोलेटेड वर्कफ्लोमुळे विविध मॉडेल्स आणि टूल्समध्ये अखंड एकत्रीकरण साध्य करणे कठीण झाले.
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) चा परिचय
मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) AI एजंट्स बाह्य टूल्स आणि डेटा स्त्रोत कसे शोधतात आणि कार्यान्वित करतात याचे मानकीकरण करते. MCP एक ओपन प्रोटोकॉल आहे जे LLM होस्ट आणि सर्व्हर दरम्यान एक सामान्य JSON-RPC-आधारित API स्तर परिभाषित करते. “AI ऍप्लिकेशन्ससाठी USB-C पोर्ट” म्हणून कार्य करणारे MCP, एक युनिव्हर्सल इंटरफेस प्रदान करते जे कोणताही मॉडेल टूल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी वापरू शकतो. हे संस्थेच्या डेटा स्त्रोतांमध्ये आणि AI-शक्तीवर चालणाऱ्या टूल्समध्ये सुरक्षित, दोन-मार्गी कनेक्शन सक्षम करते, ज्यामुळे भूतकाळातील तुकड्या-तुकड्या जोडण्या बदलल्या जातात.
MCP चे मुख्य फायदे
- मॉडेलला टूल्सपासून वेगळे करणे: एजंट्सना मॉडेल-विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स किंवा हार्ड-कोडेड फंक्शन कॉल्सची आवश्यकता नसताना MCP सर्व्हरशी कनेक्ट करता येते.
- प्रमाणित इंटरफेस: MCP टूल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी मॉडेल्ससाठी एक सामान्य इंटरफेस प्रदान करते, ज्यामुळे एकत्रीकरण प्रक्रिया सुलभ होते.
- सुरक्षित कनेक्शन्स: डेटा स्त्रोतांमध्ये आणि AI-शक्तीवर चालणाऱ्या टूल्समध्ये सुरक्षित, दोन-मार्गी कनेक्शन सक्षम करते.
- युनिव्हर्सल एक्सेसिबिलिटी: कोणताही मॉडेल टूल्समध्ये प्रवेश करण्यासाठी MCP वापरू शकतो, ज्यामुळे ते एक बहुमुखी उपाय बनते.
मॉडेल-विशिष्ट प्रॉम्प्ट्स लिहिण्याऐवजी किंवा फंक्शन कॉल्स हार्ड-कोड करण्याऐवजी, एजंट फक्त एक किंवा अधिक MCP सर्व्हरशी कनेक्ट होतो, ज्यापैकी प्रत्येक डेटा किंवा क्षमता प्रमाणित पद्धतीने उघड करतो. एजंट (किंवा होस्ट) सर्व्हरवरून उपलब्ध टूल्सची यादी पुनर्प्राप्त करतो, ज्यात त्यांची नावे, वर्णन आणि इनपुट/आउटपुट स्कीमा यांचा समावेश आहे. त्यानंतर मॉडेल नावाने कोणतेही टूल कार्यान्वित करू शकते. हे मानकीकरण आणि पुनर्वापर मागील दृष्टिकोनंपेक्षा महत्त्वाचे फायदे आहेत.
MCP द्वारे परिभाषित केलेल्या मुख्य भूमिका
MCP चे ओपन स्पेसिफिकेशन तीन मुख्य भूमिका परिभाषित करते: होस्ट, क्लायंट आणि सर्व्हर.
- होस्ट: LLM ऍप्लिकेशन किंवा यूजर इंटरफेस (उदा. चॅट UI, IDE किंवा एजंट ऑर्केस्ट्रेशन इंजिन) ज्याच्याशी यूजर संवाद साधतो. होस्ट LLM एम्बेड करतो आणि MCP क्लायंट म्हणून कार्य करतो.
- क्लायंट: होस्टमधील सॉफ्टवेअर मॉड्यूल जे MCP प्रोटोकॉल लागू करते (सामान्यतः SDKs द्वारे). क्लायंट मेसेजिंग, ऑथेंटिकेशन आणि मार्शलिंग मॉडेल प्रॉम्प्ट्स आणि रिस्पॉन्स हाताळतो.
- सर्व्हर: एक सेवा (लोकल किंवा रिमोट) जी संदर्भ आणि टूल्स प्रदान करते. प्रत्येक MCP सर्व्हर डेटाबेस, API, कोडेबेस किंवा इतर सिस्टम रॅप करू शकतो आणि क्लायंटला त्याच्या क्षमतांची जाहिरात करतो.
MCP IDEs मध्ये वापरल्या जाणाऱ्या लँग्वेज सर्व्हर प्रोटोकॉल (LSP) द्वारे स्पष्टपणे प्रेरित होते: जसे LSP एडिटर लँग्वेज फीचर्स कसे क्वेरी करतात याचे मानकीकरण करते, त्याचप्रमाणे MCP LLM कॉन्टेक्स्ट्युअल टूल्स कसे क्वेरी करतात याचे मानकीकरण करते. सामान्य JSON-RPC 2.0 मेसेज फॉरमॅट वापरून, MCP चे पालन करणारा कोणताही क्लायंट आणि सर्व्हर प्रोग्रामिंग भाषा किंवा LLM वापरला गेला असला तरीही, एकमेकांशी संवाद साधू शकतात.
तांत्रिक डिझाइन आणि आर्किटेक्चर
MCP तीन प्रकारचे मेसेज (रिक्वेस्ट, रिस्पॉन्स आणि नोटिफिकेशन) देण्यासाठी JSON-RPC 2.0 वर अवलंबून असते, ज्यामुळे एजंट्स सिंक्रोनस टूल कॉल्स करू शकतात आणि असिंक्रोनस अपडेट्स प्राप्त करू शकतात. लोकल डिप्लॉयमेंटमध्ये, क्लायंट अनेकदा सबप्रोसेस सुरू करतो आणि stdin/stdout (stdio ट्रान्सपोर्ट) वर संवाद साधतो. याउलट, रिमोट सर्व्हर सामान्यतः रिअल-टाइममध्ये मेसेज स्ट्रीम करण्यासाठी सर्व्हर-सेंट इव्हेंट्स (SSE) सह HTTP वापरतात. हा लवचिक मेसेजिंग स्तर हे सुनिश्चित करतो की टूल्स कार्यान्वित केले जाऊ शकतात आणि होस्ट ऍप्लिकेशनच्या मुख्य वर्कफ्लोला ब्लॉक न करता निकाल दिले जाऊ शकतात.
प्रत्येक सर्व्हर तीन प्रमाणित एंटिटीज उघड करतो: रिसोर्सेस, टूल्स आणि प्रॉम्प्ट्स.
- रिसोर्सेस: टेक्स्ट फाइल्स, डेटाबेस टेबल्स किंवा कॅश केलेले डॉक्युमेंट्स यांसारखे संदर्भ असलेले भाग, जे क्लायंट ID द्वारे पुनर्प्राप्त करू शकतात.
- टूल्स: नावाचे फंक्शन्स ज्यात इनपुट आणि आउटपुट स्कीमा चांगल्या प्रकारे परिभाषित केलेले आहेत, मग ते सर्च API असो, कॅल्क्युलेटर असो किंवा कस्टम डेटा-प्रोसेसिंग रूटीन असो.
- प्रॉम्प्ट्स: वैकल्पिक, उच्च-स्तरीय टेम्प्लेट्स किंवा वर्कफ्लो जे मॉडेलला मल्टी-स्टेप इंटरॅक्शनमध्ये मार्गदर्शन करतात.
प्रत्येक एंटिटीसाठी JSON स्कीमा प्रदान करून, MCP कोणत्याही सक्षम लार्ज लँग्वेज मॉडेल (LLM) ला बेस्पोक पार्सिंग किंवा हार्ड-कोडेड इंटिग्रेशनची आवश्यकता नसताना या क्षमतांचा अर्थ लावण्यासाठी आणि कार्यान्वित करण्यास सक्षम करते.
मॉड्यूलर डिझाइन
MCP आर्किटेक्चर तीन भूमिकांमध्ये चिंता स्पष्टपणे वेगळे करते. होस्ट LLM एम्बेड करतो आणि संभाषण प्रवाहाचे आयोजन करतो, यूजर क्वेरी मॉडेलमध्ये पास करतो आणि त्याचे आउटपुट हाताळतो. क्लायंट MCP प्रोटोकॉल स्वतःच लागू करतो, सर्व मेसेज मार्शलिंग, ऑथेंटिकेशन आणि ट्रान्सपोर्ट तपशील व्यवस्थापित करतो. सर्व्हर उपलब्ध रिसोर्सेस आणि टूल्सची जाहिरात करतो, इनकमिंग रिक्वेस्ट्स (उदाहरणार्थ, टूल्सची यादी करणे किंवा क्वेरी करणे) कार्यान्वित करतो आणि संरचित निकाल देतो. हे मॉड्यूलर डिझाइन, ज्यात होस्टमध्ये AI आणि UI, क्लायंटमध्ये प्रोटोकॉल लॉजिक आणि सर्व्हरमध्ये एक्झिक्यूशन समाविष्ट आहे, हे सुनिश्चित करते की सिस्टम देखरेख करण्यायोग्य, एक्स्टेंसिबल आणि विकसित करणे सोपे राहतील.
इंटरॅक्शन मॉडेल आणि एजंट वर्कफ्लो
एजंटमध्ये MCP वापरणे शोध आणि अंमलबजावणीच्या सोप्या पॅटर्नचे अनुसरण करते. जेव्हा एजंट MCP सर्व्हरशी कनेक्ट होतो, तेव्हा तो प्रथम उपलब्ध टूल्स आणि रिसोर्सेसची यादी पुनर्प्राप्त करण्यासाठी list_tools() मेथड कॉल करतो. क्लायंट नंतर हे वर्णन LLM च्या संदर्भात समाकलित करतो (उदा. त्यांना प्रॉम्प्टमध्ये फॉरमॅट करून). मॉडेलला आता हे माहित आहे की ही टूल्स अस्तित्वात आहेत आणि ते कोणते पॅरामीटर्स घेतात.
सरलीकृत वर्कफ्लो
- शोध: एजंट MCP सर्व्हरशी कनेक्ट होतो आणि
list_tools()मेथड वापरून उपलब्ध टूल्स आणि रिसोर्सेसची यादी पुनर्प्राप्त करतो. - एकत्रीकरण: क्लायंट हे वर्णन LLM च्या संदर्भात समाकलित करतो.
- अंमलबजावणी: जेव्हा एजंट एखादे टूल वापरण्याचा निर्णय घेतो, तेव्हा LLM एक संरचित कॉल उत्सर्जित करतो (उदा.
call: tool_name, args: {...}सह JSON ऑब्जेक्ट). - कार्यान्वयन: होस्ट याला टूल कार्यान्वयन म्हणून ओळखतो आणि क्लायंट सर्व्हरला संबंधित
call_tool()रिक्वेस्ट जारी करतो. - प्रतिसाद: सर्व्हर टूल कार्यान्वित करतो आणि निकाल परत पाठवतो. क्लायंट नंतर हा निकाल मॉडेलच्या पुढील प्रॉम्प्टमध्ये फीड करतो, ज्यामुळे ते अतिरिक्त संदर्भासारखे दिसते.
जेव्हा एजंट एखादे टूल वापरण्याचा निर्णय घेतो (अनेकदा यूजरच्या क्वेरीमुळे), तेव्हा LLM एक संरचित कॉल उत्सर्जित करतो (उदा. "call": "tool_name", "args": {…}). होस्ट याला टूल कार्यान्वयन म्हणून ओळखतो आणि क्लायंट सर्व्हरला संबंधित call_tool() रिक्वेस्ट जारी करतो. सर्व्हर टूल कार्यान्वित करतो आणि निकाल परत पाठवतो. क्लायंट नंतर हा निकाल मॉडेलच्या पुढील प्रॉम्प्टमध्ये फीड करतो, ज्यामुळे ते अतिरिक्त संदर्भासारखे दिसते. हा प्रोटोकॉल शोध→प्रॉम्प्ट→टूल→प्रतिसाद या लूपला पारदर्शकपणे हाताळतो.
अंमलबजावणी आणि इकोसिस्टम
MCP अंमलबजावणी-अज्ञेयवादी आहे. अधिकृत तपशील GitHub वर ठेवला जातो आणि TypeScript, Python, Java, Kotlin आणि C# সহ अनेक भाषा SDKs उपलब्ध आहेत. डेव्हलपर्स त्यांच्या पसंतीच्या स्टॅकमध्ये MCP क्लायंट किंवा सर्व्हर लिहू शकतात. उदाहरणार्थ, OpenAI एजंट्स SDK मध्ये असे क्लासेस समाविष्ट आहेत जे Python मधून मानक MCP सर्व्हरशी सुलभ कनेक्शन सक्षम करतात. InfraCloud चे ट्युटोरियल Node.js-आधारित फाइल-सिस्टम MCP सर्व्हर सेट करणे दर्शवते जे LLM ला लोकल फाइल्स ब्राउझ करण्याची परवानगी देते.
वाढती इकोसिस्टम
- भाषा SDKs: TypeScript, Python, Java, Kotlin आणि C# मध्ये उपलब्ध.
- ओपन सोर्स सर्व्हर्स: Anthropic ने Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB आणि Puppeteer सह वेब ब्राउझिंग यांसारख्या अनेक लोकप्रिय सेवांसाठी कनेक्टर्स जारी केले आहेत.
- इंटिग्रेटेड प्लॅटफॉर्म: Claude Desktop, Google चे एजंट डेव्हलपमेंट किट आणि Cloudflare चे एजंट्स SDK ने MCP सपोर्ट समाकलित केला आहे.
- ऑटो-एजंट्स: Auto-GPT MCP मध्ये प्लग इन करू शकते, ज्यामुळे डायनॅमिक टूल शोध आणि उपयोग सक्षम होतो.
एक टीम Jira किंवा Salesforce साठी सर्व्हर तयार करते, तेव्हा कोणताही अनुरूप एजंट पुनर्निर्माण न करता ते वापरू शकतो. क्लायंट/होस्ट बाजूला, अनेक एजंट प्लॅटफॉर्मने MCP सपोर्ट समाकलित केला आहे. Claude Desktop MCP सर्व्हरला अटॅच करू शकते. Google चे एजंट डेव्हलपमेंट किट MCP सर्व्हरला Gemini मॉडेल्ससाठी टूल प्रोवाइडर म्हणून मानते. Cloudflare च्या एजंट्स SDK ने McpAgent क्लास जोडला आहे जेणेकरून कोणताही FogLAMP अंगभूत ऑथ सपोर्टसह MCP क्लायंट बनू शकेल. Auto-GPT सारखे ऑटो-एजंट्स देखील MCP मध्ये प्लग इन करू शकतात: प्रत्येक API साठी विशिष्ट फंक्शन कोडिंग करण्याऐवजी, एजंट टूल्स कॉल करण्यासाठी MCP क्लायंट लायब्ररी वापरतो. युनिव्हर्सल कनेक्टर्सकडे असलेला हा कल अधिक मॉड्यूलर स्वायत्त एजंट आर्किटेक्चरचे आश्वासन देतो.
व्यवहारात, हे इकोसिस्टम कोणत्याही AI सहाय्यकाला एकाच वेळी अनेक डेटा स्त्रोतांशी कनेक्ट करण्यास सक्षम करते. एखादा एजंट एका सत्रात कॉर्पोरेट डॉक्ससाठी MCP सर्व्हर वापरतो, दुसरा CRM क्वेरीसाठी आणि तिसरा ऑन-डिव्हाइस फाइल शोधासाठी वापरतो याची कल्पना करू शकतो. MCP नावांच्या टक्करांना देखील व्यवस्थित हाताळते: जर दोन सर्व्हरमध्ये ‘analyze’ नावाचे टूल असेल, तर क्लायंट त्यांना नेमस्पेस करू शकतात (उदा. ‘ImageServer.analyze’ वि. ‘CodeServer.analyze’) जेणेकरून संघर्ष न होता दोन्ही उपलब्ध राहतील.
पूर्वीच्या प्रतिमानांपेक्षा फायदे
MCP पूर्वीच्या पद्धतींमध्ये नसलेले अनेक महत्त्वाचे फायदे आणते:
- प्रमाणित एकत्रीकरण: MCP सर्व टूल्ससाठी एकच प्रोटोकॉल प्रदान करते.
- डायनॅमिक टूल शोध: एजंट रनटाइममध्ये टूल्स शोधू शकतात.
- इंटरऑपरेबिलिटी आणि पुनर्वापर: समान टूल सर्व्हर अनेक LLM क्लायंट्सना सर्व्ह करू शकतो.
- स्केलेबिलिटी आणि देखभाल: MCP डुप्लिकेट केलेले कार्य मोठ्या प्रमाणात कमी करते.
- कंपोझेबल इकोसिस्टम: MCP स्वतंत्रपणे विकसित केलेल्या सर्व्हरचे मार्केटप्लेस सक्षम करते.
- सुरक्षा आणि नियंत्रण: प्रोटोकॉल स्पष्ट ऑथरायझेशन प्रवाहांचे समर्थन करतो.
मुख्य फायद्यांचा सारांश
- एकीकृत प्रोटोकॉल: MCP सर्व टूल्ससाठी एकच, प्रमाणित प्रोटोकॉल ऑफर करते, विकास सुलभ करते आणि कस्टम पार्सिंग लॉजिकची आवश्यकता दूर करते.
- रनटाइम शोध: एजंट्स नवीन टूल्स जोडल्यावर रीस्टार्ट किंवा रीप्रोग्रामिंगची आवश्यकता न ठेवता डायनॅमिकपणे उपलब्ध क्षमता शोधू शकतात.
- मॉडेल एग्नोस्टिक: MCP समान टूल सर्व्हरला अनेक LLM क्लायंट्सना सर्व्ह करण्याची परवानगी देते, ज्यामुळे विक्रेता लॉक-इन टाळता येतो आणि डुप्लिकेट अभियांत्रिकी प्रयत्न कमी होतात.
- कमी डुप्लिकेशन: डेव्हलपर्स फाइल सर्चसारख्या कामांसाठी एकच MCP सर्व्हर लिहू शकतात, ज्यामुळे सर्व मॉडेल्समधील सर्व एजंट्सना फायदा होतो.
- ओपन इकोसिस्टम: MCP वेब APIs प्रमाणे कनेक्टर्सच्या ओपन मार्केटप्लेसला प्रोत्साहन देते.
- ऑथरायझेशन प्रवाह: MCP स्पष्ट ऑथरायझेशन प्रवाहांचे समर्थन करते, ज्यामुळे फ्री-फॉर्म प्रॉम्प्टिंगच्या तुलनेत ऑडिट क्षमता आणि सुरक्षा वाढते.
उद्योगावरील प्रभाव आणि वास्तविक जगातील ऍप्लिकेशन्स
MCP चा अवलंब झपाट्याने वाढत आहे. प्रमुख विक्रेते आणि फ्रेमवर्कने MCP मध्ये किंवा संबंधित एजंट मानकांमध्ये सार्वजनिकपणे गुंतवणूक केली आहे. CRM, नॉलेज बेस आणि ऍनालिटिक्स प्लॅटफॉर्मसारख्या अंतर्गत सिस्टीम AI सहाय्यकांमध्ये समाकलित करण्यासाठी संस्था MCP एक्सप्लोर करत आहेत.
ठोस उपयोग प्रकरणे
- डेव्हलपर टूल्स: कोड एडिटर आणि सर्च प्लॅटफॉर्म सहाय्यकांना कोड रिपॉजिटरीज, डॉक्युमेंटेशन आणि कमिट हिस्ट्री क्वेरी करण्यास सक्षम करण्यासाठी MCP चा वापर करतात.
- एंटरप्राइझ नॉलेज आणि चॅटबॉट्स: हेल्पडेस्क बॉट्स MCP सर्व्हरद्वारे Zendesk किंवा SAP डेटा ऍक्सेस करू शकतात, ओपन तिकिटांबद्दल प्रश्नांची उत्तरे देऊ शकतात किंवा रिअल-टाइम एंटरप्राइझ डेटावर आधारित अहवाल तयार करू शकतात.
- वर्धित रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन: RAG एजंट्स डेटाबेस क्वेरी किंवा ग्राफ सर्चसाठी विशेष MCP टूल्ससह एम्बेडिंग-आधारित रिट्रीव्हल एकत्र करू शकतात.
- प्रोएक्टिव्ह सहाय्यक: इव्हेंट-ड्रिव्हन एजंट्स ईमेल किंवा टास्क स्ट्रीम्सचे निरीक्षण करतात आणि MCP द्वारे कॅलेंडर आणि नोट-टेकिंग टूल्स कॉल करून स्वायत्तपणे मीटिंग शेड्यूल करतात किंवा ऍक्शन आयटमचा सारांश देतात.
प्रत्येक परिस्थितीत, MCP एजंट्सना एकत्रीकरण कोड पुन्हा न लिहिता विविध सिस्टीममध्ये स्केल करण्यास सक्षम करते, ज्यामुळे देखरेख करण्यायोग्य, सुरक्षित आणि इंटरऑपरेबल AI सोल्यूशन्स मिळतात.
पूर्वीच्या प्रतिमानांशी तुलना
MCP पूर्वीच्या दृष्टिकोनांना एकत्रित करते आणि विस्तारित करते, डायनॅमिक शोध, प्रमाणित स्कीमा आणि क्रॉस-मॉडेल इंटरऑपरेबिलिटी एकाच प्रोटोकॉलमध्ये ऑफर करते.
- ReAct विरुद्ध: MCP मॉडेलला JSON स्कीमा वापरून औपचारिक इंटरफेस प्रदान करते, ज्यामुळे क्लायंट्सना अंमलबजावणी अखंडपणे व्यवस्थापित करता येते.
- Toolformer विरुद्ध: MCP टूल इंटरफेस पूर्णपणे मॉडेलमधून बाहेर काढते, ज्यामुळे रीट्रनिंगशिवाय कोणत्याही नोंदणीकृत टूलसाठी झिरो-शॉट सपोर्ट सक्षम होतो.
- फ्रेमवर्क लायब्ररीज विरुद्ध: MCP एकत्रीकरण लॉजिकला पुनर्वापर करण्यायोग्य प्रोटोकॉलमध्ये बदलते, ज्यामुळे एजंट्स अधिक लवचिक बनतात आणि कोड डुप्लिकेशन कमी होते.
- स्वायत्त एजंट्स विरुद्ध: MCP क्लायंट्स वापरून, अशा एजंट्सना नवीन सेवांसाठी बेस्पोक कोडची आवश्यकता नसते, त्याऐवजी डायनॅमिक शोध आणि JSON-RPC कॉल्सवर अवलंबून राहावे लागते.
- फंक्शन-कॉलिंग APIs विरुद्ध: MCP स्ट्रीमिंग, शोध आणि मल्टीप्लेक्स केलेल्या सेवांसाठी सपोर्टसह, कोणत्याही क्लायंट आणि सर्व्हरमध्ये फंक्शन कॉलिंगचे सामान्यीकरण करते.
मर्यादा आणि आव्हाने
त्याच्या आश्वासनानंतरही, MCP अजूनही परिपक्व होत आहे:
- ऑथेंटिकेशन आणि ऑथरायझेशन: सध्याच्या सोल्यूशन्सना OAuth किंवा API की बाह्यरित्या लेयरिंग करणे आवश्यक आहे, ज्यामुळे एकीकृत ऑथ मानकांशिवाय डिप्लॉयमेंट गुंतागुंतीचे होऊ शकते.
- मल्टी-स्टेप वर्कफ्लो: दीर्घकाळ चालणाऱ्या, स्टेटफुल वर्कफ्लोचे आयोजन करण्यासाठी अनेकदा बाह्य शेड्युलर किंवा प्रॉम्प्ट चेनिंगवर अवलंबून राहावे लागते, कारण प्रोटोकॉलमध्ये अंगभूत सेशन संकल्पना नाही.
- स्केलवर शोध: मोठ्या वातावरणात अनेक MCP सर्व्हर एंडपॉइंट्स व्यवस्थापित करणे burdensome असू शकते.
- इकोसिस्टम परिपक्वता: MCP नवीन आहे, त्यामुळे प्रत्येक टूल किंवा डेटा स्त्रोतासाठी विद्यमान कनेक्टर नाही.
- विकासाचा ओव्हरहेड: सिंगल, साध्या टूल कॉल्ससाठी, MCP सेटअप त्वरित, डायरेक्ट API कॉलच्या तुलनेत जड वाटू शकते.