तंत्रज्ञान जगतात MCP ची जोरदार चर्चा आहे. मोठ्या भाषेतील मॉडेल (LLM) क्षेत्रातील प्रमुख खेळाडू यात सामील होत आहेत, आणि शेअर बाजारात, MCP संबंधित स्टॉकची मागणी वाढली आहे. पण या प्रसिद्धीमागे काय आहे? MCP खरोखरच एक जागतिक मानक बनू शकते का? LLM कंपन्यांना ते स्वीकारण्यासाठी कोणती व्यावसायिक प्रेरणा आहे? आणि सर्वात महत्त्वाचे म्हणजे, MCP चा उदय AI एजंटद्वारे समर्थित उत्पादकतेच्या एका नवीन युगाची नांदी आहे का?
MCP: AI ऍप्लिकेशन्ससाठी USB-C
AI मॉडेल्सला बाह्य साधनांशी जोडणे हे नेहमीच एक आव्हान राहिले आहे, ज्यात उच्च अनुकूलन खर्च आणि अस्थिर प्रणाली असते. पूर्वी, डेव्हलपर्सना प्रत्येक नवीन साधन किंवा डेटा स्त्रोतासाठी विशिष्ट इंटरफेस तयार करावे लागत होते, ज्यामुळे संसाधनांचा अपव्यय आणि नाजूक सिस्टम आर्किटेक्चर तयार होत होते.
MCP या समस्यांवर मात करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे, जे संवाद नियमांचे मानकीकरण करते. MCP मुळे, AI मॉडेल्स आणि साधनांना फक्त प्रोटोकॉलच्या मानकांचे पालन करून प्लग-अँड-प्ले सुसंगतता प्राप्त होते. हे एकत्रीकरणाची गुंतागुंत कमी करते, ज्यामुळे AI मॉडेल्स डेटाबेस, क्लाउड सर्व्हिसेस आणि स्थानिक ऍप्लिकेशन्समध्ये थेट प्रवेश करू शकतात, प्रत्येक साधनासाठी स्वतंत्र रूपांतरण स्तरांची आवश्यकता नसते.
MCP ची परिसंस्था एकत्रित करण्याची क्षमता आधीच स्पष्ट आहे. उदाहरणार्थ, Anthropic चे Claude डेस्कटॉप ऍप्लिकेशन, जेव्हा MCP सर्व्हरद्वारे स्थानिक फाइल सिस्टमशी कनेक्ट होते, तेव्हा AI सहाय्यकाला थेट कागदपत्रांमधील सामग्री वाचण्याची आणि संदर्भानुसार प्रतिसाद तयार करण्याची परवानगी मिळते. त्याच वेळी, Cursor डेव्हलपमेंट टूल, अनेक MCP सर्व्हर (जसे की Slack आणि Postgres) स्थापित करून IDE मध्ये अखंड मल्टीटास्किंग सक्षम करते.
जस्टिनने जसे envisioned केले होते, MCP हे AI ऍप्लिकेशन्ससाठी USB-C बनत आहे, जे संपूर्ण परिसंस्थेला जोडणारे एक सार्वत्रिक इंटरफेस आहे.
MCP च्या प्रकाशनापासून ते सध्याच्या लोकप्रियतेपर्यंतचा प्रवास खूपच मनोरंजक आहे.
जेव्हा MCP नोव्हेंबर 2024 मध्ये रिलीज झाले, तेव्हा ते डेव्हलपर्स आणि व्यवसायांमध्ये झपाट्याने लोकप्रिय झाले. तथापि, ते लगेचच प्रसिद्ध झाले नाही. त्यावेळी, बुद्धिमान एजंट्सचे महत्त्व स्पष्ट झाले नव्हते. जरी एजंट्सची ‘MxN’ एकत्रीकरण गुंतागुंत सोडवली गेली, तरी AI उत्पादकता वाढेल की नाही हे कोणालाच माहीत नव्हते.
ही अनिश्चितता वेगाने विकसित होणाऱ्या LLM तंत्रज्ञानाला प्रत्यक्ष उपयोगात आणण्याच्या अडचणीमुळे आली होती. इंटरनेटवर बुद्धिमान एजंट्सबद्दल परस्परविरोधी मतांनी भरलेले होते, ज्यामुळे AI च्या वास्तविक प्रभाव पाडण्याच्या क्षमतेवर कमी आत्मविश्वास होता. काही आशादायक ऍप्लिकेशन्स उदयास येत असताना, AI खरोखरच उत्पादकता वाढवत आहे की फक्त वरवरची मदत करत आहे हे सांगणे कठीण होते. हे शोधण्यासाठी वेळ लागणार होता.
Manus च्या फ्रेमवर्कच्या रिलीझमुळे आणि OpenAI ने MCP साठी केलेल्या समर्थनाच्या घोषणेमुळे गोष्टी बदलल्या.
Manus ने अनेक एजंट्सच्या सहकार्याच्या क्षमतेचे प्रदर्शन केले, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना AI उत्पादकतेकडून काय अपेक्षित आहे याची कल्पना आली. जेव्हा MCP ने चॅट इंटरफेसद्वारे ‘संवादाद्वारे कार्य’ (dialogue-as-operation) अनुभव सक्षम केला, तेव्हा वापरकर्त्यांना फक्त कमांड टाकून फाइल व्यवस्थापन आणि डेटा पुनर्प्राप्तीसारख्या सिस्टम-स्तरीय क्रिया ट्रिगर करण्याची परवानगी मिळाली, ज्यामुळे दृष्टिकोन बदलू लागला: AI खरोखरच कामात मदत करू शकते.
या ground breaking यूजर एक्सपीरियन्सने MCP ची लोकप्रियता वाढवली. Manus चे प्रकाशन MCP च्या यशातील एक महत्त्वाचा घटक होता.
OpenAI च्या समर्थनामुळे MCP ला ‘सार्वत्रिक इंटरफेस’ चा दर्जा प्राप्त झाला.
27 मार्च, 2025 रोजी, OpenAI ने आपल्या कोअर डेव्हलपमेंट टूल AgentSDK मध्ये एक मोठे अपडेट जाहीर केले, ज्यामध्ये अधिकृतपणे MCP सेवा प्रोटोकॉलला समर्थन देण्यात आले. 40% जागतिक मॉडेल मार्केटवर नियंत्रण ठेवणाऱ्या या टेक जायंटच्या या हालचालीमुळे, MCP HTTP सारखे मूलभूत पायाभूत सुविधा बनू लागले. MCP अधिकृतपणे लोकांच्या नजरेत आले आणि त्याची लोकप्रियता वाढली.
यामुळे ‘AI साठी HTTP’ चे स्वप्न साकार होण्याची शक्यता निर्माण झाली. Cursor, Winsurf आणि Cline सारख्या प्लॅटफॉर्मने MCP प्रोटोकॉल स्वीकारला आणि MCP च्या आसपास तयार झालेली एजंट इकोसिस्टम वाढली.
MCP: एजंट इकोसिस्टम क्षितिजावर आहे का?
MCP भविष्यात AI संवादासाठी डी फॅक्टो (de facto) मानक बनू शकते का?
11 मार्च रोजी, LangChain चे सह-संस्थापक हॅरिसन चेस आणि LangGraph चे प्रमुख नुनो कॅम्पोस यांनी MCP हे AI संवादासाठी भविष्यातील मानक बनेल की नाही यावर चर्चा केली. जरी ते कोणत्याही निष्कर्षावर पोहोचले नाहीत, तरी या चर्चेने MCP बद्दल बरीच कल्पना निर्माण केली.
LangChain ने चर्चेदरम्यान एक ऑनलाइन पोल देखील सुरू केला. आश्चर्याची गोष्ट म्हणजे, 40% सहभागींनी MCP भविष्यातील मानक बनण्यास समर्थन दिले.
MCP ला मत न देणारे उर्वरित 60% लोक सूचित करतात की AI संवादासाठी भविष्यातील मानक बनण्याचा मार्ग सोपा नसेल.
एक मोठी चिंता म्हणजे तांत्रिक मानके आणि व्यावसायिक हितसंबंधांमधील disconnect, MCP च्या रिलीजनंतर देशांतर्गत आणि आंतरराष्ट्रीय खेळाडूंच्या कृतींवरून दिसून येते.
Anthropic ने MCP रिलीज केल्यानंतर लगेचच, Google ने A2A (एजंट टू एजंट) तयार केले.
जर MCP ने वैयक्तिक बुद्धिमान एजंट्ससाठी ‘संसाधन बिंदूं’ (resource points) मध्ये सहज प्रवेश करण्याचा मार्ग मोकळा केला, तर A2A चा उद्देश या एजंट्सना जोडणारे एक विशाल संवाद नेटवर्क तयार करणे आहे, ज्यामुळे ते एकमेकांशी ‘बोलू’ शकतील आणि एकत्र काम करू शकतील.
मूलभूत दृष्टीकोनातून, MCP आणि A2A दोन्ही एजंट इकोसिस्टमवर नियंत्रण ठेवण्यासाठी स्पर्धा करत आहेत.
तर, चीनी बाजारपेठेत काय चालले आहे?
अधिक ऍक्टिव्हिटी LLM कंपन्यांमध्ये केंद्रित आहे. एप्रिलपासून, Alibaba, Tencent आणि Baidu या सर्वांनी MCP प्रोटोकॉलसाठी त्यांचे समर्थन जाहीर केले आहे.
Alibaba Cloud च्या Bailian प्लॅटफॉर्मने 9 एप्रिल रोजी उद्योगातील पहिली फुल-लाइफसायकल MCP सेवा सुरू केली, ज्यात Amap आणि Wuying Cloud Desktop सह 50 हून अधिक टूल्स एकत्रित केले आहेत, ज्यामुळे वापरकर्त्यांना 5 मिनिटांत एक्सक्लुसिव्ह एजंट्स तयार करता येतील. Alipay ने चीनमध्ये ‘पेमेंट MCP सर्व्हर’ सेवा सुरू करण्यासाठी ModelScope समुदायासह भागीदारी केली आहे, ज्यामुळे AI बुद्धिमान एजंट्सना एका क्लिकवर पेमेंट क्षमतांमध्ये प्रवेश मिळू शकेल.
14 एप्रिल रोजी, Tencent Cloud ने MCP प्लग-इन्सना समर्थन देण्यासाठी LLM नॉलेज इंजिन अपग्रेड केले, जे Tencent Location Service आणि WeChat Reading सारख्या इकोसिस्टम टूल्सशी कनेक्ट होते. 16 एप्रिल रोजी, Alipay ने ‘पेमेंट MCP सर्व्हर’ लाँच केले, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना नैसर्गिक भाषेतील कमांडद्वारे पेमेंट फंक्शन्समध्ये त्वरित प्रवेश मिळू शकेल, ज्यामुळे AI सेवा व्यापारीकरणासाठी क्लोज्ड लूप तयार होईल. 25 एप्रिल रोजी, Baidu ने MCP प्रोटोकॉलशी पूर्ण सुसंगतता जाहीर केली, जगातील पहिले ई-कॉमर्स व्यवहार MCP आणि शोध MCP सेवा सुरू केली. Smart Cloud Qianfan प्लॅटफॉर्मने तृतीय-पक्ष MCP सर्व्हर एकत्रित केला आहे, ज्यामुळे विकासाचा खर्च कमी करण्यासाठी संपूर्ण नेटवर्कवरील संसाधने इंडेक्स केली जातील.
चिनी LLM कंपन्यांचा MCP दृष्टिकोन ‘क्लोज्ड लूप’ आहे. Alibaba Cloud च्या Bailian प्लॅटफॉर्मने Amap एकत्रित करण्यापासून, Tencent Cloud ने MCP प्लग-इन्सना समर्थन देऊन WeChat Reading सारख्या इकोसिस्टमशी कनेक्ट करण्यापर्यंत, Baidu ने शोध MCP सेवा सुरू करण्यापर्यंत, सर्वजण MCP चा उपयोग त्यांच्या ताकदीचा फायदा घेण्यासाठी आणि त्यांच्या इकोसिस्टममधील अडथळे मजबूत करण्यासाठी करत आहेत.
या धोरणात्मक निवडीमागे एक सखोल व्यावसायिक तर्कशास्त्र आहे.
कल्पना करा की Alibaba Cloud ने वापरकर्त्यांना Baidu Maps कॉल करण्याची परवानगी दिली किंवा Tencent च्या इकोसिस्टमने बाह्य मॉडेल्ससाठी कोअर डेटा इंटरफेस उघडले. प्रत्येक कंपनीच्या डेटा आणि इकोसिस्टममुळे तयार झालेले differentiated फायदे संपुष्टात येतील. ‘कनेक्टिव्हिटी’ (connectivity) वर पूर्ण नियंत्रण ठेवण्याची ही गरज आहे जी MCP ला, त्याच्या तांत्रिक मानकीकरणाच्या खाली, AI च्या युगात पायाभूत सुविधा नियंत्रणाचे शांतपणे पुनर्वितरण करते.
हा तणाव स्पष्ट होत आहे: वरवर पाहता, MCP युनिफाइड इंटरफेस स्पेसिफिकेशन्सद्वारे तांत्रिक प्रोटोकॉलच्या मानकीकरणास प्रोत्साहन देत आहे. वास्तविकतेत, प्रत्येक प्लॅटफॉर्म खाजगी प्रोटोकॉलद्वारे स्वतःचे कनेक्शन नियम परिभाषित करत आहे.
ओपन प्रोटोकॉल आणि इकोसिस्टममधील हा विभाग MCP ला खऱ्या अर्थाने सार्वत्रिक मानक बनण्यास निश्चितपणे एक मोठा अडथळा ठरेल.
AI औद्योगिकीकरणाच्या लाटेत MCP चे वास्तविक मूल्य
भविष्यात कोणतेही ‘युनिफाइड प्रोटोकॉल’ नसले तरी, MCP मुळे सुरू झालेल्या मानक क्रांतीने AI उत्पादकतेसाठी पूर دروازे उघडले आहेत.
सध्या, प्रत्येक LLM कंपनी MCP प्रोटोकॉलद्वारे स्वतःचे ‘इकोलॉजिकल एन्क्लेव्ह’ (ecological enclave) तयार करत आहे. ही ‘क्लोज्ड-लूप’ रणनीती एजंट इकोसिस्टम विभाजनातील खोल विसंगती उघड करेल. तथापि, हे इकोसिस्टम तयार करणाऱ्यांनी जमा केलेल्या क्षमतांना देखील मुक्त करेल, लवकर ऍप्लिकेशन मॅट्रिक्स तयार करेल आणि AI अंमलबजावणीला प्रोत्साहन देईल.
उदाहरणार्थ, मोठ्या कंपन्यांचे पूर्वीचे फायदे (जसे की Alipay चे पेमेंट तंत्रज्ञान, वापरकर्ता स्केल आणि धोका नियंत्रण क्षमता) त्यांच्या स्वतःच्या व्यवसायांपुरते मर्यादित होते. तथापि, मानकीकृत इंटरफेस (MCP) द्वारे ते उघड करून, या क्षमता अधिक बाह्य डेव्हलपर्सद्वारे वापरल्या जाऊ शकतात. उदाहरणार्थ, इतर कंपन्यांच्या AI एजंट्सना स्वतःची पेमेंट सिस्टम तयार करण्याची आवश्यकता नाही, ते थेट Alipay इंटरफेस वापरू शकतात. हे मोठ्या कंपनीच्या पायाभूत सुविधांचा वापर करण्यासाठी अधिक सहभागींना आकर्षित करू शकते, अवलंबित्व आणि नेटवर्क प्रभाव तयार करू शकते आणि पर्यावरणीय प्रभाव वाढवू शकते.
हे ‘enclosure innovation’ AI तंत्रज्ञानाच्या औद्योगिक प्रवेशास गती देत आहे.
या दृष्टिकोनातून, ते भविष्यातील एजंट इकोसिस्टमला ‘मर्यादित खुलेपणा’ (limited openness) चे स्वरूप सादर करण्यास प्रवृत्त करू शकते.
विशेषतः, कोअर डेटा इंटरफेस अजूनही मोठ्या कंपन्यांच्या नियंत्रणाखाली असतील, परंतु नॉन-कोअर क्षेत्रांमध्ये, तांत्रिक समुदायांच्या प्रमोशन आणि नियामक संस्थांच्या हस्तक्षेपामुळे, क्रॉस-प्लॅटफॉर्म ‘मायक्रो-स्टँडर्ड’ (micro-standard) हळूहळू तयार होऊ शकतात. हा ‘मर्यादित खुलेपणा’ उत्पादकांच्या पर्यावरणीय हितांचे रक्षण करू शकतो आणि पूर्णपणे fragmented तांत्रिक इकोसिस्टम टाळू शकतो.
या प्रक्रियेत, MCP चे मूल्य ‘सार्वत्रिक इंटरफेस’ वरून ‘इकोलॉजिकल कनेक्टर’ मध्ये बदलेल.
ते आता एकमेव मानकीकृत प्रोटोकॉल बनण्याचा प्रयत्न करणार नाही, तर वेगवेगळ्या इकोसिस्टममधील संवादासाठी पूल म्हणून काम करेल. जेव्हा डेव्हलपर्स MCP द्वारे क्रॉस-इकोलॉजिकल एजंट सहयोग सहजपणे साध्य करू शकतील आणि जेव्हा वापरकर्ते वेगवेगळ्या प्लॅटफॉर्मवर बुद्धिमान एजंट सेवा अखंडपणे स्विच करू शकतील, तेव्हा एजंट इकोसिस्टम खऱ्या अर्थाने सुवर्णयुगात प्रवेश करेल.
या सर्वांसाठी पूर्व अट ही आहे की उद्योगाला व्यावसायिक हितसंबंध आणि तांत्रिक आदर्शांमध्ये नाजूक संतुलन साधता आले पाहिजे. MCP मुळे हे बदल झाले आहेत, जे टूलच्या मूल्याच्या पलीकडे आहेत.
एजंट इकोसिस्टमची उभारणी कोणत्याही विशिष्ट मानक प्रोटोकॉलच्या उदयात नाही. AI ची अंमलबजावणी कोणत्याही विशिष्ट दुव्याच्या कनेक्शनमध्ये नाही, तर सहमतीमध्ये आहे.
Anthropic इंजिनियर डेव्हिडने जसे envisioned केले होते, ‘आम्हाला केवळ ‘सार्वत्रिक सॉकेट’ (universal socket) नाही, तर ‘पॉवर ग्रीड’ (power grid) देखील आवश्यक आहे, जे सॉकेट्सना एकमेकांशी सुसंगत ठेवेल.’ या पॉवर ग्रीडला तांत्रिक सहमती आणि AI युगातील पायाभूत सुविधांच्या नियमांविषयी जागतिक संवादाची आवश्यकता आहे.
AI तंत्रज्ञानाच्या जलद पुनरावृत्तीच्या सध्याच्या युगात, MCP द्वारे प्रेरित होऊन, उत्पादक या तांत्रिक सहमतीला एकत्र आणण्यासाठी गती देत आहेत.