कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या (Artificial Intelligence) वेगाने बदलणाऱ्या जगात, एक नविन संकल्पना AI प्रणालीतून मूल्य कसे मिळवायचे याबद्दल नव्याने विचार करण्यास प्रवृत्त करत आहे. ही संकल्पना म्हणजे मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (Model Context Protocol - MCP), आणि भविष्यात याबद्दल तुम्ही बरेच काही ऐकण्याची शक्यता आहे.
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (MCP) मोठ्या भाषिक मॉडेल्सच्या (Large Language Models - LLMs) त्यांच्या सभोवतालच्या जगाशी संवाद साधण्याच्या पद्धतीत एक महत्त्वपूर्ण बदल दर्शवते. मूळतः अँथ्रोपिकने (Anthropic) याची कल्पना केली होती. MCP हा एक ओपन-सोर्स (open-source) कम्युनिकेशन स्टँडर्ड (communication standard) आहे, जो LLM आणि विविध डेटा स्त्रोत, साधने आणि ऍप्लिकेशन्सच्या इकोसिस्टममध्ये (ecosystem) अखंड संवाद सुलभ करण्यासाठी डिझाइन (design) केलेला आहे. AI प्रणालींना बाह्य संसाधनांशी एकत्रित करण्यासाठी एक एकीकृत आणि प्रमाणित दृष्टिकोन प्रदान करणे, अधिक कार्यक्षम आणि संदर्भ-जागरूक AI-आधारित कार्यप्रवाह वाढवणे हे त्याचे प्राथमिक ध्येय आहे.
MCP चा संभाव्य प्रभाव इतका परिवर्तनकारी आहे की त्याने आधीच उद्योग नेते आणि तज्ञांचे लक्ष वेधून घेतले आहे. एआरसी ऍडव्हायझरी ग्रुपमधील (ARC Advisory Group) औद्योगिक AI चे संशोधन संचालक कॉलिन मॅसन (Colin Masson) यांनी MCP ला "युनिव्हर्सल ट्रान्सलेटर" (universal translator) म्हटले आहे, जे AI मॉडेल्स (models) आणि औद्योगिक प्रणालींमध्ये सानुकूल-निर्मित कनेक्शनची (custom-built connections) आवश्यकता प्रभावीपणे दूर करते. लिनक्स फाउंडेशनचे (Linux Foundation) कार्यकारी संचालक जिम झेमलिन (Jim Zemlin) यांनीही याच भावना व्यक्त केल्या आहेत. त्यांनी MCP ला "AI प्रणालींसाठी एक उदयोन्मुख मूलभूत संवाद स्तर" (emerging foundational communications layer for AI systems) असे वर्णन केले आहे, आणि HTTP चा इंटरनेटवर झालेल्या गहन परिणामाशी त्याची तुलना केली आहे.
MCP ची मुख्य वैशिष्ट्ये समजून घेणे
MCP एक महत्त्वपूर्ण पूल म्हणून कार्य करते, जे AI मॉडेल्सना (models) ते ज्या वातावरणात कार्य करतात त्यांच्याशी जोडते. हा पूल मॉडेल्सना संरचित आणि सुरक्षित मार्गाने बाह्य डेटा स्त्रोत, API आणि साधनांमध्ये प्रवेश करण्यास आणि त्यांच्याशी संवाद साधण्यास सक्षम करतो. AI प्रणाली आणि बाह्य संसाधनांमधील संवाद प्रमाणित करून, MCP एकत्रीकरण प्रक्रिया सुलभ करते आणि AI ऍप्लिकेशन्ससाठी नवीन क्षमतांची संपत्ती उघड करते. MCP ला इतके आशादायक तंत्रज्ञान बनवणारी विशिष्ट वैशिष्ट्ये सविस्तरपणे पाहूया:
मॉड्यूलर आणि संदेश-आधारित आर्किटेक्चर (Modular and Message-Based Architecture): MCP क्लायंट-सर्व्हर मॉडेलवर (client-server model) कार्य करते, जे सामान्यत: होस्ट AI प्रणालीद्वारे व्यवस्थापित केलेल्या सतत प्रवाहाचा उपयोग करते. हे JSON-RPC 2.0 चा वापर करून संवाद साधते, विनंत्या, प्रतिसाद आणि सूचनांना समर्थन देते. हे मॉड्यूलर डिझाइन (modular design) वेगवेगळ्या AI वातावरणात लवचिकता आणि अनुकूलता प्रदान करते.
ट्रान्सपोर्ट प्रोटोकॉल (Transport Protocols): MCP स्टँडर्ड इनपुट/आउटपुट (stdio) आणि HTTP ला सर्व्हर-सेंट इव्हेंट्स (Server-Sent Events - SSE) सह सपोर्ट (support) करते. हे वेब सॉकेट्स (WebSockets) किंवा सानुकूल ट्रान्सपोर्ट्सद्वारे (custom transports) विस्तारित केले जाऊ शकते, जे विविध पायाभूत सुविधांच्या आवश्यकता पूर्ण करण्यासाठी पर्यायांची श्रेणी प्रदान करते.
डेटा स्वरूप (Data Format): MCP डेटा ट्रांसमिशनसाठी (data transmission) प्रामुख्याने UTF-8 एन्कोडेड (encoded) JSON वापरते. तथापि, हे कस्टम इम्प्लिमेंटेशनद्वारे (custom implementations) मेसेजपॅक (MessagePack) सारख्या पर्यायी बायनरी एन्कोडिंगलाही (binary encodings) सपोर्ट (support) करते, जे विविध डेटा प्रकारांचे कार्यक्षमतेने व्यवस्थापन करण्यास सक्षम करते.
सुरक्षा आणि प्रमाणीकरण (Security and Authentication): AI एकत्रीकरणामध्ये सुरक्षा ही अत्यंत महत्त्वाची बाब आहे. MCP होस्ट-मध्यस्थ सुरक्षा मॉडेल (host-mediated security model), प्रोसेस सँडबॉक्सिंग (process sandboxing), रिमोट कनेक्शनसाठी (remote connections) HTTPS आणि सुरक्षित संवाद आणि डेटा ऍक्सेस सुनिश्चित करण्यासाठी पर्यायी टोकन-आधारित प्रमाणीकरण (token-based authentication) (उदा. OAuth, API keys) वापरते.
Developer SDKs: व्यापक स्वीकृती सुलभ करण्यासाठी, MCP Python, TypeScript/JavaScript, Rust, Java, C# आणि Swift सारख्या लोकप्रिय प्रोग्रामिंग भाषांमध्ये SDKs प्रदान करते. हे SDKs मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल GitHub संस्थेअंतर्गत (Model Context Protocol GitHub organization) देखरेख केले जातात, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) MCP त्यांच्या प्रोजेक्टमध्ये (project) समाकलित करणे सोपे होते.
प्रत्यक्ष कृतीमध्ये MCP: विविध उद्योगांमधील विविध ऍप्लिकेशन्स (Applications)
MCP च्या अष्टपैलुत्वामुळे ते अनेक क्षेत्रांमध्ये वापरले जात आहे, जे विविध उद्योगांमध्ये बदल घडवून आणण्याची क्षमता दर्शवते:
सॉफ्टवेअर डेव्हलपमेंट (Software Development): MCP IDEs जसे की Zed, प्लॅटफॉर्म्स (platforms) जसे की Replit आणि सोर्सग्राफ (Sourcegraph) सारख्या कोड इंटेलिजन्स टूल्समध्ये (code intelligence tools) समाकलित आहे. हे एकत्रीकरण कोडिंग सहाय्यकांना रिअल-टाइम कोड संदर्भ (real-time code context) प्रदान करते, ज्यामुळे अचूक आणि संबंधित सूचना देण्याची त्यांची क्षमता सुधारते.
एंटरप्राइज सोल्यूशन्स (Enterprise Solutions): विविध उद्योगांतील कंपन्या अंतर्गत सहाय्यकांना मालकीचे डॉक्युमेंट्स (documents), CRM प्रणाली आणि कंपनी नॉलेज बेस (knowledge base) मधून माहिती मिळवण्यासाठी MCP चा उपयोग करत आहेत. हे महत्त्वपूर्ण माहितीमध्ये प्रवेश सुलभ करते, कार्यक्षमतेत सुधारणा करते आणि निर्णय घेण्यास मदत करते.
डेटा व्यवस्थापन (Data Management): AI2SQL सारखे ऍप्लिकेशन्स मॉडेल्सना SQL डेटाबेसशी (databases) कनेक्ट (connect) करण्यासाठी MCP चा वापर करतात. हे वापरकर्त्यांना साध्या भाषेत डेटाबेस क्वेरी (database query) करण्यास अनुमती देते, गैर-तांत्रिक वापरकर्त्यांसाठी डेटा ऍक्सेस (data access) आणि विश्लेषण सोपे करते.
उत्पादन (Manufacturing): उत्पादन क्षेत्रात, MCP अनेक टूल्स (tools) जसे की डॉक्युमेंट लूकअप (document lookup) आणि मेसेजिंग API (messaging APIs) चा समावेश असलेल्या एजेंटिक AI वर्कफ्लोला (agentic AI workflows) सपोर्ट (support) करते. हे वितरीत संसाधनांवर चेन-ऑफ-थॉट रिझनिंग (chain-of-thought reasoning) सक्षम करते, ज्यामुळे अधिक बुद्धिमान आणि स्वयंचलित उत्पादन प्रक्रिया होतात.
वाढणारी MCP इकोसिस्टम (Ecosystem): स्वीकृती आणि समर्थन
MCP चा अवलंब झपाट्याने वाढत आहे, AI उद्योगातील प्रमुख खेळाडू प्रोटोकॉल स्वीकारत आहेत आणि त्याच्या विकासात योगदान देत आहेत:
OpenAI: OpenAI ने एजंट्स SDK (Agents SDK) आणि ChatGPT डेस्कटॉप ऍप्लिकेशन्समध्ये (desktop applications) MCP साठी सपोर्ट जाहीर केला आहे, जो प्रोटोकॉलच्या क्षमतेला जोरदार अनुमोदन दर्शवतो.
Google DeepMind: Google DeepMind ने त्यांच्या आगामी Gemini मॉडेल्स (models) आणि संबंधित पायाभूत सुविधांमध्ये MCP सपोर्टची पुष्टी केली आहे, ज्यामुळे MCP ची AI एकत्रीकरण मानक म्हणून स्थिती अधिक मजबूत झाली आहे.
समुदाय योगदान (Community Contributions): Slack, GitHub, PostgreSQL, Google Drive आणि Stripe सारख्या लोकप्रिय प्लॅटफॉर्मसाठी (platforms) समुदाय-देखभाल केलेल्या कनेक्टर्ससह (connectors) डझनभर MCP सर्व्हर (server) अंमलबजावणी जारी करण्यात आली आहे. हे उत्साही सामुदायिक समर्थन सुनिश्चित करते की MCP विस्तृत श्रेणीतील वापरासाठी अनुकूल आणि संबंधित राहील.
प्लॅटफॉर्म एकत्रीकरण (Platform Integrations): Replit आणि Zed सारख्या प्लॅटफॉर्म्सनी (platforms) MCP ला त्यांच्या वातावरणात समाकलित केले आहे, ज्यामुळे डेव्हलपर्सना (developers) वर्धित AI क्षमता मिळतात आणि AI-आधारित ऍप्लिकेशन्समध्ये (applications) नविनता वाढते.
MCP वि. इतर AI एकत्रीकरण प्रणाली: तुलनात्मक विश्लेषण
अनेक AI एकत्रीकरण फ्रेमवर्क (framework) अस्तित्वात असले तरी, MCP त्याच्या अद्वितीय वैशिष्ट्यांद्वारे स्वतःची वेगळी ओळख निर्माण करते:
OpenAI फंक्शन कॉलिंग (OpenAI Function Calling): फंक्शन कॉलिंग LLM ला वापरकर्त्याने परिभाषित फंक्शन्स (functions) कार्यान्वित करण्यास अनुमती देत असले, तरी MCP टूल डिस्कव्हरी (tool discovery), ऍक्सेस कंट्रोल (access control) आणि स्ट्रीमिंग इंटरॅक्शनसाठी (streaming interactions) एक विस्तृत, मॉडेल-अज्ञेय पायाभूत सुविधा (model-agnostic infrastructure) प्रदान करते. हे MCP ला अधिक अष्टपैलू आणि विविध AI वातावरणाशी जुळवून घेण्यास सक्षम करते.
OpenAI प्लगइन्स (Plugins) आणि "ऍप्ससोबत काम करा" (Work with Apps): हे क्युरेटेड पार्टनर इंटिग्रेशनवर (curated partner integrations) अवलंबून असतात, ज्यामुळे त्यांची लवचिकता मर्यादित होते. याउलट, MCP विकेंद्रित, वापरकर्त्याने परिभाषित टूल सर्व्हर्सना (tool servers) सपोर्ट (support) करते, वापरकर्त्यांना त्यांच्या विशिष्ट गरजांनुसार सानुकूल एकत्रीकरण तयार करण्यास सक्षम करते.
Google Bard एक्सटेन्शन्स (Extensions): Google Bard एक्सटेन्शन्स (Extensions) केवळ अंतर्गत Google उत्पादनांपुरते मर्यादित आहेत. दुसरीकडे, MCP अनियंत्रित तृतीय-पक्ष एकत्रीकरणांना (third-party integrations) अनुमती देते, ज्यामुळे अधिक खुले आणि सहयोगी AI इकोसिस्टमला (ecosystem) प्रोत्साहन मिळते.
LangChain / LlamaIndex: जरी हे लायब्ररी (library) टूल-यूज वर्कफ्लोचे (tool-use workflows) आयोजन करतात, तरी MCP अंतर्निहित कम्युनिकेशन प्रोटोकॉल (communication protocol) प्रदान करते ज्यावर ते तयार होऊ शकतात. याचा अर्थ असा आहे की LangChain आणि LlamaIndex त्यांची क्षमता वाढवण्यासाठी आणि अधिक मजबूत AI एकत्रीकरण सोल्यूशन्स (solutions) प्रदान करण्यासाठी MCP चा लाभ घेऊ शकतात.
AI एकत्रीकरणाचे भविष्य: नविनतेसाठी MCP उत्प्रेरक
MCP AI एकत्रीकरणामध्ये एक महत्त्वपूर्ण प्रगती दर्शवते, जे AI प्रणालींना बाह्य साधने आणि डेटा स्त्रोतांशी कनेक्ट (connect) करण्यासाठी एक प्रमाणित आणि सुरक्षित पद्धत देते. प्रमुख AI प्लॅटफॉर्म्स (platforms) आणि डेव्हलपर टूल्समध्ये (developer tools) त्याची वाढती स्वीकृती AI-आधारित वर्कफ्लोमध्ये (workflows) बदल घडवून आणण्याची आणि AI ऍप्लिकेशन्ससाठी (applications) नवीन शक्यता उघडण्याची क्षमता अधोरेखित करते.
MCP चे फायदे केवळ साध्या कनेक्टिव्हिटीपेक्षा (connectivity) अधिक आहेत. AI प्रणालींना बाहेरील जगाशी संवाद साधण्यासाठी एक सामान्य भाषा प्रदान करून, MCP सहकार्य, नविनता आणि अधिक अत्याधुनिक AI सोल्यूशन्सच्या (solutions) विकासास प्रोत्साहन देते. AI परिदृश्य जसजसे विकसित होत आहे, तसतसे AI एकत्रीकरणाचे भविष्य घडवण्यात आणि AI-शक्तीवर आधारित नविनतेची पुढील लाट चालविण्यात MCP महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावण्यासाठी सज्ज आहे.
अधिक माहिती: MCP चे तांत्रिक पैलू
MCP ची शक्ती पूर्णपणे समजून घेण्यासाठी, त्याचे काही अंतर्निहित तांत्रिक पैलू समजून घेणे महत्त्वाचे आहे:
JSON-RPC 2.0: MCP त्याच्या प्राथमिक संवाद प्रोटोकॉल (communication protocol) म्हणून JSON-RPC 2.0 वापरते. JSON-RPC हे लाईटवेट, स्टेटलेस (stateless), JSON-आधारित रिमोट प्रोसिजर कॉल प्रोटोकॉल (remote procedure call protocol) आहे. हे ऍप्लिकेशन्सना (applications) नेटवर्कवर एकमेकांशी संवाद साधण्यासाठी नियमांचा एक संच परिभाषित करते. JSON-RPC 2.0 चा वापर AI मॉडेल्स (models) आणि बाह्य संसाधनांमध्ये संरचित संवादाला अनुमती देतो, ज्यामुळे विनंत्या आणि प्रतिसाद योग्यरित्या फॉरमॅट (format) केले जातात आणि समजले जातात.
सतत प्रवाह (Persistent Stream): MCP संवादासाठी सतत प्रवाहाचा उपयोग करते, याचा अर्थ AI मॉडेल (model) आणि बाह्य संसाधनामधील कनेक्शन (connection) संवादाच्या कालावधीसाठी टिकून राहते. हे कार्यक्षम आणि रिअल-टाइम (real-time) संवादाला अनुमती देते, कारण प्रत्येक विनंतीसाठी कनेक्शन (connection) पुन्हा स्थापित करण्याची आवश्यकता नसते.
होस्ट-मध्यस्थ सुरक्षा (Host-Mediated Security): होस्ट-मध्यस्थ सुरक्षा मॉडेल (host-mediated security model) हे सुनिश्चित करते की AI मॉडेल (model) आणि बाह्य संसाधनांमधील सर्व संवाद एका विश्वसनीय होस्टद्वारे मध्यस्थी केले जातात. हा होस्ट AI मॉडेलला (model) प्रमाणित करण्यासाठी आणि ऍक्सेस कंट्रोल पॉलिसीज (access control policies) लागू करण्यासाठी जबाबदार असतो, हे सुनिश्चित करतो की केवळ अधिकृत मॉडेल्स (models) संवेदनशील डेटा (data) आणि संसाधनांमध्ये प्रवेश करू शकतील.
प्रोसेस सँडबॉक्सिंग (Process Sandboxing): प्रोसेस सँडबॉक्सिंग (process sandboxing) ही एक सुरक्षा यंत्रणा आहे जी AI मॉडेलला (model) सिस्टमच्या उर्वरित भागांपासून वेगळे करते. हे AI मॉडेलला (model) योग्य अधिकृततेशिवाय सिस्टम संसाधनांमध्ये प्रवेश करण्यापासून किंवा त्यात बदल करण्यापासून प्रतिबंधित करते, ज्यामुळे सुरक्षा उल्लंघनाचा धोका कमी होतो.
HTTPS: रिमोट कनेक्शन्ससाठी (remote connections), MCP HTTPS वापरते, जे एन्क्रिप्शन (encryption) आणि प्रमाणीकरण (authentication) प्रदान करते, AI मॉडेल (model) आणि बाह्य संसाधनांमधील संवाद सुरक्षित आहे आणि हेरगिरीपासून संरक्षित आहे याची खात्री करते.
टोकन-आधारित प्रमाणीकरण (Token-Based Authentication): MCP टोकन-आधारित प्रमाणीकरणाला (token-based authentication) सपोर्ट (support) करते, जसे की OAuth आणि API keys. हे AI मॉडेल्सना (models) सुरक्षित टोकन (token) वापरून बाह्य संसाधनांमध्ये स्वतःची ओळख पटविण्यास अनुमती देते, वापरकर्ता नावे आणि पासवर्ड (password) साठवण्याची आवश्यकता नाही.
विविध उद्योगांवर प्रभाव: वास्तविक जगातील उदाहरणे
MCP चा संभाव्य प्रभाव दूरगामी आहे, त्याचे ऍप्लिकेशन्स (applications) अनेक उद्योगांमध्ये आहेत. काही विशिष्ट उदाहरणे पाहूया:
आरोग्यसेवा (Healthcare): आरोग्यसेवेमध्ये, MCP चा उपयोग AI मॉडेल्सना (models) इलेक्ट्रॉनिक हेल्थ रेकॉर्ड्सशी (electronic health records - EHRs) कनेक्ट (connect) करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे डॉक्टरांना रुग्णांची माहिती मिळवता येते आणि अधिक माहितीपूर्ण निर्णय घेता येतात. AI-शक्तीवर आधारित निदान साधने विकसित करण्यासाठी देखील याचा उपयोग केला जाऊ शकतो, जी वैद्यकीय प्रतिमांचे विश्लेषण करू शकतात आणि संभाव्य आरोग्य समस्या ओळखू शकतात.
वित्त (Finance): वित्तीय उद्योगात, MCP चा उपयोग AI मॉडेल्सना (models) वित्तीय डेटा स्त्रोतांशी कनेक्ट (connect) करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे विश्लेषकांना अधिक अचूक वित्तीय मॉडेल्स (models) विकसित करता येतात आणि चांगले गुंतवणूक निर्णय घेता येतात. फ्रॉड डिटेक्शन (fraud detection) आणि जोखीम व्यवस्थापन (risk management) सारखी कार्ये स्वयंचलित करण्यासाठी देखील याचा उपयोग केला जाऊ शकतो.
किरकोळ (Retail): किरकोळ उद्योगात, MCP चा उपयोग AI मॉडेल्सना (models) ग्राहकांच्या डेटाशी कनेक्ट (connect) करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे किरकोळ विक्रेत्यांना ग्राहकांचा अनुभव वैयक्तिकृत करता येतो आणि अधिक संबंधित शिफारसी देता येतात. पुरवठा साखळी व्यवस्थापन (supply chain management) ऑप्टिमाइझ (optimize) करण्यासाठी आणि इन्व्हेंटरी कंट्रोल (inventory control) सुधारण्यासाठी देखील याचा उपयोग केला जाऊ शकतो.
शिक्षण (Education): शिक्षणामध्ये, MCP चा उपयोग AI मॉडेल्सना (models) शैक्षणिक संसाधनांशी कनेक्ट (connect) करण्यासाठी केला जाऊ शकतो, ज्यामुळे शिक्षकांना प्रत्येक विद्यार्थ्यासाठी शिकण्याचा अनुभव वैयक्तिकृत करता येतो. AI-शक्तीवर आधारित ट्युटरिंग सिस्टम्स (tutoring systems) विकसित करण्यासाठी देखील याचा उपयोग केला जाऊ शकतो, जी विद्यार्थ्यांना वैयक्तिकृत अभिप्राय आणि समर्थन प्रदान करू शकतात.
आव्हानांवर मात करणे आणि भविष्याकडे पाहणे
MCP मध्ये प्रचंड क्षमता असली तरी, त्याची यशस्वी स्वीकृती सुनिश्चित करण्यासाठी काही आव्हाने देखील आहेत ज्यांवर मात करणे आवश्यक आहे. या आव्हानांमध्ये हे समाविष्ट आहेत:
सुरक्षा चिंता (Security Concerns): AI प्रणाली जसजशी बाह्य संसाधनांशी अधिक एकत्रित होत आहेत, तसतशी सुरक्षा चिंता अधिकाधिक महत्त्वाची होत आहे. संवेदनशील डेटा (data) आणि संसाधनांमध्ये अनधिकृत प्रवेश रोखण्यासाठी MCP सुरक्षित पद्धतीने लागू केले आहे याची खात्री करणे आवश्यक आहे.
स्केलेबिलिटी (Scalability): AI ऍप्लिकेशन्स (applications) आणि बाह्य संसाधनांची संख्या वाढत असताना, MCP वाढत्या मागण्या पूर्ण करण्यासाठी स्केल (scale) करू शकते याची खात्री करणे महत्त्वाचे आहे. यासाठी प्रोटोकॉलला सपोर्ट (support) करण्यासाठी कार्यक्षम आणि स्केलेबल (scalable) पायाभूत सुविधा आवश्यक आहेत.
इंटरोऑपरेबिलिटी (Interoperability): MCP खऱ्या अर्थाने प्रभावी होण्यासाठी, ते विस्तृत श्रेणीतील AI प्रणाली आणि बाह्य संसाधनांशी इंटरोऑपरेबल (interoperable) असणे आवश्यक आहे. यासाठी AI उद्योगात मानकीकरण आणि सहकार्य आवश्यक आहे.
या आव्हानांना न जुमानता, MCP चे भविष्य उज्ज्वल आहे. AI परिदृश्य जसजसे विकसित होत आहे, तसतसे AI एकत्रीकरणाचे भविष्य घडवण्यात आणि AI-शक्तीवर आधारित नविनतेची पुढील लाट चालविण्यात MCP महत्त्वपूर्ण भूमिका बजावण्यासाठी सज्ज आहे. AI प्रणालींना बाह्य साधने आणि डेटा स्त्रोतांशी कनेक्ट (connect) करण्यासाठी एक प्रमाणित आणि सुरक्षित पद्धत प्रदान करून, MCP AI ऍप्लिकेशन्ससाठी (applications) नवीन शक्यता उघड करेल आणि आपण तंत्रज्ञानाशी संवाद साधण्याच्या पद्धतीत बदल घडवेल.