लार्ज लैंग्वेज मॉडेल्स (LLMs) च्या आगमनाने आर्टिफिशियल इंटेलिजन्सच्या क्षेत्रात क्रांती घडवून आणली आहे, हे निर्विवाद आहे. तरीही, एक सतत आव्हान कायम आहे: या मॉडेल्सला मालकीच्या डेटासह प्रभावीपणे एकत्रित करणे. LLMs इंटरनेटवरून मोठ्या प्रमाणात माहिती प्रक्रिया करण्यास सक्षम आहेत, परंतु त्यांची खरी क्षमता आपल्या ॲप्लिकेशन्स आणि डेटासाठी नैसर्गिक भाषेचा इंटरफेस म्हणून काम करण्यात आहे. हे आपल्याला नियंत्रित वातावरणात त्यांची भविष्यसूचक आणि जनरेटिव्ह क्षमता वापरण्याची परवानगी देते.
LLM आउटपुटची विश्वासार्हता आणि प्रासंगिकता सुनिश्चित करण्यासाठी, विविध धोरणे उदयास आली आहेत, त्यापैकी प्रत्येक मॉडेल आणि विशिष्ट डेटासेटमधील अंतर कमी करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. या धोरणांमध्ये कस्टम एम्बेडिंग्ज तयार करणे आणि रिट्रीव्हल-ऑगमेंटेड जनरेशन (RAG) तंत्राचा वापर करणे - डेटा अंतर्गत गुंतागुंतीचे संबंध शोधण्यासाठी ग्राफ डेटाबेसचा लाभ घेणे - वापरकर्त्याच्या प्रॉम्प्टद्वारे ट्रिगर केलेल्या OpenAPI कॉल्सद्वारे प्राप्त डेटा डिस्टिल (distill) करण्यासाठी आणि सादर करण्यासाठी LLM चा उपयोग करणे इत्यादींचा समावेश आहे. याव्यतिरिक्त, OpenAI च्या ChatGPT द्वारे लोकप्रिय केलेले प्लग-इन मॉडेल डेटा एकत्रीकरणासाठी आणखी एक मार्ग देते. या विविध दृष्टिकोनमध्ये, मॉडेल कॉन्टेक्स्ट प्रोटोकॉल (MCP) LLMs आणि बाह्य डेटा स्त्रोतामधील कनेक्शन प्रमाणित करण्यासाठी एक आशादायक उपाय म्हणून उभा आहे.
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल (Model Context Protocol) उलगडणे
मॉडेल संदर्भ प्रोटोकॉल, ॲन्थ्रोपिकने (Anthropic) 2024 च्या उत्तरार्धात अनावरण केले, जे LLMs आणि वापरकर्ता-विशिष्ट डेटा यांच्यातील परस्परसंवादाला सुव्यवस्थित करण्याच्या दिशेने एक महत्त्वपूर्ण पाऊल आहे. हा प्रोटोकॉल AI ॲप्लिकेशन्समध्ये संदर्भाच्या महत्त्वपूर्ण भूमिकेवर जोर देतो. AI ची सुसंगत आणि अर्थपूर्ण आउटपुट देण्याची क्षमता संबंधित प्रासंगिक माहितीच्या उपलब्धतेवर अवलंबून असते, हे तो मान्य करतो. समंजस प्रतिसाद मिळवण्यासाठी केवळ चॅट प्रॉम्प्टवर अवलंबून राहणे, हे जास्तीत जास्त आशावादाचे प्रदर्शन आहे आणि वाईट परिस्थितीत अचूक किंवा दिशाभूल करणाऱ्या परिणामांसाठी एक कृती आहे. आपल्या डेटाभोवती वर्कफ्लो (workflow) आयोजित करण्यास सक्षम, मजबूत, अर्ध-स्वायत्त एजंट तयार करण्यासाठी, त्या एजंट्सना डेटा देण्यासाठी एक विश्वासार्ह यंत्रणा आवश्यक आहे.
एक ओपन-सोर्स इनिशिएटिव्ह (open-source initiative) म्हणून, MCP प्रोग्रामिंग भाषांच्या विस्तृत श्रेणीसाठी SDK अंमलबजावणी प्रदान करते, त्यासोबतच GitHub रिपॉजिटरीमध्ये (repository) सर्वसमावेशक डॉक्युमेंटेशन (documentation) देखील आहे. हे डॉक्युमेंटेशन डेव्हलपर्सना MCP सर्व्हर प्रभावीपणे अंमलात आणण्यास किंवा वापरण्यास सक्षम करते. MCP चे ‘AI ॲप्लिकेशन्ससाठी USB-C पोर्ट’ असे प्रकल्पाचे वर्णन योग्य आहे, जे विविध डेटा स्त्रोतांशी कनेक्शन प्रमाणित करण्याच्या क्षमतेवर प्रकाश टाकते. एका प्रमाणित पायावर तयार केलेले, MCP सध्याच्या प्रोजेक्ट्समध्ये सहजपणे एकत्रित होते, विविध LLMs आणि इन्फरन्स (inference) प्रोवाइडर्सशी (providers) अखंडपणे संवाद साधते.
MCP आर्किटेक्चर (architecture) एक प्रस्थापित क्लायंट/सर्व्हर मॉडेलचे (client/server model) अनुसरण करते, जिथे ब्रोकर MCP विनंत्यांचे स्थानिक किंवा दूरस्थ विनंत्यांमध्ये भाषांतर करण्याची जबाबदारी घेतो. हे डिझाइन CORBA सारख्या इंटरफेस डेफिनेशन लँग्वेजच्या (interface definition language) कार्यक्षमतेचे प्रतिबिंबित करते, MCP ला एक बहुमुखी इंटरऑपरेबिलिटी लेयरमध्ये (interoperability layer) रूपांतरित करते जे माहिती स्रोत आणि LLM ॲप्लिकेशन्समध्ये अखंडपणे स्विच (switch) करण्यास मदत करते. JSON RPC कनेक्शनचा लाभ घेऊन, MCP Azure API व्यवस्थापनासारख्या साधनांद्वारे वैयक्तिक वापरकर्ता स्तरावर उत्तम नियंत्रण सक्षम करते.
MCP AI-आधारित कोडसाठी जेनेरिक इंटरफेसच्या (generic interface) विकासास प्रोत्साहन देते, जे Microsoft च्या AI विकास प्लॅटफॉर्मवर अधिकाधिक प्रमाणात दिसून येते. सिमेंटिक कर्नल (Semantic Kernel) मॉडेल ऑर्केस्ट्रेशन टूलमधील (model orchestration tool) एकत्रीकरणापासून ते Azure OpenAI आणि Azure AI फाउंड्रीशी (Foundry) सुसंगत MCP सर्व्हरच्या तैनातीपर्यंत, MCP झपाट्याने लोकप्रियता मिळवत आहे. Microsoft वापरकर्त्याच्या क्रेडेन्शियल्सवर (credentials) आधारित डेटा ॲक्सेस (access) नियंत्रित करण्यासाठी Azure API व्यवस्थापनात वैशिष्ट्ये वाढवत आहे, जे सुरक्षित आणि नियंत्रित AI उपयोजनांमध्ये MCP ची भूमिका आणखी मजबूत करते.
Azure MCP सर्व्हर: एक प्रारंभिक अंमलबजावणी
ओपन-सोर्स Azure MCP सर्व्हर, जो अलीकडेच पब्लिक प्रिव्ह्यूमध्ये (public preview) रिलीज (release) झाला आहे, Microsoft च्या प्लॅटफॉर्मवरील MCP च्या सुरुवातीच्या अंमलबजावणीचे उदाहरण आहे. हा सर्व्हर Azure सेवांच्या AI ॲक्सेससाठी (access) एक सामान्य ब्रोकर म्हणून काम करतो, जो अनेक अलीकडील Azure प्रोजेक्ट्सनी स्वीकारलेल्या ओपन-सोर्स तत्त्वांचे पालन करतो. त्याचा कोड GitHub वर सहज उपलब्ध आहे. Azure MCP सर्व्हर Azure प्लॅटफॉर्मच्या मोठ्या भागामध्ये ॲक्सेस प्रदान करतो, ज्यामध्ये डेटाबेस, स्टोरेज सोल्यूशन्स (storage solutions) आणि Azure CLI सारख्या सेवांचा समावेश आहे.
Azure CLI (आणि डेव्हलपर CLI) साठी समर्थनाचा समावेश विशेष उल्लेखनीय आहे, कारण ते MCP-चालित एजंट्सना Azure शी थेट संवाद साधण्यास सक्षम करते, MCP कॉल्सना ऑपरेटर्स (operators) म्हणून मानते. हे Azure साठी नैसर्गिक भाषेचा सेल्फ-सर्व्हिस इंटरफेस (self-service interface) ऑफर (offer) करणाऱ्या एजंट्सच्या निर्मितीचा मार्ग मोकळा करते. उदाहरणार्थ, एक एजंट इन्फ्रास्ट्रक्चरचे (infrastructure) वर्णन घेऊ शकतो आणि त्याच्या तैनातीसाठी आवश्यक ARM टेम्पलेट्स (templates) स्वयंचलितपणे तयार करू शकतो. ही संकल्पना पुढे वाढवत, एखादा मल्टीमॉडल एजंट (multimodal agent) व्हाइटबोर्ड स्केचचे विश्लेषण करू शकतो, आवश्यक संसाधनांचे वर्णन मिळवू शकतो आणि नंतर इन्फ्रास्ट्रक्चर तैनात करू शकतो, ज्यामुळे त्वरित कोड डेव्हलपमेंट (code development) शक्य होते. Azure MCP सर्व्हरद्वारे ॲक्सेस केल्या जाणार्‍या अतिरिक्त सिस्टम ॲडमिनिस्ट्रेशन (system administration) सेवांमध्ये वर्तमान रिसोर्स ग्रुप्सची (resource groups) यादी करणे आणि Azure मॉनिटरिंग (monitoring) लॉग्ज (logs) क्वेरी (query) करण्यासाठी KQL चा लाभ घेणे समाविष्ट आहे.
GitHub Copilot Chat सह Azure MCP सर्व्हर एकत्रित करणे
MCP मानकांचे पालन करत असल्याने, Azure MCP सर्व्हर MCP ला सपोर्ट (support) करणाऱ्या कोणत्याही AI टूल (tool) सह अखंडपणे एकत्रित होतो, जसे की GitHub Copilot एजंट मोड. फक्त आपल्या Tenant मध्ये सर्व्हर ॲड (add) करून, आपण Copilot द्वारे थेट किंवा व्हिज्युअल स्टुडिओ कोड इंटिग्रेशनद्वारे (Visual Studio Code integration) प्रश्न विचारणे सुरू करू शकता. MCP चा लाभ कसा घ्यावा आणि आपल्या स्वतःच्या MCP-आधारित AI ॲप्लिकेशन्ससाठी प्रॉम्प्ट्स (prompts) कसे तयार करावे हे शिकण्याचा हा एक प्रभावी मार्ग आहे.
सध्या, Microsoft ने अद्याप त्याच्या प्रोग्रामिंग भाषांसाठी समर्पित MCP टूल रिलीज केलेले नाही, त्यामुळे कस्टम कोड विकसित करण्यासाठी अधिकृत SDK चा वापर करणे आवश्यक आहे. TypeScript, C# आणि Python साठी सपोर्टसह, डेव्हलपर्सकडे स्वतःचे Azure MCP एजंट्स तयार करण्यासाठी आवश्यक साधनांमध्ये ॲक्सेस आहे. व्हिज्युअल स्टुडिओ कोडमध्ये विद्यमान Azure क्रेडेन्शियल्सचा (credentials) वापर करून प्रयोग केले जाऊ शकतात.
हा सर्व्हर आपल्या डेव्हलपमेंट PC वर ऑपरेट (operate) होतो आणि Node.js ची आवश्यकता असते. VS कोडमध्ये (code) थेट प्रोजेक्टच्या GitHub रिपॉजिटरीमधून (repository) इंस्टॉलेशन (installation) पूर्ण केले जाते. एकदा इंस्टॉलेशन पूर्ण झाल्यावर, GitHub Copilot आणि GitHub Copilot Chat एक्सटेन्शन्स (extensions) प्रायोगिक एजंट मोड वापरण्यासाठी कॉन्फिगर (configure) केलेले असल्याची खात्री करा (VS कोड सेटिंग्ज टूलद्वारे ॲक्सेस करण्यायोग्य). त्यानंतर, GitHub Copilot चॅट पेन उघडा आणि एजंट मोडवर स्विच करा. टूल्स ड्रॉपडाउनमध्ये (dropdown) Azure MCP सर्व्हर इंस्टॉल (install) केलेले असल्याची खात्री करा. आता आपण ‘माझ्या Azure सबस्क्रिप्शन्सची (subscriptions) यादी करा’ यासारख्या क्वेरीज (queries) सबमिट (submit) करू शकता.
हे टूल Azure सह काम करणाऱ्या कोणासाठीही अमूल्य असल्याचे सिद्ध होते आणि Copilot इंटिग्रेशनच्या पलीकडेही ते उपयोगी आहे. Azure MCP सर्व्हर कोठेही इंस्टॉल केला जाऊ शकतो जेथे Node.js सपोर्टेड (supported) आहे, ज्यामुळे त्याचे कस्टम एजंट्समध्ये इंटिग्रेशन (integration) शक्य होते.
Azure AI फाउंड्रीमध्ये MCP ची भूमिका
Microsoft MCP टूल्सच्या पोर्टफोलिओचा (portfolio) झपाट्याने विस्तार करत आहे, विद्यमान कार्यक्षमतेस MCP द्वारे उघड करत आहे किंवा AI ॲप्लिकेशन्समध्ये त्यांचा वापर सक्षम करत आहे. या झपाट्याने होणाऱ्या रोलआउटमध्ये (rollout) Copilot स्टुडिओच्या नो-कोड एजंट डेव्हलपमेंटसाठी (no-code agent development) टूल्सचा समावेश आहे, ज्याची घोषणा या लेखाच्या लेखनादरम्यान करण्यात आली.
Azure AI फाउंड्री, मोठ्या प्रमाणात AI ॲप्लिकेशन डेव्हलपमेंटसाठी Microsoft चे प्राथमिक डेव्हलपमेंट प्लॅटफॉर्म (development platform) आहे, जे Azure च्या AI एजंट सेवेस पूरक MCP सर्व्हर सक्रियपणे विकसित करत आहे. या एकत्रीकरणाचा उद्देश Azure AI फाउंड्रीमध्ये (Foundry) चालणाऱ्या एजंट्सना इतर AI ॲप्लिकेशन्सचा भाग म्हणून काम करणाऱ्या क्लायंट्सशी जोडणे आहे.
ही सेवा आपल्याला विद्यमान AI कोड आणि सेवांचा जलद पुनर्वापर (repurpose) करण्यास आणि त्यांना नवीन ॲप्लिकेशन्सशी जोडण्याची परवानगी देते. फॅब्रिकसारख्या (Fabric) सेवा त्यांच्या एजंट वैशिष्ट्या AI एजंट सर्व्हिस एंडपॉइंट्स (service endpoints) म्हणून उघड करतात, ज्यामुळे AI ॲप्लिकेशन्सना (applications) मूलभूत लाइन-ऑफ-बिझनेस (line-of-business) डेटाशी अखंडपणे कनेक्ट (connect) करणे शक्य होते, ज्यामुळे हॅल्युसिनेशन (hallucination) आणि त्रुटींचा धोका कमी होतो.
इंस्टॉलेशनवर, सर्व्हर एजंट्सशी कनेक्ट (connect) होण्यासाठी आणि त्यांना क्वेरीज (queries) पाठवण्यासाठी MCP ॲक्शन्सचा (actions) संच प्रदान करतो. हे उपलब्ध एजंट्सची यादी देखील करू शकते किंवा विशिष्ट कार्यांसाठी डीफॉल्ट (default) एजंटचा वापर करू शकते. संभाषण थ्रेड्ससाठी (conversation threads) सपोर्ट (support) समाविष्ट आहे, जो एजंट्सना प्रासंगिक संभाषणांसाठी मूलभूत सिमेंटिक मेमरी (semantic memory) प्रदान करतो. MCP वापरून त्यांना कार्यान्वित करण्यासाठी आपल्याला Azure AI एजंट सर्व्हिस एजंट आयडीची (agent ID) आवश्यकता असेल.
हा सर्व्हर Python मध्ये लागू केला आहे आणि Azure CLI द्वारे pip वापरून इंस्टॉल (install) केला जाऊ शकतो. वैकल्पिकरित्या, जी लोक TypeScript ला प्राधान्य देतात त्यांच्यासाठी एक TypeScript व्हर्जन (version) उपलब्ध आहे. Azure MCP सर्व्हरप्रमाणेच, हा सर्व्हर AI फाउंड्री वातावरणाबाहेर ऑपरेट (operate) होतो, ज्यामुळे तो डेव्हलपमेंट PC वर किंवा क्लाउड-होस्टेड (cloud-hosted) ॲप्लिकेशनचा भाग म्हणून त्याच्या स्वतःच्या कंटेनरमध्ये (container) किंवा VM मध्ये इंस्टॉल (install) केला जाऊ शकतो, जो Windows, macOS आणि Linux साठी सपोर्ट (support) पुरवतो.
सिमेंटिक कर्नल AI ॲप्लिकेशन्सवरून MCP सर्व्हरचा लाभ घेणे
एक ओपन स्टँडर्ड (open standard) असल्याने, MCP सर्व्हरला कोणत्याही क्लायंटसोबत कंपॅटिबिलिटी (compatibility) सक्षम करते. GitHub रिपॉजिटरी ॲन्थ्रोपिकच्या क्लॉड डेस्कटॉपचा (Claude Desktop) वापर करून कनेक्शन कसे स्थापित करावे याबद्दल सूचना प्रदान करते, परंतु सिमेंटिक कर्नलमध्ये (Semantic Kernel) कस्टम एजंट वर्कफ्लो (agent workflow) तयार करण्यातच त्याचे खरे मूल्य आहे.
Microsoft MCP सपोर्टला सिमेंटिक कर्नल ऑर्केस्ट्रेशनमध्ये (Semantic Kernel orchestration) कसे एकत्रित करावे याचे नमुना कोड (sample code) प्रदान करते, त्याला कर्नल प्लग-इन (kernel plug-in) म्हणून मानते जे फंक्शन कॉल्सशी (function calls) परिचित असलेल्यांशी एकत्रित होते. हे इंटिग्रेशन्स (integrations) एजंट्स म्हणून रॅप (wrap) केले जाऊ शकतात आणि आवश्यकतेनुसार ॲक्सेस (access) केले जाऊ शकतात. सिमेंटिक कर्नलमध्ये MCP इंटिग्रेशन (integration) अजूनही विकासाधीन असले, तरी ते त्याच्या विद्यमान फीचर सेटशी (feature set) अखंडपणे एकत्रित होते, AI ॲप्लिकेशन्ससाठी सर्व्हरवरून MCP टूल्स उघड करण्यासाठी किमान अतिरिक्त कोडची आवश्यकता असते.
MCP सारखी साधने आधुनिक AI स्टॅकचे (stack) महत्त्वपूर्ण घटक आहेत, जी स्थानिक आणि दूरस्थ ॲप्लिकेशन्स (applications) दोघांसाठी शोधण्यायोग्य इंटरफेस (interface) तयार करण्यासाठी एक प्रमाणित दृष्टिकोन प्रदान करतात. एकदा परिभाषित केल्यावर, MCP टूल्स सहजपणे कार्यान्वित केले जातात, एक सर्व्हर उपलब्ध टूल्सची यादी प्रदान करतो आणि MCP LLMs ना ती साधने कॉल (call) करण्याचा आणि त्यांचे आउटपुट (output) वापरण्याचा एक प्रमाणित मार्ग प्रदान करते. हा दृष्टिकोन AI ॲप्लिकेशन्ससाठी युनिव्हर्सल ग्राउंडिंग टूल (universal grounding tool) प्रदान करण्यात महत्त्वपूर्ण योगदान देतो, स्टँडर्ड APIs, डेटाबेस क्वेरीज (database queries) आणि AI एजंट्ससोबत (agents) सारखेच कार्य करतो.