Model Contextualization Protocol (MCP) आणि नवीन AI परिसंस्था
अलीकडेच, मॉडेल कॉन्टेक्स्ट्युअलायझेशन प्रोटोकॉल (MCP) AI उद्योगात केंद्रस्थानी बनला आहे, ज्यामुळे OpenAI, Google आणि युनायटेड स्टेट्समधील आणि बाहेरील विविध उद्योगांचे लक्ष वेधले गेले आहे. सेकंड कॉफीचे संस्थापक आणि सीईओ चार्ली ग्रॅहम यांनी अलीकडेच MCPs आणि त्यांच्या संभाव्यतेबद्दल एका ब्लॉग पोस्टमध्ये त्यांचे विचार सामायिक केले. हा लेख MCPs च्या शक्यता आणि सध्याच्या मर्यादांचा सखोल अभ्यास करतो, जो प्रायोगिक MCP सर्व्हर तयार करण्याच्या प्रत्यक्ष अनुभवावर आधारित आहे.
MCPs समजून घेणे: AI मॉडेल्स आणि बाह्य डेटा यांच्यातील अंतर कमी करणे
MCPs ला प्रमाणित APIs म्हणून संकल्पित केले जाऊ शकते, जे बाह्य डेटा स्रोत किंवा ॲप्लिकेशन्स आणि ChatGPT किंवा Claude सारख्या मोठ्या भाषिक मॉडेल्स (LLMs) यांच्यातील एक महत्त्वाचा दुवा आहे. हे प्रोटोकॉल AI मॉडेल्सना रिअल-टाइम डेटा ॲक्सेस करण्यास, कॅलेंडर व्यवस्थापित करण्यास आणि अगदी संगणकावरील फाइल्समध्ये फेरफार करण्यास सक्षम करतात.
Claude, Cursor आणि OpenAI सारखी काही AI साधने आधीपासूनच कस्टम इंटिग्रेशन वैशिष्ट्ये वापरत असली तरी, MCPs अशा सर्व इंटरॲक्शन्ससाठी एक सार्वत्रिक आणि प्रमाणित स्वरूप देतात, ज्यामुळे त्यांची अष्टपैलुत्व मोठ्या प्रमाणात वाढते.
एक MCP मध्ये प्रामुख्याने दोन घटक असतात: एक क्लायंट (उदा. ChatGPT) आणि एक सर्व्हर (उदा. फ्लाइट शेड्युलिंग वेबसाइट). जेव्हा ते एकत्र वापरले जातात, तेव्हा ते AI मॉडेल्सना रिअल-टाइम डेटा ॲक्सेस करण्याची, ऑनलाइन क्रिया करण्याची आणि स्थिर चॅटबॉट्सपेक्षा अधिक सक्रिय एजंट्ससारखे कार्य करण्याची क्षमता देतात.
सध्या, दोन मुख्य प्रकारचे MCPs लक्ष वेधून घेत आहेत. पहिला प्रकार विकासकांसाठी आहे, उदाहरणार्थ Cursor किंवा Claude Code सारखी साधने, जी फाइल्स व्यवस्थापित करण्यासाठी आणि स्क्रिप्ट्स कार्यान्वित करण्यासाठी लॅपटॉपसारख्या उपकरणांवर चालवता येतात. दुसरा प्रकार वास्तविक-जगातील ॲप्लिकेशन्ससाठी आहे, जो उत्पादने शोधणे, डोमेन नोंदणी करणे, कार्यक्रम बुक करणे किंवा ईमेल पाठवणे यासारख्या क्रियाकलापांवर लक्ष केंद्रित करतो.
व्यावहारिक परिणाम शोधण्यासाठी, दोन भिन्न प्रकारचे MCPs विकसित केले गेले. पहिले, GPT Learner नावाचे, हे एक डेव्हलपर सर्व्हर आहे जे वापरकर्त्यांना Cursor ला त्रुटी लक्षात ठेवण्यास आणि पुनरावृत्ती टाळण्यास मदत करण्यासाठी डिझाइन केलेले आहे. जर Claude किंवा Cursor ने चुकीच्या पद्धतीने कोड ओव्हरराईट केला, तर हे साधन वापरकर्त्यांना भविष्यातील संदर्भासाठी योग्य दृष्टीकोन रेकॉर्ड करण्यास आणि त्यातून शिकण्यास अनुमती देते.
दुसरा प्रकल्प एक भविष्यवाणी बाजार MCP आहे जो मोठ्या भाषिक मॉडेल्सला betsee.xyz नावाच्या वेबसाइटशी जोडतो, जी रिअल-टाइम भविष्यवाणी बाजार एकत्र करते. जेव्हा एखादा वापरकर्ता Claude ला प्रश्न विचारतो, ‘ट्रम्प यांनी शुल्क स्थगित केल्याचे दुय्यम परिणाम काय आहेत आणि लोक कशावर सट्टा लावत आहेत?’ तेव्हा MCP Polymarket किंवा Kalshi मधील संबंधित बाजारपेठा आणि रिअल-टाइम शक्यता परत करतो.
MCPs प्राइमटाइमसाठी तयार का नाहीत
हे दोन MCPs तयार केल्याने अनेक महत्त्वाचे अंतर्दृष्टी समोर आले, मुख्यतः MCPs अजून मोठ्या प्रमाणावर स्वीकारण्यासाठी तयार नाहीत.
MCPs सह सध्याचा वापरकर्ता अनुभव आदर्श नाही. ChatGPT सारखे बहुतेक चॅटबॉट्स अजून MCP सर्व्हर्सना सपोर्ट करत नाहीत. जे करतात, त्यांना इन्स्टॉल करण्यासाठी JSON मॅन्युअली एडिट करणे आवश्यक आहे, जी प्रक्रिया वापरकर्त्यासाठी सोपी नाही. Cursor आणि Claude सारखे चॅटबॉट्स प्रत्येक विनंतीसाठी वापरकर्त्यांना विचारतात आणि अनेकदा अपूर्ण माहिती किंवा रॉ JSON आउटपुट परत करतात, ज्यामुळे अनुभव अनाड़ी आणि असमाधानकारक होतो.
Claude च्या डेस्कटॉप आवृत्तीचा वापर करून भविष्यवाणी बाजारातील MCP क्वेरी करण्यासाठी, ते अनेकदा लिंक्स किंवा किमती प्रदान करण्यात अयशस्वी ठरले आणि काहीवेळा सर्व्हरला अजिबात कॉल केला नाही. MCPs वापरताना Claude कडून सतत येणाऱ्या पॉप-अप प्रॉम्प्ट्समुळे वापरकर्त्यांचा रस आणखी कमी झाला. MCPs कडून अखंड प्रक्रिया आणि अर्थपूर्ण प्रतिसाद अपेक्षित असले तरी, तंत्रज्ञान अजून त्या टप्प्यावर पोहोचलेले नाही.
सुरक्षा ही आणखी एक महत्त्वाची चिंता आहे. बाह्य ऑपरेशन्स करण्याची आणि रिअल-टाइम सिस्टम ॲक्सेस करण्याची क्षमता लक्षात घेता, MCPs अनेक सुरक्षा आव्हानांना तोंड देतात. प्रॉम्प्ट इंजेक्शन, दुर्भावनापूर्ण Tool Installation, अनधिकृत ॲक्सेस आणि ट्रोजन हॉर्स हल्ले हे खरे धोके आहेत. सध्या, सँडबॉक्सिंग, व्हेरिफिकेशन लेयर्स आणि या समस्या हाताळण्यासाठी एक परिपक्व परिसंस्था नाही.
या समस्या हे स्पष्ट करतात की MCP अजूनही एक प्रायोगिक तंत्रज्ञान आहे.
क्लायंटची निर्णायक भूमिका
हे सर्व्हर तयार करताना शिकलेला एक महत्त्वाचा धडा म्हणजे MCPs चे भविष्य सर्व्हर नव्हे, तर क्लायंट ठरवतो.
मोठ्या मॉडेल्सशी संवाद कोणाच्या हातात आहे, तेच ठरवतात की वापरकर्त्यांना कोणती साधने दिसतील, कोणती ट्रिगर होतील आणि कोणते प्रतिसाद प्रदर्शित केले जातील. कोणीही जगातला सर्वात उपयुक्त MCP सर्व्हर तयार करू शकतो, परंतु क्लायंट त्याला कॉल करणार नाही, त्याचे फक्त अर्धे आउटपुट दर्शवेल किंवा त्याच्या इंस्टॉलेशनला परवानगीही देणार नाही.
MCPs आणि गेटकीपर्सचा उदय
क्लायंटच्या गंभीर शक्तीचा अर्थ असा आहे की MCPs चे नियंत्रण सर्च इंजिन आणि ॲप स्टोर्सप्रमाणे केले जाईल. OpenAI आणि Anthropic सारखे आघाडीचे मोठे मॉडेल ॲप्लिकेशन प्रदाते नवीन ‘गेटकीपर्स’ बनतील, जे ठरवतील की कोणते MCPs सूचीबद्ध केले जाऊ शकतात आणि शिफारस अल्गोरिदमद्वारे त्यांची शोध क्षमता क्युरेट करतील.
1990 च्या दशकाच्या उत्तरार्धात सुरू झाल्यापासून, Google ने वापरकर्त्यांना कोणती सामग्री सादर करायची हे नियंत्रित केले आहे, ज्यामुळे त्यांना अत्यंत फायदेशीर व्यवसाय तयार करण्यात मदत झाली आहे. चॅटबॉट्स आता ही क्षमता मिळवत आहेत, पारंपरिक सर्च इंजिनच्या ‘10 निळ्या लिंक्स’ ऐवजी थेट उत्तरे देत आहेत. ते कोणती सामग्री दर्शवायची, कोणती वगळायची आणि ती कशी फॉरमॅट करायची हे ठरवू शकतात.
MCP इंस्टॉलेशन प्रक्रिया ॲप स्टोअर मॉडेलसारखीच असेल. ॲपल आणि गुगलने शिफारस केलेले, प्री-इंस्टॉल केलेले किंवा मंजूर केलेले ॲप्स ठरवून मोबाइल परिसंस्थेला आकार दिला आहे, त्याचप्रमाणे मोठे मॉडेल क्लायंट ठरवतील की कोणते MCP सर्व्हर्स दर्शवले जातील, प्रमोट केले जातील आणि प्लॅटफॉर्मवर परवानगी दिली जाईल. या गतिशीलतेमुळे कंपन्यांमध्ये स्पर्धा निर्माण होण्याची शक्यता आहे, ज्यामध्ये नवीन परिसंस्थेतील शिफारसी आणि एक्सपोजरसाठी मॉडेल प्रदात्यांना पेमेंटचा समावेश असू शकतो, ज्यामुळे उच्च-नफा MCP वितरण प्लॅटफॉर्म तयार होतील.
वापरकर्ते MCPs किंवा ‘AI चॅट ॲप्लिकेशन्स’ काळजीपूर्वक क्युरेट केलेल्या ‘MCP स्टोअर्स’ मधून इंस्टॉल करतील. Gmail, HubSpot, Uber आणि Kayak सारखी साधने MCP एंडपॉइंट्स जोडतील, थेट चॅट-आधारित वर्कफ्लोमध्ये समाकलित होतील. सैद्धांतिकदृष्ट्या वापरकर्ते त्यांना पाहिजे असलेले कोणतेही MCP इंस्टॉल करणे निवडू शकतात, तरी बहुतेक ChatGPT सारख्या क्लायंट-प्रदत्त शिफारसींवर अवलंबून राहतील. या शिफारसी अनियंत्रित नसतील, तर फायदेशीर भागीदारीतून मिळतील, मोठ्या कंपन्या शॉपिंग, प्रवास, डोमेन शोधणे किंवा सेवा शोधणे या श्रेणींमध्ये डीफॉल्ट पर्याय बनण्यासाठी पैसे देतील. दृश्यमानतेची ही पातळी लाखो वापरकर्त्यांपर्यंत पोहोचेल, ज्यामुळे प्रचंड एक्सपोजर, डेटा आणि व्यावसायिक मूल्य मिळेल.
काही क्लायंट-साइड MCP ॲप स्टोअर्स (MAS) MCPs ची अधिक उदार आणि खुलीनिवड देतील, ज्यामुळे प्रयोगांची आणि समुदाय-विकसित MCPs ची विस्तृत श्रेणी उपलब्ध होईल. इतरांकडे कठोर मान्यता प्रक्रिया असतील, गुणवत्ता, सुरक्षा आणि कमाईला प्राधान्य दिले जाईल. कोणत्याही परिस्थितीत, क्लायंट सहभागासाठी अटी सेट करतो - आणि यशाचे नियम.
OpenAI आणि Claude सारखे MCP क्लायंट नवीन iOS आणि Android प्लॅटफॉर्म बनतील, MCP सर्व्हर्स ॲप्सची भूमिका बजावतील. चिन्हांऐवजी, हे ॲप्लिकेशन्स वापरकर्त्याच्या आदेशांद्वारे कार्यान्वित केले जातील, भाषिक संवादाद्वारे वापरकर्त्याच्या गरजांना समृद्ध, संरचित आणि संवादात्मक प्रतिसाद देतील.
कालांतराने, विशिष्ट उद्योग किंवा डोमेनसाठी तयार केलेले विशेष क्लायंट उदयास येऊ शकतात. उदाहरणार्थ, प्रवास नियोजनावर लक्ष केंद्रित करणार्‍या AI चॅट सहाय्यकाची कल्पना करा, जे वापरकर्त्यांना सर्वसमावेशक प्रवास नियोजन अनुभव देण्यासाठी एअरलाइन्स, हॉटेल साखळ्या आणि ट्रॅव्हल एजन्सीमधील सेवा अखंडपणे एकत्रित करतात. किंवा मानवी संसाधनांवर लक्ष केंद्रित करणारा MCP क्लायंट, कायदेशीर डेटा, कर्मचारी नोंदी आणि संस्थात्मक साधनांमध्ये एकीकृत ॲक्सेस प्रदान करतो, ज्यामुळे व्यवसाय व्यवस्थापित करण्याच्या पद्धतीत बदल होतो.
बरेच वापरकर्ते मुख्य प्रवाहातील क्लायंट्सना चिकटून राहतील, तर काही ओपन-सोर्स AI चॅटबॉट्स उदयास येतील. हे चॅटबॉट्स अशा व्यावसायिकांना आकर्षित करतील ज्यांना गेटकीपर्सने लादलेल्या मर्यादांशिवाय, ते स्थापित केलेल्या MCPs वर पूर्ण नियंत्रण ठेवायचे आहे. तथापि, लिनक्स डेस्कटॉप सिस्टमप्रमाणे, ही ओपन-सोर्स उत्पादने बहुधा विशिष्ट बाजारपेठांमध्येच राहतील.
उदयोन्मुख परिसंस्थेतील नवीन संधी
विकसित होत असलेल्या MCP लँडस्केपमध्ये सेवा देण्यासाठी अनेक प्रकारचे व्यवसाय आणि साधने उदयास येणे अपेक्षित आहे, ज्यात खालील गोष्टींचा समावेश आहे:
MCP रॅपर्स आणि सर्व्हर पॅक्स: हे एकाच इंस्टॉलेशन पॅकेजमध्ये अनेक संबंधित MCPs बंडल करतील, ज्यामुळे सेटअप सुलभ होईल. कल्पना करा की एकच पॅकेज कॅलेंडर, ईमेल, ग्राहक संबंध व्यवस्थापन आणि फाइल स्टोरेज MCP प्रदान करते जे कोणत्याही कॉन्फिगरेशनशिवाय वापरण्यासाठी तयार आहे. अशी पॅकेजेस कर्मचार्‍यांच्या प्रक्रिया सुलभ करतील आणि विशेषत: उभ्या बाजारांमध्ये उपयुक्त ठरतील. त्यात पॅकेजिंग टूल्सचा (“कॅलेंडर सेट करा आणि ईमेल पाठवा”) देखील समावेश असू शकतो.
MCP शॉपिंग इंजिन्स: काही MCP सर्व्हर्स AI-शक्तीवर चालणारे तुलना इंजिन म्हणून काम करतील, जे विविध विक्रेत्यांकडून रिअल-टाइम किमती आणि उत्पादन सूची ऑफर करतील. ते संलग्न लिंक्सद्वारे कमाई करतील, रेफरल फी मिळवतील. हा दृष्टीकोन लवकर सर्च इंजिन ऑप्टिमायझेशन आणि ॲफिलिएट मार्केटिंगसारखाच आहे.
MCP-फर्स्ट कंटेंट ॲप्स: या सेवा मानवी दर्शकांसाठी वेबसाइट्स डिझाइन करण्याऐवजी MCP सर्व्हर्सद्वारे मोठ्या भाषिक मॉडेल्ससाठी सामग्री वितरण ऑप्टिमाइझ करतील. MCP कॉल्सद्वारे परत केलेल्या समृद्ध, संरचित डेटा आणि सिमेंटिक टॅगची कल्पना करा. महसूल पृष्ठ दृश्यांऐवजी सदस्यता किंवा एम्बेडेड स्पॉन्सरशिप आणि उत्पादन प्लेसमेंटमधून येईल.
API-टू-MCP प्रदाते: बर्‍याच विद्यमान API प्रदात्यांना या नवीन परिसंस्थेत सहभागी व्हायचे आहे, परंतु त्यांच्याकडे तसे करण्यासाठी संसाधने नाहीत. यामुळे मिडलवेअर टूल्सचा उदय होईल जे पारंपरिक REST APIs ला अनुरूप आणि शोधण्यायोग्य MCP सर्व्हर्समध्ये स्वयंचलितपणे रूपांतरित करतात, ज्यामुळे SaaS प्लॅटफॉर्मसाठी सामील होणे सोपे होते.
MCPs साठी क्लाउडफ्लेअर: सुरक्षा ही एक मोठी चिंता आहे. ही साधने क्लायंट आणि सर्व्हरच्या दरम्यान बसून इनपुट सॅनिटाइज करतील, विनंत्या लॉग करतील, हल्ले अवरोधित करतील आणि विसंगतींचे निरीक्षण करतील. क्लाउडफ्लेअरने आधुनिक वेबला जसे सुरक्षित बनवले आहे, त्याचप्रमाणे ही सेवा MCP परिसंस्थेत समान भूमिका बजावेल.
एंटरप्राइझ ‘खाजगी’ MCP सोल्यूशन्स: मोठ्या कंपन्या त्यांच्या अंतर्गत सेवा खाजगी MCP सर्व्हर्सशी जोडण्यास आणि ओपन-सोर्स AI उत्पादने वापरण्यास सुरुवात करतील. हे अंतर्गत सेटअप फायरवॉलच्या मागे AI वर्कफ्लोचा भाग बनतील, ज्यामुळे कंपन्यांना नियंत्रण मिळेल.
उभ्या केंद्रित MCP क्लायंट्स: बर्‍याच चॅटबॉट्स सामान्य वापरकर्त्यांच्या गरजा पूर्ण करू शकत असले तरी, औद्योगिक खरेदी आणि अनुपालन कार्यासारख्या विशिष्ट परिस्थितींसाठी विशिष्ट वापरकर्ता इंटरफेस आणि व्यवसाय तर्कशास्त्र आवश्यक आहे. उभ्या केंद्रित MCP क्लायंट्स उदयास येतील, ज्यात या अद्वितीय गरजा पूर्ण करण्यासाठी सानुकूलित ऑपरेशन्स, भाषा आणि लेआउट असतील.