ਗੂਗਲ ਦਾ Ironwood TPU: AI ਵਿੱਚ ਵੱਡਾ ਵਾਧਾ
ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਖੇਤਰ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਸਤ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਵਿੱਚ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਤਰੱਕੀਆਂ ਨਵੀਆਂ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਗੂਗਲ, AI ਨਵੀਨਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੋਹਰੀ, ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀ ਸੱਤਵੀਂ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦਾ ਟੈਂਸਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਯੂਨਿਟ (TPU) ਜਿਸਦਾ ਕੋਡਨੇਮ ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਹੈ, ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI ਦੀ ਕੰਪਿਊਟ ਸਮਰੱਥਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ। ਇਹ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ AI ਐਕਸਲਰੇਟਰ ਇੱਕ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਮਾਣ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ ‘ਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰਾਂ ਨੂੰ ਵੀ 24 ਗੁਣਾ ਪਿੱਛੇ ਛੱਡ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਨੈਕਸਟ ‘25 ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਆਇਰਨਵੁੱਡ AI ਚਿੱਪ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਦਹਾਕੇ-ਲੰਬੇ ਸਫ਼ਰ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤਕ ਧੁਰੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਪੁਰਾਣੇ ਵਰਜਨਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜੋ ਕਿ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ AI ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਸਨ, ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੰਜੀਨੀਅਰਡ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਯੁੱਗ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ, ਸਿਸਟਮ ਅਤੇ ਕਲਾਉਡ AI ਦੇ ਗੂਗਲ ਦੇ ਵਾਈਸ ਪ੍ਰੈਜ਼ੀਡੈਂਟ ਅਤੇ ਜਨਰਲ ਮੈਨੇਜਰ ਅਮੀਨ ਵਾਹਦਾਤ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, ‘ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਨੂੰ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਦੇ ਅਗਲੇ ਪੜਾਅ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਕੰਪਿਊਟ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਲੋੜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਅਸੀਂ ‘ਅਨੁਮਾਨ ਯੁੱਗ’ ਕਹਿੰਦੇ ਹਾਂ, ਜਿੱਥੇ AI ਏਜੰਟ ਸਿਰਫ਼ ਡਾਟਾ ਹੀ ਨਹੀਂ, ਸਗੋਂ ਸਹਿਯੋਗੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਗਰਮੀ ਨਾਲ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਗੇ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨਗੇ।’
ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਦੀ ਬੇਮਿਸਾਲ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ
ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਦੀਆਂ ਤਕਨੀਕੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਸਾਧਾਰਨ ਤੋਂ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਜਦੋਂ 9,216 ਚਿਪਸ ਦੇ ਪੌਡ ਤੱਕ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ AI ਕੰਪਿਊਟ ਪਾਵਰ ਦੇ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ 42.5 ਐਕਸਾਫਲੌਪਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਕੜਾ ਐਲ ਕੈਪੀਟਨ ਦੁਆਰਾ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ 1.7 ਐਕਸਾਫਲੌਪਸ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਤੇਜ਼ ਸੁਪਰ ਕੰਪਿਊਟਰ ਦਾ ਖਿਤਾਬ ਧਾਰਕ ਹੈ। ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਚਿੱਪ 4,614 TFLOPs ਦੀ ਸਿਖਰ ਕੰਪਿਊਟ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਮਾਣ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਪਾਵਰ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਅਤੇ ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਵਿੱਚ ਵੀ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹਨ। ਹਰੇਕ ਚਿੱਪ 192GB ਦੀ ਉੱਚ-ਬੈਂਡਵਿਡਥ ਮੈਮੋਰੀ (HBM) ਨਾਲ ਲੈਸ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ TPU, ਟ੍ਰਿਲੀਅਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਛੇ ਗੁਣਾ ਵਾਧਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪ੍ਰਤੀ ਚਿੱਪ ਮੈਮੋਰੀ ਬੈਂਡਵਿਡਥ 7.2 terabits/s ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਟ੍ਰਿਲੀਅਮ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ 4.5 ਗੁਣਾ ਸੁਧਾਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਸੈਂਟਰਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਿਜਲੀ ਦੀ ਖਪਤ ਇੱਕ ਗੰਭੀਰ ਚਿੰਤਾ ਬਣਦੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ, ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਆਪਣੀ ਊਰਜਾ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਲਈ ਵੀ ਵੱਖਰਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਪ੍ਰਤੀ ਵਾਟ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਟ੍ਰਿਲੀਅਮ ਤੋਂ ਦੁੱਗਣੀ ਹੈ ਅਤੇ 2018 ਵਿੱਚ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੇ ਗਏ ਪਹਿਲੇ TPU ਨਾਲੋਂ ਲਗਭਗ 30 ਗੁਣਾ ਵੱਧ ਹੈ।
ਅਨੁਮਾਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ AI ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਪ੍ਰਮੁੱਖ AI ਲੈਬਾਂ ਨੇ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਦੀ ਗਿਣਤੀ ਦੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਫਾਊਂਡੇਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਅਨੁਮਾਨ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ‘ਤੇ ਗੂਗਲ ਦਾ ਧਿਆਨ ਤਾਇਨਾਤੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਪੜਾਅ ਵੱਲ ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਸਿਖਲਾਈ ਦੁਹਰਾਓ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ AI ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੋ ਰਹੀਆਂ ਹਨ, ਅਨੁਮਾਨ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਅਰਬਾਂ ਵਾਰ ਹੋਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਾਡਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਵਿੱਚ ਵਧਦੇ ਹਨ, ਇਹਨਾਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਆਰਥਿਕ ਵਿਵਹਾਰਕਤਾ ਅਟੁੱਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਅਨੁਮਾਨ ਲਾਗਤਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਪਿਛਲੇ ਅੱਠ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, AI ਕੰਪਿਊਟ ਲਈ ਗੂਗਲ ਦੀ ਮੰਗ ਦਸ ਗੁਣਾ ਵਧੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ 100 ਮਿਲੀਅਨ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਗਈ ਹੈ। ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਵਰਗੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ, ਮੂਰ ਦੇ ਨਿਯਮ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਪ੍ਰਗਤੀ ਵੀ ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਾਧੇ ਨਾਲ ਤਾਲਮੇਲ ਰੱਖਣ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰੇਗੀ।
ਜ਼ਿਕਰਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਦਾ ਐਲਾਨ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਤਰਕ ਕਾਰਜ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ ‘ਮਾਨਸਿਕ ਮਾਡਲਾਂ’ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਧਿਆਨ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਤੋਂ ਪਰੇ ਫੈਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਬਹੁ-ਪੜਾਵੀ ਤਰਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਮਨੁੱਖੀ-ਵਰਗੇ ਵਿਚਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਵੱਡੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਸ਼ਕਤੀ ਦੇਣਾ
ਗੂਗਲ ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ AI ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਬਣੀ ਤਰਕ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਹਨ।
ਗੂਗਲ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਫਲੈਸ਼ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਸਦੇ ਫਲੈਗਸ਼ਿਪ ਮਾਡਲ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਰੂਪ ਹੈ ਜੋ ਲੇਟੈਂਸੀ-ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਜੇਮਿਨੀ 2.5 ਫਲੈਸ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਤਰਕ ਡੂੰਘਾਈ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਰੂਪ ਨਾਲ ਵਿਵਸਥਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਨੇ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਇਮੇਜ, ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਵੀਡੀਓ, ਅਤੇ ਨਵੀਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀ ਗਈ ਟੈਕਸਟ-ਟੂ-ਮਿਊਜ਼ਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ, ਲਾਈਰੀਆ ਸਮੇਤ, ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਆਪਣਾ ਵਿਆਪਕ ਸੂਟ ਵੀ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤਾ। ਇੱਕ ਡੈਮੋ ਨੇ ਦਰਸਾਇਆ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕੰਸਰਟ ਲਈ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਮੋਸ਼ਨਲ ਵੀਡੀਓ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿਵੇਂ ਜੋੜਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਆਇਰਨਵੁੱਡ ਗੂਗਲ ਦੀ ਵਿਆਪਕ AI ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚਾ ਰਣਨੀਤੀ ਦਾ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਹਿੱਸਾ ਹੈ। ਗੂਗਲ ਨੇ ਕਲਾਉਡ WAN ਦਾ ਵੀ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਵਾਈਡ ਏਰੀਆ ਨੈਟਵਰਕ ਸੇਵਾ ਜੋ ਉੱਦਮਾਂ ਨੂੰ ਗੂਗਲ ਦੇ ਗਲੋਬਲ-ਸਕੇਲ ਨਿੱਜੀ ਨੈਟਵਰਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੂਗਲ AI ਵਰਕਲੋਡਾਂ ਲਈ ਆਪਣੀਆਂ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪਾਥਵੇਅਜ਼ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਇੱਕ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਰਨਟਾਈਮ ਜੋ ਗੂਗਲ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੁਆਰਾ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪਾਥਵੇਅਜ਼ ਹੁਣ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਸੈਂਕੜੇ TPUs ਵਿੱਚ ਮਾਡਲ ਸਰਵਿੰਗ ਨੂੰ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
A2A ਨਾਲ AI ਏਜੰਟ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨਾ
ਹਾਰਡਵੇਅਰ ਤਰੱਕੀ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਮਲਟੀ-ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਇੱਕ AI ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਲਈ ਆਪਣੀ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਕੋਣ ਨੂੰ ਵੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਏਜੰਟ-ਟੂ-ਏਜੰਟ (A2A) ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ 2025 AI ਲਈ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਸਾਲ ਹੋਵੇਗਾ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਨਰੇਟਿਵ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਇੱਕਲੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਏਜੰਟ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਤੱਕ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣਗੀਆਂ।
A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ-ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਆਮ ‘ਭਾਸ਼ਾ’ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸੰਚਾਰ ਚੈਨਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨੈਟਵਰਕ ਪਰਤ ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਵਿੱਚ ਏਜੰਟ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਮਿਆਦ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ‘ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕੰਮ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ AI ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਕੇ, A2A ਸਹਿਯੋਗ ਦੁਆਰਾ ਸਮੁੱਚੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
A2A ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਆਦਾਨ-ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਨੂੰ ਤਾਲਮੇਲ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਸਥਾਪਤ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਅੰਤਰੀਵ ਕੋਡ ਜਾਂ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਮਾਡਯੂਲਰ ਅਤੇ ਲਚਕਦਾਰ AI ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ, ਹਟਾਇਆ ਜਾਂ ਮੁੜ ਸੰਰਚਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਨੇ ਇੱਕ ਬਲੌਗ ਪੋਸਟ ਵਿੱਚ MCP ਅਤੇ A2A ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲਾਂ ਵਿੱਚ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਹੈ।
- MCP (ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ) ਟੂਲ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਇਹ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ, API ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਸੰਰਚਿਤ ਇਨਪੁਟ/ਆਉਟਪੁਟ ਦੁਆਰਾ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
- ਗੂਗਲ ADK MCP ਟੂਲਸ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ MCP ਸਰਵਰ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
- A2A (ਏਜੰਟ2ਏਜੰਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ) ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਯੋਗ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਇਹ ਮੈਮੋਰੀ, ਸਰੋਤਾਂ ਜਾਂ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਬਹੁ-ਮੋਡਲ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
- ਇਹ ਕਮਿਊਨਿਟੀ ਦੁਆਰਾ ਚਲਾਇਆ ਜਾਣ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਖੁੱਲਾ ਮਿਆਰ ਹੈ।
- ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨੂੰ Google ADK, LangGraph, Crew.AI, ਅਤੇ ਹੋਰ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, A2A ਅਤੇ MCP ਪੂਰਕ ਹਨ: MCP ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲ ਸਮਰਥਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ A2A ਇਹਨਾਂ ਟੂਲ-ਲੈਸ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਤੋਂ ਨਿਰਣਾ ਕਰਦਿਆਂ, A2A MCP ਵਰਗਾ ਹੀ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਜਾਪਦਾ ਹੈ। 50 ਤੋਂ ਵੱਧ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਹਿਯੋਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋਏ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਤਕਨੀਕੀ ਫਰਮਾਂ ਅਤੇ ਚੋਟੀ ਦੀਆਂ ਗਲੋਬਲ ਸਲਾਹਕਾਰ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਏਕੀਕਰਣ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
ਗੂਗਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਖੁੱਲੇਪਨ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸਨੂੰ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਵਜੋਂ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਚਾਹੇ ਅੰਤਰੀਵ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਫਰੇਮਵਰਕ ਜਾਂ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਕੋਈ ਵੀ ਹੋਵੇ। ਗੂਗਲ ਨੇ ਪੰਜ ਮੁੱਖ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਰੂਪਰੇਖਾ ਦਿੱਤੀ ਜੋ ਇਸਦੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ:
- ਏਜੰਟ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਓ: A2A ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੁਦਰਤੀ, ਗੈਰ-ਸੰਗਠਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਹਿਯੋਗ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਮੈਮੋਰੀ, ਟੂਲ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਨਾ ਕਰਦੇ ਹੋਣ। ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਸੱਚੇ ਬਹੁ-ਏਜੰਟ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਿਰਫ਼ ‘ਟੂਲ’ ਹੋਣ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਕਰਨਾ।
- ਮੌਜੂਦਾ ਮਿਆਰਾਂ ‘ਤੇ ਬਣਾਓ: ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਮੌਜੂਦਾ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਮਿਆਰਾਂ ‘ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ HTTP, SSE, ਅਤੇ JSON-RPC ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉੱਦਮਾਂ ਦੁਆਰਾ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਮੌਜੂਦਾ IT ਸਟੈਕਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਡਿਫੌਲਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੁਰੱਖਿਅਤ: A2A ਨੂੰ ਉੱਦਮ-ਗ੍ਰੇਡ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਲਾਂਚ ਸਮੇਂ OpenAPI ਦੀਆਂ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸਕੀਮਾਂ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਹੈ।
- ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੱਕ ਚੱਲਣ ਵਾਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋ: A2A ਨੂੰ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਤੇਜ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਖੋਜ ਤੱਕ ਵਿਆਪਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਘੰਟੇ ਜਾਂ ਦਿਨ ਵੀ ਲੱਗ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਜਦੋਂ ਮਨੁੱਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ)। ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੌਰਾਨ, A2A ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਫੀਡਬੈਕ, ਸੂਚਨਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਥਿਤੀ ਅਪਡੇਟਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਮੋਡੈਲਿਟੀ ਅਗਨੋਸਟਿਕ: ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਟੈਕਸਟ ਤੱਕ ਸੀਮਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸੇ ਕਰਕੇ A2A ਨੂੰ ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਵੀਡੀਓ ਸਟ੍ਰੀਮਾਂ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮੋਡੈਲਿਟੀਆਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਗੂਗਲ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ A2A ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਏਜੰਟਸਪੇਸ ਵਰਗੇ ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਇੰਟਰਫੇਸ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਭਰਤੀ ਮੈਨੇਜਰ ਨੌਕਰੀ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਣ ਲਈ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਏਜੰਟ ਉਮੀਦਵਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਰੋਤ ਕਰਨ, ਇੰਟਰਵਿਊਆਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਬੈਕਗ੍ਰਾਉਂਡ ਜਾਂਚਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਲਈ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਭਰਤੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਆਟੋਮੇਸ਼ਨ ਸੰਭਵ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਨੂੰ ਗਲੇ ਲਗਾਉਣਾ
A2A ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯਤਨਾਂ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਗੂਗਲ ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਨੂੰ ਵੀ ਗਲੇ ਲਗਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਓਪਨਏਆਈ ਦੁਆਰਾ MCP ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਦੇ ਐਲਾਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਹਫ਼ਤਿਆਂ ਬਾਅਦ, ਗੂਗਲ ਨੇ ਵੀ ਇਸਦਾ ਪਾਲਣ ਕੀਤਾ।
ਗੂਗਲ ਡੀਪਮਾਈਂਡ ਦੇ ਸੀਈਓ ਡੇਮਿਸ ਹਸਾਬਿਸ ਨੇ ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ ਐਕਸ ‘ਤੇ ਐਲਾਨ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਗੂਗਲ ਆਪਣੇ ਜੇਮਿਨੀ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ SDKs ਵਿੱਚ MCP ਲਈ ਸਮਰਥਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਸਨੇ ਕੋਈ ਖਾਸ ਸਮਾਂ-ਰੇਖਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ।
ਹਸਾਬਿਸ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ‘MCP ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ ਜੋ AI ਏਜੰਟ ਯੁੱਗ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖੁੱਲਾ ਮਿਆਰ ਬਣ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਮੈਂ MCP ਟੀਮ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨਾਲ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰਦਾ ਹਾਂ।’
ਨਵੰਬਰ 2024 ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, MCP ਨੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਖਿੱਚ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਅਤੇ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।
MCP AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਸਮੱਗਰੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਵਿਕਾਸ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਉੱਦਮ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਰਗੇ ਸਰੋਤਾਂ ਤੋਂ ਡਾਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ AI-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਚੈਟਬੋਟਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਦੋ-ਦਿਸ਼ਾਵੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਡਾਟਾ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਪੋਜ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਹਨਾਂ ਸਰਵਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਲਈ MCP ਕਲਾਇੰਟਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼) ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਜਦੋਂ ਤੋਂ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਨੇ MCP ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਸਰੋਤ ਬਣਾਇਆ ਹੈ, ਕਈ ਕੰਪਨੀਆਂ ਨੇ MCP ਸਮਰਥਨ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।