ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ AI ਏਜੰਟ ਟੂਲ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ

ਰਵਾਇਤੀ AI-ਟੂਲ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

MCP ਦੇ ਆਉਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, LLMs ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਐਡ-ਹਾਕ, ਮਾਡਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਕੀਕਰਣ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਸਨ। ReAct, Toolformer, LangChain and LlamaIndex, ਅਤੇ Auto-GPT ਵਰਗੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ, ਹਾਲਾਂਕਿ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸਨ, ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਖੰਡਿਤ ਅਤੇ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨਾਲ ਬਣਾਈਆਂ ਰੱਖੀਆਂ ਜਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਕੋਡਬੇਸ ਹੋਈਆਂ। ਹਰੇਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਾਂ API ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਰੈਪਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਣੀ ਸੀ। ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਨੇ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ, ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਲਾਗੂ ਕੀਤੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇੱਕ ਸੰਗਠਿਤ ਹੱਲ ਦੀ ਲੋੜ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।

• ਐਡ-ਹਾਕ ਏਕੀਕਰਣ: LLMs ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਸਟਮ, ਮਾਡਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਏਕੀਕਰਣਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਖੰਡਿਤ ਕੋਡਬੇਸ: ਹਰੇਕ ਨਵੇਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਜਾਂ API ਲਈ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਰੈਪਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਔਖੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ।
• ਗੈਰ-ਮਿਆਰੀ ਵਰਕਫਲੋਜ਼: ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰਵਿਘਨ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ।

ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ

ਮਾਡਲ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP) ਇਸ ਗੱਲ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ AI ਏਜੰਟ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਖੋਜਦੇ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਦੇ ਹਨ। MCP ਇੱਕ ਓਪਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ ਜੋ LLM ਹੋਸਟਾਂ ਅਤੇ ਸਰਵਰਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਾਂਝੀ JSON-RPC-ਅਧਾਰਤ API ਲੇਅਰ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ "AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ USB-C ਪੋਰਟ" ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, MCP ਇੱਕ ਸਰਵਵਿਆਪਕ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਕਿਸੇ ਸੰਗਠਨ ਦੇ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ AI-ਪਾਵਰਡ ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਦੋ-ਪੱਖੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਪੁਰਾਣੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਟੁਕੜਿਆਂ ਵਾਲੇ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦਾ ਹੈ।

MCP ਦੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ

• ਟੂਲਾਂ ਤੋਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ: ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਜਾਂ ਹਾਰਡ-ਕੋਡਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਨਾਲ ਕਨੈਕਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਮਿਆਰੀ ਇੰਟਰਫੇਸ: MCP ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਏਕੀਕਰਣ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਸਰਲ ਹੋ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਨੈਕਸ਼ਨ: ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ AI-ਪਾਵਰਡ ਟੂਲਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਦੋ-ਪੱਖੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸਰਵਵਿਆਪਕ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ: ਕੋਈ ਵੀ ਮਾਡਲ ਟੂਲਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਬਹੁਮੁਖੀ ਹੱਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮਾਡਲ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਲਿਖਣ ਜਾਂ ਹਾਰਡ-ਕੋਡਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਜਾਂ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਏਜੰਟ (ਜਾਂ ਹੋਸਟ) ਸਰਵਰ ਤੋਂ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਵਰਣਨ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ/ਆਉਟਪੁਟ ਸਕੀਮਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਮਾਡਲ ਫਿਰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਟੂਲ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਿਆਰੀਕਰਣ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ‘ਤੇ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਹਨ।

MCP ਦੁਆਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕੋਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ

MCP ਦੀ ਓਪਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਤਿੰਨ ਕੋਰ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ: ਹੋਸਟ, ਕਲਾਇੰਟ, ਅਤੇ ਸਰਵਰ।

1. ਹੋਸਟ: LLM ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਾਂ ਯੂਜ਼ਰ ਇੰਟਰਫੇਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਇੱਕ ਚੈਟ UI, IDE, ਜਾਂ ਏਜੰਟ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਸ਼ਨ ਇੰਜਣ) ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਸਟ LLM ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ MCP ਕਲਾਇੰਟ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਕਲਾਇੰਟ: ਹੋਸਟ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਮੋਡੀਊਲ ਜੋ MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ SDKs ਰਾਹੀਂ)। ਕਲਾਇੰਟ ਮੈਸੇਜਿੰਗ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਮਾਰਸ਼ਲਿੰਗ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਅਤੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
3. ਸਰਵਰ: ਇੱਕ ਸੇਵਾ (ਸਥਾਨਕ ਜਾਂ ਰਿਮੋਟ) ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਹਰੇਕ MCP ਸਰਵਰ ਇੱਕ ਡੇਟਾਬੇਸ, API, ਕੋਡਬੇਸ, ਜਾਂ ਹੋਰ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਰੈਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਕਲਾਇੰਟ ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

MCP ਨੂੰ IDEs ਵਿੱਚ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਭਾਸ਼ਾ ਸਰਵਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (LSP) ਦੁਆਰਾ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ: ਜਿਸ ਤਰ੍ਹਾਂ LSP ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਪਾਦਕ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ, ਉਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ MCP ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ LLMs ਸੰਦਰਭਿਕ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਾਂਝੇ JSON-RPC 2.0 ਸੁਨੇਹਾ ਫਾਰਮੈਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਕੋਈ ਵੀ ਕਲਾਇੰਟ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਜੋ MCP ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਜਾਂ LLM ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਆਪਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਤਕਨੀਕੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ

MCP ਤਿੰਨ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਚੁੱਕਣ ਲਈ JSON-RPC 2.0 ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਬੇਨਤੀਆਂ, ਜਵਾਬ, ਅਤੇ ਸੂਚਨਾਵਾਂ, ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਸਮਕਾਲੀ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਅਪਡੇਟਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਇੰਟ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਬਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਜਨਮ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ stdin/stdout (the stdio transport) ਉੱਤੇ ਸੰਚਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਰਿਮੋਟ ਸਰਵਰ ਆਮ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸੁਨੇਹਿਆਂ ਨੂੰ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਵਰ-ਸੈਂਟ ਇਵੈਂਟਸ (SSE) ਦੇ ਨਾਲ HTTP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਲਚਕਦਾਰ ਮੈਸੇਜਿੰਗ ਲੇਅਰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਹੋਸਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਰੋਕੇ ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ।

ਹਰੇਕ ਸਰਵਰ ਤਿੰਨ ਮਿਆਰੀ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਸਰੋਤ, ਟੂਲ, ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ।

• ਸਰੋਤ: ਸੰਦਰਭ ਦੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੁਕੜੇ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਟੈਕਸਟ ਫਾਈਲਾਂ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਟੇਬਲ, ਜਾਂ ਕੈਸ਼ ਕੀਤੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕਲਾਇੰਟ ID ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਟੂਲ: ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਇਨਪੁਟ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁਟ ਸਕੀਮਾ ਵਾਲੇ ਨਾਮ ਵਾਲੇ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਭਾਵੇਂ ਉਹ ਇੱਕ ਖੋਜ API, ਇੱਕ ਕੈਲਕੁਲੇਟਰ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਕਸਟਮ ਡੇਟਾ-ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਰੁਟੀਨ ਹੋਵੇ।
• ਪ੍ਰੋਂਪਟ: ਵਿਕਲਪਿਕ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ ਟੈਂਪਲੇਟਸ ਜਾਂ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਜੋ ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਗੱਲਬਾਤਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਅਗਵਾਈ ਕਰਦੇ ਹਨ।

ਹਰੇਕ ਇਕਾਈ ਲਈ JSON ਸਕੀਮਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, MCP ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਮਰੱਥ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ (LLM) ਨੂੰ ਬੇਸਪੋਕ ਪਾਰਸਿੰਗ ਜਾਂ ਹਾਰਡ-ਕੋਡਡ ਏਕੀਕਰਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ

MCP ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਤਿੰਨ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰਾ ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹੋਸਟ LLM ਨੂੰ ਏਮਬੇਡ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੱਲਬਾਤ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਪਾਸ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਆਉਟਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਇੰਟ MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਆਪ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਸੁਨੇਹਾ ਮਾਰਸ਼ਲਿੰਗ, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ, ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵਰ ਉਪਲਬਧ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਾਂ ਦਾ ਇਸ਼ਤਿਹਾਰ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਉਣਾ ਜਾਂ ਇੱਕ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨਾ), ਅਤੇ ਢਾਂਚਾਗਤ ਨਤੀਜੇ ਵਾਪਸ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਿਊਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ, AI ਅਤੇ UI ਨੂੰ ਹੋਸਟ ਵਿੱਚ, ਕਲਾਇੰਟ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਾਜ਼ੀਕਲ, ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਯੋਗ, ਐਕਸਟੈਂਸੀਬਲ, ਅਤੇ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਰਹਿਣ।

ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਏਜੰਟ ਵਰਕਫਲੋਜ਼

ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਵਿੱਚ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਖੋਜ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਇੱਕ MCP ਸਰਵਰ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਸਾਰੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ list_tools() ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਇੰਟ ਫਿਰ ਇਹਨਾਂ ਵਰਣਨਾਂ ਨੂੰ LLM ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮੈਟ ਕਰਕੇ)। ਮਾਡਲ ਹੁਣ ਜਾਣਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਟੂਲ ਮੌਜੂਦ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹ ਕਿਹੜੇ ਮਾਪਦੰਡ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।

ਸਰਲ ਵਰਕਫਲੋ

1. ਖੋਜ: ਏਜੰਟ ਇੱਕ MCP ਸਰਵਰ ਨਾਲ ਜੁੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ list_tools() ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਪਲਬਧ ਟੂਲਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
2. ਏਕੀਕਰਣ: ਕਲਾਇੰਟ ਇਹਨਾਂ ਵਰਣਨਾਂ ਨੂੰ LLM ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
3. ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ: ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ LLM ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕਾਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, call: tool_name, args: {...} ਵਾਲਾ ਇੱਕ JSON ਆਬਜੈਕਟ)।
4. ਲਾਗੂਕਰਨ: ਹੋਸਟ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੂਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਸਾਰੀ call_tool() ਬੇਨਤੀ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ।
5. ਜਵਾਬ: ਸਰਵਰ ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਵਾਪਸ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਇੰਟ ਫਿਰ ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵਾਧੂ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।

ਜਦੋਂ ਏਜੰਟ ਕਿਸੇ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਫੈਸਲਾ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਅਕਸਰ ਕਿਸੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੇਰਿਤ), ਤਾਂ LLM ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕਾਲ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). ਹੋਸਟ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਟੂਲ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਜੋਂ ਪਛਾਣਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਲਾਇੰਟ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਇੱਕ ਅਨੁਸਾਰੀ call_tool() ਬੇਨਤੀ ਜਾਰੀ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵਰ ਟੂਲ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਨਤੀਜਾ ਵਾਪਸ ਭੇਜਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਇੰਟ ਫਿਰ ਇਸ ਨਤੀਜੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਦੇ ਅਗਲੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਵਿੱਚ ਫੀਡ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਵਾਧੂ ਸੰਦਰਭ ਵਜੋਂ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਖੋਜ→ਪ੍ਰੋਂਪਟ→ਟੂਲ→ਜਵਾਬ ਦੇ ਲੂਪ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।

ਲਾਗੂਕਰਨ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ

MCP ਲਾਗੂਕਰਨ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਹੈ। ਅਧਿਕਾਰਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ GitHub ‘ਤੇ ਬਣਾਈ ਰੱਖੀ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਕਈ ਭਾਸ਼ਾ SDKs ਉਪਲਬਧ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ TypeScript, Python, Java, Kotlin, ਅਤੇ C# ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਪਣੀ ਪਸੰਦ ਦੇ ਸਟੈਕ ਵਿੱਚ MCP ਕਲਾਇੰਟ ਜਾਂ ਸਰਵਰ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, OpenAI Agents SDK ਵਿੱਚ ਕਲਾਸਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ ਜੋ Python ਤੋਂ ਸਟੈਂਡਰਡ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਨਾਲ ਆਸਾਨ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। InfraCloud ਦਾ ਟਿਊਟੋਰੀਅਲ ਇੱਕ LLM ਨੂੰ ਸਥਾਨਕ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ Node.js-ਅਧਾਰਤ ਫਾਈਲ-ਸਿਸਟਮ MCP ਸਰਵਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਵਧ ਰਿਹਾ ਈਕੋਸਿਸਟਮ

• ਭਾਸ਼ਾ SDKs: TypeScript, Python, Java, Kotlin, ਅਤੇ C# ਵਿੱਚ ਉਪਲਬਧ।
• ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਸਰਵਰ: Anthropic ਨੇ Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB, ਅਤੇ Puppeteer ਨਾਲ ਵੈੱਬ ਬ੍ਰਾਊਜ਼ਿੰਗ ਸਮੇਤ ਕਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਕਨੈਕਟਰ ਜਾਰੀ ਕੀਤੇ ਹਨ।
• ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮ: Claude Desktop, Google’s Agent Development Kit, ਅਤੇ Cloudflare’s Agents SDK ਨੇ MCP ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• ਆਟੋ-ਏਜੰਟ: Auto-GPT ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟੂਲ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, MCP ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਵਾਰ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਟੀਮ Jira ਜਾਂ Salesforce ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਵਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੋਈ ਵੀ ਅਨੁਕੂਲ ਏਜੰਟ ਇਸਨੂੰ ਮੁੜ ਕੰਮ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਰਤ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕਲਾਇੰਟ/ਹੋਸਟ ਸਾਈਡ ‘ਤੇ, ਕਈ ਏਜੰਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੇ MCP ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ। Claude Desktop MCP ਸਰਵਰਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦਾ ਹੈ। Google’s Agent Development Kit MCP ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ Gemini ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਟੂਲ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵਜੋਂ ਮੰਨਦਾ ਹੈ। Cloudflare’s Agents SDK ਨੇ ਇੱਕ McpAgent ਕਲਾਸ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤੀ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ FogLAMP ਬਿਲਟ-ਇਨ auth ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ ਇੱਕ MCP ਕਲਾਇੰਟ ਬਣ ਸਕੇ। ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ Auto-GPT ਵਰਗੇ ਆਟੋ-ਏਜੰਟ ਵੀ MCP ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਇਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ: ਹਰੇਕ API ਲਈ ਇੱਕ ਖਾਸ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕੋਡ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਏਜੰਟ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ MCP ਕਲਾਇੰਟ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਰਵਵਿਆਪਕ ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਵੱਲ ਇਹ ਰੁਝਾਨ ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਮਾਡਿਊਲਰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਮਲ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਕਿਸੇ ਵੀ ਦਿੱਤੇ ਗਏ AI ਸਹਾਇਕ ਨੂੰ ਇੱਕੋ ਸਮੇਂ ਕਈ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਕੋਈ ਇੱਕ ਏਜੰਟ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ, ਇੱਕ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ, ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕ MCP ਸਰਵਰ, CRM ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ, ਅਤੇ ਔਨ-ਡਿਵਾਈਸ ਫਾਈਲ ਖੋਜ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। MCP ਨਾਮਾਂਕਣ ਟਕਰਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀ ਖੂਬਸੂਰਤੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ: ਜੇਕਰ ਦੋ ਸਰਵਰਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਹਰੇਕ ਵਿੱਚ ‘ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ’ ਨਾਮ ਦਾ ਇੱਕ ਟੂਲ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਲਾਇੰਟ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨੇਮਸਪੇਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ‘ImageServer.analyze’ ਬਨਾਮ ‘CodeServer.analyze’) ਤਾਂ ਜੋ ਦੋਵੇਂ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਵਾਦ ਦੇ ਉਪਲਬਧ ਰਹਿਣ।

ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ‘ਤੇ ਫਾਇਦੇ

MCP ਕਈ ਮੁੱਖ ਫਾਇਦੇ ਲਿਆਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੀ ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਘਾਟ ਸੀ:

• ਮਿਆਰੀ ਏਕੀਕਰਣ: MCP ਸਾਰੇ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟੂਲ ਖੋਜ: ਏਜੰਟ ਰਨਟਾਈਮ ‘ਤੇ ਟੂਲਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ: ਇੱਕੋ ਟੂਲ ਸਰਵਰ ਕਈ LLM ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ: MCP ਨਕਲ ਕੀਤੇ ਕੰਮ ਨੂੰ ਨਾਟਕੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਕੰਪੋਜ਼ਬਲ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: MCP ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਸਰਵਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਸੁਰੱਖਿਆ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ: ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਸਪਸ਼ਟ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਮੁੱਖ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦਾ ਸਾਰ

• ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ: MCP ਸਾਰੇ ਟੂਲਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਮਿਆਰੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਸੁਚਾਰੂ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਸਟਮ ਪਾਰਸਿੰਗ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਰਨਟਾਈਮ ਖੋਜ: ਏਜੰਟ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਢੰਗ ਨਾਲ ਉਪਲਬਧ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਨਵੇਂ ਟੂਲ ਜੋੜੇ ਜਾਣ ‘ਤੇ ਰੀਸਟਾਰਟ ਜਾਂ ਰੀਪ੍ਰੋਗ੍ਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਮਾਡਲ ਅਗਨੋਸਟਿਕ: MCP ਇੱਕੋ ਟੂਲ ਸਰਵਰ ਨੂੰ ਕਈ LLM ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਦੀ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਵਿਕਰੇਤਾ ਲੌਕ-ਇਨ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਯਤਨਾਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਘਟਾਈ ਗਈ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ: ਡਿਵੈਲਪਰ ਫਾਈਲ ਖੋਜ ਵਰਗੇ ਕੰਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ MCP ਸਰਵਰ ਲਿਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਸਾਰੇ ਮਾਡਲਾਂ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਭ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
• ਓਪਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ: MCP ਵੈੱਬ APIs ਦੇ ਸਮਾਨ, ਕਨੈਕਟਰਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਓਪਨ ਬਾਜ਼ਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਵਾਹ: MCP ਸਪਸ਼ਟ ਅਧਿਕਾਰ ਪ੍ਰਵਾਹਾਂ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸੁਤੰਤਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟਿੰਗ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਆਡਿਟ ਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਉਦਯੋਗ ਪ੍ਰਭਾਵ ਅਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ

MCP ਦੀ ਗ੍ਰਹਿਣਸ਼ੀਲਤਾ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। ਵੱਡੇ ਵਿਕਰੇਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕਾਂ ਨੇ MCP ਜਾਂ ਸੰਬੰਧਿਤ ਏਜੰਟ ਮਿਆਰਾਂ ਵਿੱਚ ਜਨਤਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਨਿਵੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਸੰਸਥਾਵਾਂ AI ਸਹਾਇਕਾਂ ਵਿੱਚ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਿਸਟਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ CRM, ਗਿਆਨ ਅਧਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ MCP ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।

ਠੋਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ

• ਡਿਵੈਲਪਰ ਟੂਲ: ਕੋਡ ਸੰਪਾਦਕ ਅਤੇ ਖੋਜ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਕੋਡ ਰਿਪੋਜ਼ਟਰੀਆਂ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ, ਅਤੇ ਕਮਿਟ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਪੁੱਛਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਣ ਲਈ MCP ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਚੈਟਬੋਟ: ਹੈਲਪਡੈਸਕ ਬੋਟ Zendesk ਜਾਂ SAP ਡੇਟਾ ਤੱਕ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਰਾਹੀਂ ਪਹੁੰਚ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਖੁੱਲ੍ਹੀਆਂ ਟਿਕਟਾਂ ਬਾਰੇ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਡੇਟਾ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਵਧਿਆ ਹੋਇਆ ਰੀਟਰੀਵਲ-ਔਗਮੈਂਟਿਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ: RAG ਏਜੰਟ ਡੇਟਾਬੇਸ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਜਾਂ ਗ੍ਰਾਫ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ MCP ਟੂਲਾਂ ਨਾਲ ਏਮਬੈਡਿੰਗ-ਅਧਾਰਤ ਰੀਟਰੀਵਲ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਪ੍ਰੋਐਕਟਿਵ ਸਹਾਇਕ: ਇਵੈਂਟ-ਡ੍ਰਾਈਵਨ ਏਜੰਟ ਈਮੇਲ ਜਾਂ ਟਾਸਕ ਸਟ੍ਰੀਮ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ MCP ਦੁਆਰਾ ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਨੋਟ-ਟੇਕਿੰਗ ਟੂਲਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਕੇ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਮੀਟਿੰਗਾਂ ਨੂੰ ਤਹਿ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਾਂ ਕਾਰਵਾਈ ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਸਾਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।

ਹਰੇਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ, MCP ਏਕੀਕਰਣ ਕੋਡ ਨੂੰ ਦੁਬਾਰਾ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਭਿੰਨ ਸਿਸਟਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਰੱਖਣ ਯੋਗ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਅਤੇ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਲ AI ਹੱਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਪਹਿਲਾਂ ਵਾਲੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ

MCP ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਖੋਜ, ਮਿਆਰੀ ਸਕੀਮਾ, ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਮਾਡਲ ਇੰਟਰਓਪਰੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਹੁੰਚਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਅਤੇ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।

• ReAct ਬਨਾਮ: MCP ਮਾਡਲ ਨੂੰ JSON ਸਕੀਮਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਰਸਮੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਨੂੰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨਿਰਵਿਘਨ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• Toolformer ਬਨਾਮ: MCP ਟੂਲ ਇੰਟਰਫੇਸਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਬਾਹਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਰਜਿਸਟਰਡ ਟੂਲ ਲਈ ਜ਼ੀਰੋ-ਸ਼ਾਟ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਫਰੇਮਵਰਕ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਬਨਾਮ: MCP ਏਕੀਕਰਣ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਲਚਕਦਾਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ।
• ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਏਜੰਟ ਬਨਾਮ: MCP ਕਲਾਇੰਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਅਜਿਹੇ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਕਿਸੇ ਬੇਸਪੋਕ ਕੋਡ ਦੀ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਖੋਜ ਅਤੇ JSON-RPC ਕਾਲਾਂ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
• ਫੰਕਸ਼ਨ-ਕਾਲਿੰਗ APIs ਬਨਾਮ: MCP ਸਟ੍ਰੀਮਿੰਗ, ਖੋਜ, ਅਤੇ ਮਲਟੀਪਲੈਕਸਡ ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਨਾਲ, ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲਾਇੰਟ ਅਤੇ ਸਰਵਰ ਵਿੱਚ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਸੀਮਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚੁਣੌਤੀਆਂ

ਆਪਣੇ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, MCP ਅਜੇ ਵੀ ਪਰਿਪੱਕ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ:

• ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਅਤੇ ਅਧਿਕਾਰ: ਮੌਜੂਦਾ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ OAuth ਜਾਂ API ਕੁੰਜੀਆਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਲੇਅਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਮਿਆਰ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਤੈਨਾਤੀਆਂ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
• ਮਲਟੀ-ਸਟੈਪ ਵਰਕਫਲੋਜ਼: ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਤੋਂ ਚੱਲ ਰਹੇ, ਸਟੇਟਫੁੱਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਆਰਕੈਸਟ੍ਰੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਅਜੇ ਵੀ ਅਕਸਰ ਬਾਹਰੀ ਸ਼ੈਡਿਊਲਰਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਚੇਨਿੰਗ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸੈਸ਼ਨ ਸੰਕਲਪ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਸਕੇਲ ‘ਤੇ ਖੋਜ: ਵੱਡੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ MCP ਸਰਵਰ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨਾ ਭਾਰੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪਰਿਪੱਕਤਾ: MCP ਨਵਾਂ ਹੈ, ਇਸਲਈ ਹਰੇਕ ਟੂਲ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਮੌਜੂਦਾ ਕਨੈਕਟਰ ਨਹੀਂ ਹੈ।
• ਵਿਕਾਸ ਓਵਰਹੈੱਡ: ਸਿੰਗਲ, ਸਧਾਰਨ ਟੂਲ ਕਾਲਾਂ ਲਈ, MCP ਸੈੱਟਅੱਪ ਇੱਕ ਤੇਜ਼, ਸਿੱਧੀ API ਕਾਲ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਭਾਰੀ ਮਹਿਸੂਸ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।