AI ਦਾ ਨਵਾਂ ਲਾਡਲਾ: ਟੈੱਕ ਕੰਪਨੀਆਂ 'ਚ ਦੌੜ

ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ (AI) ਦਾ ਨਵਾਂ ਲਾਡਲਾ: ਟੈੱਕ ਕੰਪਨੀਆਂ ‘ਚ ਦੌੜ

AI ਦੇ ਲਗਾਤਾਰ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮੋਰਚਾ ਉੱਭਰਿਆ ਹੈ, ਜਿਸਨੇ ਵੱਡੀਆਂ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਕੰਪਨੀਆਂ ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਖਿੱਚਿਆ ਹੈ। ਇਹ “ਨਵਾਂ ਲਾਡਲਾ” ਹੈ ਮਾਡਲ ਕੰਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (MCP), ਇੱਕ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਜੋ AI ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਬਾਹਰੀ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆਉਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।

29 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ, ਅਲੀਬਾਬਾ ਨੇ ਆਪਣੀ ਅਗਲੀ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੇ ਟੋਂਗੀ ਕਿਆਨਵੇਂ ਮਾਡਲ, Qwen3 ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕਰਕੇ ਧਮਾਲ ਮਚਾ ਦਿੱਤੀ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਨਾ ਸਿਰਫ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਘੱਟ ਲਾਗਤ ਦਾ ਮਾਣ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ MCP ਲਈ ਵੀ ਵਧੀਆ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਤਰੱਕੀ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ Qwen3 ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨਾਲ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਸਹਿਜੇ ਹੀ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ AI ਏਜੰਟਾਂ (ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਏਜੰਟਾਂ) ਦੇ ਵਧੇਰੇ ਲਾਗਤ-ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਿਕਾਸ ਦਾ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਉਤਸ਼ਾਹੀ ਡਿਵੈਲਪਰ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ Qwen3 ਨਾਲ ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ। ਮਾਰਸ ਵੇਵਜ਼ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਅਤੇ ਮਿਨੀਮੈਕਸ ਕੋਨਚ AI ਦੇ ਸਾਬਕਾ ਉਤਪਾਦ ਲੀਡਰ ਫੇਂਗ ਲੇਈ ਨੇ ਇੱਕ ਵੈਬਪੇਜ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਜਿਸਨੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਚਿੱਤਰਾਂ, ਆਡੀਓ ਅਤੇ ਨਕਸ਼ਿਆਂ ਸਮੇਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ MCPs ਦੀ ਸਫਲਤਾਪੂਰਵਕ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ। ਉਸਨੇ ਸੋਸ਼ਲ ਮੀਡੀਆ ‘ਤੇ ਆਪਣੀ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰਦਿਆਂ ਨੇਟਿਵ MCP ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ‘ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ।

ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, 25 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ ਕਰੀਏਟ 2025 ਬਾਈਡੂ AI ਡਿਵੈਲਪਰ ਕਾਨਫਰੰਸ ਦੌਰਾਨ, ਬਾਈਡੂ ਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਲੀ ਯਾਨਹੋਂਗ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ “MCP AI ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਮਝਣ, ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਧੇਰੇ ਆਜ਼ਾਦੀ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਸਾਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ MCP AI ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਹੈ, ਅਤੇ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਇਸਨੂੰ ਜਲਦੀ ਤੋਂ ਜਲਦੀ ਸਮਝਣਾ ਅਤੇ ਅਪਣਾਉਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ।” ਕਾਨਫਰੰਸ ਵਿੱਚ, ਬਾਈਡੂ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਟ ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਅਧਿਕਾਰਤ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੀ ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰੀ MCP ਸੇਵਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ MCP ਨੂੰ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ।

ਅਸਲ ਵਿੱਚ, MCP ਨੂੰ AI ਯੁੱਗ ਲਈ ਇੱਕ “ਸਾਰਵਭੌਮਿਕ ਸਾਕਟ” ਵਜੋਂ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਤੱਕ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਬਾਹਰੀ ਦੁਨੀਆ ਨਾਲ “ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਇੰਟਰਕਨੈਕਸ਼ਨ” ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਧਾਏਗਾ। ਅਸਲ ਵਿੱਚ, ਬਾਈਡੂ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਅਲੀਬਾਬਾ, ਟੈਨਸੈਂਟ ਅਤੇ ਬਾਈਟਡਾਂਸ ਸਮੇਤ ਕਈ ਹੋਰ ਇੰਟਰਨੈਟ ਦਿੱਗਜ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ MCP ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਚੁੱਕੇ ਸਨ। ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੀਮਤ ਸ਼ਬਦ, MCP ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ ਧਾਰਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਗਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕੰਪਨੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਜੰਗੀ ਮੈਦਾਨ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ MCP ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਵਾਧਾ ਜਾਰੀ ਹੈ, AI ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਧਣ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

AI ਯੁੱਗ ਦਾ “ਸਾਰਵਭੌਮਿਕ ਸਾਕਟ”

ਗੁਓਸ਼ੇਂਗ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਰਿਸਰਚ ਇੰਸਟੀਚਿਊਟ ਦੇ ਡਿਪਟੀ ਡਾਇਰੈਕਟਰ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਉਦਯੋਗ ਦੇ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ ਸੋਂਗ ਜਿਆਜੀ, MCP ਦੇ ਉਭਾਰ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਸੰਚਾਰ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ TCP/IP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਨਾਲ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਦੱਸਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਇਹ AI-ਨੇਟਿਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਆਉਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰੇਗਾ। ਇੰਟਰਨੈਟ ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, TCP/IP ਬੁਨਿਆਦੀ ਡੇਟਾ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵਾਈਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੁਸ਼ਲ ਡੇਟਾ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਸੇ ਤਰ੍ਹਾਂ, AI ਯੁੱਗ ਵਿੱਚ, MCP ਇੱਕ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ “ਇੱਕ-ਕਲਿੱਕ ਇੰਟਰਕਨੈਕਸ਼ਨ” ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇੱਕ ਸੀਨੀਅਰ AI ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, MCP ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹੈ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਹਿਮਤ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ, ਕਿਨ ਰਾਜਵੰਸ਼ ਦੌਰਾਨ ਲਿਖਣ ਅਤੇ ਆਵਾਜਾਈ ਦੇ ਮਿਆਰੀਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ। ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਹਿਯੋਗੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਹੋਵੇਗਾ। MCP ਕੋਈ ਤਾਜ਼ਾ ਕਾਢ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਐਂਥਰੋਪਿਕ ਦੁਆਰਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਕਿ ਇੱਕ ਮਸ਼ਹੂਰ US-ਅਧਾਰਤ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਟਾਰਟਅੱਪ ਹੈ, ਪਿਛਲੇ ਸਾਲ ਨਵੰਬਰ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੇ ਟੀਚੇ ਨਾਲ।

ਜਦੋਂ ਕਿ MCP ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਦੱਬੀ ਹੋਈ ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਮਿਲੀ, ਇਸ ਸਾਲ ਫਰਵਰੀ ਵਿੱਚ ਮੈਨੁਸ ਦੇ ਉਭਾਰ ਨੇ, ਇੱਕ ਘਰੇਲੂ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵਿਕਸਤ ਆਮ-ਮਕਸਦ AI ਏਜੰਟ, ਨੇ ਦੁਬਾਰਾ ਦਿਲਚਸਪੀ ਪੈਦਾ ਕੀਤੀ। ਮੈਨੁਸ, ਮਨੁੱਖੀ ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਨਾਲ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਰੱਥ, ਆਟੋਮੈਟਿਕਲੀ ਟਿਕਟਾਂ ਬੁੱਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਯਾਤਰਾ ਗਾਈਡਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਵੈੱਬਸਾਈਟਾਂ ਬਣਾਉਣ ਤੱਕ, ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੋਚਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਮਨੁੱਖਾਂ ਵਾਂਗ “ਆਪਣੇ ਹੱਥ ਗੰਦੇ ਕਰਨ” ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਲਈ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਸਿੱਧੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸਦੇ ਸੰਸਥਾਪਕ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਮੈਨੁਸ ਨੂੰ MCP ਜਾਰੀ ਹੋਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ ਅਤੇ ਇਸਲਈ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ ਕਈ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਕੋਡਿੰਗ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ, ਮੈਨੁਸ ਨੇ ਫਿਰ ਵੀ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲ ਅਤੇ MCP ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕੀਤਾ।

MCP ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਲਈ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਕਰਨ ਦੀ ਲਾਗਤ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਜ਼ਿਆਦਾ ਸੀ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਫਲਾਈਟਾਂ ਅਤੇ ਹੋਟਲਾਂ ਬੁੱਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਪੁਸ਼ਟੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਏਅਰਲਾਈਨ, ਹੋਟਲ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ APIs (ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਇੰਟਰਫੇਸ) ਨੂੰ ਵੱਖਰੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਕਾਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ। ਹਰੇਕ API ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਵੱਖਰਾ ਕੋਡ, ਦਸਤਾਵੇਜ਼, ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਵਿਧੀਆਂ, ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਰੱਖ-ਰਖਾਅ ਵਿਧੀਆਂ ਲਿਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ “ਕੁੰਜੀਆਂ” ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, MCP ਦੇ ਨਾਲ, ਸਿਰਫ ਏਅਰਲਾਈਨ, ਹੋਟਲ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਦੇ MCP ਸਰਵਰਾਂ ਨੂੰ ਕਨੈਕਟ ਜਾਂ ਕੌਂਫਿਗਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਏਅਰਲਾਈਨ, ਹੋਟਲ ਅਤੇ ਈਮੇਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵਾਲੀ ਇੱਕ USB ਡਰਾਈਵ ਨੂੰ ਟਾਈਪ-ਸੀ ਪੋਰਟ ਰਾਹੀਂ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੇ ਕੰਪਿਊਟਰ ਵਿੱਚ ਪਲੱਗ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ।

ਇੱਕ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਸਟੈਂਡਰਡ ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬੇਲੋੜੇ ਵਿਕਾਸ ਅਤੇ ਉਸਾਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀ ਕੋਡਿੰਗ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਿੰਨਾ ਚਿਰ ਇਹ MCP ਸਟੈਂਡਰਡ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਾਰੇ ਟੂਲ “ਪਲੱਗ-ਐਂਡ-ਪਲੇ” ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਗਲੈਕਸੀ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਦੀ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟ ਵਿੱਚ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ MCP ਤੋਂ AI ਏਜੰਟ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਧਾਰਨ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਲਾਹ ਅਤੇ ਸਿਫਾਰਸ਼ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਤੱਕ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕਰਨ, AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਅਮੀਰ ਅਤੇ ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਨਿਰਮਾਣ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਹੈ।

ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਐਂਟਰੀ

ਸਾਲ 2025 ਨੂੰ AI ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ “ਈਅਰ ਜ਼ੀਰੋ” ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਟੈਂਡਰਡ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ, MCP ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਵਿਕਾਸ ਦੌਰਾਨ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਉੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਲਾਗਤਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਇਹ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦਿੱਗਜਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਕੇਂਦਰ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ।

21 ਮਾਰਚ ਨੂੰ, ਬਾਈਡੂ ਮੈਪਸ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਸਦੇ ਕੋਰ APIs MCP ਦੇ ਨਾਲ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ, ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਮੈਪ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਬਣ ਗਿਆ ਹੈ। 9 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ, ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਬੇਲੀਅਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੇ ਉਦਯੋਗ ਦੀ ਪਹਿਲੀ ਫੁੱਲ-ਲਾਈਫਸਾਈਕਲ MCP ਸੇਵਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ। 14 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ, ਟੈਨਸੈਂਟ ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ ਕਿ ਇਸਦੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਗਿਆਨ ਇੰਜਣ ਨੂੰ MCP ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਨ ਲਈ ਅਪਗ੍ਰੇਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। 18 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ, ਬਾਈਟਡਾਂਸ ਦੇ AI ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਡਿਵੈਲਪਮੈਂਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਕੌਜ਼ੀ ਸਪੇਸ ਨੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੈਸਟਿੰਗ ਸ਼ੁਰੂ ਕੀਤੀ, ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਕ MCP ਐਕਸਟੈਂਸ਼ਨ ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਜੋੜ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਅੰਦਰੂਨੀ ਟੈਸਟ ਦਾ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਅ ਫੇਸ਼ੂ ਬਹੁ-ਅਯਾਮੀ ਟੇਬਲ, ਗਾਓਡੇ ਮੈਪਸ ਅਤੇ ਚਿੱਤਰ ਟੂਲਸ ਵਰਗੇ ਉੱਚ-ਬਾਰੰਬਾਰਤਾ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦੇ ਏਕੀਕਰਣ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਬੇਲੀਅਨ ਦੇ ਸੀਨੀਅਰ ਉਤਪਾਦ ਮਾਹਿਰ, ਜ਼ੂ ਜ਼ਿਯੁਆਨ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਪ੍ਰਮੁੱਖ ਵੱਡਾ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਨਿਰਮਾਤਾ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਕੋਲ ਫੁੱਲ-ਸਟੈਕ ਸਵੈ-ਵਿਕਸਤ ਟੋਂਗੀ ਕਿਆਨਵੇਂ ਮਾਡਲ ਹੈ, ਅਤੇ ਚੀਨ ਵਿੱਚ ਨੰਬਰ 1 ਕਲਾਉਡ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਵੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਸਫਲ ਏਜੰਟ+MCP ਲਾਗੂਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸ਼ਰਤ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਜ਼ਬੂਤ ਮਾਡਲ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਡੂੰਘੀ ਤਰਕ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੰਮਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਦੇ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ ਲਈ ਸਹਾਇਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਭਰਪੂਰ ਕਲਾਉਡ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਸਥਿਰ, ਉਪਲਬਧ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹਨ।

ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਬੇਲੀਅਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕੰਪਿਊਟ, 200 ਤੋਂ ਵੱਧ ਉਦਯੋਗ-ਮੋਹਰੀ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਅਤੇ ਲਗਭਗ 100 ਮੁੱਖ ਧਾਰਾ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਟੂਲਚੇਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਤਾਇਨਾਤੀਆਂ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਏਜੰਟ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਐਂਟਰੀ ਦੀ ਰੁਕਾਵਟ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨੇ ਬੋਚਾ MCP ਸੇਵਾ ਅਤੇ ਟੋਂਗੀ ਕਿਆਨਵੇਂ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬੇਲੀਅਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਬਣਾਇਆ, ਜੋ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪੁੱਛ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਚਾਰਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਪੂਰੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਬਹੁਤ ਸੁਵਿਧਾਜਨਕ ਸੀ, ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਮਿੰਟ ਲੱਗੇ।

ਬੋਚਾ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜ਼ੂ ਜ਼ਿਯੁਆਨ ਦੁਆਰਾ ਦੱਸਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਇੱਕ AI-ਅਧਾਰਤ ਖੋਜ ਇੰਜਣ ਹੈ ਜੋ ਡੀਪਸੀਕ ਵਰਗੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਔਨਲਾਈਨ ਖੋਜ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦਾ ਸਮਰਥਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਬੇਲੀਅਨ ਨੇ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬੋਚਾ MCP ਸੇਵਾ ਨੂੰ ਤਾਇਨਾਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਔਨਲਾਈਨ ਖੋਜ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਕਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਾਰਜ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੌਰਾਨ ਕਾਲ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਟੂਲ ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕੰਮ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਮਾਤਰਾ ਤੋਂ ਬਚੇਗਾ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਦਿੱਗਜਾਂ ਦੁਆਰਾ MCP ਦਾ ਪੂਰਾ ਸਮਰਥਨ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਵਪਾਰਕ ਲਾਈਨਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਟੂਲਸ ਦੀ ਇੱਕ ਦੌਲਤ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਅਲੀਪੇ ਨੇ 15 ਅਪ੍ਰੈਲ ਨੂੰ ਚੀਨ ਦਾ ਪਹਿਲਾ “ਭੁਗਤਾਨ MCP ਸਰਵਰ” ਲਾਂਚ ਕੀਤਾ, AI ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਲਈ ਨੇਟਿਵ ਭੁਗਤਾਨ ਸਮਰੱਥਾ ਸਹਾਇਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਯੋਗ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕਾਂ ਦਾ ਕਹਿਣਾ ਹੈ ਕਿ ਅਲੀਪੇ ਦੀ MCP ਸੇਵਾ ਦੇ ਨਾਲ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੇਵਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਭੁਗਤਾਨ ਲਿੰਕ ਵਿਕਸਤ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਉਹ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛ ਕਰਨ, ਲੈਣ-ਦੇਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਰਿਫੰਡ ਕਰਨ ਵਰਗੀਆਂ ਬੰਦ-ਲੂਪ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਅਲੀਪੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਪਾਰਕ ਬੰਦ ਲੂਪ ਦਾ “ਆਖਰੀ ਮੀਲ” ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਉੱਪਰ ਦੱਸੇ ਗਏ ਸੀਨੀਅਰ AI ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਨੇ ਕਿਹਾ ਕਿ MCP ਦੇ ਜੋੜ ਨਾਲ, ਉਸੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਲਾਈਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 3,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਤੋਂ ਘਟਾ ਕੇ 500 ਤੋਂ ਘੱਟ ਕਰ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗੁਣਾਤਮਕ ਛਾਲ ਆਈ ਹੈ। ਜ਼ੂ ਜ਼ਿਯੁਆਨ ਨੇ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਦੀ MCP ਸੇਵਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਦੇ ਇੱਕ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਅੰਦਰ, ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ 10,000 ਤੋਂ ਵੱਧ ਗਈ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ MCP ਸੇਵਾ ‘ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਲਈ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਬਣਾ ਰਹੇ ਹਨ। ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਦੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਗਾਹਕਾਂ ਅਤੇ ਭਾਈਵਾਲਾਂ ਨੇ ਵੀ MCP ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਗਏ ਹਨ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਅਲੀਬਾਬਾ ਕਲਾਉਡ ਬੇਲੀਅਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਨੇ ਦਰਜਨਾਂ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਤ MCP ਸੇਵਾਵਾਂ ਲਾਂਚ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਬਾਈਵਾਂਗ ਵਿੱਤ ਅਤੇ ਟੈਕਸੇਸ਼ਨ, ਫੀਚਾਂਗਜ਼ੁਨ, ਬੋਚਾ ਖੋਜ ਅਤੇ ਯਿੰਗਮੀ ਫੰਡ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਹੋਰ ਸੇਵਾ ਪ੍ਰਦਾਤਾ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਰਹੇ ਹਨ। ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਹੋਰ ਅਮੀਰ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ AI ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰੇਗਾ।

ਅਜੇ ਵੀ ਇੱਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਸਤ ਹੋਣ ਵਾਲਾ ਸਮਾਂ

ਉਦਯੋਗ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਸਹਿਮਤੀ ਹੈ ਕਿ MCP AI ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਅਤੇ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਮਿਆਰੀ ਢੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਲਈ “ਕੁੰਜੀ” ਹੈ। ਵੱਡੀਆਂ ਇੰਟਰਨੈੱਟ ਕੰਪਨੀਆਂ ਦੀ ਐਂਟਰੀ ਅਤੇ ਲੇਆਉਟ ਦੇ ਨਾਲ, MCP ਦੀ ਵਾਤਾਵਰਣਕ ਸੀਮਾ ਨੂੰ ਵੀ ਹੋਰ ਵਧਾਇਆ ਜਾਵੇਗਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਅਜੇ ਵੀ ਆਪਣੇ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪੜਾਵਾਂ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਅਨੁਸਾਰ, MCP ਨੂੰ ਅਜੇ ਤੱਕ ਫਿਕਸ ਅਤੇ ਅੰਤਿਮ ਰੂਪ ਨਹੀਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਹੈ।

MCP ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, OpenAI ਨੇ ਜੂਨ 2023 ਵਿੱਚ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਹਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਜਾਂ ਟੂਲਸ ਨਾਲ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਦਿੱਤਾ। ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਵਧੀਆ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਹੈ ਜਿਸਨੂੰ ਇਸਦੇ ਜਨਮ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਉਦਯੋਗ ਦੁਆਰਾ ਮਿਆਰ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਕੋ ਇਕ ਸਮੱਸਿਆ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਬਾਹਰੀ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਵਧ ਰਹੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਰਹੀ ਹੈ। MCP ਦਾ ਫਾਇਦਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਅਸਲ ਵਿਭਿੰਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਿੰਗ ਮਿਆਰਾਂ ਨੂੰ ਇਕਜੁੱਟ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਆਮ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

MCP ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਗੂਗਲ ਕਲਾਉਡ ਨੇ ਅਪ੍ਰੈਲ ਦੇ ਸ਼ੁਰੂ ਵਿੱਚ ਪਹਿਲੇ ਸਟੈਂਡਰਡ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ, ਏਜੰਟ2ਏਜੰਟ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ (A2A) ਦੇ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਦੀ ਘੋਸ਼ਣਾ ਕੀਤੀ, ਜਿਸਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮੌਜੂਦਾ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਤੋੜਨਾ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਨਿਰਮਾਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੁਆਰਾ ਬਣਾਏ ਗਏ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਆਪਸੀ ਸੰਚਾਰ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਭਾਈਚਾਰੇ ਵਿੱਚ ਇਹ ਕਹਾਵਤ “MCP ਪੁਰਾਣਾ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ” ਪ੍ਰਗਟ ਹੋਈ, ਕੁਝ ਲੋਕਾਂ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ MCP ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੁਝ ਸਮੇਂ ਲਈ ਇੱਕ ਛਣਭੰਗੁਰ ਵਰਤਾਰਾ ਹੋਵੇਗਾ।

ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ, ਗੁਓਸ਼ੇਂਗ ਸਕਿਓਰਿਟੀਜ਼ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਖੋਜ ਰਿਪੋਰਟ ਦਾ ਮੰਨਣਾ ਹੈ ਕਿ ਏਜੰਟ ਸੰਚਾਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਲਈ ਲੜਾਈ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਹੋਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ A2A ਅਤੇ MCP ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਉਦੇਸ਼ ਹਨ, ਸਾਬਕਾ ਏਜੰਟਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਚਾਰ ਲਈ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਬਾਅਦ ਵਾਲਾ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਚਕਾਰ ਇੰਟਰਕਨੈਕਸ਼ਨ ਲਈ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ “ਟੂਲਸ ਨੂੰ ਏਜੰਟਾਂ ਵਜੋਂ ਵੀ ਪੈਕੇਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ,” ਦੋਵਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਓਵਰਲੈਪ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਮੁਕਾਬਲਾ ਬਾਹਰੀ ਟੂਲਸ ਅਤੇ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਲਾਗਤ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਭਾਵੇਂ ਇਹ MCP ਹੋਵੇ ਜਾਂ A2A, ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵਿੱਚ ਪੂਰਨ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਮਿਆਰੀ ਕਨੈਕਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਸਪਲਾਈ ਨੂੰ ਕਿਰਿਆਸ਼ੀਲ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਸਲ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇਹ AI ਉਤਪਾਦਕਤਾ ਨੂੰ ਜਾਰੀ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸਫੋਟ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨਾ ਹੈ। MCP ਪੂਰੇ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲ ਵਿਕਾਸ ਪੜਾਅ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਦਰਤੀ ਉਤਪਾਦ ਹੈ। ਭਾਵੇਂ ਅੱਜ MCP ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਸ ਕਦਮ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਹਨ।

ਜ਼ੂ ਜ਼ਿਯੁਆਨ ਨੇ ਅੱਗੇ ਦੱਸਿਆ ਕਿ MCP ਵਿੱਚ ਵਰਤਮਾਨ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਯੂਨੀਫਾਈਡ ਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਥਿਰ ਲੰਬੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਬਹੁ-ਕਿਰਾਏਦਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ। ਇੱਕ ਨਿੱਜੀ ਨਜ਼ਰੀਏ ਤੋਂ, ਮੌਜੂਦਾ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਭਿਆਨਕ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਪਰ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਅਤੇ ਅਸਲ ਵਪਾਰਕ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮੌਜੂਦ ਅਸਲ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲ ਹੀ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਵੀ ਦੇਖਿਆ ਹੈ ਕਿ MCP ਦਾ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ। ਇੱਕ ਓਪਨ ਸੋਰਸ ਪ੍ਰੋਟੋਕੋਲ ਦੇ ਤੌਰ ‘ਤੇ, ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਅਤੇ ਈਕੋਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ ਜਾਰੀ ਰਹੇਗਾ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਰਹੇਗਾ, ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਹੌਲੀ ਹੌਲੀ ਇੱਕ ਮੁਕਾਬਲਤਨ ਸਥਿਰ ਸਥਿਤੀ ‘ਤੇ ਪਹੁੰਚ ਜਾਵੇਗਾ।