மாடல் சூழல் நெறிமுறை (MCP)

AI ஏஜென்ட் கருவி தொடர்புகளில் புரட்சி: மாடல் சூழல் நெறிமுறை (MCP)

AI ஏஜென்ட்களின் களம் வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது, இந்த ஏஜென்ட்கள் வெளிப்புற கருவிகள் மற்றும் தரவுகளுடன் தொடர்பு கொள்ள இன்னும் அதிநவீன முறைகள் தேவைப்படுகின்றன. கடந்த காலத்தில், பெரிய மொழி மாதிரிகளை (LLMகள்) வெளிப்புற கருவிகளுடன் ஒருங்கிணைப்பது ஒரு சிக்கலான மற்றும் துண்டு துண்டான செயல்முறையாக இருந்தது. இப்போது, மாடல் சூழல் நெறிமுறை (MCP) ஒரு மாற்றத்தக்க தீர்வாக வெளிவருகிறது. MCP ஆனது பல்வேறு மாதிரிகள் முழுவதும் AI ஏஜென்ட் கருவி அழைப்பிற்கு தரப்படுத்தப்பட்ட, எளிமைப்படுத்தப்பட்ட மற்றும் எதிர்காலத்தை நிரூபிக்கும் அணுகுமுறையை வழங்குகிறது, அளவிடக்கூடிய, பாதுகாப்பான மற்றும் இயங்கக்கூடிய பணிப்பாய்வுகளுக்கு வழி வகுக்கிறது.

பாரம்பரிய AI-கருவி ஒருங்கிணைப்பின் சவால்கள்

MCPயின் வருகைக்கு முன்பு, LLMகள் வெளிப்புற கருவிகளை அணுக தற்காலிக, மாதிரி-குறிப்பிட்ட ஒருங்கிணைப்புகளை நம்பியிருந்தன. ReAct, Toolformer, LangChain மற்றும் LlamaIndex மற்றும் Auto-GPT போன்ற அணுகுமுறைகள் புதுமையானவை என்றாலும், துண்டு துண்டான மற்றும் பராமரிக்க கடினமான குறியீடு தளங்களுக்கு வழிவகுத்தன. ஒவ்வொரு புதிய தரவு மூலத்திற்கும் அல்லது APIக்கும் அதன் சொந்த ரேப்பர் தேவைப்பட்டது, மேலும் முகவர் அதை பயன்படுத்த குறிப்பாக பயிற்சி அளிக்கப்பட வேண்டும். இந்த அணுகுமுறை தனிமைப்படுத்தப்பட்ட, தரமற்ற பணிப்பாய்வுகளை சுமத்தியது, இது ஒரு ஒருங்கிணைந்த தீர்வின் தேவையை எடுத்துக்காட்டுகிறது.

• தற்காலிக ஒருங்கிணைப்புகள்: LLMகள் பாரம்பரியமாக வெளிப்புற கருவிகளை அணுக தனிப்பயன், மாதிரி-குறிப்பிட்ட ஒருங்கிணைப்புகளைப் பயன்படுத்தின.
• துண்டு துண்டான குறியீடு தளங்கள்: ஒவ்வொரு புதிய தரவு மூலத்திற்கும் அல்லது APIக்கும் அதன் சொந்த ரேப்பர் தேவைப்படுகிறது, இதன் விளைவாக சிக்கலான மற்றும் பராமரிக்க கடினமான குறியீடு ஏற்படுகிறது.
• தரமற்ற பணிப்பாய்வுகள்: தனிமைப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வுகள் வெவ்வேறு மாதிரிகள் மற்றும் கருவிகளில் தடையற்ற ஒருங்கிணைப்பை அடைவதை கடினமாக்கியது.

மாடல் சூழல் நெறிமுறையை அறிமுகப்படுத்துதல் (MCP)

மாடல் சூழல் நெறிமுறை (MCP) AI ஏஜென்ட்கள் வெளிப்புற கருவிகள் மற்றும் தரவு மூலங்களைக் கண்டுபிடித்து எவ்வாறு அழைப்பது என்பதை தரப்படுத்துகிறது. MCP என்பது LLM ஹோஸ்ட்கள் மற்றும் சர்வர்களுக்கு இடையே ஒரு பொதுவான JSON-RPC அடிப்படையிலான API அடுக்கை வரையறுக்கும் ஒரு திறந்த நெறிமுறையாகும். “AI பயன்பாடுகளுக்கான USB-C போர்ட்டாக” செயல்படும் MCP, எந்த மாதிரியும் கருவிகளை அணுக பயன்படுத்தக்கூடிய உலகளாவிய இடைமுகத்தை வழங்குகிறது. இது ஒரு அமைப்பின் தரவு ஆதாரங்களுக்கும் AI இயங்கும் கருவிகளுக்கும் இடையே பாதுகாப்பான, இருவழி இணைப்புகளை செயல்படுத்துகிறது, கடந்த காலத்தின் துண்டு துண்டான இணைப்பிகளை மாற்றுகிறது.

MCPயின் முக்கிய நன்மைகள்

• கருவிகளிலிருந்து மாதிரியைப் பிரித்தல்: முகவர்கள் மாதிரி-குறிப்பிட்ட தூண்டுதல்கள் அல்லது கடின-குறியிடப்பட்ட செயல்பாடு அழைப்புகள் தேவையில்லாமல் MCP சேவையகங்களுடன் இணைக்க முடியும்.
• தரப்படுத்தப்பட்ட இடைமுகம்: கருவிகளை அணுகுவதற்கு MCP ஒரு பொதுவான இடைமுகத்தை வழங்குகிறது, இது ஒருங்கிணைப்பு செயல்முறையை எளிதாக்குகிறது.
• பாதுகாப்பான இணைப்புகள்: தரவு ஆதாரங்களுக்கும் AI இயங்கும் கருவிகளுக்கும் இடையே பாதுகாப்பான, இருவழி இணைப்புகளை செயல்படுத்துகிறது.
• உலகளாவிய அணுகல்தன்மை: எந்த மாதிரியும் கருவிகளை அணுக MCPஐப் பயன்படுத்தலாம், இது ஒரு பல்துறை தீர்வாக அமைகிறது.

மாதிரி-குறிப்பிட்ட தூண்டுதல்களை எழுதுவதற்கு அல்லது கடின-குறியீட்டு செயல்பாடு அழைப்புகளுக்குப் பதிலாக, ஒரு முகவர் ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட MCP சேவையகங்களுடன் வெறுமனே இணைகிறது, ஒவ்வொன்றும் ஒரு தரப்படுத்தப்பட்ட முறையில் தரவு அல்லது திறன்களை வெளிப்படுத்துகின்றன. முகவர் (அல்லது ஹோஸ்ட்) கிடைக்கும் கருவிகளின் பட்டியலை சேவையகத்திலிருந்து அவற்றின் பெயர்கள், விளக்கங்கள் மற்றும் உள்ளீடு/வெளியீடு திட்டங்கள் உட்பட மீட்டெடுக்கிறது. மாதிரி பின்னர் எந்த கருவியையும் பெயரால் அழைக்க முடியும். இந்த தரப்படுத்தல் மற்றும் மறுபயன்பாடு ஆகியவை முந்தைய அணுகுமுறைகளை விட முக்கிய நன்மைகளாகும்.

MCP ஆல் வரையறுக்கப்பட்ட முக்கிய பாத்திரங்கள்

MCPயின் திறந்த விவரக்குறிப்பு மூன்று முக்கிய பாத்திரங்களை வரையறுக்கிறது: ஹோஸ்ட், கிளையன்ட் மற்றும் சர்வர்.

1. ஹோஸ்ட்: LLM பயன்பாடு அல்லது பயனர் இடைமுகம் (எ.கா., ஒரு சாட் UI, IDE அல்லது முகவர் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன் எஞ்சின்) பயனர் தொடர்பு கொள்கிறார். ஹோஸ்ட் LLMஐ உட்பொதிக்கிறது மற்றும் ஒரு MCP கிளையன்டாக செயல்படுகிறது.
2. கிளையன்ட்: ஹோஸ்ட்டுக்குள் உள்ள மென்பொருள் தொகுதி MCP நெறிமுறையை செயல்படுத்துகிறது (பொதுவாக SDKகள் மூலம்). கிளையன்ட் செய்தி அனுப்புதல், அங்கீகரிப்பு மற்றும் மாதிரி தூண்டுதல்கள் மற்றும் பதில்களை ஒழுங்குபடுத்துதல் ஆகியவற்றை கையாளுகிறது.
3. சர்வர்: சூழல் மற்றும் கருவிகளை வழங்கும் ஒரு சேவை (உள்ளூர் அல்லது தொலைநிலை). ஒவ்வொரு MCP சேவையகமும் ஒரு தரவுத்தளம், API, குறியீடு தளம் அல்லது பிற அமைப்பை மூடலாம், மேலும் இது கிளையண்டிற்கு அதன் திறன்களை விளம்பரப்படுத்துகிறது.

IDEகளில் பயன்படுத்தப்படும் மொழி சர்வர் நெறிமுறையால் (LSP) MCP வெளிப்படையாக ஈர்க்கப்பட்டது: எடிட்டர்கள் மொழி அம்சங்களை எவ்வாறு வினவுகின்றன என்பதை LSP தரப்படுத்துவது போலவே, LLMகள் சூழல் கருவிகளை எவ்வாறு வினவுகின்றன என்பதை MCP தரப்படுத்துகிறது. ஒரு பொதுவான JSON-RPC 2.0 செய்தி வடிவமைப்பைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், MCPஐ கடைபிடிக்கும் எந்த கிளையன்ட் மற்றும் சேவையகம் நிரலாக்க மொழி அல்லது LLMஐப் பொருட்படுத்தாமல் ஒருவருக்கொருவர் செயல்பட முடியும்.

தொழில்நுட்ப வடிவமைப்பு மற்றும் கட்டமைப்பு

MCP மூன்று வகையான செய்திகளை எடுத்துச் செல்ல JSON-RPC 2.0ஐ நம்பியுள்ளது: கோரிக்கைகள், பதில்கள் மற்றும் அறிவிப்புகள், முகவர்கள் ஒத்திசைவான கருவி அழைப்புகளைச் செய்யவும் ஒத்திசைவற்ற புதுப்பிப்புகளைப் பெறவும் அனுமதிக்கிறது. உள்ளூர் வரிசைப்படுத்தல்களில், கிளையன்ட் பெரும்பாலும் ஒரு துணை செயல்முறையை உருவாக்குகிறது மற்றும் stdin/stdout (stdio போக்குவரத்து) மூலம் தொடர்பு கொள்கிறது. இதற்கு மாறாக, தொலைநிலை சேவையகங்கள் பொதுவாக நிகழ்நேரத்தில் செய்திகளை ஸ்ட்ரீம் செய்ய சர்வர்-சென்ட் நிகழ்வுகளுடன் (SSE) HTTPஐப் பயன்படுத்துகின்றன. இந்த நெகிழ்வான செய்தி அடுக்கு ஹோஸ்ட் பயன்பாட்டின் முக்கிய பணிப்பாய்வைத் தடுக்காமல் கருவிகளை அழைக்கவும் முடிவுகளை வழங்கவும் முடியும் என்பதை உறுதி செய்கிறது.

ஒவ்வொரு சேவையகமும் மூன்று தரப்படுத்தப்பட்ட நிறுவனங்களை வெளிப்படுத்துகிறது: ஆதாரங்கள், கருவிகள் மற்றும் தூண்டுதல்கள்.

• ஆதாரங்கள்: கிளையன்ட் ஐடி மூலம் மீட்டெடுக்கக்கூடிய உரை கோப்புகள், தரவுத்தள அட்டவணைகள் அல்லது கேச் செய்யப்பட்ட ஆவணங்கள் போன்ற மீட்டெடுக்கக்கூடிய சூழல் துண்டுகள்.
• கருவிகள்: தேடல் API, கால்குலேட்டர் அல்லது தனிப்பயன் தரவு-செயலாக்க வழக்கம் என நன்கு வரையறுக்கப்பட்ட உள்ளீடு மற்றும் வெளியீடு திட்டங்களுடன் பெயரிடப்பட்ட செயல்பாடுகள்.
• தூண்டுதல்கள்: பல-படி தொடர்புகளில் மாதிரியை வழிநடத்தும் விருப்பமான, உயர்-நிலை டெம்ப்ளேட்கள் அல்லது பணிப்பாய்வுகள்.

ஒவ்வொரு நிறுவனத்திற்கும் JSON திட்டங்களை வழங்குவதன் மூலம், MCP ஆனது எந்தவொரு திறமையான பெரிய மொழி மாதிரிக்கும் (LLM) தனிப்பயன் பாகுபடுத்தல் அல்லது கடின-குறியிடப்பட்ட ஒருங்கிணைப்புகள் தேவையில்லாமல் இந்த திறன்களை விளக்கவும் அழைக்கவும் உதவுகிறது.

மட்டு வடிவமைப்பு

MCP கட்டமைப்பு மூன்று பாத்திரங்களிலும் கவலைகளை தெளிவாகப் பிரிக்கிறது. ஹோஸ்ட் LLMஐ உட்பொதிக்கிறது மற்றும் உரையாடல் ஓட்டத்தை ஒருங்கிணைக்கிறது, பயனர் வினவல்களை மாதிரியில் செலுத்துகிறது மற்றும் அதன் வெளியீடுகளை கையாளுகிறது. கிளையன்ட் MCP நெறிமுறையை செயல்படுத்துகிறது, அனைத்து செய்தி ஒழுங்குபடுத்துதல், அங்கீகரிப்பு மற்றும் போக்குவரத்து விவரங்களை நிர்வகிக்கிறது. சேவையகம் கிடைக்கும் ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளை விளம்பரப்படுத்துகிறது, உள்வரும் கோரிக்கைகளை செயல்படுத்துகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, கருவிகளை பட்டியலிடுதல் அல்லது ஒரு வினவலைச் செய்தல்) மற்றும் கட்டமைக்கப்பட்ட முடிவுகளை வழங்குகிறது. இந்த மட்டு வடிவமைப்பு, AI மற்றும் UIஐ ஹோஸ்ட்டிலும், நெறிமுறை தர்க்கத்தை கிளையண்டிலும் மற்றும் சேவையகத்தில் செயல்படுத்தப்படுவதையும் உள்ளடக்கியது, அமைப்புகள் பராமரிக்கக்கூடியதாகவும், நீட்டிக்கக்கூடியதாகவும் மற்றும் எளிதில் உருவாகக்கூடியதாகவும் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது.

தொடர்பு மாதிரி மற்றும் முகவர் பணிப்பாய்வுகள்

ஒரு முகவரில் MCPஐப் பயன்படுத்துவது கண்டுபிடிப்பு மற்றும் செயல்படுத்தலின் எளிய முறையைப் பின்பற்றுகிறது. முகவர் ஒரு MCP சேவையகத்துடன் இணைக்கும்போது, கிடைக்கும் அனைத்து கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்களையும் மீட்டெடுக்க முதலில் list_tools() முறையை அழைக்கிறது. கிளையன்ட் பின்னர் இந்த விளக்கங்களை LLM சூழலில் ஒருங்கிணைக்கிறது (எடுத்துக்காட்டாக, அவற்றை தூண்டுதலாக வடிவமைப்பதன் மூலம்). இந்த கருவிகள் உள்ளன மற்றும் அவை என்ன அளவுருக்களை எடுக்கின்றன என்பதை மாதிரி இப்போது அறிந்திருக்கிறது.

எளிமைப்படுத்தப்பட்ட பணிப்பாய்வு

1. கண்டுபிடிப்பு: முகவர் ஒரு MCP சேவையகத்துடன் இணைகிறது மற்றும் list_tools() முறையைப் பயன்படுத்தி கிடைக்கும் கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்களின் பட்டியலை மீட்டெடுக்கிறது.
2. ஒருங்கிணைப்பு: கிளையன்ட் இந்த விளக்கங்களை LLM சூழலில் ஒருங்கிணைக்கிறது.
3. செயல்படுத்துதல்: ஒரு கருவியைப் பயன்படுத்த முகவர் முடிவு செய்யும் போது, LLM ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட அழைப்பை வெளியிடுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, call: tool_name, args: {...} உடன் ஒரு JSON பொருள்).
4. அழைப்பு: ஹோஸ்ட் இதை ஒரு கருவி அழைப்பாக அங்கீகரிக்கிறது, மேலும் கிளையன்ட் சேவையகத்திற்கு தொடர்புடைய call_tool() கோரிக்கையை வழங்குகிறது.
5. பதில்: சேவையகம் கருவியை இயக்கி முடிவை மீண்டும் அனுப்புகிறது. கிளையன்ட் பின்னர் இந்த முடிவை மாதிரியின் அடுத்த தூண்டுதலுக்கு வழங்குகிறது, இது கூடுதல் சூழலாகத் தோன்றும்.

ஒரு கருவியைப் பயன்படுத்த முகவர் முடிவு செய்யும் போது (பெரும்பாலும் ஒரு பயனரின் வினவலால் தூண்டப்படுகிறது), LLM ஒரு கட்டமைக்கப்பட்ட அழைப்பை வெளியிடுகிறது (எடுத்துக்காட்டாக, "call": "tool_name", "args": {…}) உடன் ஒரு JSON பொருள்). ஹோஸ்ட் இதை ஒரு கருவி அழைப்பாக அங்கீகரிக்கிறது, மேலும் கிளையன்ட் சேவையகத்திற்கு தொடர்புடைய call_tool() கோரிக்கையை வழங்குகிறது. சேவையகம் கருவியை இயக்கி முடிவை மீண்டும் அனுப்புகிறது. கிளையன்ட் பின்னர் இந்த முடிவை மாதிரியின் அடுத்த தூண்டுதலுக்கு வழங்குகிறது, இது கூடுதல் சூழலாகத் தோன்றும். இந்த நெறிமுறை வெளிப்படையாக கண்டுபிடி→தூண்டு→கருவி→பதிலளிப்பு சுழற்சியைக் கையாளுகிறது.

செயலாக்கங்கள் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு

MCP செயலாக்க-அறியாமை கொண்டது. அதிகாரப்பூர்வ விவரக்குறிப்பு GitHub இல் பராமரிக்கப்படுகிறது, மேலும் TypeScript, Python, Java, Kotlin மற்றும் C# உட்பட பல மொழி SDKகள் கிடைக்கின்றன. டெவலப்பர்கள் தங்கள் விருப்பமான ஸ்டாக்கில் MCP கிளையண்ட்கள் அல்லது சேவையகங்களை எழுதலாம். எடுத்துக்காட்டாக, OpenAI ஏஜென்ட்ஸ் SDK பைத்தானிலிருந்து நிலையான MCP சேவையகங்களுடன் எளிதாக இணைக்க உதவும் வகுப்புகளை உள்ளடக்கியது. ஒரு LLM உள்ளூர் கோப்புகளை உலாவ அனுமதிக்கும் ஒரு Node.js அடிப்படையிலான கோப்பு முறைமை MCP சேவையகத்தை அமைப்பதை InfraCloud இன் பயிற்சி நிரூபிக்கிறது.

வளர்ந்து வரும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு

• மொழி SDKகள்: TypeScript, Python, Java, Kotlin மற்றும் C# இல் கிடைக்கின்றன.
• திறந்த மூல சேவையகங்கள்: Anthropic கூகிள் டிரைவ், ஸ்லாக், GitHub, Postgres, MongoDB மற்றும் Puppeteer உடன் வலை உலாவல் உள்ளிட்ட பல பிரபலமான சேவைகளுக்கான இணைப்பிகளை வெளியிட்டுள்ளது.
• ஒருங்கிணைந்த தளங்கள்: Claude Desktop, Google இன் ஏஜென்ட் மேம்பாட்டு கருவி மற்றும் Cloudflare இன் ஏஜென்ட்ஸ் SDK ஆகியவை MCP ஆதரவை ஒருங்கிணைத்துள்ளன.
• தானியங்கு முகவர்கள்: Auto-GPT MCPக்குள் செருக முடியும், இது மாறும் கருவி கண்டுபிடிப்பு மற்றும் பயன்பாட்டை செயல்படுத்துகிறது.

ஒரு குழு Jira அல்லது Salesforceக்கான சேவையகத்தை உருவாக்கியதும், இணக்கமான எந்த முகவரும் மறுவேலை இல்லாமல் அதை பயன்படுத்த முடியும். கிளையன்ட்/ஹோஸ்ட் பக்கத்தில், பல முகவர் தளங்கள் MCP ஆதரவை ஒருங்கிணைத்துள்ளன. Claude Desktop MCP சேவையகங்களுடன் இணைக்க முடியும். கூகிளின் ஏஜென்ட் மேம்பாட்டு கருவி MCP சேவையகங்களை ஜெமினி மாதிரிகளுக்கான கருவி வழங்குநர்களாக நடத்துகிறது. Cloudflare இன் ஏஜென்ட்ஸ் SDK McpAgent வகுப்பைச் சேர்த்தது, இதனால் எந்த FogLAMPம் உள்ளமைக்கப்பட்ட அங்கீகரிப்பு ஆதரவுடன் MCP கிளையன்ட் ஆக முடியும். Auto-GPT போன்ற தானியங்கு முகவர்கள் கூட MCPக்குள் செருக முடியும்: ஒவ்வொரு APIக்கும் ஒரு குறிப்பிட்ட செயல்பாட்டை குறியிடுவதற்குப் பதிலாக, முகவர் கருவிகளை அழைக்க ஒரு MCP கிளையன்ட் நூலகத்தைப் பயன்படுத்துகிறார். உலகளாவிய இணைப்பிகளுக்கான இந்த போக்கு மிகவும் மட்டுப்படுத்தப்பட்ட தன்னாட்சி முகவர் கட்டமைப்பை உறுதியளிக்கிறது.

நடைமுறையில், இந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு எந்தவொரு AI உதவியாளரையும் ஒரே நேரத்தில் பல தரவு மூலங்களுடன் இணைக்க உதவுகிறது. ஒரு அமர்வில், ஒரு கார்ப்பரேட் ஆவணங்களுக்கான MCP சேவையகத்தையும், மற்றொன்றை CRM வினவலுக்காகவும், மற்றொன்றை சாதனத்தில் கோப்பு தேடலுக்காகவும் பயன்படுத்தும் ஒரு முகவரை ஒருவர் கற்பனை செய்யலாம். MCP பெயரிடல் மோதல்களை கூட நேர்த்தியாக கையாளுகிறது: இரண்டு சேவையகங்களும் ‘analyze’ எனப்படும் கருவியைக் கொண்டிருந்தால், கிளையண்ட்கள் அவற்றை பெயர் இடலாம் (எடுத்துக்காட்டாக, ‘ImageServer.analyze’ எதிராக ‘CodeServer.analyze’) எனவே இரண்டும் மோதல் இல்லாமல் கிடைக்கும்.

முந்தைய முன்னுதாரணங்களை விட நன்மைகள்

MCP முந்தைய முறைகள் இல்லாத பல முக்கிய நன்மைகளை வழங்குகிறது:

• தரப்படுத்தப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு: MCP அனைத்து கருவிகளுக்கும் ஒரு நெறிமுறையை வழங்குகிறது.
• மாறும் கருவி கண்டுபிடிப்பு: முகவர்கள் இயக்க நேரத்தில் கருவிகளைக் கண்டுபிடிக்க முடியும்.
• செயல்பாட்டுத்தன்மை மற்றும் மறுபயன்பாடு: அதே கருவி சேவையகம் பல LLM கிளையண்ட்களுக்கு சேவை செய்ய முடியும்.
• அளவிடுதல் மற்றும் பராமரிப்பு: MCP நகலெடுக்கப்பட்ட வேலையை பெரிதும் குறைக்கிறது.
• கூட்டு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: MCP சுயாதீனமாக உருவாக்கப்பட்ட சேவையகங்களின் சந்தையை செயல்படுத்துகிறது.
• பாதுகாப்பு மற்றும் கட்டுப்பாடு: நெறிமுறை தெளிவான அங்கீகார ஓட்டங்களை ஆதரிக்கிறது.

முக்கிய நன்மைகள் சுருக்கமாக

• ஒருங்கிணைந்த நெறிமுறை: MCP அனைத்து கருவிகளுக்கும் ஒற்றை, தரப்படுத்தப்பட்ட நெறிமுறையை வழங்குகிறது, இது மேம்பாட்டை ஒழுங்குபடுத்துகிறது மற்றும் தனிப்பயன் பாகுபடுத்தல் தர்க்கத்தின் தேவையை நீக்குகிறது.
• இயக்க நேர கண்டுபிடிப்பு: முகவர்கள் கிடைக்கும் திறன்களை மாறும் வகையில் கண்டுபிடிக்க முடியும், புதிய கருவிகள் சேர்க்கப்படும்போது மறுதொடக்கம் அல்லது மறு நிரலாக்கத்தின் தேவையை நீக்குகிறது.
• மாதிரி அறியாமை: MCP அதே கருவி சேவையகத்தை பல LLM கிளையண்ட்களுக்கு சேவை செய்ய அனுமதிக்கிறது, விற்பனையாளர் பூட்டைத் தவிர்க்கிறது மற்றும் நகலெடுக்கப்பட்ட பொறியியல் முயற்சிகளைக் குறைக்கிறது.
• குறைக்கப்பட்ட நகலெடுப்பு: டெவலப்பர்கள் கோப்பு தேடல் போன்ற பணிகளுக்கு ஒற்றை MCP சேவையகத்தை எழுதலாம், அனைத்து மாதிரிகளிலும் உள்ள அனைத்து முகவர்களுக்கும் பயனளிக்கும்.
• திறந்த சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: MCP வலை APIகளைப் போன்ற இணைப்பிகளின் திறந்த சந்தையை ஊக்குவிக்கிறது.
• அங்கீகார ஓட்டங்கள்: MCP தெளிவான அங்கீகார ஓட்டங்களை ஆதரிக்கிறது, இது இலவச வடிவ தூண்டுதலை விட தணிக்கைத்திறன் மற்றும் பாதுகாப்பை மேம்படுத்துகிறது.

தொழில்துறை தாக்கம் மற்றும் நிஜ உலக பயன்பாடுகள்

MCP தத்தெடுப்பு வேகமாக வளர்ந்து வருகிறது. முக்கிய விற்பனையாளர்கள் மற்றும் கட்டமைப்புகள் MCP அல்லது தொடர்புடைய முகவர் தரநிலைகளில் பகிரங்கமாக முதலீடு செய்துள்ளனர். CRM, அறிவு தளங்கள் மற்றும் பகுப்பாய்வு தளங்கள் போன்ற உள் அமைப்புகளை AI உதவியாளர்களுடன் ஒருங்கிணைக்க நிறுவனங்கள் MCPஐ ஆராய்ந்து வருகின்றன.

உறுதியான பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள்

• டெவலப்பர் கருவிகள்: குறியீடு எடிட்டர்கள் மற்றும் தேடல் தளங்கள் குறியீடு களஞ்சியங்கள், ஆவணங்கள் மற்றும் கமிட் வரலாற்றை வினவ உதவியாளர்களை இயக்க MCPஐப் பயன்படுத்துகின்றன.
• நிறுவன அறிவு & சாட்போட்கள்: ஹெல்ப் டெஸ்க் போட்கள் திறந்த டிக்கெட்டுகளைப் பற்றிய கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்கும் அல்லது நிகழ்நேர நிறுவன தரவுகளின் அடிப்படையில் அறிக்கைகளை உருவாக்கும் MCP சேவையகங்கள் மூலம் Zendesk அல்லது SAP தரவை அணுக முடியும்.
• மேம்படுத்தப்பட்ட மீட்டெடுத்தல்-உயர்த்தப்பட்ட உருவாக்கம்: RAG முகவர்கள் தரவுத்தள வினவல்களுக்கான அல்லது வரைபட தேடல்களுக்கான சிறப்பு MCP கருவிகளுடன் உட்பொதி-அடிப்படையிலான மீட்டெடுப்பை இணைக்க முடியும்.
• முன்முயற்சி உதவியாளர்கள்: நிகழ்வு-உந்துதல் முகவர்கள் மின்னஞ்சல் அல்லது பணி ஸ்ட்ரீம்களைக் கண்காணிக்கிறார்கள் மற்றும் MCP மூலம் காலண்டர் மற்றும் குறிப்பெடுக்கும் கருவிகளை அழைப்பதன் மூலம் தானாகவே கூட்டங்களை திட்டமிடுகிறார்கள் அல்லது செயல் உருப்படிகளை சுருக்கமாகக் கூறுகிறார்கள்.

ஒவ்வொரு சூழ்நிலையிலும், ஒருங்கிணைப்பு குறியீட்டை மீண்டும் எழுதாமல் பல்வேறு அமைப்புகளில் அளவிட MCP முகவர்களை செயல்படுத்துகிறது, இது பராமரிக்கக்கூடிய, பாதுகாப்பான மற்றும் இயங்கக்கூடிய AI தீர்வுகளை வழங்குகிறது.

முந்தைய முன்னுதாரணங்களுடன் ஒப்பீடுகள்

MCP முந்தைய அணுகுமுறைகளை ஒருங்கிணைக்கிறது மற்றும் நீட்டிக்கிறது, இது மாறும் கண்டுபிடிப்பு, தரப்படுத்தப்பட்ட திட்டங்கள் மற்றும் குறுக்கு-மாதிரி செயல்பாட்டுத்தன்மையை ஒற்றை நெறிமுறையில் வழங்குகிறது.

• ReActக்கு எதிராக: MCP JSON திட்டங்களைப் பயன்படுத்தி ஒரு முறையான இடைமுகத்தை மாதிரியுடன் வழங்குகிறது, இது கிளையண்ட்கள் தடையின்றி செயல்படுத்தலை நிர்வகிக்க உதவுகிறது.
• Toolformerக்கு எதிராக: MCP மாதிரி கருவி இடைமுகங்களை முழுவதுமாக வெளிப்புறமாக்குகிறது, மறுபயிற்சி இல்லாமல் பதிவு செய்யப்பட்ட எந்த கருவிக்கும் ஜீரோ-ஷாட் ஆதரவை செயல்படுத்துகிறது.
• கட்டமைப்பு நூலகங்களுக்கு எதிராக: MCP ஒருங்கிணைப்பு தர்க்கத்தை மறுபயன்பாட்டு நெறிமுறையாக மாற்றுகிறது, முகவர்களை மேலும் நெகிழ்வானதாக ஆக்குகிறது மற்றும் குறியீடு நகலெடுப்பைக் குறைக்கிறது.
• தன்னாட்சி முகவர்களுக்கு எதிராக: MCP கிளையண்ட்களைப் பயன்படுத்துவதன் மூலம், அத்தகைய முகவர்களுக்கு புதிய சேவைகளுக்கு தனிப்பயன் குறியீடு தேவையில்லை, அதற்கு பதிலாக மாறும் கண்டுபிடிப்பு மற்றும் JSON-RPC அழைப்புகளை நம்பியிருக்கிறார்கள்.
• செயல்பாடு-அழைப்பு APIகளுக்கு எதிராக: MCP எந்த கிளையன்ட் மற்றும் சேவையகத்திலும் செயல்பாடு அழைப்பை பொதுமைப்படுத்துகிறது, ஸ்ட்ரீமிங், கண்டுபிடிப்பு மற்றும் மல்டிபிளெக்ஸ் செய்யப்பட்ட சேவைகளுக்கான ஆதரவுடன்.

வரம்புகள் மற்றும் சவால்கள்

அதன் வாக்குறுதி இருந்தபோதிலும், MCP இன்னும் முதிர்ச்சியடைந்து வருகிறது:

• அங்கீகாரம் மற்றும் அங்கீகரிப்பு: தற்போதைய தீர்வுகளுக்கு OAuth அல்லது API விசைகளை வெளிப்புறமாக அடுக்குதல் தேவைப்படுகிறது, இது ஒருங்கிணைந்த அங்கீகரிப்பு தரநிலை இல்லாமல் வரிசைப்படுத்தல்களை சிக்கலாக்கும்.
• பல-படி பணிப்பாய்வுகள்: நீண்ட காலமாக இயங்கும், மாநில பணிப்பாய்வுகளை ஒருங்கிணைப்பது பெரும்பாலும் வெளிப்புற திட்டமிடல்கள் அல்லது தூண்டுதல் சங்கிலியை நம்பியிருக்கிறது, ஏனெனில் நெறிமுறையில் உள்ளமைக்கப்பட்ட அமர்வு கருத்து இல்லை.
• அளவில் கண்டுபிடிப்பு: பல MCP சேவையக இறுதிப்புள்ளிகளை நிர்வகிப்பது பெரிய சூழல்களில் சுமையாக இருக்கும்.
• சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு முதிர்ச்சி: MCP புதிது, எனவே ஒவ்வொரு கருவி அல்லது தரவு மூலத்திற்கும் ஏற்கனவே உள்ள இணைப்பி இல்லை.
• மேம்பாட்டு ஓவர்ஹெட்: ஒற்றை, எளிய கருவி அழைப்புகளுக்கு, MCP அமைவு விரைவான, நேரடி API அழைப்பை விட அதிக எடைகொண்டதாக உணர முடியும்.