ஏஜென்டிக் வேலைப்பாய்வுகளில் வெளிப்புற ஆதாரங்களை ஒருங்கிணைப்பதற்கான ஒரு திட்டவட்டமான முறையாக மாதிரி சூழல் நெறிமுறை (MCP) வேகமாக உருவாகி வருகிறது. பெரிய மொழி மாதிரிகளுக்கு (LLMs) குறிப்பிட்ட மாற்று வழிகள் இருந்தாலும், ஒருங்கிணைப்பு நோக்கங்களுக்காக REST ஐப் போன்ற தரநிலையாக MCP விரைவாக மாறி வருகிறது.
இந்த வழிகாட்டி பைதான் டெவலப்பர்களுக்காக வடிவமைக்கப்பட்டுள்ளது மற்றும் MCP பற்றிய முழுமையான புரிதலை வழங்குவதை நோக்கமாகக் கொண்டுள்ளது, அதன் அடிப்படைக் கொள்கைகள் மற்றும் கட்டடக்கலை வடிவமைப்பை உள்ளடக்கியது. MCP க்கான தூண்டுதல்கள் மற்றும் அதன் ஒட்டுமொத்த அமைப்பு ஆகியவற்றை ஆராய்வதன் மூலம் தொடங்குவோம், அதைத் தொடர்ந்து சர்வர்கள் மற்றும் கிளையன்ட்கள் இரண்டையும் விரிவான, நடைமுறை செயல்படுத்தல் மூலம் தொடங்குவோம்.
மாதிரி சூழல் நெறிமுறையை விளக்குதல்
நவம்பர் 2024 இல் Anthropic ஆல் அறிமுகப்படுத்தப்பட்டது, MCP என்பது AI மாடல்களுக்கும் வெளிப்புற கருவிகள், தரவு களஞ்சியங்கள் மற்றும் பல்வேறு ஆதாரங்களுக்கும் இடையிலான தொடர்புகளை மேம்படுத்துவதற்காக உன்னிப்பாக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு திறந்த தரநிலை ஆகும்.
Anthropic MCP ஐ LLM க்கான உலகளாவிய இணைப்பியாகக் கருதுகிறது, இது ஹார்டுவேர் இணைப்புகளில் USB-C கொண்டு வந்த தரப்படுத்தலுடன் இணையாக உள்ளது. இது டெவலப்பர்கள் தங்கள் AI பயன்பாடுகளுடன் எந்த கருவி அல்லது தரவு மூலத்தையும் ஒரு ஒருங்கிணைந்த நெறிமுறை மூலம் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க அனுமதிக்கிறது. மொழி-அக்னோஸ்டிக் தத்துவத்தை ஏற்றுக்கொள்வதன் மூலமும், பைதான், டைப்ஸ்கிரிப்ட், ஜாவா, கோட்லின் மற்றும் சி# போன்ற மொழிகளுக்கான சாஃப்ட்வேர் டெவலப்மென்ட் கிட்களை (SDK) வழங்குவதன் மூலமும், MCP தனிப்பயன், ஒரு முறை ஒருங்கிணைப்புகளின் தேவையை நீக்குகிறது.
MCP இரண்டு முதன்மை கூறுகள் மூலம் செயல்படுகிறது: சர்வர்கள், கருவிகள், ஆதாரங்கள் மற்றும் தூண்டுதல்களை வெளிப்படுத்துகின்றன, மற்றும் கிளையன்ட்கள், AI மாடல்களுக்கும் இந்த சர்வர்களுக்கும் இடையிலான இணைப்பை எளிதாக்குகின்றன. HTTP வழியாக JSON-RPC மூலம் தகவல்தொடர்பு எளிதாக்கப்படுகிறது, இது ஒத்திசைவான மற்றும் ஒத்திசைவற்ற பணிப்பாய்வுகளைக் கொண்டுள்ளது. பாதுகாப்பு ஒரு முக்கியமான கவலை, வெளிப்படையான அனுமதிகள் மற்றும் உள்ளூர்-முதல் வடிவமைப்பு தனியுரிமையை உறுதி செய்கிறது. MCP முக்கிய AI தளங்களிலிருந்து ஆதரவைப் பெற்றுள்ளது மற்றும் விரைவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு வளர்ச்சியை ஊக்குவித்து வருகிறது, இது வலுவான, சூழல் சார்ந்த AI ஏஜென்ட்களை உருவாக்குவதற்கான ஒரு அடிப்படை தொழில்நுட்பமாக நிலைநிறுத்துகிறது.
LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit மற்றும் Microsoft Copilot Studio போன்ற கட்டமைப்புகள் மற்றும் தளங்கள் MCP ஐ ஆதரிக்கின்றன.
MCP சர்வர்கள் மற்றும் கிளையன்ட்களில் ஆழமாக மூழ்குதல்
ஏஜென்டிக் பணிப்பாய்வுகள் தன்னாட்சி செயல்பாட்டிற்கு இரண்டு முக்கியமான கூறுகளை நம்பியுள்ளன: தற்போதைய தரவு மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள அமைப்புகளுக்கான அணுகல். எல்எல்எம்களுக்கு (LLM) தகவல்களை வழங்குவதற்காக தரவு சூழலாக வழங்கப்படுகிறது, இது எல்எல்எம்கள் தகவலறிந்த முடிவுகளை எடுக்க உதவுகிறது. நடவடிக்கை எடுக்க முடிவு செய்தவுடன், அமைப்புகளுக்கான நிரலாக்க அணுகல் தேவைப்படுகிறது, பொதுவாக API களாக வெளிப்படுத்தப்படுகிறது, அவை கருவிகளாக கிடைக்கின்றன.
MCP சர்வர்கள் மற்றும் கிளையன்ட்கள் எந்த எல்எல்எம்மையும் சாராமல் செயல்பட முடியும் என்பதை கவனத்தில் கொள்ள வேண்டும். கிளையன்ட் ஒரு எல்எல்எம்முடன் ஒருங்கிணைக்கப்படும்போது, அது ஏஜென்டிக் பணிப்பாய்வுகளின் மூலக்கல்லாக செயல்படுகிறது.
MCP கட்டமைப்பில், சர்வர்கள் தரவு மற்றும் கருவிகளுக்கான அணுகலை சுருக்கமாகக் கூறுகின்றன. எடுத்துக்காட்டாக, ஒரு தரவுத்தளம் ஒரு MCP சேவையகத்தில் ஒரு ஆதாரமாக ஒருங்கிணைக்கப்படலாம். தரவு மீட்டெடுப்புக்காக இந்த ஆதாரத்திற்கான படிக்க மட்டும் அணுகலை கிளையன்ட் கொண்டுள்ளது. கிளையன்ட்களுடன் பகிரப்பட்ட தரவை வடிகட்ட அல்லது கட்டுப்படுத்த ஆதாரங்கள் அளவுருக்களை ஆதரிக்கின்றன. உதாரணமாக, பணியாளர் சம்பளத் தகவல், ஒரு ஆதாரத்திற்கான சிறந்த வேட்பாளராகும்.
ஆதாரங்களுடன் கூடுதலாக, MCP சர்வர்கள் கருவிகளையும் வெளிப்படுத்துகின்றன, அவை தரவு மீட்டெடுப்பதற்கு அப்பாற்பட்ட செயல்களைச் செய்ய கிளையன்ட்களை மேம்படுத்துகின்றன. ஆதாரங்கள் படிக்க மட்டும் அணுகலை வழங்கும் போது, கருவிகள் தரவை கையாளும் அல்லது செயல்களைச் செயல்படுத்தும் API களின் அழைப்பை எளிதாக்குகின்றன. ஒரு கட்டண பரிவர்த்தனையை முடிக்க ஸ்ட்ரைப் API ஐ அழைப்பது ஒரு சிறந்த கருவிக்கு உதாரணமாகும்.
ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளுக்கு கூடுதலாக, MCP சர்வர்கள் முன் வரையறுக்கப்பட்ட தூண்டுதல்களுக்கான களஞ்சியங்களாக செயல்பட முடியும். கிளையன்ட்கள் இந்த தூண்டுதல்களை மீட்டெடுத்து LLM களுக்கு அனுப்பலாம், இது தூண்டுதல்களின் நிலையான மற்றும் தரப்படுத்தப்பட்ட களஞ்சியத்தை உறுதி செய்கிறது.
MCP சர்வர்கள், அவை வெளிப்படுத்தும் ஆதாரங்கள், கருவிகள் மற்றும் தூண்டுதல்களின் பட்டியலைப் பெற வினவப்படலாம், இது ஒரு அடிப்படை கண்டுபிடிப்பு பொறிமுறையை வழங்குகிறது. சுருக்கமாக, MCP சர்வர்கள் ஆதாரங்கள், கருவிகள் மற்றும் தூண்டுதல்களை கிளையன்ட்களுக்கு வெளிப்படுத்த முடியும், அதே நேரத்தில் கிளையன்ட்டின் செயல்கள் டெவலப்பரின் விருப்பத்திற்கு விடப்படுகின்றன.
ஒரு MCP கிளையன்ட் ஒரு சாட்போட் அல்லது ஏஜென்ட் போன்ற ஹோஸ்ட் பயன்பாட்டிற்குள் உள்ளது. கிளவுட் டெஸ்க்டாப் மற்றும் கர்சர் ஏஐ ஆகியவை ஹோஸ்ட் பயன்பாடுகளுக்கான எடுத்துக்காட்டுகள். ஒன்று அல்லது அதற்கு மேற்பட்ட MCP சர்வர்களுடன் தொடர்பு கொள்ளும் பல கிளையன்ட்களுடன் டெவலப்பர்கள் ஏஜென்டிக் பயன்பாடுகளை உருவாக்கலாம்.
ஒரு எல்எல்எம்முடன் தொடர்பு கொள்ளாமல் ஒரு MCP கிளையன்ட்டை உருவாக்க முடியும். இருப்பினும், MCP சர்வர்களை அணுகுவதற்கு கிளையன்ட் LLM க்கான சக்திவாய்ந்த கடத்தியாக செயல்பட முடியும்.
ஒரு வழக்கமான பணிப்பாய்வில், ஒரு சாட்போட் அல்லது ஏஜென்ட் போன்ற ஹோஸ்ட் பயன்பாடு, MCP சேவையகத்துடன் இணைகிறது, கிடைக்கக்கூடிய ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளை மீட்டெடுக்கிறது மற்றும் அவற்றை ஒரு பொருத்தமான வடிவத்தில் ஒரு LLM க்கு வழங்குகிறது.
தூண்டுதலின் அடிப்படையில், ஒரு ஆதாரம் அணுக அல்லது MCP கிளையன்ட் மூலம் ஒரு கருவியை அழைக்க ஹோஸ்ட் எல்எல்எம் மீண்டும் ஹோஸ்ட்க்கு திரும்பலாம். OpenAI Agents SDK மற்றும் Google ADK போன்ற பெரும்பாலான ஏஜென்டிக் கட்டமைப்புகள் இந்த செயல்பாட்டை சுருக்கமாகக் கூறுகின்றன, இது LLM க்கும் ஹோஸ்ட் பயன்பாட்டிற்கும் இடையிலான சுற்றுப்பயணத்தை தடையின்றி செய்கிறது.
MCP சேவையகம் மற்றும் கிளையன்ட் இடையே தகவல்தொடர்பு பற்றி ஆழமாக ஆராய்தல்
தகவல்தொடர்பு நெறிமுறை MCP கட்டமைப்பின் ஒரு அடிப்படை அம்சமாகும். ஒரு MCP சேவையகம் இரண்டு போக்குவரத்து நெறிமுறைகளை ஆதரிக்கிறது: STDIO மற்றும் சேவையகம் அனுப்பிய நிகழ்வுகள் (SSE).
STDIO போக்குவரத்து நெறிமுறை
ஒரு போக்குவரத்து நெறிமுறையாக STDIO ஐப் பயன்படுத்தும் போது, MCP கிளையன்ட் நேரடியாக MCP சேவையகத்தை அழைக்கிறது மற்றும் தேவையான அளவுருக்களை வழங்குகிறது. பின்னர் அது சேவையகத்திலிருந்து வெளியீட்டைப் பிடிக்கிறது, இது கன்சோலில் எழுதப்பட்டு ஹோஸ்ட் பயன்பாட்டிற்கு அனுப்பப்படுகிறது.
இந்த சூழ்நிலையில், கிளையன்ட் மற்றும் சேவையகம் ஒரே செயல்முறையைப் பகிர்ந்து கொள்கின்றன. சேவையகம் கட்டளையை இயக்கி உடனடியாக வெளியேறுகிறது. கிளையன்ட் சேவையகத்தை ஒவ்வொரு முறையும் அழைக்கும்போது இந்த செயல்முறை மீண்டும் நிகழ்கிறது. சாராம்சத்தில், கிளையன்ட் மற்றும் சேவையகம் எந்த தொலைநிலை அழைப்புகள் அல்லது ரிமோட் செயல்முறை அழைப்புகள் (RPC) இல்லாமல் செயல்முறையில் செயல்படுகின்றன. கிளையன்ட் மற்றும் சேவையகம் ஒரே கணினியில் இருக்கும்போது இந்த அணுகுமுறை மிகவும் பொருத்தமானது, நீண்ட காலமாக இயங்கும் செயல்முறைகளால் ஏற்படும் தாமதத்தை நீக்குகிறது. இதன் விளைவாக, STDIO போக்குவரத்தைப் பயன்படுத்தும் போது MCP சேவையகம் மற்றும் கிளையன்ட் 1: 1 இணைப்பை பராமரிக்கின்றன.
சேவையகம் அனுப்பிய நிகழ்வுகள் (SSE) போக்குவரத்து நெறிமுறை
MCP ஆல் ஆதரிக்கப்படும் இரண்டாவது போக்குவரத்து நெறிமுறை சேவையகம் அனுப்பிய நிகழ்வுகள் (SSE). இது ஒரு சேவையகத்தை ஒரு ஒற்றை, நிலையான HTTP இணைப்பு மூலம் கிளையன்ட்களுக்கு நிகழ்நேர புதுப்பிப்புகளை தள்ள உதவுகிறது. கிளையன்ட் இணைப்பைத் தொடங்கியவுடன், சேவையகம் நிகழ்வுகள் நிகழும்போது தரவை ஸ்ட்ரீம் செய்கிறது, மீண்டும் மீண்டும் கருத்துக்கணிப்பு தேவையை நீக்குகிறது. லைவ் செய்தி ஊட்டங்கள் அல்லது அறிவிப்புகள் போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு இந்த அணுகுமுறை மிகவும் பயனுள்ளதாக இருக்கும், அங்கு புதுப்பிப்புகள் முக்கியமாக சேவையகத்திலிருந்து கிளையன்ட்டுக்கு பாய்கின்றன.
REST உடன் ஒப்பிடும்போது, SSE குறைந்த தாமதத்தையும் அதிக செயல்திறனையும் வழங்குகிறது, ஏனெனில் REST புதிய தரவுக்கான சேவையகத்தை மீண்டும் மீண்டும் கருத்துக்கணிப்பு செய்ய கிளையன்ட்களுக்குத் தேவைப்படுகிறது, இது மேல்நிலை மற்றும் தாமதத்தை அதிகரிக்கிறது. SSE தானியங்கி மறு இணைப்பு மற்றும் பெரும்பாலான ஃபயர்வால்களுடன் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்கிறது, இது நிகழ்நேர காட்சிகளுக்கு மிகவும் வலுவானதாக ஆக்குகிறது.
WebSockets க்கு பதிலாக MCP தொலைநிலை தகவல்தொடர்புக்கு SSE ஐப் பயன்படுத்துகிறது, ஏனெனில் SSE சேவையகத்திலிருந்து கிளையன்ட் ஸ்ட்ரீமிங் மட்டும் தேவைப்படும் காட்சிகளுக்கு ஒரு எளிய மற்றும் மிகவும் வலுவான தீர்வை வழங்குகிறது. SSE நிலையான HTTP இல் இயங்குகிறது, இது ஃபயர்வால்கள் மற்றும் கட்டுப்படுத்தப்பட்ட நெட்வொர்க்குகளுடன் ஒருங்கிணைப்பை எளிதாக்குகிறது. இது ஒரு முழு டூப்ளக்ஸ் வெப்சோக்கெட் இணைப்பை நிர்வகிப்பதன் சிக்கல் இல்லாமல் சேவையகத்தை நிகழ்நேர புதுப்பிப்புகளை கிளையன்ட்டுக்கு தள்ள உதவுகிறது.
MCP இல், கிளையன்ட்-சேவையக தகவல்தொடர்பு HTTP POST கோரிக்கைகளுடன் நிர்வகிக்கப்படுகிறது, அதே நேரத்தில் SSE சேவையகத்திலிருந்து கிளையன்ட்டுக்கு புதுப்பிப்புகளை ஸ்ட்ரீமிங்கை கையாளுகிறது, இது AI கருவிகள் மற்றும் ஆதார அறிவிப்புகளுக்கான பொதுவான தொடர்பு பாணியுடன் ஒத்துப்போகிறது. இந்த அணுகுமுறை மேல்நிலையை குறைக்கிறது, செயலாக்கத்தை எளிதாக்குகிறது மற்றும் ஏற்கனவே உள்ள உள்கட்டமைப்புடன் பொருந்தக்கூடிய தன்மையை மேம்படுத்துகிறது, குறிப்பாக இரு திசையிலான மற்றும் பெரும்பாலும் மிகவும் சிக்கலான வெப்சோக்கெட் நெறிமுறையுடன் ஒப்பிடும்போது.
JSON-RPC: வயர் நெறிமுறை
SSE தகவல்தொடர்பு நுட்பமாக செயல்படும்போது, JSON-RPC என்பது MCP ஆல் பயன்படுத்தப்படும் வயர் நெறிமுறையாகும். JSON-RPC என்பது ரிமோட் செயல்முறை அழைப்புகளுக்காக வடிவமைக்கப்பட்ட ஒரு இலகுரக, நிலையற்ற நெறிமுறையாகும், இது AI பணிப்பாய்வுகளில் தேவைப்படும் வேகமான, மாறும் பரிமாற்றங்களுக்கு ஏற்றதாக அமைகிறது.
MCP க்குள், ஒரு கருவியை அழைப்பது, தரவை மீட்டெடுப்பது அல்லது கிடைக்கக்கூடிய திறன்களை பட்டியலிடுவது போன்ற ஒவ்வொரு தொடர்பும் JSON-RPC செய்தியாக குறியிடப்படுகிறது, இதில் ஒரு முறை பெயர், அளவுருக்கள் மற்றும் பதில்களைக் கண்காணிப்பதற்கான ஒரு அடையாளங்காட்டி ஆகியவை அடங்கும். இந்த அணுகுமுறை MCP கிளையன்ட்கள் மற்றும் சர்வர்கள் தங்கள் அடிப்படை செயலாக்க மொழியைப் பொருட்படுத்தாமல் தடையின்றி தொடர்பு கொள்ள அனுமதிக்கிறது, மேலும் அனைத்து கோரிக்கைகள், பதில்கள் மற்றும் அறிவிப்புகள் ஒரு கணிக்கக்கூடிய, இயங்கக்கூடிய வடிவத்துடன் இணங்குவதை உறுதி செய்கிறது. JSON-RPC இல் உருவாக்குவதன் மூலம், MCP ஒருங்கிணைப்பை எளிதாக்குகிறது, பிழை கையாளுதலை ஆதரிக்கிறது மற்றும் பல்வேறு வெளிப்புற கருவிகள் மற்றும் ஆதாரங்களுடன் தொடர்பு கொள்ளக்கூடிய நெகிழ்வான, ஒருங்கிணைக்கக்கூடிய ஏஜென்டிக் பணிப்பாய்வுகளை உருவாக்க டெவலப்பர்களை செயல்படுத்துகிறது.
STDIO போக்குவரத்து நெறிமுறை போலல்லாமல், SSE ஒரு MCP சேவையகத்தால் ஒரே நேரத்தில் பல கிளையன்ட்களை ஆதரிக்க முடியும். MCP சர்வர்கள் தளம் ஒரு சேவையாக (PaaS) மற்றும் சர்வர் இல்லாத ரன்டைம் போன்ற சூழல்களில் தொலைவிலிருந்து ஹோஸ்ட் செய்யப்படும்போது இது குறிப்பாக நன்மை பயக்கும்.
MCP இன் முக்கிய நன்மைகள்
தரப்படுத்தப்பட்ட ஒருங்கிணைப்பு: AI பயன்பாடுகளில் பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் தரவு ஆதாரங்களை ஒருங்கிணைக்க MCP ஒரு ஒருங்கிணைந்த நெறிமுறையை வழங்குகிறது, இது தனிப்பயன் ஒருங்கிணைப்புகளின் தேவையை நீக்குகிறது.
மொழி அக்னோஸ்டிக்: MCP இன் மொழி-அக்னோஸ்டிக் அணுகுமுறை, பல மொழிகளுக்கான SDK களுடன் இணைந்து, வெவ்வேறு தளங்களில் மேம்பாட்டை எளிதாக்குகிறது.
மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: MCP தரவு தனியுரிமை மற்றும் பாதுகாப்பை உறுதிசெய்து, வெளிப்படையான அனுமதிகள் மற்றும் உள்ளூர்-முதல் வடிவமைப்போடு பாதுகாப்புக்கு முன்னுரிமை அளிக்கிறது.
நிகழ்நேர புதுப்பிப்புகள்: SSE ஆதரவு சேவையகங்களிலிருந்து கிளையன்ட்களுக்கு நிகழ்நேர புதுப்பிப்புகளை செயல்படுத்துகிறது, இது திறமையான தரவு ஓட்டம் மற்றும் குறைந்த தாமதத்தை எளிதாக்குகிறது.
அளவிடக்கூடிய தன்மை: MCP இன் SSE செயலாக்கம் ஒரு சேவையகம் ஒரே நேரத்தில் பல கிளையன்ட்களுக்கு சேவை செய்ய அனுமதிக்கிறது, அளவிடக்கூடிய தன்மையை மேம்படுத்துகிறது மற்றும் வள பயன்பாட்டை மேம்படுத்துகிறது.
எளிமைப்படுத்தப்பட்ட மேம்பாடு: JSON-RPC வயர் நெறிமுறையாகப் பயன்படுத்துவது ஒருங்கிணைப்பை எளிதாக்குகிறது, பிழை கையாளுதலை ஆதரிக்கிறது மற்றும் நெகிழ்வான பணிப்பாய்வு கலவையை செயல்படுத்துகிறது.
சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு வளர்ச்சி: முக்கிய AI தளங்களால் MCP ஐ ஏற்றுக்கொள்வது விரைவான சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு வளர்ச்சியை ஊக்குவித்து வருகிறது, இது AI மேம்பாட்டிற்கான ஒரு அடிப்படை தொழில்நுட்பமாக ஆக்குகிறது.
MCP இன் நடைமுறை பயன்பாடுகள்
சாட்போட்கள்: மிகவும் தகவலறிந்த மற்றும் பொருத்தமான பதில்களை வழங்க வெளிப்புற அறிவு தளங்கள், தரவுத்தளங்கள் மற்றும் API களுக்கான அணுகலை MCP சாட்போட்களுக்கு உதவுகிறது.
AI முகவர்கள்: வெளிப்புற அமைப்புகளுடன் தொடர்பு கொள்ளவும், பணிகளை தானியக்கமாகவும், தரவு சார்ந்த முடிவுகளை எடுக்கவும் MCP AI முகவர்களுக்கு அதிகாரம் அளிக்கிறது.
தரவு ஒருங்கிணைப்பு: பல்வேறு தரவு ஆதாரங்களின் ஒருங்கிணைப்பை AI பயன்பாடுகளில் MCP எளிதாக்குகிறது, இது விரிவான பகுப்பாய்வு மற்றும் நுண்ணறிவுகளை செயல்படுத்துகிறது.
கருவி ஆர்கெஸ்ட்ரேஷன்: AI பணிப்பாய்வுகளில் பல்வேறு கருவிகள் மற்றும் சேவைகளின் ஆர்கெஸ்ட்ரேஷனை MCP எளிதாக்குகிறது, இது செயல்திறன் மற்றும் செயல்திறனை மேம்படுத்துகிறது.
நிகழ்நேர பயன்பாடுகள்: நிதி பகுப்பாய்வு, மோசடி கண்டறிதல் மற்றும் முன்கணிப்பு பராமரிப்பு போன்ற பயன்பாடுகளுக்கு MCP இன் SSE ஆதரவு நிகழ்நேர தரவு ஸ்ட்ரீமிங்கை செயல்படுத்துகிறது.
MCP ஐ செயல்படுத்துதல்: ஒரு படி-படி வழிகாட்டி
MCP SDK ஐ நிறுவவும்: நீங்கள் விரும்பும் நிரலாக்க மொழிக்கான MCP SDK ஐ நிறுவுவதன் மூலம் தொடங்கவும் (எ.கா., பைதான், டைப்ஸ்கிரிப்ட்).
ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளை வரையறுக்கவும்: உங்கள் MCP சேவையகம் கிளையன்ட்களுக்கு வெளிப்படுத்தும் ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளை அடையாளம் காணவும்.
சேவையக தர்க்கத்தை செயல்படுத்தவும்: ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளுக்கான கிளையன்ட் கோரிக்கைகளைக் கையாள சேவையக பக்க தர்க்கத்தை உருவாக்கவும்.
பாதுகாப்பை கட்டமைக்கவும்: உங்கள் தரவு மற்றும் சேவைகளைப் பாதுகாக்க அங்கீகாரம் மற்றும் அங்கீகாரம் போன்ற பொருத்தமான பாதுகாப்பு நடவடிக்கைகளை செயல்படுத்தவும்.
MCP கிளையண்டை உருவாக்கவும்: சேவையகத்துடன் இணைக்க மற்றும் வெளிப்படுத்தப்பட்ட ஆதாரங்கள் மற்றும் கருவிகளை அணுக ஒரு MCP கிளையண்டை உருவாக்கவும்.
LLM உடன் ஒருங்கிணைக்கவும்: வெளிப்புற அறிவு மற்றும் செயல்பாட்டிற்கான அணுகலை இயக்க உங்கள் LLM உடன் MCP கிளையண்டை ஒருங்கிணைக்கவும்.
சோதித்து வரிசைப்படுத்தவும்: உங்கள் MCP செயலாக்கத்தை முழுமையாக சோதித்து உங்கள் தயாரிப்பு சூழலில் வரிசைப்படுத்தவும்.
MCP இல் எதிர்கால போக்குகள்
மேம்படுத்தப்பட்ட பாதுகாப்பு: வளர்ந்து வரும் அச்சுறுத்தல்களைச் சமாளிக்கவும் தரவு தனியுரிமையை உறுதிப்படுத்தவும் MCP இன் பாதுகாப்பு அம்சங்களை மேம்படுத்துவதில் தற்போதைய வளர்ச்சி கவனம் செலுத்துகிறது.
மேம்படுத்தப்பட்ட அளவிடக்கூடிய தன்மை: பெருகிய முறையில் சிக்கலான AI பயன்பாடுகளை ஆதரிக்க MCP இன் அளவிடக்கூடிய தன்மை மற்றும் செயல்திறனை மேலும் மேம்படுத்த முயற்சிகள் மேற்கொள்ளப்பட்டு வருகின்றன.
விரிவாக்கப்பட்ட சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு: புதிய கருவிகள், ஆதாரங்கள் மற்றும் தளங்கள் நெறிமுறையை ஏற்றுக்கொள்வதால் MCP சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு தொடர்ந்து வளரும் என்று எதிர்பார்க்கப்படுகிறது.
புதிய தொழில்நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைப்பு: கூட்டாட்சி கற்றல் மற்றும் பரவலாக்கப்பட்ட AI போன்ற புதிய தொழில்நுட்பங்களுடன் ஒருங்கிணைக்க MCP மாற்றியமைக்கப்படுகிறது.
தரப்படுத்தல் முயற்சிகள்: AI ஒருங்கிணைப்புக்கான தொழில் தரநிலையாக MCP ஐ உறுதிப்படுத்த தற்போதைய தரப்படுத்தல் முயற்சிகள் நோக்கமாக உள்ளன.
MCP இன் கொள்கைகள், கட்டமைப்பு மற்றும் செயலாக்கத்தைப் புரிந்துகொள்வதன் மூலம், டெவலப்பர்கள் AI இன் முழு திறனையும் திறக்க முடியும் மற்றும் வெளிப்புற அறிவு, கருவிகள் மற்றும் சேவைகளைப் பயன்படுத்தும் புதுமையான பயன்பாடுகளை உருவாக்க முடியும். AI நிலப்பரப்பு தொடர்ந்து உருவாகி வருவதால், புத்திசாலித்தனமான அமைப்புகளின் எதிர்காலத்தை வடிவமைப்பதில் MCP ஒரு முக்கிய பங்கை வகிக்கும். டெவலப்பர்கள் இந்த நெறிமுறையை ஏற்றுக்கொண்டு அதன் திறன்களைப் பயன்படுத்தி மிகவும் சக்திவாய்ந்த, சூழல் சார்ந்த மற்றும் பல்துறை AI தீர்வுகளை உருவாக்க வேண்டியது அவசியம். சமூகம் வளர்ந்து புதிய பயன்பாட்டு நிகழ்வுகள் வெளிவருவதால், செயற்கை நுண்ணறிவின் துறையை மேம்படுத்துவதற்கான ஒரு முக்கிய தொழில்நுட்பமாக MCP உறுதியளிக்கிறது.