మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్: AI డేటా ప్రమాణం

మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) వేగంగా తదుపరి తరం ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ (AI) ఆధారిత అప్లికేషన్‌లకు పునాదిగా మారుతోంది. 2024 చివరిలో ఆంత్రోపిక్ (Anthropic) ద్వారా అభివృద్ధి చేయబడింది మరియు ఓపెన్ స్టాండర్డ్‌గా విడుదల చేయబడింది, MCP అనేది AI పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఒక ముఖ్య సమస్యను పరిష్కరించడానికి ఉద్దేశించబడింది: విస్తారమైన మరియు ఎప్పటికప్పుడు మారుతున్న నిజ-ప్రపంచ డేటా, టూల్స్ మరియు సేవల డొమైన్‌లకు పెద్ద భాషా నమూనాలు (LLMలు) మరియు AI ఏజెంట్‌లను ఎలా సజావుగా మరియు సురక్షితంగా కనెక్ట్ చేయాలి?

AI సహాయకులు మరియు వాటి వెనుక ఉన్న పెద్ద భాషా నమూనాలు మెరుగుపడుతున్నందున, ‘అత్యంత అధునాతన నమూనాలు కూడా డేటాతో వాటి ఐసోలేషన్ ద్వారా పరిమితం చేయబడ్డాయి - సమాచార ద్వీపాలు మరియు లెగసీ సిస్టమ్‌ల వెనుక చిక్కుకున్నాయి. ప్రతి కొత్త డేటా మూలానికి దాని స్వంత అనుకూల అమలు అవసరం, ఇది నిజంగా కనెక్ట్ చేయబడిన వ్యవస్థలను స్కేల్ చేయడం కష్టతరం చేస్తుంది’ అని ఆంత్రోపిక్ వివరించింది.

MCP అనేది ఆంత్రోపిక్ ఇచ్చిన సమాధానం. ఇది ‘AI వ్యవస్థలను డేటా మూలాలతో కనెక్ట్ చేయడానికి ఒక సార్వత్రిక, బహిరంగ ప్రమాణాన్ని అందిస్తుంది, ఫ్రాగ్మెంటెడ్ ఇంటిగ్రేషన్‌లను ఒకే ప్రోటోకాల్‌తో భర్తీ చేస్తుంది’ అని కంపెనీ పేర్కొంది.

MCP: AI డేటా కోసం ఒక సార్వత్రిక అడాప్టర్

నా దృష్టిలో, MCP ఒక సార్వత్రిక AI డేటా అడాప్టర్. AI-కేంద్రీకృత సంస్థ ఐసెరా (Aisera) చెప్పినట్లుగా, మీరు MCPని ‘AI కోసం USB-C పోర్ట్‌గా’ చూడవచ్చు. USB-C మనం పరికరాలను కనెక్ట్ చేసే విధానాన్ని ప్రామాణీకరించినట్లే, MCP అనేది AI నమూనాలు బాహ్య వ్యవస్థలతో ఎలా సంభాషిస్తాయో ప్రామాణీకరిస్తుంది. మరో మాటలో చెప్పాలంటే, లైనక్స్ ఫౌండేషన్ ఎగ్జిక్యూటివ్ డైరెక్టర్ జిమ్ జెమ్లిన్ (Jim Zemlin) MCPని ‘వెబ్‌కు HTTP చేసినట్లే AI వ్యవస్థలకు ఒక ప్రాథమిక కమ్యూనికేషన్ లేయర్‌గా మారుతోంది’ అని అభివర్ణించారు.

ప్రత్యేకంగా చెప్పాలంటే, MCP అనేది JSON-RPC 2.0 ఆధారంగా ఒక ప్రామాణిక ప్రోటోకాల్‌ను నిర్వచిస్తుంది, ఇది AI అప్లికేషన్‌లను ఏదైనా అనుకూల టూల్, డేటాబేస్ లేదా సర్వీస్ నుండి ఫంక్షన్‌లను కాల్ చేయడానికి, డేటాను పొందడానికి మరియు ప్రాంప్ట్‌లను ఉపయోగించడానికి ఒకే, సురక్షిత ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా అనుమతిస్తుంది.

MCP యొక్క నిర్మాణం మరియు భాగాలు

ఇది అనేక కీలక భాగాలతో క్లయింట్-సర్వర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను అనుసరించడం ద్వారా సాధించబడుతుంది. అవి:

• హోస్ట్ (Host): బాహ్య డేటాను యాక్సెస్ చేయవలసిన AI-ఆధారిత అప్లికేషన్ (ఉదాహరణకు, క్లాడ్ డెస్క్‌టాప్ (Claude Desktop), ఇంటిగ్రేటెడ్ డెవలప్‌మెంట్ ఎన్విరాన్‌మెంట్ (IDE), చాట్‌బాట్).
• క్లయింట్ (Client): ఒకే MCP సర్వర్‌కు ప్రత్యేకమైన, స్టేట్‌ఫుల్ కనెక్షన్‌లను నిర్వహిస్తుంది, కమ్యూనికేషన్ మరియు సామర్థ్యాల చర్చలను నిర్వహిస్తుంది.
• సర్వర్ (Server): MCP ప్రోటోకాల్ ద్వారా నిర్దిష్ట కార్యాచరణలను బహిర్గతం చేస్తుంది - టూల్స్ (ఫంక్షన్‌లు), రిసోర్స్‌లు (డేటా) మరియు ప్రాంప్ట్‌లు, స్థానిక లేదా రిమోట్ డేటా మూలాలకు కనెక్ట్ అవుతాయి.
• బేస్ ప్రోటోకాల్ (Base protocol): ప్రామాణిక మెసేజింగ్ లేయర్ (JSON-RPC 2.0) అన్ని భాగాలు విశ్వసనీయంగా మరియు సురక్షితంగా కమ్యూనికేట్ చేస్తాయని నిర్ధారిస్తుంది.

ఈ ఆర్కిటెక్చర్ ‘M×N ఇంటిగ్రేషన్ సమస్య’ను (ఇక్కడ M AI అప్లికేషన్‌లు N టూల్స్‌కు కనెక్ట్ అవ్వాలి, M×N అనుకూల కనెక్టర్‌లు అవసరం) మరింత సులభమైన ‘M+N సమస్య’గా మారుస్తుంది. కాబట్టి, ప్రతి టూల్ మరియు అప్లికేషన్ ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీని సాధించడానికి MCPకి ఒకసారి మాత్రమే మద్దతు ఇవ్వాలి. ఇది డెవలపర్‌లకు సమయాన్ని ఆదా చేస్తుంది.

MCP ఎలా పనిచేస్తుంది

మొదట, AI అప్లికేషన్ ప్రారంభమైనప్పుడు, అది MCP క్లయింట్‌ను ప్రారంభిస్తుంది, ప్రతి క్లయింట్ వేర్వేరు MCP సర్వర్‌లకు కనెక్ట్ అవుతుంది. ఈ క్లయింట్‌లు ప్రోటోకాల్ వెర్షన్ మరియు సామర్థ్యాలను చర్చిస్తాయి. క్లయింట్‌తో కనెక్షన్ ఏర్పడిన తర్వాత, అది అందుబాటులో ఉన్న టూల్స్, రిసోర్స్‌లు మరియు ప్రాంప్ట్‌ల కోసం సర్వర్‌ను ప్రశ్నిస్తుంది.

కనెక్షన్ ఏర్పడిన తర్వాత, AI మోడల్ ఇప్పుడు సర్వర్ యొక్క రియల్-టైమ్ డేటా మరియు కార్యాచరణలను యాక్సెస్ చేయగలదు, తద్వారా దాని సందర్భాన్ని డైనమిక్‌గా అప్‌డేట్ చేస్తుంది. దీని అర్థం MCP అనేది AI చాట్‌బాట్‌లను ప్రీ-ఇండెక్స్ చేయబడిన డేటాసెట్‌లు, ఎంబెడింగ్‌లు లేదా LLMలలోని కాష్ చేసిన సమాచారంపై ఆధారపడకుండా తాజా రియల్-టైమ్ డేటాను యాక్సెస్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

కాబట్టి, మీరు AIని ఒక పనిని నిర్వహించమని అడిగినప్పుడు (ఉదాహరణకు, ‘న్యూయార్క్ నుండి లాస్ ఏంజిల్స్‌కు తాజా విమాన ధరలు ఏమిటి?’), AI అభ్యర్థనను MCP క్లయింట్ ద్వారా సంబంధిత సర్వర్‌కు పంపుతుంది. అప్పుడు, సర్వర్ ఫంక్షన్‌ను అమలు చేస్తుంది, ఫలితాలను తిరిగి ఇస్తుంది మరియు AI ఈ తాజా డేటాను మీ సమాధానంలో విలీనం చేస్తుంది.

అదనంగా, MCP అనేది AI మోడల్‌లను రన్‌టైమ్‌లో కొత్త టూల్స్‌ను కనుగొనడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి అనుమతిస్తుంది. దీని అర్థం మీ AI ఏజెంట్ గణనీయమైన కోడ్ మార్పులు లేదా మెషిన్ లెర్నింగ్ (ML) రీట్రైనింగ్ లేకుండా కొత్త టాస్క్‌లు మరియు పరిసరాలకు అనుగుణంగా ఉంటుంది.

సంక్షిప్తంగా చెప్పాలంటే, MCP అనేది ఫ్రాగ్మెంటెడ్, కస్టమ్-నిర్మిత ఇంటిగ్రేషన్‌లను ఒకే, ఓపెన్ ప్రోటోకాల్‌తో భర్తీ చేస్తుంది. దీని అర్థం డెవలపర్‌లు AI మోడల్‌ను ఏదైనా అనుకూల డేటా మూలం లేదా టూల్‌కి కనెక్ట్ చేయడానికి MCPని ఒకసారి మాత్రమే అమలు చేయాలి, తద్వారా ఇంటిగ్రేషన్ సంక్లిష్టత మరియు నిర్వహణ ఓవర్‌హెడ్‌ను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది. ఇది డెవలపర్‌ల జీవితాలను సులభతరం చేస్తుంది.

మరింత ప్రత్యక్షంగా చెప్పాలంటే, మీరు AIని ఉపయోగించి MCP కోడ్‌ను రూపొందించవచ్చు మరియు అమలు సవాళ్లను పరిష్కరించవచ్చు.

MCP యొక్క ప్రధాన ప్రయోజనాలు

MCP అందించేవి ఇక్కడ ఉన్నాయి:

• ఏకీకృత ప్రామాణీకరించిన ఇంటిగ్రేషన్: MCP అనేది ఒక సార్వత్రిక ప్రోటోకాల్‌గా పనిచేస్తుంది, ఇది డెవలపర్‌లను ఒకే ప్రామాణీకరించిన ఇంటర్‌ఫేస్ ద్వారా వారి సేవలు, APIలు మరియు డేటా మూలాలను ఏదైనా AI క్లయింట్‌కు (ఉదాహరణకు చాట్‌బాట్, IDE లేదా అనుకూల ఏజెంట్) కనెక్ట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది.

• ద్వి-మార్గ కమ్యూనికేషన్ మరియు గొప్ప పరస్పర చర్య: MCP AI మోడల్ మరియు బాహ్య వ్యవస్థల మధ్య సురక్షితమైన, రియల్-టైమ్, ద్వి-మార్గ కమ్యూనికేషన్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది డేటా తిరిగి పొందడానికి మాత్రమే కాకుండా, టూల్ కాల్‌లు మరియు ఆపరేషన్ అమలుకు కూడా అనుమతిస్తుంది.

• స్కేలబిలిటీ మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ పునర్వినియోగం: మీరు ఒక సేవ కోసం MCPని అమలు చేసిన తర్వాత, ఏదైనా MCP-కంప్లైంట్ AI క్లయింట్ దానిని యాక్సెస్ చేయగలదు, తద్వారా పునర్వినియోగ కనెక్టర్‌ల పర్యావరణ వ్యవస్థను ప్రోత్సహిస్తుంది మరియు స్వీకరణను వేగవంతం చేస్తుంది.

• స్థిరత్వం మరియు ఇంటర్‌ఆపరేబిలిటీ: MCP స్థిరమైన JSON అభ్యర్థన/ప్రతిస్పందన ఫార్మాట్‌ను అమలు చేస్తుంది. ఇది అంతర్లీన సేవ లేదా AI మోడల్‌తో సంబంధం లేకుండా ఇంటిగ్రేషన్‌లను డీబగ్ చేయడం, నిర్వహించడం మరియు విస్తరించడం సులభతరం చేస్తుంది. దీని అర్థం మీరు మోడల్‌లను మార్చినప్పటికీ లేదా కొత్త టూల్స్‌ను జోడించినప్పటికీ, ఇంటిగ్రేషన్ విశ్వసనీయంగా ఉంటుంది.

• మెరుగైన భద్రత మరియు యాక్సెస్ నియంత్రణ: MCP భద్రతను దృష్టిలో ఉంచుకుని రూపొందించబడింది, ఇది ఎన్‌క్రిప్షన్, ఖచ్చితమైన యాక్సెస్ నియంత్రణ మరియు సున్నితమైన ఆపరేషన్‌లపై వినియోగదారు ఆమోదానికి మద్దతు ఇస్తుంది. మీరు MCP సర్వర్‌లను స్వీయ-హోస్ట్ కూడా చేయవచ్చు, తద్వారా మీరు మీ డేటాను అంతర్గతంగా ఉంచుకోవచ్చు.

• తగ్గిన అభివృద్ధి సమయం మరియు నిర్వహణ: ఫ్రాగ్మెంటెడ్, వన్-ఆఫ్ ఇంటిగ్రేషన్‌లను నివారించడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు సెటప్ మరియు నిరంతర నిర్వహణ సమయాన్ని ఆదా చేయవచ్చు, తద్వారా వారు ఉన్నత-స్థాయి అప్లికేషన్ లాజిక్ మరియు ఆవిష్కరణలపై దృష్టి పెట్టడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. అదనంగా, ఏజెంట్ లాజిక్ మరియు బ్యాకెండ్ కార్యాచరణల మధ్య MCP యొక్క స్పష్టమైన విభజన కోడ్‌బేస్‌ను మరింత మాడ్యులర్‌గా మరియు నిర్వహించడానికి సులభతరం చేస్తుంది.

MCP యొక్క స్వీకరణ మరియు భవిష్యత్తు దృక్పథం

ఏదైనా ప్రమాణానికి, ముఖ్యమైన విషయం ఏమిటంటే: ‘ప్రజలు దీనిని స్వీకరిస్తారా?’ కొన్ని నెలల తర్వాత, సమాధానం బిగ్గరగా మరియు స్పష్టంగా ఉంది: అవును. OpenAI మార్చి 2025లో దీనికి మద్దతును జోడించింది. ఏప్రిల్ 9న, Google DeepMind నాయకుడు డెమిస్ హస్సాబిస్ (Demis Hassabis) మద్దతు తెలిపారు. గూగుల్ CEO సుందర్ పిచాయ్ (Sundar Pichai) వెంటనే ఆమోదం తెలిపారు. Microsoft, Replit మరియు Zapierతో సహా ఇతర కంపెనీలు కూడా దీనిని అనుసరించాయి.

ఇది కేవలం మాటలు మాత్రమే కాదు. ముందే నిర్మించిన MCP కనెక్టర్‌ల యొక్క పెరుగుతున్న లైబ్రరీ ఉద్భవిస్తోంది. ఉదాహరణకు, Docker ఇటీవల MCP డైరెక్టరీ ద్వారా MCPకి మద్దతు ఇస్తామని ప్రకటించింది. MCP ప్రారంభించిన ఆరు నెలల్లోపు, డైరెక్టరీలో Grafana Labs, Kong, Neo4j, Pulumi, Heroku, Elasticsearch మరియు మరిన్ని కంపెనీల నుండి 100 కంటే ఎక్కువ MCP సర్వర్‌లు ఉన్నాయి.

Dockerకి అందుబాటులో ఉన్న వాటితో పాటు, ఇప్పటికే వందలాది MCP సర్వర్‌లు ఉన్నాయి. ఈ సర్వర్‌లను ఈ క్రింది పనుల కోసం ఉపయోగించవచ్చు:

• కస్టమర్ సపోర్ట్ చాట్‌బాట్‌లు: AI సహాయకులు CRM డేటా, ఉత్పత్తి సమాచారం మరియు మద్దతు టిక్కెట్‌లను రియల్ టైమ్‌లో యాక్సెస్ చేయగలరు, తద్వారా ఖచ్చితమైన, సందర్భోచిత సహాయాన్ని అందిస్తారు.
• ఎంటర్‌ప్రైజ్ AI శోధన: AI డాక్యుమెంట్ స్టోర్‌లు, డేటాబేస్‌లు మరియు క్లౌడ్ స్టోరేజ్‌లను శోధించగలదు మరియు ప్రతిస్పందనలను వాటి సంబంధిత మూల పత్రాలకు లింక్ చేయగలదు.
• డెవలపర్ టూల్స్: కోడింగ్ సహాయకులు CVS మరియు ఇతర వెర్షన్ కంట్రోల్ సిస్టమ్‌లు, ఇష్యూ ట్రాకర్‌లు మరియు డాక్యుమెంటేషన్‌తో సంభాషించగలరు.
• AI ఏజెంట్‌లు: వాస్తవానికి, స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్‌లు బహుళ-దశల పనులను ప్లాన్ చేయగలరు, వినియోగదారుల తరపున చర్యలు తీసుకోవచ్చు మరియు MCP కనెక్ట్ చేసిన టూల్స్ మరియు డేటాను ఉపయోగించడం ద్వారా మారుతున్న అవసరాలకు అనుగుణంగా ఉండగలరు.

నిజమైన ప్రశ్న ఏమిటంటే, MCP దేని కోసం ఉపయోగించబడదు?

MCP ఒక నమూనా మార్పును సూచిస్తుంది: ఐసోలేటెడ్ స్టాటిక్ AI నుండి లోతుగా ఇంటిగ్రేటెడ్, సందర్భోచితంగా తెలుసుకునే మరియు చర్య తీసుకోగల వ్యవస్థల వరకు. ప్రోటోకాల్ పరిణతి చెందుతున్న కొద్దీ, ఇది కొత్త తరం AI ఏజెంట్‌లు మరియు సహాయకులకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇవి సురక్షితంగా, సమర్థవంతంగా మరియు విస్తృతంగా డిజిటల్ టూల్స్ మరియు డేటా అంతటా కారణం, చర్య మరియు సహకారం చేయగలవు.

2022లో జనరేటివ్ AI మొదటిసారిగా పేలినప్పటి నుండి, నేను ఇంత వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతను చూడలేదు. కానీ నిజంగా నన్ను ఆకర్షించింది ఏమిటంటే, పది సంవత్సరాల క్రితం Kubernetes ఆవిర్భావం. ఆ సమయంలో, చాలా మంది కంటైనర్ ఆర్కెస్ట్రేటర్‌లలో పోటీ ఉంటుందని భావించారు, ఉదాహరణకు Swarm మరియు Mesosphere వంటి ఇప్పుడు దాదాపుగా మరచిపోయిన ప్రోగ్రామ్‌లు. Kubernetes విజేత అవుతుందని నాకు మొదటి నుండి తెలుసు.

కాబట్టి, నేను ఇప్పుడే అంచనా వేస్తున్నాను. MCP అనేది AI యొక్క కనెక్షన్ అవుతుంది, ఇది ఎంటర్‌ప్రైజ్, క్లౌడ్ మరియు విస్తృత డొమైన్‌లలో AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని వెలికితీస్తుంది.