MCP: సర్వరోగ నివారిణి కాదు, కానీ మంచిదే

ప్రస్తుత AI రంగంలో, MCP లేదా మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ అనే ఒక భావన చాలా చర్చనీయాంశంగా మారింది. ఆశ్చర్యకరంగా, ఈ ప్రోటోకాల్ వ్యవస్థ చుట్టూ ఉన్న శ్రద్ధ OpenAI నుండి వచ్చిన తాజా మోడల్ విడుదలలను కూడా అధిగమించింది, ఇది పరిశ్రమ చర్చలలో ఒక కేంద్ర బిందువుగా మారింది.

Manus పెరుగుదల కారణంగా ఏజెంట్ టెక్నాలజీ యొక్క ప్రజాదరణ ప్రపంచ డెవలపర్ల ఉత్సాహాన్ని పెంచింది. ఏజెంట్ టూల్ ఇన్వోకేషన్ కోసం ఒక ‘సమగ్ర ప్రోటోకాల్’గా స్థాన పొందిన MCP, కేవలం రెండు నెలల్లో OpenAI మరియు Google వంటి ప్రధాన AI ప్లేయర్‌ల నుండి మద్దతును పొంది వేగంగా ఆదరణ పొందింది. ఈ వేగవంతమైన పెరుగుదల MCPని AI పర్యావరణ వ్యవస్థలో ఒక ప్రాథమిక ప్రమాణంగా మార్చింది, ఇది AI మౌలిక సదుపాయాల రంగంలో ఒక ‘అద్భుతమైన సంఘటన’గా గుర్తించబడింది.

అయితే, ప్రారంభ ఉత్సాహం తగ్గుతున్న కొద్దీ, కొన్ని కీలక ప్రశ్నలు తలెత్తుతున్నాయి: MCP నిజంగా సార్వత్రికంగా వర్తిస్తుందా? దాని సామర్థ్యాల గురించిన అంచనాలు పెరిగిపోయాయా?

ఈ అన్వేషణ MCP యొక్క మూలాలను పరిశీలిస్తుంది, దాని ప్రధాన బలాలు మరియు పరిమితులను విశ్లేషిస్తుంది, ప్రబలమైన అపోహలను తొలగిస్తుంది మరియు దాని భవిష్యత్తు పథాన్ని పరిశీలిస్తుంది. MCP యొక్క అంతర్గత విలువను విస్మరించడం దీని లక్ష్యం కాదు, దాని పాత్ర మరియు సరిహద్దుల గురించి మరింత అవగాహన కలిగించడం దీని లక్ష్యం. అటువంటి స్పష్టత ద్వారా మాత్రమే దాని సామర్థ్యాన్ని పూర్తిగా తెలుసుకోవచ్చు.

MCP ఆవిష్కరణ: ఏకీకృత టూల్ ఇన్వోకేషన్ ప్రోటోకాల్

MCP నిర్వచనం

MCP అనేది లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMలు) బాహ్య టూల్స్ మరియు సర్వీసులతో పరస్పరం వ్యవహరించే విధానాన్ని ప్రామాణీకరించడానికి రూపొందించబడిన ఒక ఓపెన్ టెక్నికల్ ప్రోటోకాల్. దీనిని AI ప్రపంచంలోని ఒక సార్వత్రిక అనువాదకుడిగా భావించండి, ఇది AI మోడల్స్‌ను అనేక రకాల బాహ్య టూల్స్‌తో ‘సంభాషించడానికి’ అనుమతిస్తుంది. ఇది వివిధ అప్లికేషన్‌లు మరియు సర్వీసుల ద్వారా అందించబడే కార్యాచరణలను అభ్యర్థించడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి LLMలకు ఒక సాధారణ భాష మరియు నిర్మాణాన్ని అందిస్తుంది.

MCP అవసరం

MCP రాకముందు, AI టూల్ ఇన్వోకేషన్ రెండు కీలక సవాళ్లను ఎదుర్కొంది:

• ఇంటర్‌ఫేస్ ఫ్రాగ్మెంటేషన్: ప్రతి LLM విభిన్న సూచన ఫార్మాట్‌లను ఉపయోగించింది, అయితే ప్రతి టూల్ API దాని ప్రత్యేక డేటా నిర్మాణాలను కలిగి ఉంది. డెవలపర్లు ప్రతి కలయిక కోసం కస్టమ్ కనెక్షన్ కోడ్‌ను రాయవలసి వచ్చింది, ఇది సంక్లిష్టమైన మరియు అసమర్థ అభివృద్ధి ప్రక్రియకు దారితీసింది.
• అభివృద్ధి అసమర్థత: ఈ ‘ఒకటికి ఒకటి అనువాదం’ విధానం ఖరీదైనదిగా మరియు విస్తరించడం కష్టంగా మారింది. ఇది ప్రతి విదేశీ క్లయింట్‌కు ఒక ప్రత్యేక అనువాదకుడిని నియమించుకోవడం లాంటిది, ఇది ఉత్పాదకత మరియు చురుకుదనాన్ని అడ్డుకుంటుంది.

MCP బాహ్య టూల్స్‌తో పరస్పరం వ్యవహరించడానికి LLMలకు ఒక ప్రామాణిక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందించడం ద్వారా ఈ సమస్యలను పరిష్కరిస్తుంది, అభివృద్ధి ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది మరియు ఎక్కువ విస్తరణకు వీలు కల్పిస్తుంది.

MCP యొక్క కార్యాచరణను అర్థం చేసుకోవడం

MCP యొక్క సాంకేతిక నిర్మాణాన్ని మూడు ప్రధాన భాగాలను కలిగి ఉన్న వ్యవస్థగా భావించవచ్చు: MCP హోస్ట్, MCP క్లయింట్ మరియు MCP సర్వర్. ఈ అంశాలు AI మోడల్స్ మరియు బాహ్య ప్రపంచం మధ్య సజావుగా కమ్యూనికేషన్‌ను సులభతరం చేయడానికి సమన్వయంతో పనిచేస్తాయి.

MCP యొక్క పాత్రను అర్థం చేసుకోవడానికి, ఆధునిక సంస్థాగత వాతావరణాన్ని పరిగణించండి. ఈ సారూప్యతలో:

• వినియోగదారులు సీనియర్ ఎగ్జిక్యూటివ్‌లను సూచిస్తారు, వీరు వినియోగదారుల అవసరాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు తుది నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి బాధ్యత వహిస్తారు.
• లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMలు) (Claude లేదా GPT వంటివి) ఎగ్జిక్యూటివ్ సూచనలను అర్థం చేసుకుంటాయి, టాస్క్ స్టెప్స్‌ను ప్లాన్ చేస్తాయి, బాహ్య సేవలను ఎప్పుడు ఉపయోగించాలో నిర్ణయిస్తాయి మరియు సమాధానాలను అందించడానికి సమాచారాన్ని క్రోడీకరిస్తాయి.
• ఏజెంట్ సిస్టమ్స్ వ్యక్తిగత సహాయకులు లేదా ఎగ్జిక్యూటివ్ కార్యదర్శులుగా పనిచేస్తాయి, సూచనల ప్రకారం పనులను నిర్వహిస్తాయి.
• MCP కార్యదర్శులు ఉపయోగించే ఒక ప్రామాణిక కమ్యూనికేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్ లేదా ఎంటర్‌ప్రైజ్ సర్వీస్ యాక్సెస్ సిస్టమ్‌గా పనిచేస్తుంది. ఇది నిర్ణయాలు తీసుకోదు, బదులుగా సూచనలను అనుసరిస్తుంది, వివిధ సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌లతో ఏకీకృత ఫార్మాట్ మరియు ప్రోటోకాల్‌లో కమ్యూనికేట్ చేస్తుంది.

MCPకి ముందు, బాహ్య టూల్స్‌తో AI పరస్పర చర్య అస్తవ్యస్తమైన కమ్యూనికేషన్ ప్రమాణాల యుగంలా ఉండేది. ప్రతిసారీ ఒక కార్యదర్శి (ఏజెంట్) వేర్వేరు విభాగాన్ని లేదా బాహ్య సరఫరాదారుని సంప్రదించవలసి వచ్చినప్పుడు, వారు వేర్వేరు కమ్యూనికేషన్ పరికరాన్ని లేదా సాఫ్ట్‌వేర్‌ను ఉపయోగించాల్సి వచ్చేది. దీనికి విభిన్న వ్యవస్థల గురించి అవగాహన అవసరం, దీని ఫలితంగా అసమర్థతలు ఏర్పడేవి. డెవలపర్లు ప్రతి టూల్ కోసం వేర్వేరు కనెక్షన్ కోడ్‌లను రాయవలసి వచ్చింది, దీని వలన సమయం వృధా అయ్యేది మరియు పరిమిత విస్తరణ ఉండేది.

MCP ఒక ఏకీకృత కమ్యూనికేషన్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ను అందించడం ద్వారా ఈ ప్రక్రియను క్రమబద్ధీకరిస్తుంది, కార్యదర్శులు ఒకే సిస్టమ్ మరియు కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగించి ఏదైనా విభాగం లేదా సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌ను సంప్రదించడానికి అనుమతిస్తుంది. డెవలపర్లు MCP ఇంటర్‌ఫేస్‌ను ఒకసారి మాత్రమే అమలు చేయవలసి ఉంటుంది, ఇది AI వ్యవస్థలను ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ఇచ్చే అన్ని టూల్స్‌తో పరస్పరం వ్యవహరించడానికి అనుమతిస్తుంది.

MCP: ఫంక్షన్ కాల్ ఆధారంగా నిర్మించబడిన టూల్‌బాక్స్

MCP సాంప్రదాయ ఫంక్షన్ కాల్‌కు ప్రత్యామ్నాయం కాదని అర్థం చేసుకోవడం చాలా ముఖ్యం; బదులుగా, ఇది దాని సామర్థ్యాలను మెరుగుపరిచే ఒక అనుబంధ భాగం.

ఫంక్షన్ కాల్ అనేది LLMలు బాహ్య టూల్స్ లేదా APIలతో పరస్పరం వ్యవహరించే ప్రధాన విధానం. ఇది LLMల యొక్క ప్రాథమిక సామర్థ్యం, ఇది ఒక టూల్ ఎప్పుడు అవసరమో మరియు ఏ రకమైన టూల్ అవసరమో గుర్తించడానికి వాటిని అనుమతిస్తుంది.

MCP వివిధ టూల్స్‌ను నిర్వహించడానికి మరియు యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక నిర్మాణాత్మక ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను అందించడం ద్వారా ఒక టూల్ వర్గీకరణ వ్యవస్థగా పనిచేస్తుంది. కాబట్టి, MCP ఫంక్షన్ కాల్‌ను భర్తీ చేయదు, బదులుగా సంక్లిష్ట పనులను పూర్తి చేయడానికి ఏజెంట్‌లతో కలిసి పనిచేస్తుంది.

పూర్తి టూల్ ఇన్వోకేషన్ ప్రక్రియలో ‘ఫంక్షన్ కాల్ + ఏజెంట్ + MCP సిస్టమ్’ కలయిక ఉంటుంది.

సారాంశంలో, LLM ఫంక్షన్ కాల్ ద్వారా ఒక నిర్దిష్ట టూల్‌ను పిలవవలసిన అవసరాన్ని తెలియజేస్తుంది. టూల్ ఇన్వోకేషన్‌ను అమలు చేయడానికి ఏజెంట్ సూచనలను అనుసరిస్తుంది, MCP ఒక ప్రామాణిక టూల్ ఇన్వోకేషన్ స్పెసిఫికేషన్‌ను అందిస్తుంది.

కింది సారూప్యతను పరిగణించండి: ఒక బాస్ (వినియోగదారు) కాఫీని కోరుకుంటున్నారు. ఆఫీసులో (MCP హోస్ట్), ఆఫీసు మేనేజర్ (LLM) కార్యదర్శిని (ఏజెంట్) అమెరికానో (ఫంక్షన్ కాల్) కొనమని ఆదేశిస్తాడు. కార్యదర్శి సరఫరాదారుల జాబితాను తనిఖీ చేసి, అమెరికానో కాఫీ సరఫరాదారు Meituanతో లేదా కంపెనీ యొక్క ఏకీకృత సేకరణ వ్యవస్థతో (అమలు చేసిన MCP సర్వర్) కలిసి ఉన్నారని కనుగొంటాడు. కార్యదర్శి అప్పుడు సేకరణ వ్యవస్థలో సరఫరాదారుని గుర్తించి (MCP క్లయింట్) ఆర్డర్ ఇస్తాడు.

గతంలో, MCP లేకుండా, LLM ఒక ఫంక్షన్ కాల్ జారీ చేసినప్పుడు, ఏజెంట్ అనువదించి టూల్‌ను పిలవడానికి నేరుగా APIకి కనెక్ట్ అవుతాడు. ప్రతి APIకి ప్రత్యేక ఇన్వోకేషన్ మోడ్ మరియు ఏజెంట్ అర్థం చేసుకోవడానికి నిర్వచించబడిన టూల్ జాబితా మరియు ఇన్వోకేషన్ మోడ్ అవసరం. MCPతో, అనేక APIలను నేరుగా సరఫరాదారు యొక్క MCP క్లయింట్ ద్వారా ఆర్డర్ చేయవచ్చు, ఇది ఏజెంట్ సమయాన్ని మరియు కృషిని ఆదా చేస్తుంది. అయినప్పటికీ, LLM యొక్క ఫంక్షన్ కాల్ మారదు, ఇప్పటికీ {tool: ‘buy coffee’, ‘type’: ‘Americano’} ఫార్మాట్‌లో ఉంటుంది.

ఫంక్షన్ కాల్ మరియు MCP మధ్య వ్యత్యాసాన్ని గుర్తించడం ద్వారా, MCP ఏ టూల్‌ను ఉపయోగించాలో నిర్ణయించదని, టాస్క్ ప్లానింగ్ లేదా వినియోగదారు ఉద్దేశాన్ని కూడా నిర్వహించదని స్పష్టమవుతుంది. ఈ అంశాలు ఏజెంట్ లేయర్ పరిధిలోకి వస్తాయి. MCP కేవలం ఒక ఏకీకృత టూల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, పరిశ్రమలో గుర్తింపు పొందిన ప్రమాణంగా మారుతుంది.

MCP యొక్క అభివృద్ధి సవాళ్లు మరియు మార్కెట్ చిత్రం

అభివృద్ధి చిక్కు

ఫిబ్రవరి నుండి, AI అభివృద్ధి సంఘం ‘MCP గోల్డ్ రష్’ను చూసింది. అధికారిక యాప్ స్టోర్ లేనందున, వేలాది టూల్స్ మూడు నెలల్లో స్వచ్ఛందంగా MCP ప్రోటోకాల్‌తో కలిసిపోయాయి.

ఈ వేగవంతమైన వృద్ధి MCPని పరిశ్రమ దృష్టికి తీసుకువచ్చింది, అయితే ఆకాంక్ష మరియు వాస్తవికత మధ్య అంతరాన్ని కూడా బహిర్గతం చేసింది. డెవలపర్లు ప్రారంభంలో MCPని ఒక ‘సార్వత్రిక కీ’గా భావించారు, కానీ దానిని ఒక ‘ప్రత్యేక రెంచ్’గా గుర్తించారు, ఇది కొన్ని సందర్భాల్లో రాణిస్తుంది కానీ ఇతరులలో అంత ప్రభావవంతంగా లేదు.

MCP యొక్క పాల్గొనేవారిని స్థానిక క్లయింట్ అప్లికేషన్‌లు, క్లౌడ్ క్లయింట్ అప్లికేషన్‌లు మరియు MCP సర్వర్ డెవలపర్లుగా వర్గీకరించవచ్చు. స్థానిక అప్లికేషన్‌లు స్థానిక AI అసిస్టెంట్‌ల వలె ఉంటాయి, అయితే క్లౌడ్ క్లయింట్ అప్లికేషన్‌లు ChatGPT యొక్క వెబ్ ఆధారిత సంస్కరణలను పోలి ఉంటాయి. MCP సర్వర్ డెవలపర్లు టూల్స్‌ను అందించేవారు, వీరు MCP నియమాలకు అనుగుణంగా ఉండేలా వారి APIలను రీ-ప్యాకేజీ చేయాలి.

MCP యొక్క ఆవిర్భావాన్ని స్థానిక క్లయింట్ అప్లికేషన్‌లు ప్రారంభంలో స్వాగతించాయి, అయితే క్లౌడ్ క్లయింట్ అప్లికేషన్‌లు మరియు MCP సర్వర్ డెవలపర్లు సవాళ్లను ఎదుర్కొన్నారు.

MCP ఆంత్రోపిక్ యొక్క Claude Desktop అప్లికేషన్ నుండి ఉద్భవించింది, ఇది ప్రారంభంలో స్థానిక ఫైల్‌లు మరియు ఫంక్షన్‌లను పిలవడానికి ఒక ఇంటర్‌ఫేస్ ప్రోటోకాల్‌గా రూపొందించబడింది, ఇది క్లయింట్-సైడ్ అవసరాలలో లోతుగా పాతుకుపోయింది.

స్థానిక క్లయింట్ వినియోగదారుల కోసం, MCP ఒక విప్లవాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది అనంతంగా విస్తరించదగిన టూల్‌బాక్స్‌ను అందిస్తుంది, ఇది వినియోగదారులు వారి AI అసిస్టెంట్‌ల సామర్థ్యాలను నిరంతరం విస్తరించడానికి అనుమతిస్తుంది.

Cursor మరియు Claude Desktop వంటి స్థానిక క్లయింట్ అప్లికేషన్‌లు వినియోగదారులు వ్యక్తిగత అవసరాల ఆధారంగా డైనమిక్‌గా టూల్స్‌ను జోడించడానికి వీలు కల్పించడానికి MCPని ఉపయోగించాయి, AI అసిస్టెంట్ సామర్థ్యాలను అపరిమితంగా విస్తరించాయి.

ప్రతి టూల్ కోసం ప్రత్యేక ఇంటర్‌ఫేస్‌లను అభివృద్ధి చేయకుండా స్థానిక వాతావరణాలు మరియు బాహ్య టూల్స్‌తో AI అప్లికేషన్‌లు సజావుగా పరస్పరం వ్యవహరించేలా చేయడం ఎలా అనే దాని గురించి స్థానిక క్లయింట్ అభివృద్ధిలో ఒక ప్రధాన సమస్యను MCP పరిష్కరిస్తుంది. ఈ ఏకీకృత ప్రోటోకాల్ ఏకీకరణ ఖర్చులను గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది, తక్కువ వనరులతో ఫీచర్-రిచ్ AI అప్లికేషన్‌లను రూపొందించడానికి చిన్న స్టార్టప్‌లు మరియు వ్యక్తిగత డెవలపర్‌లకు ఒక సత్వరమార్గాన్ని అందిస్తుంది.

అయితే, సర్వర్-సైడ్ అభివృద్ధి (MCP సర్వర్) మరియు క్లౌడ్ క్లయింట్‌లను పరిగణనలోకి తీసుకుంటే MCP యొక్క ఆకర్షణ తగ్గుతుంది. MCP యొక్క ప్రారంభ సంస్కరణలు క్లౌడ్ సర్వర్‌ల కోసం డ్యూయల్-లింక్ మెకానిజం (రిమోట్)ను ఉపయోగించాయి, సర్వర్ నుండి క్లయింట్‌కు ఏక దిశాత్మక సందేశం పంపడానికి SSE లాంగ్ కనెక్షన్‌ను మరియు సందేశాలను పంపడానికి HTTP షార్ట్ కనెక్షన్‌ను ఉపయోగించాయి.

ఈ విధానం సకాలంలో వినియోగదారు అభిప్రాయానికి మరియు జోక్యానికి బాగా పనిచేసింది, కానీ సర్వర్-సైడ్ వాతావరణాలలో అనేక ఇంజనీరింగ్ సవాళ్లను సృష్టించింది.

మొదటగా, MCP ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అమలు చేయడం అనేది పెద్ద ఎంటర్‌ప్రైజ్ సర్వీస్ ప్రొవైడర్‌లకు అదనపు పనిభారాన్ని సూచిస్తుంది, ఇది తప్పనిసరిగా సంబంధిత ప్రయోజనాలను అందించదు. ఈ సర్వీస్‌లు తరచుగా పరిణతి చెందిన API వ్యవస్థలను కలిగి ఉంటాయి మరియు అదనపు MCP అనుసరణ లేయర్‌ను అందించడం వలన గణనీయమైన విలువను సృష్టించకుండా నిర్వహణ ఖర్చులను మాత్రమే పెంచవచ్చు. అనేక ఎంటర్‌ప్రైజ్-స్థాయి అప్లికేషన్‌లు MCP యొక్క ఓపెన్ ఎకోసిస్టమ్ కంటే మూసివేయబడిన, నియంత్రించదగిన టూల్ ఇన్వోకేషన్ మెకానిజమ్‌లను ఇష్టపడతాయి.

అంతేకాకుండా, అధిక-సమన్వయ ఇన్వోకేషన్‌లను నిర్వహించడానికి, MCP సర్వీస్‌లను తరచుగా మల్టీ-సర్వర్ నిర్మాణాలకు విస్తరించవలసి ఉంటుంది. MCP యొక్క డ్యూయల్-కనెక్షన్ మోడల్ క్రాస్-మెషిన్ అడ్రసింగ్ యొక్క సంక్లిష్టతను పరిచయం చేస్తుంది. ఒక సర్వర్‌లో ఒక లాంగ్ కనెక్షన్ ఏర్పడినప్పుడు మరియు ఒక అభ్యర్థన మరొక సర్వర్‌కు మళ్లించబడినప్పుడు, ఈ పంపిణీ కనెక్షన్‌లను సమన్వయం చేయడానికి అదనపు ప్రసార క్యూ మెకానిజం అవసరం, ఇది అమలు కష్టం మరియు నిర్వహణ ఖర్చులను గణనీయంగా పెంచుతుంది.

రెండవది, క్లౌడ్ అప్లికేషన్‌ల రంగంలో MCP పరిమితులను కలిగి ఉంది. క్లౌడ్ AI ఏజెంట్‌లు (సర్వర్-సైడ్ ఏజెంట్‌లు) సాధారణంగా స్టేట్‌లెస్ సర్వీస్‌లలో రన్ అవుతాయి, అంగీకరించిన తర్వాత పనులను ప్రాసెస్ చేస్తాయి మరియు పూర్తయిన తర్వాత వనరులను విడుదల చేస్తాయి. సర్వర్ సైడ్‌లో MCP క్లయింట్‌ను ఉపయోగించడం అనేది SSE లింక్‌ను తాత్కాలికంగా సృష్టించడం, టూల్ ఇన్వోకేషన్ అభ్యర్థనను పంపడం, SSE నుండి ఫలితాన్ని స్వీకరించడం మరియు ఆపై SSE లింక్‌ను మూసివేయడం అవసరం, ఇది అసమర్థమైన విధానం, ఇది సంక్లిష్టతను పెంచుతుంది మరియు పనితీరును తగ్గిస్తుంది. ఈ సందర్భంలో ఒకే RPC అభ్యర్థన సరిపోతుంది.

ఆచరణలో, MCPని ఉపయోగించే క్లౌడ్ అప్లికేషన్‌లు తరచుగా ప్రీసెట్ టూల్‌సెట్‌లపై ఆధారపడతాయి మరియు డైనమిక్ టూల్ డిస్కవరీ మరియు ఫ్లెక్సిబుల్ లోడింగ్ యొక్క MCP యొక్క సంతకం సామర్థ్యాన్ని ఉపయోగించవు.

క్లౌడ్ వాతావరణాల డేటా పరస్పర చర్య మోడ్ MCP ఉద్దేశించిన విధంగా స్వేచ్ఛగా టూల్స్‌ను ఉపయోగించగల సామర్థ్యాన్ని పరిమితం చేస్తుంది. దీనికి నిర్దిష్ట, హార్డ్-కోడెడ్ టూల్స్‌ను పిలవడానికి అత్యంత ప్రామాణికమైన ప్రక్రియ అవసరం, ఇది వశ్యతను త్యాగం చేస్తుంది.

MCP బృందం వినియోగదారు అభిప్రాయానికి ప్రతిస్పందించే విధానాన్ని ప్రదర్శించింది. సర్వర్-సైడ్ డెవలపర్ల నుండి అభిప్రాయాన్ని స్వీకరించిన తరువాత, MCP మార్చి 26న దాని ప్రోటోకాల్‌ను నవీకరించింది, అసలు SSE రవాణాను స్ట్రీమబుల్ HTTP రవాణాతో భర్తీ చేసింది. కొత్త ప్రోటోకాల్ ఒకే టూల్ ఇన్వోకేషన్ అభ్యర్థనలను మాత్రమే కోరే స్టేట్‌లెస్ సర్వీస్ దృశ్యాలకు మరియు గతంలో HTTP + SSE డ్యూయల్ లింక్‌ల ద్వారా తీర్చబడిన నిజ-సమయ పుష్ అవసరాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

ప్రస్తుత MCP సమస్యలు ప్రారంభ రూపకల్పన పరిమితుల నుండి ఉత్పన్నమవుతున్నాయని ఈ మెరుగుదలలు సూచిస్తున్నాయి, కానీ వాటిని అధిగమించలేము.

మార్కెట్ యొక్క అయోమయం

MCP ఎదుర్కొంటున్న మరొక సవాలు మార్కెట్‌లోని అనేక అమలుల యొక్క తక్కువ వినియోగం.

ప్రస్తుత MCP మార్కెట్ సాధారణ సాంకేతికత హైప్ సైకిల్‌ను ఎదుర్కొంటోంది. ప్రారంభ యాప్ స్టోర్ యొక్క గందరగోళం వలె, ప్రస్తుతం అందుబాటులో ఉన్న వేలాది MCP టూల్స్‌లో 20% కంటే తక్కువ ఆచరణాత్మక విలువను కలిగి ఉన్నాయి. అనేక అమలులు సాధారణ కాన్ఫిగరేషన్ లోపాల నుండి పూర్తిగా ఉపయోగించలేని వరకు తీవ్రమైన సమస్యలను కలిగి ఉన్నాయి. కొన్ని తగినంత పరీక్ష లేకుండా మార్కెట్‌కు తీసుకురాబడతాయి, మరికొన్ని ఆచరణాత్మక ఉపయోగం కోసం ఉద్దేశించబడని ప్రయోగాత్మక ఉత్పత్తులు.

మరింత ప్రాథమిక సమస్య ఏమిటంటే, అనేక MCP అమలులు మార్కెట్‌కు అవసరం లేకపోవచ్చు. MCP ద్వారా అందించబడే అనేక టూల్స్ కేవలం MCP ఆవిర్భావానికి ముందు అందుబాటులో ఉన్న మరియు ఉపయోగించిన రీ-ప్యాకేజ్డ్ APIలు మాత్రమే, ఇవి ప్రత్యేకమైన విలువను జోడించవు.

ఉదాహరణకు, MCP ద్వారా డజన్ల కొద్దీ శోధన సర్వీస్‌లు అందించబడుతున్నాయి, కానీ వాటి నాణ్యత గణనీయంగా మారుతూ ఉంటుంది. కొన్ని సర్వీస్‌లు ఖచ్చితమైనవి కాకపోవచ్చు లేదా నెమ్మదిగా ఉండవచ్చు, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న పరిష్కారాల కంటే వాటిని తక్కువ ఆకర్షణీయంగా చేస్తుంది.

అంతేకాకుండా, MCPకి బలమైన మూల్యాంకన వ్యవస్థ లేదు, ఇది విశ్వసనీయ కొలమానాల ఆధారంగా అత్యంత అనుకూలమైన టూల్‌ను ఎంచుకోవడానికి ఏజెంట్‌లకు కష్టతరం చేస్తుంది. ఈ అసమర్థ ఎంపిక ప్రక్రియ కంప్యూటింగ్ వనరులను వృధా చేస్తుంది, టాస్క్ పూర్తి సమయాన్ని పొడిగిస్తుంది మరియు వినియోగదారు అనుభవాన్ని తగ్గిస్తుంది.

మూల్యాంకన వ్యవస్థ లేకపోవడం వల్ల ఏజెంట్‌లకు అత్యంత అనుకూలమైన టూల్‌ను ఎంచుకోవడం కష్టమవుతుంది. బహుళ MCP సర్వీస్‌లు ఒకే విధమైన పేర్లు మరియు వివరణలతో టూల్స్‌ను అందిస్తే, ఏజెంట్ ఉత్తమ ఎంపికను ఎంచుకోవడానికి కష్టపడవచ్చు, ఇది వృధా టోకెన్‌లకు మరియు తగ్గిన సామర్థ్యానికి దారితీస్తుంది.

అత్యంత విజయవంతమైన AI అప్లికేషన్‌లు తరచుగా వ్యతిరేక విధానాన్ని తీసుకుంటాయి, ఎక్కువ సంఖ్యలో టూల్స్‌ను అందించడానికి బదులుగా మరింత ఖచ్చితమైన టూల్స్‌ను అందిస్తాయి. ఉదాహరణకు, Manus దాని ఉనికి ఉన్నప్పటికీ MCP ప్రోటోకాల్‌ను స్వీకరించడానికి బదులుగా అంతర్గత అప్లికేషన్‌లను నిర్మించాలని నిర్ణయించుకుంది. Manus MCP పర్యావరణ వ్యవస్థతో కలిసిపోవడం కంటే కాల్ ఖచ్చితత్వం మరియు స్థిరత్వానికి ప్రాధాన్యత ఇచ్చింది.

Cursor వంటి కోడ్ ఎడిటర్‌లు అంతర్నిర్మిత అభివృద్ధి ఫంక్షన్‌లను కలిగి ఉన్నాయి, ఇది చాలా బాహ్య MCP టూల్స్‌ను నిరుపయోగంగా చేస్తుంది.

MCP మార్కెట్ యొక్క ప్రస్తుత అయోమయ స్థితి తప్పనిసరిగా వైఫల్యానికి సంకేతం కాదు, కానీ ఏదైనా అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతిక పర్యావరణ వ్యవస్థకు అవసరమైన వృద్ధి దశ. చారిత్రక పూర్వ ఉదాహరణ ఏమిటంటే, ఈ ప్రారంభ అధిక-విస్తరణ మార్కెట్ ఎంపిక మెకానిజమ్‌ల ద్వారా క్రమంగా కలిసిపోతుంది, ఇది విలువైన అంశాలను మాత్రమే మిగిలిస్తుంది.

ఈ ప్రక్రియ పరిశ్రమను ప్రస్తుత సవాళ్ల నుండి తెలుసుకోవడానికి మరియు బలమైన, మరింత విశ్వసనీయమైన MCP ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ను సృష్టించడానికి అనుమతిస్తుంది. డాట్-కామ్ బబుల్ ఇ-కామర్స్ మరియు సోషల్ మీడియాలో గేమ్-మారుతున్న ఆవిష్కరణలకు దారితీసిన విధంగా, MCP ధోరణి మరింత క్రమబద్ధీకరించబడిన మరియు విలువైన టూల్ పర్యావరణ వ్యవస్థకు దారితీయవచ్చు.

MCP బృందం వినియోగదారు అభిప్రాయం పట్ల బహిరంగ వైఖరిని కలిగి ఉండటం ప్రోత్సాహకరంగా ఉంది మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థను మరింత ఉపయోగకరంగా చేయడానికి MCP సర్వీస్‌ల నాణ్యతను మూల్యాంకనం చేయడానికి మరియు హామీ ఇవ్వడానికి పరిశ్రమకు మంచి టూల్స్ అవసరం.

MCP మంచిది, సర్వరోగ నివారిణి కాదు

పైన పేర్కొన్న సమస్యలు MCP యొక్క పరిమితులు మరియు లోపాల నుండి వస్తాయి, ఇది వాస్తవానికి ఏమి సాధించగలదో హైలైట్ చేస్తుంది. అయితే, ఇతర విమర్శలు అవాస్తవిక అంచనాల నుండి వస్తాయి.

MCP అనేది LLMలు మరియు MCP మధ్య పరస్పర చర్య నమూనాలను నిర్దేశించనందున MCP ఒక లోపభూయిష్ట ప్రోటోకాల్ అని ఒక ఇటీవలి విమర్శ పేర్కొంది.

కొందరు MCP స్వయంచాలకంగా AI సిస్టమ్ నిర్ణయం తీసుకునే విధానాన్ని మెరుగుపరుస్తుందని లేదా టాస్క్-ప్లానింగ్ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుందని భావిస్తున్నారు. ఈ అంచనా టూల్స్‌ను కళాకారులతో గందరగోళానికి గురిచేస్తుంది.

ఈ సమస్య ఒక అభిజ్ఞా అసమతుల్యత నుండి ఉత్పన్నమవుతుంది - ఒక కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్ తెలివైన వ్యవస్థ యొక్క పనులను చేస్తుందని ఆశించడం. ఇది ఫోటోలను సవరించనందుకు USBని నిందించడం లేదా కోడ్‌ను వ్రాయనందుకు 5G ప్రమాణాలను తప్పుపట్టడం లాంటిది. MCP ప్రధానంగా ఒక ప్రామాణిక ‘టూల్ సాకెట్’, ఇది ఏ ఉపకరణాన్ని ఉపయోగించాలో లేదా ఎలా ఉపయోగించాలో నిర్దేశించే బదులు ప్లగ్ అనుకూలతను నిర్ధారిస్తుంది.

ఏజెంట్-టూల్ ఇన్వోకేషన్ యొక్క ప్రభావం టూల్ ఎంపిక నైపుణ్యం, టాస్క్ ప్లానింగ్ నైపుణ్యాలు మరియు సందర్భోచిత అవగాహన వంటి అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటుంది, వీటిలో ఏదీ MCP పరిధిలోకి రాదు. MCP ప్రామాణిక టూల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌కు మాత్రమే హామీ ఇస్తుంది, ఆ టూల్స్‌ను ఎలా ఎంచుకుంటారు మరియు కలుపుతారు అనేదానికి కాదు.

సాంకేతికతలో మనం తరచుగా వెండి బుల్లెట్‌లను, సార్వత్రికంగా వర్తించే పరిష్కారాలను కోరుకుంటాము. సాఫ్ట్‌వేర్ ఇంజనీరింగ్ యొక్క ‘వెండి బుల్లెట్ లేదు’ అనే సూత్రం వలె, AI టూల్ వినియోగానికి మాయా పరిష్కారం లేదు. ఒక బలమైన AI సిస్టమ్‌కు రూపొందించిన భాగాలు అవసరం: అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉత్పత్తి చేయడానికి LLMలు, ప్లానింగ్ మరియు అమలు చేయడానికి ఏజెంట్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు ఏకీకృత టూల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లపై దృష్టి సారించే MCP.

MCP మంచి ప్రోటోకాల్ డిజైన్‌ను చూపుతుంది - అన్నింటినీ కాకుండా ఒక సమస్యపై దృష్టి సారించడం మరియు దానిని బాగా పరిష్కరించడం. దాని సంయమనం క్లయింట్-సైడ్ టూల్ ఏకీకరణలో పురోగతి సాధించడానికి సహాయపడుతుంది.

అలీబాబా యొక్క Qwen, బైడు యొక్క ‘Xinxiang’ మరియు బైట్ డ్యాన్స్ యొక్క Kouzi Space వంటి సంస్థలు MCP ప్రోటోకాల్‌ను స్వీకరిస్తాయి, మరింత సమర్థవంతమైన అంతర్గత MCP పర్యావరణ వ్యవస్థలను స్థాపించడానికి ప్రయత్నిస్తున్నాయి.

అయితే, విస్తరణలో కొన్ని కీలక వ్యత్యాసాలు ఉన్నాయి: బైడు మరియు బైట్ డ్యాన్స్ మరింత దూకుడుగా ఉన్నాయి. బైడు అనేక AI మోడల్స్ మరియు బాహ్య టూల్స్‌ను ‘Xinxiang’ (Kokone) ద్వారా సమీకరించడానికి ఒక C-ఎండ్ విధానాన్ని ప్రయత్నిస్తుంది, వినియోగదారుల రోజువారీ జీవితంలోకి ఏకీకరణ చేయడానికి మరియు స్వీకరణను ప్రోత్సహించడానికి MCP ప్రోటోకాల్‌ను ఉపయోగించి ప్రధానంగా మొబైల్ పరికరాల కోసం.

బైట్ డ్యాన్స్ యొక్క Kouzi Space 60+ MCP ఎక్స్‌టెన్షన్ ప్లగిన్‌లను కలిగి ఉంది. ఒక వెబ్‌పేజీ ద్వారా యాక్సెస్ చేయవచ్చు, ఇది MCPకి మద్దతు ఇచ్చే AI-నేటివ్ IDE, Traeను కూడా ప్రారంభించింది, ప్రధానంగా ఉత్పాదక దృశ్యాలను లక్ష్యంగా చేసుకుంది.

అలీబాబా MCP ప్రోటోకాల్‌ను అలీపే వంటి ఉత్పత్తులలో ఏకీకృతం చేసింది, ఇది ఒక-క్లిక్ AI టూల్ ఇన్వోకేషన్‌ను అనుమతిస్తుంది మరియు Qwen3 మోడల్‌ను ఓపెన్ సోర్స్ చేసింది, ఇది MCP ప్రోటోకాల్‌కు మద్దతు ఇస్తుంది, దాని ఏజెంట్ సామర్థ్యాలను పెంచుతుంది.

టెన్సెంట్ క్లౌడ్ డెవలపర్లు MCP ప్లగిన్ హోస్టింగ్ సర్వీస్‌లకు మద్దతు ఇచ్చే AI అభివృద్ధి సూట్‌ను విడుదల చేశారు. టెన్సెంట్ క్లౌడ్ యొక్క పెద్ద మోడల్ నాలెడ్జ్ ఇంజన్ వినియోగదారులు MCP ప్లగిన్‌లను పిలవడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. టెన్సెంట్ క్లౌడ్ యొక్క CodeBuddy ద్వారా ప్రారంభించబడిన క్రాఫ్ట్ సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ ఇంటెలిజెంట్ ఏజెంట్ MCP ఓపెన్ ఎకోసిస్టమ్‌కు అనుకూలంగా ఉంటుంది. అదనంగా, టెన్సెంట్ మ్యాప్స్ మరియు టెన్సెంట్ క్లౌడ్ స్టోరేజ్ వాటి స్వంత MCP SERVERని విడుదల చేశాయి.

AI టూల్ వినియోగం ప్రత్యక్ష, సింగిల్-టూల్ ఆపరేషన్ నుండి ప్రొఫెషనల్ ఏజెంట్ సహకారానికి అభివృద్ధి చెందవచ్చు, ప్రోగ్రామింగ్ స్టైల్స్ అసెంబ్లీ భాష నుండి ఆబ్జెక్ట్ ఓరియంటేషన్‌కు అభివృద్ధి చెందినట్లే.

ఈ నమూనాలో, MCP వినియోగదారు లేదా డెవలపర్-ఫేసింగ్ ఇంటర్‌ఫేస్ కాకుండా అంతర్లీన మౌలిక సదుపాయాలలో భాగం కావచ్చు. టాస్క్ ప్లానింగ్ మరియు టూల్ ఎంపిక సామర్థ్యాన్ని పెంచడానికి ఏజెంట్ టు ఏజెంట్స్ (A2A) వంటి నిర్మాణాలకు మరింత పూర్తి ప్రణాళిక అవసరం కావచ్చు.

MCPని దాని ‘ప్రోటోకాల్’ పాత్రకు తిరిగి ఇవ్వడం ద్వారా, పరిశ్రమ ప్రామాణీకరణను నడిపించడానికి దాని నిజమైన శక్తిని మనం గుర్తించవచ్చు - ఇది సాంకేతిక పరిణామంలో అత్యంత విలువైన ‘డీ-మిస్టిఫికేషన్’ క్షణం కావచ్చు.