మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్‌తో AI ఏజెంట్ టూల్స్

AI ఏజెంట్ టూల్ పరస్పర చర్యను మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP)తో విప్లవాత్మకంగా మార్చడం

AI ఏజెంట్ల రంగం వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతోంది, ఈ ఏజెంట్లు బాహ్య టూల్స్ మరియు డేటాతో మరింత సంక్లిష్టమైన పద్ధతుల్లో పరస్పరం వ్యవహరించాల్సిన అవసరం ఉంది. గతంలో, లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMలు) బాహ్య టూల్స్‌తో అనుసంధానం చేయడం ఒక సంక్లిష్టమైన మరియు విచ్ఛిన్నమైన ప్రక్రియగా ఉండేది. ఇప్పుడు, మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) ఒక రూపాంతరం చెందే పరిష్కారంగా ఉద్భవించింది. MCP వివిధ మోడల్స్‌లో AI ఏజెంట్ టూల్ కాలింగ్‌కు ప్రామాణికమైన, సరళీకృతమైన మరియు భవిష్యత్తుకు అనుగుణంగా ఉండే విధానాన్ని అందిస్తుంది, ఇది స్కేలబుల్, సురక్షితమైన మరియు పరస్పరం పనిచేసే వర్క్‌ఫ్లోలకు మార్గం సుగమం చేస్తుంది.

సాంప్రదాయ AI-టూల్ ఇంటిగ్రేషన్ యొక్క సవాళ్లు

MCP రాకముందు, LLMలు బాహ్య టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి యాడ్-హాక్, మోడల్-నిర్దిష్ట ఇంటిగ్రేషన్‌లపై ఆధారపడేవి. ReAct, Toolformer, LangChain మరియు LlamaIndex మరియు Auto-GPT వంటి విధానాలు వినూత్నంగా ఉన్నప్పటికీ, విచ్ఛిన్నమైన మరియు నిర్వహించడానికి కష్టమైన కోడ్‌బేస్‌లకు దారితీశాయి. ప్రతి కొత్త డేటా సోర్స్ లేదా APIకి దాని స్వంత ర్యాపర్ అవసరం, మరియు ఏజెంట్ ప్రత్యేకంగా దాన్ని ఉపయోగించడానికి శిక్షణ పొంది ఉండాలి. ఈ విధానం వేరు చేయబడిన, ప్రామాణికం కాని వర్క్‌ఫ్లోలను విధించింది, ఇది ఏకీకృత పరిష్కారం యొక్క అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.

• యాడ్-హాక్ ఇంటిగ్రేషన్‌లు: LLMలు సాంప్రదాయకంగా బాహ్య టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి కస్టమ్, మోడల్-నిర్దిష్ట ఇంటిగ్రేషన్‌లను ఉపయోగించేవి.
• విచ్ఛిన్నమైన కోడ్‌బేస్‌లు: ప్రతి కొత్త డేటా సోర్స్ లేదా APIకి దాని స్వంత ర్యాపర్ అవసరం, దీని ఫలితంగా సంక్లిష్టమైన మరియు నిర్వహించడానికి కష్టమైన కోడ్ ఏర్పడేది.
• ప్రామాణికం కాని వర్క్‌ఫ్లోలు: వేరు చేయబడిన వర్క్‌ఫ్లోలు వివిధ మోడల్స్ మరియు టూల్స్‌లో సజావుగా అనుసంధానం సాధించడాన్ని కష్టతరం చేశాయి.

మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) పరిచయం

మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) AI ఏజెంట్లు బాహ్య టూల్స్ మరియు డేటా సోర్స్‌లను ఎలా కనుగొంటారో మరియు ఎలా ఉపయోగిస్తారో ప్రామాణీకరిస్తుంది. MCP అనేది LLM హోస్ట్‌లు మరియు సర్వర్‌ల మధ్య సాధారణ JSON-RPC-ఆధారిత API లేయర్‌ను నిర్వచించే ఒక బహిరంగ ప్రోటోకాల్. "AI అప్లికేషన్‌ల కోసం USB-C పోర్ట్"గా పనిచేస్తూ, MCP ఏదైనా మోడల్ టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి ఉపయోగించే సార్వత్రిక ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది. ఇది గతంలోని ముక్కలు చేసిన కనెక్టర్‌లను భర్తీ చేస్తూ సంస్థ యొక్క డేటా సోర్స్‌లు మరియు AI-శక్తితో పనిచేసే టూల్స్‌ల మధ్య సురక్షితమైన, రెండు-మార్గాల కనెక్షన్‌లను అనుమతిస్తుంది.

MCP యొక్క ముఖ్య ప్రయోజనాలు

• టూల్స్ నుండి మోడల్‌ను వేరు చేయడం: ఏజెంట్లు మోడల్-నిర్దిష్ట ప్రాంప్ట్‌లు లేదా హార్డ్-కోడెడ్ ఫంక్షన్ కాల్‌లు అవసరం లేకుండా MCP సర్వర్‌లకు కనెక్ట్ అవ్వగలవు.
• ప్రామాణీకరించబడిన ఇంటర్‌ఫేస్: MCP టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి మోడల్స్‌కు సాధారణ ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, ఇది ఇంటిగ్రేషన్ ప్రక్రియను సులభతరం చేస్తుంది.
• సురక్షితమైన కనెక్షన్‌లు: డేటా సోర్స్‌లు మరియు AI-శక్తితో పనిచేసే టూల్స్‌ల మధ్య సురక్షితమైన, రెండు-మార్గాల కనెక్షన్‌లను అనుమతిస్తుంది.
• సార్వత్రిక ప్రాప్యత: ఏదైనా మోడల్ టూల్స్‌ను యాక్సెస్ చేయడానికి MCPని ఉపయోగించగలదు, ఇది బహుముఖ పరిష్కారంగా మారుతుంది.

మోడల్-నిర్దిష్ట ప్రాంప్ట్‌లను వ్రాయడానికి లేదా ఫంక్షన్ కాల్‌లను హార్డ్-కోడింగ్ చేయడానికి బదులుగా, ఏజెంట్ ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ MCP సర్వర్‌లకు కనెక్ట్ అవుతుంది, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి డేటా లేదా సామర్థ్యాలను ప్రామాణిక మార్గంలో బహిర్గతం చేస్తుంది. ఏజెంట్ (లేదా హోస్ట్) సర్వర్ నుండి అందుబాటులో ఉన్న టూల్స్ జాబితాను వాటి పేర్లు, వివరణలు మరియు ఇన్‌పుట్/అవుట్‌పుట్ స్కీమాలతో సహా పొందుతుంది. మోడల్ పేరు ద్వారా ఏదైనా టూల్‌ను ఉపయోగించగలదు. ఈ ప్రామాణీకరణ మరియు పునర్వినియోగం మునుపటి విధానాలపై ప్రధాన ప్రయోజనాలు.

MCP ద్వారా నిర్వచించబడిన ప్రధాన పాత్రలు

MCP యొక్క బహిరంగ స్పెసిఫికేషన్ మూడు ప్రధాన పాత్రలను నిర్వచిస్తుంది: హోస్ట్, క్లయింట్ మరియు సర్వర్.

1. హోస్ట్: LLM అప్లికేషన్ లేదా యూజర్ ఇంటర్‌ఫేస్ (ఉదా., చాట్ UI, IDE లేదా ఏజెంట్ ఆర్కెస్ట్రేషన్ ఇంజిన్)తో యూజర్ ఇంటరాక్ట్ అవుతారు. హోస్ట్ LLMను పొందుపరుస్తుంది మరియు MCP క్లయింట్‌గా పనిచేస్తుంది.
2. క్లయింట్: హోస్ట్‌లో MCP ప్రోటోకాల్‌ను అమలు చేసే సాఫ్ట్‌వేర్ మాడ్యూల్ (సాధారణంగా SDKల ద్వారా). క్లయింట్ సందేశాలు, ప్రమాణీకరణ మరియు మోడల్ ప్రాంప్ట్‌లు మరియు ప్రతిస్పందనలను నిర్వహించడం చేస్తుంది.
3. సర్వర్: సందర్భం మరియు టూల్స్‌ను అందించే సేవ (స్థానిక లేదా రిమోట్). ప్రతి MCP సర్వర్ డేటాబేస్, API, కోడ్‌బేస్ లేదా ఇతర సిస్టమ్‌ను చుట్టి ఉండవచ్చు మరియు క్లయింట్‌కు దాని సామర్థ్యాలను ప్రకటిస్తుంది.

MCP IDEలలో ఉపయోగించే లాంగ్వేజ్ సర్వర్ ప్రోటోకాల్ (LSP) ద్వారా స్పష్టంగా ప్రేరణ పొందింది: ఎడిటర్‌లు భాషా ఫీచర్లను ఎలా ప్రశ్నించాలో LSP ఎలా ప్రామాణీకరిస్తుందో, LLMలు సందర్భోచిత టూల్స్‌ను ఎలా ప్రశ్నించాలో MCP ప్రామాణీకరిస్తుంది. సాధారణ JSON-RPC 2.0 సందేశ ఆకృతిని ఉపయోగించడం ద్వారా, MCPకి కట్టుబడి ఉండే ఏదైనా క్లయింట్ మరియు సర్వర్ ప్రోగ్రామింగ్ భాష లేదా LLMతో సంబంధం లేకుండా పరస్పరం పనిచేయగలవు.

సాంకేతిక రూపకల్పన మరియు నిర్మాణం

MCP మూడు రకాల సందేశాలను తీసుకువెళ్ళడానికి JSON-RPC 2.0పై ఆధారపడుతుంది: అభ్యర్థనలు, ప్రతిస్పందనలు మరియు నోటిఫికేషన్‌లు, ఇది ఏజెంట్‌లు సింక్రోనస్ టూల్ కాల్‌లను నిర్వహించడానికి మరియు అసమకాలిక నవీకరణలను స్వీకరించడానికి అనుమతిస్తుంది. స్థానిక డిప్లాయ్‌మెంట్‌లలో, క్లయింట్ తరచుగా సబ్‌ప్రాసెస్‌ను ఉత్పత్తి చేస్తుంది మరియు stdin/stdout (stdio రవాణా) ద్వారా కమ్యూనికేట్ చేస్తుంది. దీనికి విరుద్ధంగా, రిమోట్ సర్వర్‌లు సాధారణంగా సందేశాలను నిజ సమయంలో ప్రసారం చేయడానికి సర్వర్-సెంట్ ఈవెంట్స్ (SSE)తో HTTPని ఉపయోగిస్తాయి. ఈ సౌకర్యవంతమైన సందేశ లేయర్ హోస్ట్ అప్లికేషన్ యొక్క ప్రధాన వర్క్‌ఫ్లోను నిరోధించకుండానే టూల్స్‌ను ఉపయోగించవచ్చని మరియు ఫలితాలను అందించవచ్చని నిర్ధారిస్తుంది.

ప్రతి సర్వర్ మూడు ప్రామాణీకరించబడిన సంస్థలను బహిర్గతం చేస్తుంది: వనరులు, టూల్స్ మరియు ప్రాంప్ట్‌లు.

• వనరులు: టెక్స్ట్ ఫైల్‌లు, డేటాబేస్ టేబుల్‌లు లేదా కాష్ చేసిన పత్రాలు వంటి తిరిగి పొందగల సందర్భోచిత భాగాలు, వీటిని క్లయింట్ ID ద్వారా తిరిగి పొందవచ్చు.
• టూల్స్: శోధన API, కాలిక్యులేటర్ లేదా కస్టమ్ డేటా-ప్రాసెసింగ్ రొటీన్ అయినా సరే, బాగా నిర్వచించబడిన ఇన్‌పుట్ మరియు అవుట్‌పుట్ స్కీమాలతో పేరు పెట్టబడిన ఫంక్షన్‌లు.
• ప్రాంప్ట్‌లు: బహుళ-దశల పరస్పర చర్యల ద్వారా మోడల్‌కు మార్గనిర్దేశం చేసే ఐచ్ఛిక, ఉన్నత-స్థాయి టెంప్లేట్‌లు లేదా వర్క్‌ఫ్లోలు.

ప్రతి సంస్థకు JSON స్కీమాలను అందించడం ద్వారా, MCP ఏదైనా సామర్థ్యం గల లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్ (LLM) బెస్పోక్ పార్సింగ్ లేదా హార్డ్-కోడెడ్ ఇంటిగ్రేషన్‌లు అవసరం లేకుండా ఈ సామర్థ్యాలను అర్థం చేసుకోవడానికి మరియు ఉపయోగించడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.

మాడ్యులర్ డిజైన్

MCP నిర్మాణం మూడు పాత్రలలో ఆందోళనలను స్పష్టంగా వేరు చేస్తుంది. హోస్ట్ LLMను పొందుపరుస్తుంది మరియు సంభాషణ ప్రవాహాన్ని సమన్వయం చేస్తుంది, యూజర్ప్రశ్నలను మోడల్‌లోకి పంపుతుంది మరియు దాని అవుట్‌పుట్‌లను నిర్వహిస్తుంది. క్లయింట్ MCP ప్రోటోకాల్‌ను అమలు చేస్తుంది, అన్ని సందేశ మార్షలింగ్, ప్రమాణీకరణ మరియు రవాణా వివరాలను నిర్వహిస్తుంది. సర్వర్ అందుబాటులో ఉన్న వనరులు మరియు టూల్స్‌ను ప్రకటిస్తుంది, ఇన్‌కమింగ్ అభ్యర్థనలను అమలు చేస్తుంది (ఉదాహరణకు, టూల్స్‌ను జాబితా చేయడం లేదా ప్రశ్నను నిర్వహించడం) మరియు నిర్మాణాత్మక ఫలితాలను అందిస్తుంది. హోస్ట్‌లో AI మరియు UI, క్లయింట్‌లో ప్రోటోకాల్ లాజిక్ మరియు సర్వర్‌లో అమలును కలిగి ఉండే ఈ మాడ్యులర్ డిజైన్ సిస్టమ్‌లు నిర్వహించదగినవి, విస్తరించదగినవి మరియు అభివృద్ధి చేయడం సులభమని నిర్ధారిస్తుంది.

పరస్పర చర్య మోడల్ మరియు ఏజెంట్ వర్క్‌ఫ్లోలు

ఏజెంట్‌లో MCPని ఉపయోగించడం కనుగొనడం మరియు అమలు చేయడం యొక్క సాధారణ నమూనాను అనుసరిస్తుంది. ఏజెంట్ MCP సర్వర్‌కు కనెక్ట్ అయినప్పుడు, అది మొదట అందుబాటులో ఉన్న అన్ని టూల్స్ మరియు వనరులను తిరిగి పొందడానికి list_tools() పద్ధతిని పిలుస్తుంది. క్లయింట్ అప్పుడు ఈ వివరణలను LLM యొక్క సందర్భంలోకి విలీనం చేస్తుంది (ఉదా., వాటిని ప్రాంప్ట్‌లోకి ఫార్మాట్ చేయడం ద్వారా). ఈ టూల్స్ ఉన్నాయని మరియు వాటి పారామితులు ఏమిటో ఇప్పుడు మోడల్‌కు తెలుసు.

సరళీకృత వర్క్‌ఫ్లో

1. కనుగొనడం: ఏజెంట్ MCP సర్వర్‌కు కనెక్ట్ అవుతుంది మరియు list_tools() పద్ధతిని ఉపయోగించి అందుబాటులో ఉన్న టూల్స్ మరియు వనరుల జాబితాను తిరిగి పొందుతుంది.
2. విలీనం: క్లయింట్ ఈ వివరణలను LLM యొక్క సందర్భంలోకి విలీనం చేస్తుంది.
3. అమలు: ఏజెంట్ టూల్‌ను ఉపయోగించాలని నిర్ణయించుకున్నప్పుడు, LLM నిర్మాణాత్మక కాల్‌ను విడుదల చేస్తుంది (ఉదా., "call": "tool_name", "args": {...}తో JSON ఆబ్జెక్ట్).
4. ఉపయోగించడం: హోస్ట్ దీన్ని టూల్ వినియోగంగా గుర్తిస్తుంది మరియు క్లయింట్ సర్వర్‌కు సంబంధిత call_tool() అభ్యర్థనను జారీ చేస్తుంది.
5. ప్రతిస్పందన: సర్వర్ టూల్‌ను అమలు చేస్తుంది మరియు ఫలితాన్ని తిరిగి పంపుతుంది. క్లయింట్ అప్పుడు ఈ ఫలితాన్ని మోడల్ యొక్క తదుపరి ప్రాంప్ట్‌లోకి ఫీడ్ చేస్తుంది, ఇది అదనపు సందర్భోచితంగా కనిపిస్తుంది.

ఏజెంట్ టూల్‌ను ఉపయోగించాలని నిర్ణయించుకున్నప్పుడు (తరచుగా యూజర్ ప్రశ్న ద్వారా ప్రేరేపించబడుతుంది), LLM నిర్మాణాత్మక కాల్‌ను విడుదల చేస్తుంది (ఉదా., \"call\": \"tool_name\", \"args\": {…}). హోస్ట్ దీన్ని టూల్ వినియోగంగా గుర్తిస్తుంది మరియు క్లయింట్ సర్వర్‌కు సంబంధిత call_tool() అభ్యర్థనను జారీ చేస్తుంది. సర్వర్ టూల్‌ను అమలు చేస్తుంది మరియు ఫలితాన్ని తిరిగి పంపుతుంది. క్లయింట్ అప్పుడు ఈ ఫలితాన్ని మోడల్ యొక్క తదుపరి ప్రాంప్ట్‌లోకి ఫీడ్ చేస్తుంది, ఇది అదనపు సందర్భోచితంగా కనిపిస్తుంది. ఈ ప్రోటోకాల్ పారదర్శకంగా కనుగొనడం→ప్రాంప్ట్→టూల్→ప్రతిస్పందించడం యొక్క లూప్‌ను నిర్వహిస్తుంది.

అమలులు మరియు పర్యావరణ వ్యవస్థ

MCP అమలు-అజ్ఞేయం. అధికారిక స్పెసిఫికేషన్ GitHubలో నిర్వహించబడుతుంది మరియు TypeScript, Python, Java, Kotlin మరియు C#తో సహా బహుళ భాషా SDKలు అందుబాటులో ఉన్నాయి. డెవలపర్‌లు తమకు నచ్చిన స్టాక్‌లో MCP క్లయింట్‌లు లేదా సర్వర్‌లను వ్రాయవచ్చు. ఉదాహరణకు, OpenAI ఏజెంట్ SDK Python నుండి ప్రామాణిక MCP సర్వర్‌లకు సులభంగా కనెక్ట్ చేయడానికి వీలు కల్పించే తరగతులను కలిగి ఉంటుంది. InfraCloud ట్యుటోరియల్ LLM స్థానిక ఫైల్‌లను బ్రౌజ్ చేయడానికి అనుమతించడానికి Node.js-ఆధారిత ఫైల్-సిస్టమ్ MCP సర్వర్‌ను ఏర్పాటు చేయడం ఎలాగో వివరిస్తుంది.

అభివృద్ధి చెందుతున్న పర్యావరణ వ్యవస్థ

• భాషా SDKలు: TypeScript, Python, Java, Kotlin మరియు C#లో అందుబాటులో ఉన్నాయి.
• ఓపెన్ సోర్స్ సర్వర్‌లు: Anthropic Google Drive, Slack, GitHub, Postgres, MongoDB మరియు Puppeteerతో వెబ్ బ్రౌజింగ్‌తో సహా అనేక ప్రసిద్ధ సేవలకు కనెక్టర్‌లను విడుదల చేసింది.
• సమన్వయ వేదికలు: Claude Desktop, Google యొక్క ఏజెంట్ డెవలప్‌మెంట్ కిట్ మరియు Cloudflare యొక్క ఏజెంట్ SDK MCP మద్దతును కలిగి ఉన్నాయి.
• ఆటో-ఏజెంట్‌లు: Auto-GPT డైనమిక్ టూల్ డిస్కవరీ మరియు వినియోగాన్ని ప్రారంభించడం ద్వారా MCPలోకి ప్లగ్ చేయగలదు.

ఒక బృందం Jira లేదా Salesforce కోసం సర్వర్‌ను రూపొందించిన తర్వాత, ఏదైనా కంప్లైంట్ ఏజెంట్ రీవర్క్ లేకుండా దాన్ని ఉపయోగించగలదు. క్లయింట్/హోస్ట్ వైపు, అనేక ఏజెంట్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు MCP మద్దతును కలిగి ఉన్నాయి. Claude Desktop MCP సర్వర్‌లకు అటాచ్ చేయగలదు. Google యొక్క ఏజెంట్ డెవలప్‌మెంట్ కిట్ MCP సర్వర్‌లను Gemini మోడల్‌ల కోసం టూల్ ప్రొవైడర్‌లుగా పరిగణిస్తుంది. Cloudflare యొక్క ఏజెంట్ SDK ఒక McpAgent తరగతిని జోడించింది, తద్వారా ఏదైనా FogLAMP అంతర్నిర్మిత ప్రామాణీకరణ మద్దతుతో MCP క్లయింట్‌గా మారగలదు. Auto-GPT వంటి ఆటో-ఏజెంట్‌లు కూడా MCPలోకి ప్లగ్ చేయగలవు: ప్రతి API కోసం నిర్దిష్ట ఫంక్షన్‌ను కోడ్ చేయడానికి బదులుగా, ఏజెంట్ టూల్స్‌ను కాల్ చేయడానికి MCP క్లయింట్ లైబ్రరీని ఉపయోగిస్తుంది. సార్వత్రిక కనెక్టర్‌ల వైపు ఈ ధోరణి మరింత మాడ్యులర్ స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్ నిర్మాణాన్ని వాగ్దానం చేస్తుంది.

ఆచరణలో, ఈ పర్యావరణ వ్యవస్థ ఏదైనా ఇచ్చిన AI సహాయకుడు ఒకేసారి బహుళ డేటా సోర్స్‌లకు కనెక్ట్ అవ్వడానికి వీలు కల్పిస్తుంది. ఒక సెషన్‌లో కార్పొరేట్ డాక్స్ కోసం ఒక MCP సర్వర్‌ను, CRM ప్రశ్నల కోసం మరొకటి మరియు ఆన్-డివైస్ ఫైల్ శోధన కోసం మరొకటి ఉపయోగించే ఏజెంట్‌ను ఊహించవచ్చు. MCP పేరు衝突లను కూడా సజావుగా నిర్వహిస్తుంది: రెండు సర్వర్‌లు ఒక్కొక్కటి ‘analyze’ అనే టూల్‌ను కలిగి ఉంటే, క్లయింట్‌లు వాటిని నేమ్‌స్పేస్ చేయగలవు (ఉదా., ‘ImageServer.analyze’ vs ‘CodeServer.analyze’), తద్వారా రెండూ వైరుధ్యం లేకుండా అందుబాటులో ఉంటాయి.

మునుపటి నమూనాలపై ప్రయోజనాలు

MCP మునుపటి పద్ధతులకు లేని అనేక ముఖ్య ప్రయోజనాలను తెస్తుంది:

• ప్రామాణీకరించబడిన ఇంటిగ్రేషన్: MCP అన్ని టూల్స్‌కు ఒకే ప్రోటోకాల్‌ను అందిస్తుంది.
• డైనమిక్ టూల్ డిస్కవరీ: ఏజెంట్‌లు రన్‌టైమ్‌లో టూల్స్‌ను కనుగొనగలవు.
• పరస్పర కార్యాచరణ మరియు పునర్వినియోగం: అదే టూల్ సర్వర్ బహుళ LLM క్లయింట్‌లకు సేవ చేయగలదు.
• స్కేలబిలిటీ మరియు నిర్వహణ: MCP నకిలీ పనిని గణనీయంగా తగ్గిస్తుంది.
• కంపోజబుల్ పర్యావరణ వ్యవస్థ: MCP స్వతంత్రంగా అభివృద్ధి చేయబడిన సర్వర్‌ల మార్కెట్‌ప్లేస్‌ను అనుమతిస్తుంది.
• భద్రత మరియు నియంత్రణ: ప్రోటోకాల్ స్పష్టమైన అధికారం ప్రవాహాలకు మద్దతు ఇస్తుంది.

ముఖ్య ప్రయోజనాలు సంగ్రహించబడ్డాయి

• ఏకీకృత ప్రోటోకాల్: MCP అన్ని టూల్స్‌కు ఒకే, ప్రామాణీకరించబడిన ప్రోటోకాల్‌ను అందిస్తుంది, ఇది అభివృద్ధిని క్రమబద్ధీకరిస్తుంది మరియు కస్టమ్ పార్సింగ్ లాజిక్ అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది.
• రన్‌టైమ్ డిస్కవరీ: కొత్త టూల్స్ జోడించబడినప్పుడు ఏజెంట్‌లు డైనమిక్‌గా అందుబాటులో ఉన్న సామర్థ్యాలను కనుగొనగలవు, పునఃప్రారంభాలు లేదా పునఃప్రోగ్రామింగ్ అవసరాన్ని తొలగిస్తాయి.
• మోడల్ అజ్ఞేయం: MCP అదే టూల్ సర్వర్‌ను బహుళ LLM క్లయింట్‌లకు సేవ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది వెండర్ లాక్-ఇన్‌ను నివారిస్తుంది మరియు నకిలీ ఇంజనీరింగ్ ప్రయత్నాలను తగ్గిస్తుంది.
• తగ్గిన నకిలీ: డెవలపర్‌లు ఫైల్ శోధన వంటి పనుల కోసం ఒకే MCP సర్వర్‌ను వ్రాయవచ్చు, ఇది అన్ని మోడల్‌లలోని అన్ని ఏజెంట్‌లకు ప్రయోజనం చేకూరుస్తుంది.
• బహిరంగ పర్యావరణ వ్యవస్థ: MCP వెబ్ APIలను పోలి ఉండే కనెక్టర్‌ల బహిరంగ మార్కెట్‌ప్లేస్‌ను ప్రోత్సహిస్తుంది.
• అధికారం ప్రవాహాలు: MCP స్పష్టమైన అధికారం ప్రవాహాలకు మద్దతు ఇస్తుంది, ఇది ఉచిత-రూప ప్రాంప్టింగ్ కంటే ఆడిటబిలిటీ మరియు భద్రతను మెరుగుపరుస్తుంది.

పరిశ్రమ ప్రభావం మరియు నిజ-ప్రపంచ అప్లికేషన్‌లు

MCP స్వీకరణ వేగంగా పెరుగుతోంది. ప్రధాన విక్రేతలు మరియు ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు MCP లేదా సంబంధిత ఏజెంట్ ప్రమాణాలలో బహిరంగంగా పెట్టుబడి పెట్టాయి. సంస్థలు CRM, నాలెడ్జ్ బేస్‌లు మరియు అనలిటిక్స్ ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల వంటి అంతర్గత సిస్టమ్‌లను AI సహాయకుల్లోకి విలీనం చేయడానికి MCPని అన్వేషిస్తున్నాయి.

నిర్దిష్ట వినియోగ సందర్భాలు

• డెవలపర్ టూల్స్: కోడ్ ఎడిటర్‌లు మరియు శోధన వేదికలు కోడ్ రిపోజిటరీలు, డాక్యుమెంటేషన్ మరియు కమిట్ హిస్టరీని ప్రశ్నించడానికి సహాయకులను ప్రారంభించడానికి MCPని ఉపయోగిస్తాయి.
• ఎంటర్‌ప్రైజ్ నాలెడ్జ్ & చాట్‌బాట్‌లు: హెల్ప్‌డెస్క్ బాట్‌లు Zendesk లేదా SAP డేటాను MCP సర్వర్‌ల ద్వారా యాక్సెస్ చేయగలవు, ఓపెన్ టిక్కెట్‌ల గురించి ప్రశ్నలకు సమాధానం ఇవ్వగలవు లేదా నిజ-సమయ ఎంటర్‌ప్రైజ్ డేటా ఆధారంగా నివేదికలను రూపొందించగలవు.
• మెరుగైన పునరుద్ధరణ-వృద్ధి చెందిన ఉత్పత్తి: RAG ఏజెంట్‌లు డేటాబేస్ ప్రశ్నలు లేదా గ్రాఫ్ శోధనల కోసం ప్రత్యేక MCP టూల్స్‌తో పొందుపరచడం-ఆధారిత పునరుద్ధరణను కలపగలవు.
• ముందస్తు సహాయకులు: ఈవెంట్-ఆధారిత ఏజెంట్‌లు ఇమెయిల్ లేదా టాస్క్ స్ట్రీమ్‌లను పర్యవేక్షిస్తాయి మరియు MCP ద్వారా క్యాలెండర్ మరియు నోట్-టేకింగ్ టూల్స్‌ను ఉపయోగించి సమావేశాలను స్వయంప్రతిపత్తితో షెడ్యూల్ చేస్తాయి లేదా కార్యాచరణ అంశాలను సంగ్రహిస్తాయి.

ప్రతి సందర్భంలో, MCP ఇంటిగ్రేషన్ కోడ్‌ను తిరిగి వ్రాయకుండా విభిన్న సిస్టమ్‌లలో ఏజెంట్‌లను స్కేల్ చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది, ఇది నిర్వహించదగిన, సురక్షితమైన మరియు పరస్పరం పనిచేసే AI పరిష్కారాలను అందిస్తుంది.

మునుపటి నమూనాలతో పోలికలు

MCP ఒకే ప్రోటోకాల్‌లో డైనమిక్ డిస్కవరీ, ప్రామాణీకరించబడిన స్కీమాలు మరియు క్రాస్-మోడల్ కార్యాచరణను అందిస్తూ మునుపటి విధానాలను ఏకీకృతం చేస్తుంది మరియు విస్తరిస్తుంది.

• ReActతో పోలిస్తే: MCP JSON స్కీమాలను ఉపయోగించి మోడల్‌కు అధికారిక ఇంటర్‌ఫేస్‌ను అందిస్తుంది, ఇది క్లయింట్‌లను సజావుగా అమలు చేయడానికి వీలు కల్పిస్తుంది.
• Toolformerతో పోలిస్తే: MCP టూల్ ఇంటర్‌ఫేస్‌లను మోడల్ నుండి పూర్తిగా బాహ్యంగా చేస్తుంది, ఇది శిక్షణ లేకుండానే ఏదైనా నమోదిత టూల్‌కు జీరో-షాట్ మద్దతును అనుమతిస్తుంది.
• ఫ్రేమ్‌వర్క్ లైబ్రరీలతో పోలిస్తే: MCP ఇంటిగ్రేషన్ లాజిక్‌ను పునర్వినియోగ ప్రోటోకాల్‌లోకి మారుస్తుంది, ఇది ఏజెంట్‌లను మరింత సౌకర్యవంతంగా చేస్తుంది మరియు కోడ్ నకిలీని తగ్గిస్తుంది.
• స్వయంప్రతిపత్త ఏజెంట్‌లతో పోలిస్తే: MCP క్లయింట్‌లను ఉపయోగించడం ద్వారా, అటువంటి ఏజెంట్‌లకు కొత్త సేవల కోసం బెస్పోక్ కోడ్ అవసరం లేదు, బదులుగా డైనమిక్ డిస్కవరీ మరియు JSON-RPC కాల్‌లపై ఆధారపడతాయి.
• ఫంక్షన్-కాలింగ్ APIలతో పోలిస్తే: MCP స్ట్రీమింగ్, డిస్కవరీ మరియు మల్టీప్లెక్స్డ్ సేవలకు మద్దతుతో ఏదైనా క్లయింట్ మరియు సర్వర్ అంతటా ఫంక్షన్ కాలింగ్‌ను సాధారణీకరిస్తుంది.

పరిమితులు మరియు సవాళ్లు

దాని వాగ్దానాలు ఉన్నప్పటికీ, MCP ఇంకా అభివృద్ధి చెందుతోంది:

• ప్రమాణీకరణ మరియు అధికారం: ప్రస్తుత పరిష్కారాలకు బాహ్యంగా OAuth లేదా API కీలను లేయరింగ్ చేయడం అవసరం, ఇది ఏకీకృత ప్రమాణీకరణ ప్రమాణం లేకుండా డిప్లాయ్‌మెంట్‌లను సంక్లిష్టం చేస్తుంది.
• బహుళ-దశల వర్క్‌ఫ్లోలు: ఎక్కువ కాలం నడిచే, స్టేట్‌ఫుల్ వర్క్‌ఫ్లోలను సమన్వయం చేయడం తరచుగా బాహ్య షెడ్యూలర్‌లు లేదా ప్రాంప్ట్ చైనింగ్‌పై ఆధారపడుతుంది, ఎందుకంటే ప్రోటోకాల్‌లో అంతర్నిర్మిత సెషన్ కాన్సెప్ట్ లేదు.
• స్కేల్‌లో డిస్కవరీ: పెద్ద పరిసరాలలో అనేక MCP సర్వర్ ఎండ్‌పాయింట్‌లను నిర్వహించడం భారంగా ఉంటుంది.
• పర్యావరణ వ్యవస్థ పరిణితి: MCP కొత్తది, కాబట్టి ప్రతి టూల్ లేదా డేటా సోర్స్‌కు ఇప్పటికే ఉన్న కనెక్టర్ లేదు.
• అభివృద్ధి ఓవర్‌హెడ్: ఒకే, సాధారణ టూల్ కాల్‌ల కోసం, MCP సెటప్ శీఘ్ర, డైరెక్ట్ API కాల్‌తో పోలిస్తే బరువుగా అనిపించవచ్చు.