మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్ (MCP) అనేది ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోస్‌లో బాహ్య వనరులను అనుసంధానించడానికి వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న ఒక ముఖ్యమైన పద్ధతి. పెద్ద భాషా నమూనాలకు (LLMలు) ప్రత్యేకమైన ప్రత్యామ్నాయ విధానాలు ఉన్నప్పటికీ, MCP త్వరగా ఒక ప్రమాణంగా మారుతోంది, ఇది అనుసంధానం కోసం RESTతో సమానంగా ఉంటుంది.
ఈ గైడ్ పైథాన్ డెవలపర్‌ల కోసం రూపొందించబడింది మరియు MCP యొక్క అంతర్లీన సూత్రాలు మరియు నిర్మాణ రూపకల్పనను కవర్ చేస్తూ, దాని గురించి పూర్తిగా అర్థం చేసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. మేము MCP వెనుక ఉన్న ప్రేరణలు మరియు దాని మొత్తం నిర్మాణాన్ని అన్వేషించడం ద్వారా ప్రారంభిస్తాము, తరువాత సర్వర్‌లు మరియు క్లయింట్‌ల యొక్క వివరణాత్మక, ఆచరణాత్మక అమలును పరిశీలిస్తాము.
మోడల్ కాంటెక్స్ట్ ప్రోటోకాల్‌ను అర్థం చేసుకోవడం
నవంబర్ 2024లో Anthropic ద్వారా ప్రవేశపెట్టబడిన MCP ఒక బహిరంగ ప్రమాణం. ఇది AI నమూనాలు మరియు బాహ్య సాధనాలు, డేటా రిపోజిటరీలు మరియు వివిధ వనరుల మధ్య పరస్పర చర్యను ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి రూపొందించబడింది.
Anthropic MCPని LLMలకు ఒక సార్వత్రిక కనెక్టర్‌గా ఊహించింది, ఇది హార్డ్‌వేర్ కనెక్షన్‌లలో USB-C తెచ్చిన ప్రమాణీకరణకు సమానంగా ఉంటుంది. ఇది డెవలపర్‌లను ఒక ఏకీకృత ప్రోటోకాల్ ద్వారా వారి AI అప్లికేషన్‌లతో ఏదైనా సాధనం లేదా డేటా మూలాన్ని సజావుగా అనుసంధానించడానికి అనుమతిస్తుంది. భాషా-అజ్ఞేయత తత్వాన్ని స్వీకరించడం ద్వారా మరియు పైథాన్, టైప్‌స్క్రిప్ట్, జావా, కోట్‌లిన్ మరియు C# వంటి భాషల కోసం సాఫ్ట్‌వేర్ డెవలప్‌మెంట్ కిట్‌లను (SDKలు) అందించడం ద్వారా, MCP ప్రత్యేకమైన అనుసంధానాల అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది.
MCP రెండు ప్రాథమిక భాగాల ద్వారా పనిచేస్తుంది: సాధనాలు, వనరులు మరియు ప్రాంప్ట్‌లను బహిర్గతం చేసే సర్వర్‌లు మరియు AI నమూనాలు మరియు ఈ సర్వర్‌ల మధ్య కనెక్షన్‌ను సులభతరం చేసే క్లయింట్‌లు. కమ్యూనికేషన్ HTTP ద్వారా JSON-RPC ద్వారా సులభతరం చేయబడుతుంది, ఇది సింక్రోనస్ మరియు అసynchronous వర్క్‌ఫ్లోలను కలిగి ఉంటుంది. భద్రత అనేది ఒక ముఖ్యమైన అంశం, స్పష్టమైన అనుమతులు మరియు స్థానిక-మొదటి రూపకల్పన గోప్యతను నిర్ధారిస్తుంది. MCP ప్రధాన AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల నుండి మద్దతు పొందింది మరియు వేగవంతమైన పర్యావరణ వ్యవస్థ వృద్ధిని ప్రోత్సహిస్తుంది, ఇది బలమైన, సందర్భోచిత-అవగాహన కలిగిన AI ఏజెంట్‌లను నిర్మించడానికి ఒక పునాది సాంకేతికతగా నిలిచింది.
LangChain, OpenAI Agent SDK, Google Agent Developer Kit మరియు Microsoft Copilot Studio వంటి ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు MCPకి స్థానికంగా మద్దతు ఇస్తాయి.
MCP సర్వర్‌లు మరియు క్లయింట్‌లలోకి లోతుగా వెళ్లడం
ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోలు స్వయంప్రతిపత్త కార్యాచరణ కోసం రెండు కీలక అంశాలపై ఆధారపడి ఉంటాయి: ప్రస్తుత డేటా మరియు ఇప్పటికే ఉన్న సిస్టమ్‌లకు యాక్సెస్. వాస్తవిక సమాచారాన్ని అందించడానికి డేటా LLMలకు సందర్భోచితంగా అందించబడుతుంది, ఇది LLMలు సమాచారం ఆధారంగా నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి సహాయపడుతుంది. చర్య తీసుకోవాలని నిర్ణయించిన తర్వాత, సిస్టమ్‌లకు ప్రోగ్రామాటిక్ యాక్సెస్ అవసరం, ఇది సాధారణంగా APIలుగా బహిర్గతం చేయబడుతుంది, ఇవి సాధనాలుగా అందుబాటులో ఉంటాయి.
MCP సర్వర్‌లు మరియు క్లయింట్‌లు ఏదైనా LLMతో సంబంధం లేకుండా స్వతంత్రంగా పనిచేయగలవని గుర్తుంచుకోవడం ముఖ్యం. క్లయింట్ LLMతో అనుసంధానించబడినప్పుడు, అది ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోస్‌కు మూలస్తంభంగా పనిచేస్తుంది.
MCP నిర్మాణంలో, సర్వర్‌లు డేటా మరియు సాధనాలకు యాక్సెస్‌ను సంగ్రహిస్తాయి. ఉదాహరణకు, ఒక డేటాబేస్‌ను MCPసర్వర్‌లోని వనరుగా అనుసంధానించవచ్చు. డేటాను తిరిగి పొందడానికి క్లయింట్‌కు ఈ వనరుకు రీడ్-ఓన్లీ యాక్సెస్ ఉంటుంది. క్లయింట్‌లతో పంచుకున్న డేటాను ఫిల్టర్ చేయడానికి లేదా పరిమితం చేయడానికి వనరులు పారామితులను కూడా కలిగి ఉంటాయి. ఉద్యోగుల జీతం సమాచారం, ఉదాహరణకు, ఒక వనరుకు అనువైన అభ్యర్థి.
వనరులతో పాటు, MCP సర్వర్‌లు క్లయింట్‌లను కేవలం డేటా తిరిగి పొందడం కంటే ఎక్కువ చర్యలు చేయడానికి అధికారం ఇచ్చే సాధనాలను కూడా బహిర్గతం చేస్తాయి. వనరులు రీడ్-ఓన్లీ యాక్సెస్‌ను అందిస్తే, సాధనాలు డేటాను మార్చడానికి లేదా చర్యలను అమలు చేయడానికి APIలను ఉపయోగించడాన్ని సులభతరం చేస్తాయి. చెల్లింపు లావాదేవీని పూర్తి చేయడానికి Stripe APIని ఉపయోగించడం ఒక ప్రధాన ఉదాహరణ.
వనరులు మరియు సాధనాలతో పాటు, MCP సర్వర్‌లు ముందే నిర్వచించిన ప్రాంప్ట్‌ల కోసం రిపోజిటరీలుగా పనిచేస్తాయి. క్లయింట్‌లు ఈ ప్రాంప్ట్‌లను తిరిగి పొంది వాటిని LLMలకు పంపవచ్చు, ఇది ప్రాంప్ట్‌ల యొక్క స్థిరమైన మరియు ప్రామాణికమైన రిపోజిటరీని నిర్ధారిస్తుంది.
MCP సర్వర్‌లను వాటి ద్వారా బహిర్గతం చేయబడిన వనరులు, సాధనాలు మరియు ప్రాంప్ట్‌ల జాబితాను పొందడానికి ప్రశ్నించవచ్చు, ఇది ప్రాథమిక ఆవిష్కరణ యంత్రాంగాన్ని అందిస్తుంది. సారాంశంగా, MCP సర్వర్‌లు వనరులు, సాధనాలు మరియు ప్రాంప్ట్‌లను క్లయింట్‌లకు బహిర్గతం చేయగలవు, అయితే క్లయింట్ చర్యలు డెవలపర్ యొక్క విచక్షణకు వదిలివేయబడతాయి.
ఒక MCP క్లయింట్ చాట్‌బాట్ లేదా ఏజెంట్ వంటి హోస్ట్ అప్లికేషన్‌లో ఉంటుంది. Claude Desktop మరియు Cursor AI హోస్ట్ అప్లికేషన్‌లకు ఉదాహరణలు. డెవలపర్‌లు ఒకటి లేదా అంతకంటే ఎక్కువ MCP సర్వర్‌లతో సంభాషించే బహుళ క్లయింట్‌లతో ఏజెంటిక్ అప్లికేషన్‌లను నిర్మించగలరు.
ఒక LLMతో సంభాషించకుండా MCP క్లయింట్‌ను సృష్టించవచ్చు. అయితే, MCP సర్వర్‌లను యాక్సెస్ చేయడానికి క్లయింట్ LLMలకు శక్తివంతమైన మార్గంగా ఉపయోగపడుతుంది.
ఒక సాధారణ వర్క్‌ఫ్లోలో, చాట్‌బాట్ లేదా ఏజెంట్ వంటి హోస్ట్ అప్లికేషన్ MCP సర్వర్‌కు కనెక్ట్ అవుతుంది, అందుబాటులో ఉన్న వనరులు మరియు సాధనాలను తిరిగి పొందుతుంది మరియు వాటిని LLMకు తగిన ఫార్మాట్‌లో అందిస్తుంది.
ప్రాంప్ట్ ఆధారంగా, LLM MCP క్లయింట్ ద్వారా వనరును యాక్సెస్ చేయడానికి లేదా సాధనాన్ని ఉపయోగించడానికి హోస్ట్‌కు తిరిగి వెళ్లవచ్చు. OpenAI Agents SDK మరియు Google ADK వంటి చాలా ఏజెంటిక్ ఫ్రేమ్‌వర్క్‌లు LLM మరియు హోస్ట్ అప్లికేషన్ మధ్య రౌండ్ ట్రిప్‌ను సజావుగా చేయడం ద్వారా ఈ కార్యాచరణను సంగ్రహిస్తాయి.
MCP సర్వర్ మరియు క్లయింట్ మధ్య కమ్యూనికేషన్‌లోకి ప్రవేశించడం
కమ్యూనికేషన్ ప్రోటోకాల్ MCP నిర్మాణంలో ఒక ప్రాథమిక అంశం. ఒక MCP సర్వర్ రెండు రవాణా ప్రోటోకాల్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది: STDIO మరియు సర్వర్-సెంట్ ఈవెంట్‌లు (SSE).
STDIO రవాణా ప్రోటోకాల్
రవాణా ప్రోటోకాల్‌గా STDIOని ఉపయోగించినప్పుడు, ఒక MCP క్లయింట్ నేరుగా MCP సర్వర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది మరియు అవసరమైన పారామితులను అందిస్తుంది. ఇది సర్వర్ నుండి అవుట్‌పుట్‌ను సంగ్రహిస్తుంది, ఇది కన్సోల్‌కు వ్రాయబడుతుంది మరియు దానిని హోస్ట్ అప్లికేషన్‌కు ప్రసారం చేస్తుంది.
ఈ దృష్టాంతంలో, క్లయింట్ మరియు సర్వర్ ఒకే ప్రాసెస్‌ను పంచుకుంటాయి. సర్వర్ కేవలం ఆదేశాన్ని అమలు చేస్తుంది మరియు వెంటనే నిష్క్రమిస్తుంది. క్లయింట్ సర్వర్‌ను ఉపయోగించిన ప్రతిసారీ ఈ ప్రక్రియ పునరావృతమవుతుంది. సారాంశంలో, క్లయింట్ మరియు సర్వర్ ఏదైనా రిమోట్ కాల్‌లు లేదా రిమోట్ ప్రొసీజర్ కాల్‌లు (RPC) లేకుండా ఇన్-ప్రాసెస్‌లో పనిచేస్తాయి. క్లయింట్ మరియు సర్వర్ ఒకే మెషీన్‌లో ఉన్నప్పుడు ఈ విధానం ఉత్తమంగా సరిపోతుంది, ఇది ఎక్కువసేపు నడిచే ప్రక్రియల వల్ల కలిగే లేటెన్సీని తొలగిస్తుంది. పర్యవసానంగా, STDIO రవాణాను ఉపయోగించినప్పుడు MCP సర్వర్ మరియు క్లయింట్ 1:1 కనెక్షన్‌ను నిర్వహిస్తాయి.
సర్వర్-సెంట్ ఈవెంట్‌లు (SSE) రవాణా ప్రోటోకాల్
MCP ద్వారా మద్దతు ఇవ్వబడిన రెండవ రవాణా ప్రోటోకాల్ సర్వర్-సెంట్ ఈవెంట్‌లు (SSE). ఇది ఒకే, నిరంతర HTTP కనెక్షన్ ద్వారా క్లయింట్‌లకు నిజ-సమయ నవీకరణలను పంపడానికి సర్వర్‌కు అధికారం ఇస్తుంది. క్లయింట్ కనెక్షన్‌ను ప్రారంభించిన తర్వాత, సర్వర్ ఈవెంట్‌లు సంభవించినప్పుడు డేటాను ప్రసారం చేస్తుంది, ఇది పదే పదే పోలింగ్ చేయవలసిన అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది. వార్తా ఫీడ్‌లు లేదా నోటిఫికేషన్‌ల వంటి అప్లికేషన్‌లకు ఈ విధానం ప్రత్యేకంగా ప్రభావవంతంగా ఉంటుంది, ఇక్కడ నవీకరణలు ప్రధానంగా సర్వర్ నుండి క్లయింట్‌కు ప్రవహిస్తాయి.
RESTతో పోలిస్తే, SSE తక్కువ లేటెన్సీ మరియు ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని అందిస్తుంది, ఎందుకంటే REST కొత్త డేటా కోసం సర్వర్‌ను పదే పదే పోల్ చేయడానికి క్లయింట్‌లను అనుమతిస్తుంది, ఇది ఓవర్‌హెడ్ మరియు లేటెన్సీని పెంచుతుంది. SSE స్వయంచాలక పునఃకనెక్షన్‌ను కూడా అందిస్తుంది మరియు చాలా ఫైర్‌వాల్‌లతో సజావుగా కలిసిపోతుంది, ఇది నిజ-సమయ దృశ్యాలకు మరింత బలంగా చేస్తుంది.
MCP రిమోట్ కమ్యూనికేషన్ కోసం వెబ్‌సాకెట్‌లకు బదులుగా SSEని ఉపయోగిస్తుంది, ఎందుకంటే SSE సర్వర్-టు-క్లయింట్ స్ట్రీమింగ్ మాత్రమే అవసరమయ్యే దృశ్యాలకు సరళమైన మరియు మరింత బలమైన పరిష్కారాన్ని అందిస్తుంది. SSE ప్రామాణిక HTTP ద్వారా పనిచేస్తుంది, ఇది ఫైర్‌వాల్‌లు మరియు పరిమిత నెట్‌వర్క్‌లతో అనుసంధానాన్ని సులభతరం చేస్తుంది. ఇది పూర్తి-డ్యూప్లెక్స్ వెబ్‌సాకెట్ కనెక్షన్‌ను నిర్వహించవలసిన సంక్లిష్టత లేకుండా సర్వర్ నుండి క్లయింట్‌కు నిజ-సమయ నవీకరణలను పంపడానికి కూడా అనుమతిస్తుంది.
MCPలో, క్లయింట్-టు-సర్వర్ కమ్యూనికేషన్ HTTP POST అభ్యర్థనలతో నిర్వహించబడుతుంది, అయితే SSE సర్వర్ నుండి క్లయింట్‌కు స్ట్రీమింగ్ నవీకరణలను నిర్వహిస్తుంది, ఇది AI సాధనాలు మరియు వనరుల నోటిఫికేషన్‌ల కోసం సాధారణ పరస్పర చర్య నమూనాతో సమలేఖనం చేస్తుంది. ఈ విధానం ఓవర్‌హెడ్‌ను తగ్గిస్తుంది, అమలును సులభతరం చేస్తుంది మరియు ఇప్పటికే ఉన్న మౌలిక సదుపాయాలతో అనుకూలతను మెరుగుపరుస్తుంది, ప్రత్యేకించి ద్విదిశ మరియు తరచుగా మరింత సంక్లిష్టమైన వెబ్‌సాకెట్ ప్రోటోకాల్‌తో పోలిస్తే.
JSON-RPC: వైర్ ప్రోటోకాల్
SSE కమ్యూనికేషన్ టెక్నిక్‌గా పనిచేస్తుండగా, JSON-RPC అనేది MCP ద్వారా ఉపయోగించబడే వైర్ ప్రోటోకాల్. JSON-RPC అనేది రిమోట్ ప్రొసీజర్ కాల్‌ల కోసం రూపొందించబడిన తేలికైన, స్టేట్‌లెస్ ప్రోటోకాల్, ఇది AI వర్క్‌ఫ్లోలలో అవసరమైన వేగవంతమైన, డైనమిక్ మార్పిడులకు అనువైనది.
MCPలో, ఒక సాధనాన్ని ఉపయోగించడం, డేటాను పొందడం లేదా అందుబాటులో ఉన్న సామర్థ్యాలను జాబితా చేయడం వంటి ప్రతి పరస్పర చర్య JSON-RPC సందేశంగా ఎన్‌కోడ్ చేయబడుతుంది, ఇందులో ఒక పద్ధతి పేరు, పారామితులు మరియు ప్రతిస్పందనలను ట్రాక్ చేయడానికి ఒక ఐడెంటిఫైయర్ ఉంటాయి. ఈ విధానం MCP క్లయింట్‌లు మరియు సర్వర్‌లు వాటి అంతర్లీన అమలు భాషతో సంబంధం లేకుండా సజావుగా కమ్యూనికేట్ చేయడానికి అనుమతిస్తుంది మరియు అన్ని అభ్యర్థనలు, ప్రతిస్పందనలు మరియు నోటిఫికేషన్‌లు ఊహించదగిన, పరస్పరం పనిచేసే ఆకృతికి కట్టుబడి ఉంటాయని నిర్ధారిస్తుంది. JSON-RPC ఆధారంగా, MCP అనుసంధానాన్ని సులభతరం చేస్తుంది, లోపం నిర్వహణకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు వివిధ బాహ్య సాధనాలు మరియు వనరులతో సంభాషించగల సౌకర్యవంతమైన, కంపోజ్ చేయదగిన ఏజెంటిక్ వర్క్‌ఫ్లోలను సృష్టించడానికి డెవలపర్‌లను అనుమతిస్తుంది.
STDIO రవాణా ప్రోటోకాల్ వలె కాకుండా, SSE ఒకే MCP సర్వర్ ద్వారా ఏకకాలంలో అందించబడే బహుళ క్లయింట్‌లకు మద్దతు ఇస్తుంది. MCP సర్వర్‌లు ప్లాట్‌ఫారమ్ ఎ సర్వీస్ (PaaS) మరియు సర్వర్‌లెస్ రన్‌టైమ్స్ వంటి పరిసరాలలో రిమోట్‌గా హోస్ట్ చేయబడినప్పుడు ఇది ప్రత్యేకంగా ఉపయోగపడుతుంది.
MCP యొక్క ముఖ్య ప్రయోజనాలు
ప్రామాణిక అనుసంధానం: MCP AI అప్లికేషన్‌లలో వివిధ సాధనాలు మరియు డేటా మూలాలను అనుసంధానించడానికి ఒక ఏకీకృత ప్రోటోకాల్‌ను అందిస్తుంది, ఇది అనుకూల అనుసంధానాల అవసరాన్ని తొలగిస్తుంది.
భాషా అజ్ఞేయత: MCP యొక్క భాషా-అజ్ఞేయత విధానం, బహుళ భాషల కోసం SDKలతో కలిపి, వివిధ ప్లాట్‌ఫారమ్‌లలో అభివృద్ధిని సులభతరం చేస్తుంది.
మెరుగైన భద్రత: MCP స్పష్టమైన అనుమతులు మరియు స్థానిక-మొదటి రూపకల్పనతో భద్రతకు ప్రాధాన్యత ఇస్తుంది, ఇది డేటా గోప్యత మరియు రక్షణను నిర్ధారిస్తుంది.
నిజ-సమయ నవీకరణలు: SSE మద్దతు సర్వర్‌ల నుండి క్లయింట్‌లకు నిజ-సమయ నవీకరణలను అనుమతిస్తుంది, ఇది సమర్థవంతమైన డేటా ప్రవాహాన్ని మరియు తగ్గించిన లేటెన్సీని సులభతరం చేస్తుంది.
స్కేలబిలిటీ: MCP యొక్క SSE అమలు ఒకే సర్వర్‌ను ఏకకాలంలో బహుళ క్లయింట్‌లకు అందించడానికి అనుమతిస్తుంది, ఇది స్కేలబిలిటీ మరియు వనరు వినియోగాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
సులభతరం చేయబడిన అభివృద్ధి: వైర్ ప్రోటోకాల్‌గా JSON-RPCని ఉపయోగించడం అనుసంధానాన్ని సులభతరం చేస్తుంది, లోపం నిర్వహణకు మద్దతు ఇస్తుంది మరియు సౌకర్యవంతమైన వర్క్‌ఫ్లో కూర్పును అనుమతిస్తుంది.
పర్యావరణ వ్యవస్థ వృద్ధి: ప్రధాన AI ప్లాట్‌ఫారమ్‌ల ద్వారా MCP యొక్క స్వీకరణ వేగవంతమైన పర్యావరణ వ్యవస్థ వృద్ధిని నడిపిస్తుంది, ఇది AI అభివృద్ధికి ఒక పునాది సాంకేతికతగా చేస్తుంది.
MCP యొక్క ఆచరణాత్మక అనువర్తనాలు
చాట్‌బాట్‌లు: మరింత సమాచారం మరియు సంబంధిత ప్రతిస్పందనలను అందించడానికి బాహ్య జ్ఞాన స్థావరాలు, డేటాబేస్‌లు మరియు APIలను యాక్సెస్ చేయడానికి MCP చాట్‌బాట్‌లను అనుమతిస్తుంది.
AI ఏజెంట్లు: బాహ్య సిస్టమ్‌లతో సంభాషించడానికి, పనులను ఆటోమేట్ చేయడానికి మరియు డేటా ఆధారిత నిర్ణయాలు తీసుకోవడానికి MCP AI ఏజెంట్‌లను అనుమతిస్తుంది.
డేటా అనుసంధానం: సమగ్ర విశ్లేషణ మరియు అంతర్దృష్టులను అనుమతిస్తూ AI అప్లికేషన్‌లలో విభిన్న డేటా మూలాల అనుసంధానాన్ని MCP సులభతరం చేస్తుంది.
సాధన సమన్వయం: పనితీరు మరియు సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేస్తూ AI వర్క్‌ఫ్లోలలో వివిధ సాధనాలు మరియు సేవల సమన్వయాన్ని MCP సులభతరం చేస్తుంది.
నిజ-సమయ అప్లికేషన్‌లు: ఆర్థిక విశ్లేషణ, మోసం గుర్తింపు మరియు ప్రిడిక్టివ్ నిర్వహణ వంటి అప్లికేషన్‌ల కోసం MCP యొక్క SSE మద్దతు నిజ-సమయ డేటా స్ట్రీమింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది.
MCPని అమలు చేయడం: ఒక దశల వారీ గైడ్
MCP SDKని ఇన్‌స్టాల్ చేయండి: మీకు నచ్చిన ప్రోగ్రామింగ్ భాష (ఉదా., పైథాన్, టైప్‌స్క్రిప్ట్) కోసం MCP SDKని ఇన్‌స్టాల్ చేయడం ద్వారా ప్రారంభించండి.
వనరులు మరియు సాధనాలను నిర్వచించండి: మీ MCP సర్వర్ క్లయింట్‌లకు బహిర్గతం చేసే వనరులు మరియు సాధనాలను గుర్తించండి.
సర్వర్ లాజిక్‌ను అమలు చేయండి: వనరులు మరియు సాధనాల కోసం క్లయింట్ అభ్యర్థనలను నిర్వహించడానికి సర్వర్-సైడ్ లాజిక్‌ను అభివృద్ధి చేయండి.
భద్రతను కాన్ఫిగర్ చేయండి: మీ డేటా మరియు సేవలను రక్షించడానికి ప్రామాణీకరణ మరియు అధికారంతో సహా తగిన భద్రతా చర్యలను అమలు చేయండి.
MCP క్లయింట్‌ను సృష్టించండి: సర్వర్‌కు కనెక్ట్ అవ్వడానికి మరియు బహిర్గతం చేయబడిన వనరులు మరియు సాధనాలను యాక్సెస్ చేయడానికి ఒక MCP క్లయింట్‌ను అభివృద్ధి చేయండి.
LLMతో అనుసంధానించండి: బాహ్య జ్ఞానం మరియు కార్యాచరణకు యాక్సెస్‌ను ప్రారంభించడానికి MCP క్లయింట్‌ను మీ LLMతో అనుసంధానించండి.
పరీక్షించండి మరియు అమలు చేయండి: మీ MCP అమలును పూర్తిగా పరీక్షించండి మరియు మీ ఉత్పత్తి పరిసరానికి అమలు చేయండి.
MCPలో భవిష్యత్తు పోకడలు
మెరుగైన భద్రత: అభివృద్ధి చెందుతున్న బెదిరింపులను పరిష్కరించడానికి మరియు డేటా గోప్యతను నిర్ధారించడానికి MCP యొక్క భద్రతా లక్షణాలను మెరుగుపరచడంపై కొనసాగుతున్న అభివృద్ధి దృష్టి సారించింది.
మెరుగైన స్కేలబిలిటీ: పెరుగుతున్న సంక్లిష్టమైన AI అప్లికేషన్‌లకు మద్దతు ఇవ్వడానికి MCP యొక్క స్కేలబిలిటీ మరియు పనితీరును మరింత మెరుగుపరచడానికి ప్రయత్నాలు జరుగుతున్నాయి.
విస్తరించిన పర్యావరణ వ్యవస్థ: కొత్త సాధనాలు, వనరులు మరియు ప్లాట్‌ఫారమ్‌లు ప్రోటోకాల్‌ను స్వీకరించడంతో MCP పర్యావరణ వ్యవస్థ పెరుగుతూ ఉంటుందని భావిస్తున్నారు.
అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలతో అనుసంధానం: ఫెడరేటెడ్ లెర్నింగ్ మరియు వికేంద్రీకృత AI వంటి అభివృద్ధి చెందుతున్న సాంకేతికతలతో అనుసంధానించడానికి MCP స్వీకరించబడుతోంది.
ప్రామాణీకరణ ప్రయత్నాలు: AI అనుసంధానం కోసం MCPని పరిశ్రమ ప్రమాణంగా బలోపేతం చేయడానికి కొనసాగుతున్న ప్రామాణీకరణ ప్రయత్నాలు లక్ష్యంగా ఉన్నాయి.
MCP యొక్క సూత్రాలు, నిర్మాణం మరియు అమలును అర్థం చేసుకోవడం ద్వారా, డెవలపర్‌లు AI యొక్క పూర్తి సామర్థ్యాన్ని అన్‌లాక్ చేయగలరు మరియు బాహ్య జ్ఞానం, సాధనాలు మరియు సేవలను ఉపయోగించే వినూత్న అప్లికేషన్‌లను నిర్మించగలరు. AI ప్రకృతి దృశ్యం అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నందున, తెలివైన సిస్టమ్‌ల భవిష్యత్తును రూపొందించడంలో MCP పెరుగుతున్న కీలక పాత్ర పోషిస్తుంది. డెవలపర్‌లు ఈ ప్రోటోకాల్‌ను స్వీకరించడం మరియు మరింత శక్తివంతమైన, సందర్భోచిత-అవగాహన కలిగిన మరియు బహుముఖ AI పరిష్కారాలను సృష్టించడానికి దాని సామర్థ్యాలను ఉపయోగించడం తప్పనిసరి. సంఘం వృద్ధి చెందుతున్నప్పుడు మరియు కొత్త ఉపయోగ సందర్భాలు ఉద్భవిస్తున్నప్పుడు, కృత్రిమ మేధస్సు రంగంలో MCP ఒక కీలకమైన సాంకేతికతగా ఉంటుందని హామీ ఇస్తుంది.